数据仓库建设的几点建议.doc
数仓建设方案
数仓建设方案数仓（Data Warehouse）是一个用于收集、存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统。
它提供了一种集成的方式来存储和分析数据，以帮助组织做出更好的业务决策。
数仓建设方案是指为了有效地构建和管理数仓系统而采取的策略和方法。
数仓建设方案的核心目标是为组织提供一个一致、高效、可扩展和易于维护的数据存储和分析平台。
为了实现这个目标，以下是一些建议的步骤和要素：1. 需求分析：在开始数仓建设之前，务必进行需求分析，准确理解组织的业务需求和目标。
这将有助于确定数仓的数据来源、数据类型和数据量，以及所需的分析功能和报表。
2. 数据抽取和清洗：数仓的数据来源可能是来自多个系统和数据源的结构化和非结构化数据。
在数据抽取过程中，需要设计合适的ETL （Extract, Transform, Load）流程来获取和转换数据，并确保数据的准确性和一致性。
3. 数据存储和建模：数仓通常使用星型或雪花模型来组织数据。
在设计数据模型时，需要考虑数据的分层结构和层次关系，并通过定义维度和事实表来构建数据模型。
此外，还需要选择合适的数据存储技术，如关系型数据库或分布式存储系统。
4. 数据集成和集市：为了方便业务用户的数据分析和报表需求，可以构建数据集成和数据集市层。
数据集成层用于整合和标准化数据源，而数据集市层则提供了灵活的自助式分析功能。
5. 数据安全和权限管理：由于数仓涉及大量的敏感数据，必须采取适当的安全措施来保护数据的机密性和完整性。
这包括数据加密、访问控制和权限管理等。
6. 数据质量和监控：数仓建设方案应包括数据质量管理和数据监控机制。
数据质量管理涉及数据清洗、去重、校验和纠错等操作，而数据监控则用于实时跟踪和分析数据质量和性能。
7. 数据分析和报表：数仓的最终目标是提供给业务用户一种快速、准确和直观的数据分析和报表功能。
为此，可以通过使用商业智能工具和数据可视化技术来构建交互式的仪表盘和报表。
总结起来，数仓建设方案涵盖了需求分析、数据抽取和清洗、数据存储和建模、数据集成和集市、数据安全和权限管理、数据质量和监控以及数据分析和报表等关键要素。
数据仓库建设方法论
数据仓库建设方法论随着企业数据规模的不断增长和多元化，如何高效地管理和利用这些数据成为了企业面临的重要问题。
这时候，数据仓库的建设便成了解决这个问题的有效手段之一。
下面将从建设方法论的角度，介绍数据仓库建设的一些要点。
1. 按照业务需求确定数据仓库的范围和目标。
在数据仓库建设之前，需要对企业的业务需求进行充分的了解和分析，确定数据仓库的范围和目标。
在此基础上，才能有针对性地确定数据抽取、转换和加载(ETL)的方案，设计数据模型、选择技术方案等。
2. 建立合理的数据模型。
数据模型是数据仓库建设的基础，需要根据业务需求和数据源的特点，选择合适的数据模型。
常用的数据模型包括星型模型、雪花模型、和橄榄球模型等。
在建立数据模型时，需要注意数据的完整性、一致性和可扩展性。
3. 选择合适的技术方案。
数据仓库建设需要使用各种技术工具和平台，因此需要仔细评估和选择合适的技术方案。
常用的技术方案包括数据抽取工具、数据仓库管理系统、数据分析工具等。
在选择技术方案时，需要考虑其可靠性、性能、易用性和成本等因素。
4. 实现数据抽取、转换和加载(ETL)。
ETL是数据仓库建设的核心环节，需要确保数据的准确性和完整性。
在实现ETL的过程中，需要仔细设计数据抽取和转换的过程，以确保数据的一致性和准确性。
同时，需要对数据进行清洗、去重、转换等操作，确保数据能够被正确地加载到数据仓库中。
5. 进行数据的分析和应用。
数据仓库的建设最终的目的是为了更好地利用数据，从中获取有价值的信息。
因此，在数据仓库建设完成后，需要对数据进行分析和应用。
常见的数据分析和应用包括报表、分析、挖掘等，可以为企业决策提供有力的支持。
综上所述，数据仓库建设方法论包括了从业务需求分析到数据分析应用的完整流程，需要充分考虑各个环节的问题，选择合适的技术方案和工具，以达到企业的数据利用效益最大化的目标。
数据仓库系统的建设与管理优化策略
数据仓库系统的建设与管理优化策略数据仓库系统是一个集中存储、管理和分析企业数据的关键组成部分。
通过构建和维护一个强大的数据仓库系统，企业可以更好地了解自己的业务状况，并基于数据驱动的决策来提高业务效率和竞争优势。
本文将提供一些数据仓库系统的建设与管理优化策略，以帮助企业构建一个高效且可靠的数据仓库系统。
一、数据仓库系统建设策略1.明确定义业务需求：在构建数据仓库系统之前，企业需要明确自己的业务需求和目标。
通过与业务部门的紧密合作，了解他们的需求和期望，从而确定数据仓库系统的范围和目标。
2.设计合理的数据模型：数据模型是数据仓库系统的基础，它决定了数据的组织和访问方式。
在设计数据模型时，需要考虑数据的整合性和可扩展性，合理划分表和字段，确保数据的一致性和完整性。
3.合理选择ETL工具：ETL（抽取、转换和加载）是数据仓库系统中数据处理的关键环节。
企业应根据自身需求和资源情况，选择适合的ETL工具。
同时，建立一个稳定的数据抽取和加载机制，确保数据的及时性和准确性。
4.数据质量管理：数据质量是数据仓库系统的核心问题。
建立一套完善的数据质量管理机制，包括数据清洗、数据验证和异常处理等步骤，以确保数据的准确性和完整性。
5.合理安排硬件和软件资源：在建设数据仓库系统时，需要合理评估和安排硬件和软件资源。
根据数据规模和性能需求，选择适当的服务器和存储设备，并确保系统的高可用性和扩展性。
二、数据仓库系统管理优化策略1.定期监测和维护：定期监测数据仓库系统的性能和稳定性，及时发现并解决问题。
同时，通过定期维护和优化数据库、索引和查询语句等，提高系统的运行效率。
2.保障数据安全和隐私：数据安全和隐私是数据仓库系统管理的重要方面。
建立完善的安全策略和权限控制机制，确保敏感数据不被未授权的访问。
同时，备份和恢复机制也是保障数据安全的重要措施。
3.实施数据生命周期管理：数据仓库系统中存储的数据会越来越多，因此，实施数据生命周期管理策略是必要的。
数据库设计的几个建议
数据库设计的⼏个建议本⽂导读：数据库设计是信息系统设计的基础，⼀个好的数据库设计在满⾜了软件需求之外，还要易维护、易扩充等等要求，还要考虑到数据的⼀致性、冗余性、访问效率，数据库设计包括：库的设计，表的设计，字段的设计，主键和外键的设计，索引设计，约束设计等等，下⾯介绍数据库设计的⼏个建议⼀、⼀般好的数据库设计需要注意以下⼏点1、⼀个好的数据库设计⾸先要满⾜⽤户的需求所有信息系统最后都将提交给最终⽤户使⽤，对于这⼀点，相信⼤家都已经达成共识。
但是准确地把握⽤户的需求是很难的，虽然各⽅⾯的专家已经从不同⽅⾯给出了解决⽅案，但是⽤户需求仍然是软件⼯程中最不确定的因素之⼀。
2、⼀个好的数据库设计要便于维护和扩充为了应对⽤户需求的修改和添加，也为了满⾜各种不同的软硬件环境下系统的使⽤，⼤部分信息系统都不得不在其⽣命期中进⾏升级和调整。
在这些升级、调整中，⼜有相当部分会涉及到数据库设计的修改，因此，数据库设计最好从⼀开始就能在易维护、可扩充的⾓度多加斟酌。
（1）、不要为各种编号字段的设定固定的意义⽽是最好通过对照表来建⽴这种编号和意义的对照关系。
举例来说，很多设计者习惯给部门信息给出固定的编号，这种设计有个致命的缺陷：那就是由于这种对照关系既然不体现在数据库中，就必然要⽤业务逻辑来进⾏解释，这样⼀来，⼀有新的调整就不得不更新业务逻辑代码，也就⾮常容易不⼀致的错误。
（2）、枚举信息要体现在相应在对照表中⽽不是体现在使⽤该信息的表中的值字段，这样做的好处是当⽤户希望⽤该枚举信息作为查询条件的时候，通过参照表的⽅式可以很容易的建⽴这些信息，另外也避免了当多个表格中都含有该枚举信息有可能引起的不⼀致。
3、⽤关联表建⽴表和表之间的多对多关系⽽不要⽤⼀个字段解析的⽅式进⾏，举例来说，为了描述⽤户(UserInfo)和⾓⾊(RoleInfo)之间的关联关系，我们要建⽴对照表UserInfo_RoleInfo，⽽不要试图在⽤户表中建⽴⼀个较长的字段，如Roles（⽤RoleID1; RoleID2...的形式构成）来代替，因为这样⼀来字段解释需要在业务代码相应的解析代码，⼆来由于Roles定长，⽆法满⾜⽤户⾓⾊的扩充。
数仓建设方案
数仓建设方案随着数据量的不断增长，企业对于数据的需求也越来越高。
为了更好地管理和分析大规模的数据，数仓建设成为了企业不可或缺的一项重要工作。
本文将从数据采集、数据清洗、数据存储和数据分析四个方面，探讨并提出一套完善的数仓建设方案。
一、数据采集在数仓建设的初期，首先需要明确数据采集的来源和方式。
数据来自于企业内部的各个业务系统以及外部的合作伙伴，因此需要制定一套统一的数据采集标准，确保数据的准确性和完整性。
1. 内部数据采集内部数据采集主要包括企业内部各个业务系统的数据，如销售系统、财务系统、人力资源系统等。
为了保证数据的可靠性，需要与各个业务部门进行密切合作，了解他们的数据需求，制定相应的数据采集方案。
2. 外部数据采集外部数据采集是指从合作伙伴、第三方服务商等外部渠道获取的数据。
通过与合作方建立数据接口或者开展数据交换，可以实现对外部数据的采集。
在采集过程中，需要保证数据的合法性和安全性，以确保数据的可信度。
二、数据清洗数据采集之后，需要进行数据清洗工作，将数据进行标准化、去重、纠错和格式化处理。
数据清洗的目的是为了保证数据的质量，准确性和一致性，进一步提高后续数据分析的效果。
1. 数据标准化不同系统采集的数据可能存在不一致的问题，需要进行数据标准化处理。
通过建立数据字典和数据映射表，对数据进行规范化，确保数据的统一性。
2. 数据去重由于数据采集的过程中可能存在数据重复的情况，需要对数据进行去重操作。
通过比对数据的唯一标识符或者其他特定字段，删除重复的数据，减少数据冗余。
3. 数据纠错在数据采集的过程中，有可能存在数据错误或者异常的情况，需要进行数据纠错。
通过对数据进行逻辑校验、合法性校验和完整性校验等方式，及时发现和修复数据问题。
4. 数据格式化不同系统采集的数据可能存在格式不一致的问题，需要进行数据格式化处理。
通过对数据进行转换、格式调整和单位统一等操作，使数据具备一致的格式和可读性。
三、数据存储数据清洗之后，需要进行数据存储，以便随时对数据进行查询和分析。
数据库建议
数据库建议数据库的设计是非常重要的，合理的数据库设计可以提高系统的效率，降低数据冗余，保证数据的一致性和完整性。
以下是关于数据库设计的一些建议。
首先，我们应该根据实际需求确定数据库的结构。
在设计数据库时，应先明确需求，分析数据的组织结构和关系，确定数据的实体和属性，以及实体之间的关系。
这样可以确保数据库的结构与实际需求相匹配，避免由于结构不合理而造成的数据冗余和数据的不一致性问题。
其次，我们应该通过合理地设计数据表和字段来减少数据冗余。
数据冗余指的是在数据库中存在重复的数据，这会浪费存储空间，增加了数据的维护成本，并且容易导致数据的不一致性。
通过合理地设计数据表和字段，可以将数据的冗余降到最低。
例如，可以通过将重复的数据提炼到单独的表中，并通过外键来与主表建立联系，减少数据冗余。
第三，我们应考虑数据库的性能。
数据库的性能直接影响系统的响应速度和负载能力。
因此，我们应通过适当的优化来提高数据库的性能。
可以通过索引、分区等方式来提高查询的效率；可以通过合理地设计SQL语句来减少请求次数；可以通过数据库缓存来减轻数据的读写压力等。
另外，定期进行数据库维护和优化也是非常重要的，如定期清理无用的数据、压缩数据库文件等。
第四，我们应该保障数据的一致性和完整性。
数据的一致性指的是数据库中的数据应与实际环境的数据一致，不出现数据不一致的现象。
数据的完整性指的是数据在数据库中不应缺失和破坏。
为了保证数据的一致性和完整性，我们可以通过设置约束来限制数据的输入，如主键、外键、唯一性约束、非空约束等；还可以通过事务来保证数据的一致性，事务可以保证数据库中的操作是原子的、一致的、隔离的、持久的。
最后，我们应确保数据库的安全性。
数据库中存储着各种敏感数据，如用户信息、财务信息等，因此数据库的安全性非常重要。
我们可以通过设置用户权限来限制访问数据库的权限，只允许授权用户进行读写操作；可以对数据库进行备份和恢复，以防止数据丢失；可以对数据库进行加密，保护数据的机密性等。
数据仓库建设应注意的问题
数据仓库建设应注意的问题
1．打好数据仓库的质量基础。数据仓库的数据质量是整个项目的基础，而快速地应用推广，通过应用来展现项目的收益，激励用户及领导，增加项目的粘着度，又决定了整个项目的成功率，因此应正确地把握好数据质量与应用的关系。建议数据质量的评估应从数据的完整性、准确性、及时性三方面来进行。
3．把握好数据质量与应用的关系。在建立了数据质量的滚动体系，明确了数据仓库的定位之后，应妥善地处理好应用和数据质量的关系。在项目的不同阶段，数据质量会有差异，应结合不同应用对数据质量的不同要求，妥善选择开发及开发的应用，来展现项目的收益。建议在项目建设的初期，具备了一定的数据基础后，通过和业务部门的紧密配合，选准业务发展中的热点及难点问题，分析局部数据质量较好的环节，开发专题分析应用。通过这些应用的推广效果来激励用户及管理者，顺利推进项目。例如客户分群、潜在市场分析等专题。
初期的报表开发，目标应定位于核准数据。在项目中期，力争将某几个产品的产品数据进行重点建设，通过展示某个产品的完整的量、收数据，展示该产品从省到本地网及营业厅的向下可追溯来展示数据仓库的强大的生命力，同时结合专题的分析来推进项目。
4．数据仓库应该面向对象进行建设。数据仓库应用本身并不是业务流程的再现，而是基于数据分析的管理模式的体现。因此，数据仓库对企业决策层的意义在于企业经营管理模式。数据仓库的实施者需在商业智能如何能够帮助企业获得市场竞争力上下工夫，提供确实有效的系统实施目标和规划，使得企业决策层充分。
5．在建设期间要坚持原则。对原始数据，需要坚持的原则是不拘泥于业务系统的现状。由于数据仓库是独立于业务系统的，其实施应以管理层分析决策的需求为主线，在设计中可以为不确定数据预留空间。数据的完整性和质量问题可通过如下方式处理: 利用多种方式加载数据，设计专门的输入接口收集数据，如获取客户的个人资料; 放宽数据的时效性，在分析中标明个别数据的有效时间; 在系统中标识出低质量的数据，同时规范业务系统。
数仓建设方法论
数仓建设方法论随着大数据时代的到来，数据成为企业发展的重要资源。
为了更好地利用和管理数据，数仓建设成为企业信息化建设的重要环节。
数仓建设方法论是指在数仓建设过程中所采用的一系列方法和原则，旨在帮助企业高效、有序地构建数据仓库，实现数据价值最大化。
一、需求分析阶段在数仓建设的初期阶段，需求分析是关键的一步。
通过与业务部门的沟通和理解，明确企业的业务需求和数据需求，确定数仓的建设目标和规划。
在需求分析阶段，应注重以下几点：1. 充分了解业务需求：与业务部门进行深入交流，了解业务流程、数据来源和数据需求，明确业务指标和分析要求。
2. 定义数据模型：根据业务需求和数据特点，设计合适的数据模型，包括维度模型和事实模型。
数据模型的设计应符合规范，保证数据的准确性和一致性。
3. 制定数据采集计划：根据数据来源和数据质量要求，制定数据采集计划，明确数据的提取、清洗和转换等步骤，确保数据的完整性和可用性。
二、数据建模阶段数据建模是数仓建设的核心环节，它是将业务需求转化为数据模型的过程。
在数据建模阶段，应注意以下几点：1. 建立维度模型：根据需求分析阶段定义的数据模型，建立维度模型，包括维度表和事实表。
维度模型的设计应具有层次清晰、灵活性强的特点，方便后续的数据分析和查询。
2. 选择合适的ETL工具：ETL（Extract-Transform-Load）是将数据从源系统抽取、清洗和加载到数仓中的过程。
在选择ETL工具时，应根据数据量、数据质量和业务需求等因素进行评估，选择适合的工具。
3. 设计数据质量控制策略：数据质量是数仓建设的关键问题，对数据的准确性和一致性要求较高。
因此，在数据建模阶段应设计数据质量控制策略，包括数据清洗、数据校验和数据修复等措施，确保数据质量达到要求。
三、数据加载和存储阶段在数据建模完成后，需要将清洗好的数据加载到数仓中，并选择合适的存储方式进行数据存储。
在数据加载和存储阶段，应注意以下几点：1. 选择合适的存储方式：根据数据量、查询性能和成本等因素，选择合适的存储方式，包括关系型数据库、列式数据库和分布式存储等。
大数据时代下的数据仓库建设
大数据时代下的数据仓库建设在大数据时代，数据成为了企业和组织最重要的资产之一。
随着数据规模的不断增长和多样化，数据仓库建设成为了一个至关重要的环节。
本文将探讨大数据时代下的数据仓库建设，并提供一些关键要点和最佳实践。
一、引言随着互联网的快速发展和技术的日新月异，我们现在生活在一个日益数据化的世界中。
无论是企业还是个人，每天都在产生大量的数据。
然而，单纯拥有数据并不足以在竞争激烈的市场中取得优势。
为了能够更好地利用和管理这些数据，数据仓库的建设变得尤为重要。
二、数据仓库的定义和作用数据仓库可以被定义为一种集成的、面向主题的、相对稳定的、不同于操作性数据库的数据存储和管理系统。
它的作用是将企业的各种数据源进行整合和统一，在一个统一的平台上提供决策支持和分析功能。
数据仓库可以帮助企业实现以下目标：1. 数据集成：将散乱的、分散的数据源整合到一个统一的平台上，便于数据的管理和利用。
2. 决策支持：通过提供全面、准确的数据分析和报告，帮助企业做出更有根据的决策。
3. 数据挖掘：通过利用数据仓库中的数据进行挖掘和分析，发现关联规则、趋势和潜在的商机。
4. 业务分析：通过数据仓库中的数据，分析企业的业务状况和趋势，为业务优化提供依据。
三、数据仓库建设的关键要点在进行数据仓库建设时，以下几个关键要点需要考虑：1. 数据质量：数据质量是数据仓库建设的基础，需要确保数据准确、完整、一致和可靠。
2. 数据整合：数据仓库需要整合来自不同数据源的数据，整合的过程需要考虑数据格式、数据标准化和数据清洗等问题。
3. 数据建模：在设计数据仓库的数据模型时，需要充分理解业务需求，并采用适当的数据模型方法，如维度建模或标准化建模。
4. 数据安全：数据仓库中的数据往往包含敏感信息，需要采取合适的安全措施，如访问控制、数据加密等，以保护数据的安全性和隐私性。
5. 数据可视化：数据仓库的价值在于提供准确、及时的数据分析和报告，因此需要采用合适的数据可视化工具和方法，将数据以直观的方式展现出来。
数据仓库架构设计注意事项与实践经验分享
数据仓库架构设计注意事项与实践经验分享数据仓库是企业中存储和管理大量数据的关键组成部分，它提供了一个统一的视图，用于分析和决策支持。
在设计和构建数据仓库架构时，需要考虑一系列注意事项和实践经验，以确保其可靠性、可扩展性和高效性。
本文将对数据仓库架构设计的注意事项和实践经验进行分享。
一、确定业务需求和数据模型在设计数据仓库架构之前，首先需要明确业务需求，了解企业的数据分析目标以及所需的数据内容和结构。
通过与业务部门的深入沟通，确定数据仓库的核心指标和指标的层次结构，进而建立合理的数据模型。
数据模型应该能够满足各种复杂的查询需求，并能够支持未来的扩展和变化。
二、选择合适的数据仓库架构数据仓库架构的选择对整个数据仓库系统的性能和可扩展性至关重要。
常见的数据仓库架构包括集中式、分布式和混合式架构。
集中式架构适用于小型或中型企业，所有数据都存储在一个中央仓库中。
这种架构易于管理和维护，但可能存在性能瓶颈和可扩展性问题。
分布式架构将数据分散存储在不同的节点上，每个节点都可以独立进行查询和分析。
这种架构具有更好的性能和可扩展性，但也需要更多的资源和管理任务。
混合式架构结合了集中式和分布式架构的优点，它可以根据需求在不同的场景中灵活切换。
根据企业的规模和需求，选择适合的数据仓库架构至关重要。
三、考虑数据质量与一致性问题数据质量和一致性对于数据仓库的有效性至关重要。
在设计数据仓库架构时，应该重视数据的准确性、完整性、一致性和时效性。
为此，可以采取以下几个方面的策略：1. 数据清洗和转换：对输入的源数据进行清洗和转换，确保其质量和一致性。
可以借助ETL工具来实现数据清洗和转换的自动化。
2. 数据验证与合规性：制定合适的数据验证策略，确保数据的准确性和一致性。
同时，还需要遵守国家和行业的数据保护法规和合规要求。
3. 异常处理与监控：及时发现和处理数据异常和错误，并设立监控机制，实时监测数据仓库的健康状况。
四、实现适当的数据存储与索引策略合理的数据存储与索引策略对数据仓库的查询性能和可用性至关重要。
数据仓库建设应注意的问题
用的推广效果来激励用户及管理者，顺利推进项目。例如客户分群、潜在市场分析等专题。
初期的报表开发，目标应定位于核准数据。在项目中期，力争将某几个产品的产品数据进行重点建设，通过展示某个产品的完整的量、收数据，展示该产品从省到本地网及营业厅的向下可追溯来展示数据仓库题
1．打好数据仓库的质量基础。数据仓库的数据质量是整个项目的基础，而快速地应用推广，通过应用来展现项目的收益，激励用户及领导，增加项目的粘着度，又决定了整个项目的成功率，因此应正确地把握好数据质量与应用的关系。建议数据质量的评估应从数据的完整性、准确性、及时性三方面来进行。
数据的完整性主要是从整个企业的量收角度来进行评估。通过完整性的把握，来发现数据缺失问题。在数据准确性方面，主要针对产品的某项功能及套餐纬度，能够纵向追溯到底。通过纵向的追溯，可以发现各个细粒度的数据存在的问题。通过建立数据质量核对流程和工作小组，并按流程推动数据质量的改进。而数据的及时性是数据仓库永远追求的目标。我们应通过数据及时性的追求，来推动各生产系统的数据同步及开放方面的进步。逐步建立以月周期向周、日更新的良性循环，以满足管理及生产的要求。
2．明确好数据仓库的系统定位。无论数据仓库系统的建设还是使用都是一个新生事物。长期以来由于在信息系统建设上缺乏对数据仓库系统的整体规划，造成了应用系统各自独立，数据重复冗余。而在管理上，许多企业长期缺乏数据质量监控的岗位，造成了各系统间数据一致性差及数据多头定义的问题。
各业务部门及管理层在长期生产及管理中一直痛感于取数困难及数据不准的问题。所以在数据仓库建设初期，在初步集中了大量的系统数据后，业务部门及管理层很容易提出大量的报表需求，很容易形成数据仓库系统就是一个报表系统的认识。另一方面，系统建设初期，由于数据的快速集中，各分散业务系统潜在的数据质量问题会集中突显出来。而在数据仓库的四类应用中，报表对数据质量的要求又是最高的。这种矛盾的放大及激化会加剧数据质量的矛盾，既挫伤项目组的热情又会挫伤项目用户对项目的积极性。因此，建议在项目建设的初期，应积极管控项目利益相关者的期望及应用类型，把握好项目的宣传及引导，重点以专题分析来展现项目亮点。
数据仓库建设原则
数据仓库建设原则数据仓库（Data Warehouse）指的是将企业的各种分散的数据源进行整合和汇总，以便于进行数据分析和决策支持的技术和体系结构。
在数据仓库建设过程中，有一些重要的原则需要遵循，以保证数据仓库的稳定性、可用性和可扩展性。
1.需求驱动原则：在数据仓库建设之初，需求分析是非常重要的一步。
仅有清晰明确的业务需求，才能够确保数据仓库的建设方向和目标，以及所需的数据和分析功能。
数据仓库项目的需求要经过和业务部门的充分沟通，了解他们的具体需求，并将之转化为明确的数据仓库设计和实施方案。
2.数据质量原则：数据质量是数据仓库建设的核心问题之一，也是保证数据仓库可用性和有效性的基础。
在数据仓库建设中，需要对源数据进行清洗、转换和集成，以确保数据的准确性、一致性和完整性。
同时，也需要建立数据质量管理机制和监测体系，及时发现和解决数据质量问题。
3.数据一致性原则：数据仓库的数据来自于各种不同的数据源，这些数据源具有不同的数据格式、数据结构和数据语义。
为了确保数据仓库中的数据一致，需要进行数据标准化、整合和转换。
在数据仓库建设中，需要设计和实施一致的数据模型和数据整合规则，以确保数据仓库中的数据一致、可比和可扩展。
4.可扩展性原则：随着业务的发展，数据仓库中的数据量和用户数量都会逐渐增加。
因此，在数据仓库的建设过程中，需要考虑到数据的可扩展性，即数据仓库能够容纳大量的数据，并能够支持更多的用户和访问请求。
为了实现数据仓库的可扩展性，可以采用分布式存储和计算技术，将数据仓库分布在多个节点上，以提高数据的并发处理能力。
5.安全性原则：数据仓库中存储着企业的核心数据，这些数据可能包含敏感的商业机密和客户隐私信息。
为了确保数据的安全性，需要在数据仓库建设中加强访问控制和权限管理，只有被授权的用户才能够访问到数据仓库中的数据。
此外，还需要采取数据加密和备份等技术手段，以保护数据的机密性和完整性。
6.高性能原则：数据仓库的建设旨在提供高效、快速和准确的数据分析和决策支持。
如何构建一个高效的数据仓库
如何构建一个高效的数据仓库在当今大数据时代，构建一个高效的数据仓库对于企业的决策和业务运营至关重要。
一个优秀的数据仓库能够有效地集成和管理海量数据，并支持灵活的数据分析与应用。
本文将介绍如何构建一个高效的数据仓库，以帮助企业充分利用数据资源，实现数据驱动的业务成功。
一、需求分析与规划在构建数据仓库之前，首先需要进行详细的需求分析，了解企业的业务和决策需求。
通过与业务部门和技术团队的合作，明确数据仓库的功能和目标。
同时，需考虑数据仓库的规模、数据量和性能需求等因素，为后续的设计和搭建提供依据。
二、数据采集与清洗数据仓库的数据来源多样，包括企业内部系统、外部数据源、合作伙伴等。
在数据采集阶段，需要根据需求制定合理的数据采集策略，并选择合适的采集工具和技术。
同时，对采集到的数据进行清洗和转换，确保数据的准确性和一致性，为后续数据分析提供高质量的数据基础。
三、数据存储与管理在数据仓库中，高效的数据存储与管理是基础。
可以采用关系型数据库、大数据存储技术等不同的存储方案，根据数据的特点和规模选择合适的技术架构。
同时，应采用分层的数据存储和管理策略，将数据按照不同的层次和频率进行管理，提高数据的访问效率和查询性能。
四、数据集成与建模数据仓库的核心部分是数据集成与建模。
通过将来自不同数据源的数据进行集成和转换，构建统一的数据模型。
在建模过程中，需要考虑业务逻辑和数据关系，设计合理的维度模型和事实表，为后续的数据分析提供支持。
同时，还应注重数据质量控制，对数据进行规范化、去重和校验，确保数据的准确性和完整性。
五、数据分析与应用数据仓库的最终目的是为业务决策和运营提供数据支持。
通过数据分析和应用，可以深入挖掘数据背后的价值，提供全面、准确的业务洞察和决策依据。
在数据分析与应用阶段，应结合业务需求，选择合适的分析工具和算法，进行数据挖掘、统计分析、机器学习等方法，为企业创造更大的商业价值。
六、数据安全与合规在构建数据仓库的过程中，数据安全和合规性是至关重要的问题。
数据仓库的设计和建设要点
数据仓库的设计和建设要点在今天这个数据爆炸的时代，如何有效地管理和利用数据成为了各行各业关注的焦点。
在许多企业中，数据仓库建设已成为一项重要的任务。
它被用来存储企业中各种类型的数据，并提供一个统一的视图，以便企业可以更好地了解其业务和数据。
在本文中，我们将探讨数据仓库的设计和建设要点。
一、需求分析数据仓库的设计和建设首先需要进行需求分析。
在这一阶段中，需要明确公司的业务目标和数据需求，分析现有的数据结构和数据来源，并确定数据的质量和可靠性。
此外，还需要分析数据的使用场景和查询模式，以便设计出最有效的数据仓库架构。
二、数据模型设计在数据仓库的设计过程中，数据模型是至关重要的。
一个好的数据模型可以支持数据的灵活查询和统计分析。
在数据模型设计中，需要考虑以下几个方面：1.维度设计：维度是数据仓库中的重要概念，包括时间、地理位置、产品、客户等。
在维度设计中，需要根据业务需求确定最终的维度集合，并确定每个维度的粒度和层次。
2.事实表设计：事实表是数据仓库中的另一个重要概念，包含了事实数据和度量。
在事实表设计中，需要根据业务目标确定每个事实表的度量和维度，并确定事实表之间的关联关系。
3.ETL设计：ETL是数据仓库中的重要组成部分，用于从各种数据源中抽取、转换和加载数据。
在ETL设计中，需要考虑数据抽取、转换和加载的流程、规则和技术。
三、数据仓库架构设计数据仓库的架构设计是数据仓库建设的重要组成部分。
在架构设计中，需要考虑以下几个方面：1.架构类型：数据仓库架构通常包括传统的单一层架构和分层架构。
在架构类型的选择上，需要根据数据规模、查询复杂度、数据处理效率等方面进行评估和选择。
2.技术选型：在数据仓库建设中，需要选择和使用一系列的技术工具和平台，如数据库管理系统、ETL工具、报表工具等。
在技术选型中，需要根据业务需求、数据规模、工作量等方面进行评估和选择。
3.数据安全：数据仓库中的数据通常包含了企业核心的业务数据和信息，需要采取一系列的措施保证数据的安全性，如数据加密、访问控制、审计等。
数据仓库建设总结
数据仓库建设总结一、引言随着企业业务的快速发展，数据量不断增长，数据仓库建设成为了企业数据管理的核心任务。
本文旨在对数据仓库建设的过程进行总结，分析其中的挑战与成果，并提出改进建议，以推动企业数据仓库的持续发展。
二、数据仓库建设过程1.需求分析：明确数据仓库建设的目标、范围和需求，包括数据来源、数据结构、数据存储等。
2.数据建模：根据需求分析结果，设计数据仓库的逻辑模型和物理模型，包括星型模型、雪花模型等。
3.数据抽取与转换：从源系统抽取数据，并进行清洗、转换和加载（ETL）处理，确保数据质量。
4.数据存储与管理：选择合适的存储介质和存储技术，建立数据仓库管理系统，实现数据的存储、备份和恢复。
5.数据分析与挖掘：利用数据仓库中的数据进行数据分析、挖掘和可视化，为企业决策提供支持。
三、挑战与成果1.挑战：数据仓库建设过程中，面临着数据量巨大、数据结构复杂、数据处理效率低等问题。
此外，数据质量难以保证、数据安全问题也给建设带来了一定的挑战。
2.成果：通过数据仓库建设，企业实现了数据的集中存储和管理，提高了数据处理效率，为业务提供了更准确、更及时的数据支持。
同时，通过数据分析与挖掘，企业能够更好地理解业务、预测未来，为决策提供有力支持。
四、改进建议1.加强数据质量管控：建立完善的数据质量管理制度，加强数据清洗、转换和加载的监控，确保数据的准确性和完整性。
2.提高数据处理效率：采用高性能的数据处理技术和工具，优化数据处理流程，提高数据处理效率。
3.加强数据安全保护：建立完善的数据安全保护机制，加强数据加密、备份和恢复等措施，确保数据的安全性和可靠性。
4.持续优化数据分析与挖掘能力：加强数据分析与挖掘团队的建设，提高数据分析与挖掘的能力和水平，为企业决策提供更有力的支持。
五、结论数据仓库建设是企业数据管理的核心任务之一，对于提高企业数据处理效率、增强决策支持能力具有重要意义。
在建设过程中，需要克服各种挑战，加强数据质量管控、提高数据处理效率、加强数据安全保护等方面的工作。
数据仓库建设原则
数据仓库建设原则
一、完整性
数据仓库应保证数据的完整性，确保所有需要的数据都能够在数据仓库中获取。
数据的完整性不仅包括数据的准确性，还涉及到数据的完整性和一致性。
二、规范性
数据仓库的建设应遵循一定的规范，包括数据格式、数据命名、数据分类等方面的规范。
规范化的数据结构有助于提高数据的可读性和可维护性，同时也有助于提高数据的质量和准确性。
三、易用性
数据仓库应具有易用性，能够方便用户查询和使用数据。
易用性包括数据查询的简便性、数据可视化的清晰度、用户界面的友好程度等方面。
四、安全性
数据仓库应具有安全性，能够保护数据不被未经授权的人员访问或篡改。
安全性包括数据的加密、访问控制、备份恢复等方面的措施。
五、可扩展性
数据仓库应具有可扩展性，能够随着业务的发展和数据量的增加而扩展。
可扩展性包括数据库的性能、存储空间、数据处理能力等方面的扩展。
六、稳定性
数据仓库应具有稳定性，能够保证数据的稳定性和可靠性。
稳定
性包括数据的备份恢复、容错处理、故障恢复等方面的措施。
七、高效性
数据仓库应具有高效性，能够快速地处理和分析大量数据。
高效性包括数据库的性能优化、数据处理速度、查询速度等方面的提升。
八、可维护性
数据仓库应具有可维护性，能够方便地进行数据的维护和管理。
可维护性包括数据的备份恢复、数据的清理和整理、数据库的监控和维护等方面的措施。
以上是数据仓库建设的八大原则，这些原则有助于确保数据仓库的建设质量和效果，提高数据的利用价值和管理效率。
数据仓库设计原则初识及操作优化建议
数据仓库设计原则初识及操作优化建议一、引言数据仓库是现代企业数据管理与决策支持的重要组成部分。
它可以帮助企业将散乱的数据进行整合，并提供给业务用户进行分析和决策。
在数据仓库设计与操作中，遵循一定的原则和优化技巧可以有效提高数据仓库的效率和性能。
本文将介绍数据仓库设计的基本原则，并提供一些建议来优化数据仓库的操作。
二、数据仓库设计原则初识1. 数据模型设计：数据仓库的数据模型设计应该从业务需求出发，保证数据的一致性和完整性。
可采用星型模型或雪花模型，根据业务实际情况选择合适的模型。
2. 数据抽取与转换：为了保证数据仓库中的数据准确和完整，需要设计合适的数据抽取与转换流程。
可以采用ETL （Extract-Transform-Load）工具，进行数据抽取、清洗和转换，确保数据质量。
3. 数据加载与索引：数据仓库的数据加载应该尽量避免批量操作，而是采用增量加载的方式，保证数据的及时性。
另外，对数据仓库的索引设计也应该考虑到业务查询的性能需求，适当添加索引来加快查询速度。
4. 数据安全性：数据仓库中的数据往往包含敏感信息，因此必须保证数据的安全性。
可以采用数据加密、权限控制等手段来保护数据的机密性和完整性。
三、操作优化建议1. 查询优化：查询是数据仓库最常见的操作，因此为了提高查询性能，可以采取以下优化建议：- 设计合适的数据索引，尽量减少全表扫描的情况。
- 针对常用的查询模式，可以创建物化视图来缓存查询结果。
- 合理划分分区表，加快查询速度。
- 优化查询语句，避免冗余操作和IN子查询等性能低下的语法。
2. 并发操作优化：数据仓库的并发操作较多，因此为了提高并发操作的效率，可以采取以下优化建议：- 合理设计事务的范围，尽量减少锁的竞争。
- 设计合理的并发控制策略，如乐观并发控制或悲观并发控制。
- 合理分配资源，避免资源竞争并降低系统崩溃的风险。
3. 数据清洗与质量管理：数据仓库中的数据往往来自不同的数据源，因此为了保证数据的质量，可以采取以下优化建议：- 设立数据质量检查机制，对数据进行清洗、去重、校验等操作。
如何进行高效的数据仓库建设？
如何进行高效的数据仓库建设？随着数据的快速增长和应用场景的不断扩大，数据仓库已经成为企业中不可或缺的一部分。
但是，许多企业在进行数据仓库建设时都会遇到各种各样的问题，如难以确定数据来源、数据质量不高、建设周期过长、成本高昂等等。
那么，如何才能进行高效的数据仓库建设呢？一、确定数据仓库建设的目标和规划在进行数据仓库建设时，首先需要明确目标和规划。
需要明确数据仓库的需求，包括数据存储、数据清洗、数据建模和数据管理等方面。
在确立目标和规划的基础上，可以制定出详细的项目计划，并投入资源和人力保障。
二、建立完善的数据采集和清洗机制数据采集是数据仓库建设的关键环节之一。
需要解决数据来源不确定、数据格式不统一、数据类型不同等问题。
因此，建立完善的数据采集和清洗机制非常重要。
可以通过采用ETL（Extract、Transform、Load）工具进行数据提取、转换和加载，从而建立起一个高效、可靠的数据采集和清洗机制。
三、确定数据仓库结构和技术路线在数据仓库建设中，需要选择适合企业的数据仓库结构和技术路线。
可以通过对比多种数据仓库解决方案、评估数据规模和安全需求等方式来确定最佳解决方案。
在选择数据仓库技术的过程中，需要考虑数据安全、数据存储效率、数据查询效率等因素。
四、建立数据管控和安全机制数据管控和安全机制是数据仓库建设的重要环节。
需要通过建立权限控制中心、数据备份和恢复机制、数据质量和完整性检测机制等方式来保障数据的安全和可靠性。
此外，还需要进行定期的性能检测和维护，确保数据仓库的稳定性和高效性。
五、注重人员培训和沟通协调数据仓库建设不仅涉及技术层面，也需要进行人员培训和沟通协调。
人员培训可以提高团队技术和专业能力，确保团队能够应对各种复杂的数据场景。
同时，需要进行良好的沟通和协调，建立起团队合作和协作的良好机制，促进项目顺利推进。
在进行数据仓库建设时，需要注重合理规划、建立完善的机制、选择适合企业的技术方案、建立数据管控和安全机制、注重人员培训和沟通协调等方面，以确保数据仓库的高效建设。
数据仓库建设方法论
数据仓库建设方法论数据仓库建设方法论是指在建设数据仓库时所遵循的一系列方法和规范，它是数据仓库建设过程中的重要指导原则。
数据仓库建设的目的是将企业中分散的数据集成到一个统一的、易于分析的数据仓库中，从而为企业决策和业务发展提供有力支撑。
如何有效地建设数据仓库，提高数据质量和数据分析效率是每个企业都需要思考和解决的问题。
下面是数据仓库建设方法论的几个要点：1.需求分析：数据仓库建设的第一步是明确业务部门对数据仓库的需求，包括数据种类、数据来源、数据处理方式等。
在需求分析阶段，需要与业务部门进行沟通，确保数据仓库能够满足业务需求。
2.数据建模：数据建模是数据仓库建设的核心环节，它涉及到数据仓库的结构设计和数据抽取、转换和加载（ETL）过程中的数据映射。
在数据建模阶段，需要根据需求分析的结果，设计数据仓库的物理模型和逻辑模型，确定数据仓库中的事实表和维度表，并将业务数据进行适当的转换，以便更好地服务于企业的业务需求。
3.数据抽取和转换：数据抽取和转换（ETL）是数据仓库建设中的重要环节，它负责将数据从各个业务系统中提取出来，并按照数据模型的设计进行转换和加载。
在ETL过程中，需要考虑数据的质量和完整性，并采取适当的转换策略，以确保数据仓库中的数据是准确、完整、一致的。
4.数据质量管理：数据质量管理是数据仓库建设中的重要环节，它负责确保数据仓库中的数据质量。
在数据质量管理过程中，需要对数据进行清洗、去重、校验、修复等处理操作，以提高数据的准确性和完整性。
同时也需要确保数据仓库中的数据与业务实际情况相符合。
5.数据安全管理：数据安全管理是数据仓库建设中不可忽略的环节，它负责确保数据的安全性。
在数据安全管理过程中，需要采取相应的措施，包括数据加密、访问控制、数据备份等，以确保数据仓库中的数据不受损失和泄露。
综上所述，数据仓库建设方法论是数据仓库建设过程中的重要指导原则，它涉及到需求分析、数据建模、数据抽取和转换、数据质量管理和数据安全管理等方面。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
北京甲骨文软件有限公司咨询经理鲁百年博士一、国内信息化的现状1、信息化建设的发展历史：在国内信息化建设过程中，基本上是按照当时业务系统的需求进行建设，例如：在一个企业中，财务部门为了减少工资发放的差错，提高发放的效率，先建设一个工资发放和管理程序；为了报账和核对的需求，建设一个财务管理程序；在银行首先为了业务处理的方便，将最基本的手工记帐和处理的业务建成一个系统，过一段时间，如果有新的业务推出，就再建设一个新的系统，或在原系统的基础上增加新的业务处理。
这样的结果使每个系统和系统之间缺少真正的信息沟通和信息交换。
2、为何要建立数据仓库：前面我们讲过，业务系统各自为政，相互独立。
当很多业务系统建立后，由于领导的要求和决策的需求，需要一些指标的分析，在相应的业务系统基础上再增加分析和相应的报表功能，这样每个系统就增加了报表和分析功能。
但是，由于数据源不统一导致了对同一个指标分析的结果不相同。
为了解决该问题，Bell Inman提出了数据仓库的概念，其目的是为了分析和决策的需要，将相互分离的业务系统的数据源整合在一起，可以为领导和决策层提供分析和辅助决策。
3、国内企业对数据仓库建设认识的误区：大家对数据仓库的认识是将业务系统的数据进行数据抽取、迁移和加载（ETL），将这些数据进行整合存放在一起，统一管理，需要什么样的分析就可提供什么样的分析，这就是数据仓库。
这样做的结果是花了一年到两年的时间都无法将整个企业业务系统的数据整合在一起，花钱多、见效慢、风险大。
一年后领导问起数据仓库项目时，回答往往是资金不足，人力不够，再投入一些资源、或者再延长半年的时间就会见到效果，但是往往半年过后还是仅仅可以看到十几张或者几十张报表。
领导不满意，项目负责人压力也很大，无法交待。
这时，项目经理或者项目负责人才意识到，项目有问题，但是谁也不敢说项目有问题，因为这样显然是自己当时的决策失误。
怎么办？寻找咨询公司或者一些大的厂商，答案往往是数据仓库缺乏数据模型，应该考虑数据模型。
如果建设时考虑到整个企业的数据模型，就可以建设成企业级的数据仓库（EDW。
什么是数据模型，就是满足整个企业分析要求的所有数据源。
结果会如何，我个人认为：这样做企业级数据仓库成功的可能性太小。
什么是企业级数据仓库，这是一个相对的概念，因为企业的业务系统会在不断的改善和升级，所以数据仓库的建设也会不断的完善和修改。
数据仓库的建设是一个过程，它一定伴随着企业新的应用和企业各种各样新的需求而逐步完成。
所以从数据整合入手、从企业级数据模型入手，均会给企业数据仓库的建设带来很大的风险。
失败的概率太大了。
二、以应用驱动，数据仓库建设应由后向前规划前面讲了数据仓库建设从数据源入手，先进行数据整合的方法会导致失败，特别是对信息化建设比较快而且数据量特别大的企业。
这是因为数据仓库的理论均是讲从企业级的数据整入手，建立数据仓库。
要么是大家对Bell Inman 的理论由误解，要么就是数据仓库的祖师爷害了大家。
数据仓库到底应该怎么建设?我一贯的主张是应用驱动。
什么样的应用呢？从企业绩效管理的角度出发，一个企业最重要的四项关键指标为：财务指标、客户指标、企业内部的流程指标和学习创新的指标。
应用从那个开始，应考虑企业的现状和决策层最关心的问题入手。
在一般情况下，老总和董事会最关心的问题是企业的财务指标。
其次是内部流程和员工绩效考核，再下来是客户的信息和决策支持。
实际上在一个企业中最先上线的系统也是企业的财务管理和业务系统，这样相对财务分析是最容易实现的。
因为数据较齐全，最完整，所以分析是较容易实现的，加之上市公司对财务报表的要求是最紧迫的。
对财务分析从那入手，应该分析那些指标，这些指标通过什么公式（数学模型）计算，这些模型需要那些数据，这些数据又来自于那些业务系统，这些数据是否在业务系统中存在，能否进行分析，也就是这些主题的分析是否可行，应该先进行评估。
这样从应用主题入手，就可以知道需要什么样的数据，来自那些业务系统和数据源，这些数据的全体进行一定的整合，按照分析的要求存储就组成了一个数据集市（Data Mart ）。
三、“想大做小”（整体设计、分布实施）为了避免原有业务系统相对独立而形成的一个个信息孤岛，以应用驱动建设数据仓库，往往会造成新的信息孤岛。
这是因为应用往往是部门级的或者是某一方面的应用，不能完全覆盖企业级的所有应用。
当然我们这里不提倡一次建设企业级的应用。
如何避免这个问题，是我这里着重要要强调的。
这里分两种情形进行设计。
1、如果该公司的信息化建设相对较晚，或者才开始进行信息化建设，或者原有的业务系统已经无法支持现有的业务而需要重新改造原有业务系统，均应该整体设计，将各个系统的数据源统一存放管理，有一个统一的入口和出口。
这样就避免了数据源的不统一而会导致信息孤岛，这样数据仓库的建设也就无意义了。
因为企业级的数据本身就按照业务的需求和分析的需求进行设计和存放管理。
在这种情况下要特别注意业务系统的安全性和效率问题。
如何解决该问题，最近的网格计算正是为解决该类问题而设计的。
除了统一数据源外，可以根据企业的需要，可利用一个个小型机进行不同需求的应用，OLTP和OLAF可以在不同的服务器上完成，同时可以将各个服务器的资源共享、时间任务优化分配。
这样既解决了统一数据源的问题，又解决了运行安全和效率问题（Oracle 10g就是这种思想）。
2、如果该企业是一个信息化建设较早并且业务系统仍在应用，现在还需要大量的分析和辅助决策，那么就应该建设数据仓库，最少是数据集市。
在设计时要考虑到企业的数据仓库，但是在实施时应该从企业最需求的数据集市入手，要考虑到该数据集市和将来慢慢一步一步建设的数据仓库应该共享一个数据源。
方法步骤如下：第一步、确立好应分析的主题（或项目），如客户关系管理系统；第二步、设定研究分析的具体问题，如客户流失率分析，客户贡献度分析；第三部、从这些问题出发，考察每个问题应使用的模型；第四步、所有模型所需要那些数据；将所有分析问题所需要的数据按照分析的类型进行分类存储，建立数据集市。
当完成这个项目后，如果需要建设第二个应用（系统），如资产负债系统；重复以上四步，但是在设计时一定要考虑已经存在的客户关系管理系统，将第二个应用系统和第一个应用系统共有的数据要共享，这时应考虑两个系统上了以后的效率问题。
如果存在着效率问题，则将第一个数据集市保留，并且做一个备份作为数据仓库的一部分，将第二个数据集市的数据源和第一个备份的集市进行整体合并作为现在企业级数据仓库。
将第二个数据集市单独建立，但是数据源来自于共同的数据仓库，这样既保证了数据仓库的效率，也保证了数据源的同一性。
这样一步一步将会建成企业级的数据仓库。
四、三分段的设计思想在数据仓库建设中，我们知道可以将整体的系统化分为三个大的部分：业务系统、数据仓库、分析和展现。
随着时间的发展，这三个部分随时都可能发生变化。
比如：业务系统要进行升级改造或者重新建立核心业务系统，像银行的第三代；像电信的BOSS系统的改造等等。
需求分析也会随着时间的发展、新的需求会不断提出，所以在数据仓库项目建设时一定要考虑三分段的设计思想。
什么是三分段的设计思想：就是尽量将业务系统、数据仓库和分析展现分离设计。
当业务系统发生变化时，尽量保证数据仓库的结构不变。
如何做到这一点呢，那就需要在数据迁移时使用公式体系，作为数据仓库数据计算的公式，所以当业务系统发生变化时，可以通过对应关系将对应重新映射。
关于业务系统变化，数据仓库的一些结构必须变化的情形我们下面将讨论。
同样，当数据分析展现的要求发生变化时，数据仓库应保持相对的独立。
这样数据仓库才能保证有生命力。
但是当数据仓库不得不发生变化时，是否有先进的工具可进行多维立方体的可和性计算。
也就是业务系统发生变化后，有先进的工具保证数据仓库的结构不发生变化，仅仅需要进行新的立方体计算、以及和老的立方体合并，而不需要将原数据仓库的数据全部重新刷新。
这样在大型企业中非常重要，因为往往一次数据刷新需要几天或几十天的时间。
五、最佳实施方案前面考虑了数据仓库建设应该整体设计、分布实施；从应用出发，建立数据集市；然后将数据集市扩展为数据仓库。
数据仓库的设计应该注意三分段的结构。
数据仓库的建设是一个过程。
那么，最重要的问题和步骤就是：1、如何定义主题：在这方面，可以有两个办法：一是企业急需解决的问题，二是借助于同行或者国外的先进经验决定主题。
对于第一种情况，也需要借鉴于国内外成熟和先进的经验。
需要了解成熟的主题了在国际先进的企业内成功使用的方案和工具。
例如：资产负债系统、转移定价、风险管理、客户关系管理等。
2、主题设定后，应该分析那些问题：这些问题也应该借鉴于成熟的方案和工具，加上具体的本企业的需求，这就是客户化。
例如在客户关系管理系统中分析：客户的贡献度、客户的流失分析和预警、客户的忠诚度、前十位带来效益的客户和最后十位带来最大损失的客户等等；这些问题应该由企业和解决方案供应商共同讨论决定。
3、这些问题应该如何定义，也就是模型或者计算公式是什么：当定义了这些问题后，公式该如何定义，很多的公式是标准的，可以应用公认的标准公式，对于其他非标准的公式，应该借鉴国际上先进的企业使用的公式和模型。
在方案供应商是否有现成的工具和方案，不仅仅是方案，还应该有现成的可以灵活客户化的工具或产品。
4、当定义完公式后，数据结构应如何设计：首先要考虑公式中的数据是否在业务系统或者其他的系统中存在，如果不存在，该如何解决？如果存在，在那个系统中，如何抽取、整理和加载。
数据应该以什么样的结构进行存储和管理。
源数据该如何设计？在这方面如果有成熟的工具和产品，将对项目的成功带来了多半的希望。
数据的存储一定要考虑到业务系统的变化带来的数据仓库结构的变化，一般也要考虑到五年存储的数据，当第六年的数据导入时，需要将五年前的一年数据迁移到磁盘阵列或其他的存储设备时，如何将多维立方体分割。
要考虑如何将新的业务数据增加到数据仓库时多维立方体的可和性。
5、当解决了数据的存储和管理后，数据仓库应用该如何展现：展现是使用者十分关注的问题，展现的易用性、直观性和灵活性是十分重要的，可以采用流览器方式，报表、图形和多维展现或动画。
但是一定要注意速度和效率。
6、展现确定后，速度效率如何提高：对于一个非常重要的报表，例如：现金流、资产负债表和损益表，企业的三、四位老总可能非常关心，每天或者季度初的第一天早上上班先要察看该报表的结果，第一个老总很快看到了结果，但是第二个、第三个需要三十秒、一分钟的时间哪就无法忍受。
所以系统一定要考虑做压力测试，采用好的解决方案。
如将常用的报表做上几个备份，或者多开上几个监听器。
为了提高效率，数据的存储结构是十分重要的，比如对离散数据可以进行转置存储、对于一年都很少改变几次的数据，如信贷数据，可以采取时间压缩的方法等等。