数据仓库实施需注意的四大问题

从技术上讲，以部门需求作为主要考虑因素建立的系统，它的数据量不会太大，会影响对将来数据膨胀风险的正确估计，当数据集市扩展到企业范围的时候，由于原有技术无法支撑新的数据规模，会造成数据装载和数据分析速度的降低，甚至达到不可用的地步。另外，企业级的数据仓库会涉及更多的额业务系统，只有充分研究各业务系统，才能了解如何对不同格式、不同标准、不同接口的数据进行集成。如果没有这方面的准备，当扩展到企业层面时，会面临很多技术问题，难以解决，而不得不对原有系统进行修改或重建。

当然，对于第二种方法，也不是说把摊子铺的越大越好。合理的做法是“统筹规划，分步实施”。根据业务需求，把业务的主要方面都涵盖进去，确定彼此之间的联系;对于次要的需求，可以预留一些接口，以备将来细化。否则，如果整个调研周期拖得太长，等进入实施阶段，业务又发生变化，不得不重新修改设计，同样会造成浪费。所以，先搭建好一个易于扩展且稳定的架构，在此基础上逐步实施，是一个兼顾长远发展与合理投入的最佳方式。

此外，分步实施还可以减少风险：前一阶段的经验教训可以为下一阶段提供有益的借鉴，从而使得数据仓库的建设不断完善，不断发展。

2.从业务需求出发，结合先进的实现技术

和其他的应用系统相比，数据仓库对于需求分析和系统设计等前期工作要求更高，其重要性也更加突出。可以说，分析和设计阶段决定了数据仓库最终的失败。因为需求不明确、设计不合理造成的根本性缺陷是以后实施阶段所无法弥补的。因此在分析和设计阶段，对相关的业务部门和技术部门要进行详细的调研，在用户和开发人员之间的迭代和反馈是必须和重要的，它决定了数据仓库最终的成功与否。

由于数据仓库是面向业务分析的，所以最主要的需求应该从业务部门获取和收集，因为数据仓库最终是要服务于业务部门的。需求抓的不准，导致将来将无法解决业务部门的问题，这个数据仓库项目就是失败的，技术再先进也没有用。这是衡量数据仓库成败与否的唯一尺度。

实施的过程中，最好能够把行业专家的经验，与企业现有的需求进行整合，以期得到一个更加全面的需求范围，有利于适应将来业务的变化和扩展。

从技术的角度来讲，必须建立一个可伸缩、可扩展、高性能的数据仓库平台，才能为将来不断的完善、不断发展打下一个良好的基础;同时，由于数据仓库项目要涉及多个业务系统，数据量非常庞大，所以本身的投入也是很大的，在保证系统高效稳定的前提下，尽量降低成本是非常重要的。

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