数据仓库项目建设中的重点问题
数据仓库建设方法论
数据仓库建设方法论数据仓库建设是一个复杂而又关键的过程，需要仔细的规划和实施。
在数据仓库建设过程中，需要遵循一定的方法论，以确保数据仓库能够达到预期的效果和价值。
1. 确定业务需求在数据仓库建设之前，需要对业务需求进行详细的分析和梳理。
这包括对业务流程、数据来源、数据结构、数据质量等方面进行全面的调研和了解。
只有深入了解业务需求，才能够确定数据仓库的建设方向和目标。
2. 设计数据模型在确定了业务需求后，需要对数据进行建模。
数据模型是一个抽象的概念，它描述了数据的结构和关系。
一个好的数据模型应该具有清晰的层次结构，易于维护和扩展，同时还需要考虑数据的性能和安全性。
3. 确定数据采集方式数据采集是数据仓库建设的第一步，也是最重要的步骤之一。
数据采集需要考虑数据来源、数据格式、数据质量等方面，同时还需要根据业务需求确定数据采集的频率和方式。
数据采集的过程需要严格遵循标准化流程，以确保数据的准确性和完整性。
4. 建立数据仓库架构数据仓库架构是数据仓库建设的核心，它包括数据仓库的物理结构、数据仓库管理系统、数据访问接口等方面。
在建立数据仓库架构时，需要考虑数据的安全性、可靠性、性能等方面，同时还需要根据业务需求进行合理的规划和设计。
5. 实施数据质量管理数据质量是数据仓库建设的关键问题之一，它直接关系到数据的可信度和有效性。
因此，在数据仓库建设过程中，需要实施严格的数据质量管理，包括数据清洗、数据标准化、数据验证等方面。
只有保证数据质量，才能够保证数据仓库的有效性和价值。
6. 实现数据分析和利用数据仓库建设的最终目的是为了实现数据的分析和利用。
在数据分析和利用过程中，需要采用先进的数据挖掘和分析技术，以提取数据中的有价值信息。
同时，还需要将数据与业务相结合，实现数据的价值最大化。
数据仓库建设是一个长期的过程，需要不断地调整和优化。
在建设过程中，需要深入了解业务需求，设计合理的数据模型，实施严格的数据质量管理，以实现数据的有效分析和利用。
某银行数据仓库建设情况汇报
某银行数据仓库建设情况汇报尊敬的领导们：根据您的要求，我将就某银行数据仓库的建设情况进行汇报。
以下是数据仓库建设的概述以及取得的成果。
1、项目背景：目前，随着信息技术的快速发展，数据作为金融业务的核心资源，具有极大的价值。
然而，由于银行系统内部数据分散、来源众多、格式不一致等问题，导致数据分析和决策效率低下。
因此，为了提高业务决策的科学性和准确性，我行决定开展数据仓库建设项目，整合银行各类数据，建立全面、统一、可靠的数据仓库系统。
2、项目目标：（1）整合数据：对银行内部的各类数据进行整合，包括存款、贷款、理财、信用卡等方面的数据，确保数据的一致性和准确性。
（2）提高决策效率：通过数据仓库系统，提升数据分析和决策效率，实现快速、准确的决策支持。
（3）优化风险控制：通过整合和分析大量数据，及时发现和应对潜在风险，提高风险控制能力。
（4）支持业务发展：为银行的业务发展提供全面、准确的数据支持，帮助银行实现持续增长。
3、建设成果：（1）数据整合：通过项目组的努力，已成功完成银行各类数据的整合工作，包括来自存款系统、贷款系统、理财系统以及信用卡系统等各个业务系统的数据。
数据整合的过程中，我们采用了ETL（Extract、Transform、Load）技术，确保数据的准确性和完整性。
（2）决策支持：数据仓库建设已成功运行，为各级领导提供了全面、准确的决策支持。
通过数据仓库，领导层可以快速获取和分析各项业务数据，从而做出更加科学、精准的决策。
（3）风险控制：数据仓库的建设大大优化了风险控制能力。
通过数据的分析和挖掘，可以及时发现潜在的风险因素，并采取相应的措施进行应对，从而保障银行的安全运营。
（4）业务发展：数据仓库的建设为银行的业务发展提供了良好的支持。
通过对客户数据的分析和挖掘，我们可以更好地理解客户需求和行为习惯，精准推送个性化服务，从而增强客户黏性和满意度。
4、未来展望：数据仓库建设是一个持续发展的过程，我们将继续完善数据仓库系统，进一步优化数据分析和决策支持能力。
数据仓库建设中的数据冗余问题及其解决方法探讨
图 １ 重 复 数 据 的 产 生 虽 然 可 以 通 过 增 加 “ 据 来 源 ”字 段 区分 这 两 数 条 记 录 ，但 这 样 不 仅 浪 费 存 储 空 间 ，而 且 使 得 基 于
数 据仓 库进行 的企业 整体 的查 询 、 合 等应 用设计 聚
后 ， 据 仓 库 中 的 数 据 可 以 准 确 支 持 查 询 、 合 操 数 聚
作。
在 实 际 应 用 该 方 法 进 行 Ｅ Ｌ流 程 开 发 中 ， 以 Ｔ 有 下 问题需 要注，可 以 利 用 该 字 段 排 除 重 复 的 数 据 。但 是 ，国 内 商 业 银 行 目前 各 业 务 系 统 之 间 的 联 系 很 少 而 且 常 常 不 充 分 ，在 这 种 情 况 下 ，仅 仅 通 过 分析 数 据 之 间 的关 联性 就 无 法 准确 地 解 决数 据
出 台 ， 业 银 行 正 面 临 着 越 来 越 严 格 的 监 管 要 求 和 商
更加 激烈 的市场 竞争 。 为了提 高银行 竞 争力 ， 何 如
助 渠 道 进 行 的 缴 费 业 务 也 就 是 说 ， 数 据 仓 库 的 在
事 件 （ 易） 题 的数据 源 中 ， 一 笔交 易有两 条记 交 主 同
中使 用 交 易 码 ，在 手 机 银 行 系 统 中使 用 业 务 类 型 ，
建 设 数 据 仓 库 必 须 解 决 数 据 冗 余 问 题 ， 成 一 形
个 关 于 企 业 全 局 的 、 一 的 、 一 的 数 据 视 图 ， 得 统 唯 使 用户能从 一致 的 、 质 的数 据源 （ 据仓 库 ） 优 数 中抽 取 需 要 的数据进 行分析 。
某某环保局环境信息数据仓库建设规划方案
某某环保局环境信息数据仓库建设规划方案一、前言随着信息技术的迅猛发展，环保部门正面临着大量的环境信息数据处理和管理的挑战。
为了提高环保工作的效率和准确性，环保局决定建设一个环境信息数据仓库。
本文将提出该数据仓库建设的规划方案。
二、目标和背景数据仓库的建设旨在集成管理和分析各种环境信息数据，实现对环境状况的全面监测和评估，为环境管理和决策提供科学依据。
具体目标如下：1.收集、整理和存储各类环境信息数据，建立统一而完善的数据资源；2.提供快速、准确的数据查询和分析功能，支持决策和管理的数据驱动；3.实现与相关单位和部门的数据共享和交互，促进信息资源的流动和共享。
三、数据仓库建设方案1.数据收集和整理收集各种环境信息数据，包括气象数据、水质数据、空气质量数据、噪声数据等。
建立数据采集子系统，通过自动监测设备、传感器等实时采集数据，并建立数据接口与相关系统进行数据交互。
建立数据清洗和整理系统，对数据进行质量控制、去重和整合，确保数据的准确性和一致性。
2.数据存储和管理建立数据仓库系统，采用关系型数据库或大数据存储技术，存储和管理各类环境信息数据。
建立数据模型和架构，并设计合适的数据表和字段，以满足不同数据类型和分析需求。
建立数据字典和标准，定义数据字段的规范和含义，以保证数据的一致性和可理解性。
3.数据查询和分析建立数据查询和分析子系统，提供灵活、高效的数据查询和分析功能。
通过可视化工具和报表系统，实现数据的可视化展示和分析，支持用户根据需求进行数据的深度挖掘和统计分析。
提供强大的数据挖掘和机器学习功能，帮助环保部门发现数据中的规律和趋势，提供科学的决策支持。
4.数据共享和交互四、实施计划1.需求分析和设计设立专门的项目组，与环保部门各个业务部门和相关单位进行需求调研和分析，明确数据仓库的功能和特点，设计数据模型和架构。
2.系统建设和测试根据需求设计的数据仓库进行系统开发和测试，确保系统的功能完善和性能稳定。
数据仓库建设实施方案
数据仓库建设实施方案1.引言数据仓库是一个用于集成和管理组织内部各个部门的数据的存储库。
它通过提供一个统一的数据视图，帮助组织更好地理解和利用自己的数据资产。
本文将介绍一个数据仓库建设的实施方案，包括项目管理、数据模型设计、ETL程序开发、数据治理和质量保证等方面。
2.项目管理数据仓库建设是一个复杂且长期的过程，需要进行有效的项目管理。
项目管理包括确定项目的范围、时间和资源，并制定详细的工作计划。
在项目管理过程中，需要确保与相关部门的沟通顺畅，及时解决问题和调整计划，并进行定期的项目审查和评估。
3.数据模型设计数据模型是数据仓库的核心，它定义了数据的结构和关系。
在进行数据模型设计时，需要对组织的业务需求进行详细的分析和理解。
可以采用维度建模和星型模型来设计数据模型，以便更好地支持报表和分析需求。
此外，还需要设计合适的数据粒度和聚集策略，以提高查询性能和报表生成速度。
4.ETL程序开发ETL(提取、转换、加载）过程是将原始数据从源系统中提取出来并经过一系列转换后加载到数据仓库中的过程。
在进行ETL程序开发时，需要根据数据模型设计和业务需求，编写抽取数据的程序、转换数据的规则和加载数据的程序。
此外，还需要确保数据的完整性和一致性，并进行错误处理和数据清洗等工作。
5.数据治理数据治理是数据仓库建设中的重要环节，它指导和管理数据的使用和管理。
数据治理包括数据安全管理、数据质量管理、数据管理和数据治理组织建设等方面。
在进行数据治理时，需要明确数据仓库中的数据所有权和访问控制规则，并建立数据质量指标和监控机制，以保证数据的准确性和完整性。
6.质量保证数据仓库建设过程中需要进行质量保证工作，以确保数据仓库的性能和可靠性。
质量保证包括性能测试、容量规划和备份恢复等方面。
在进行性能测试时，需要模拟实际的用户访问场景，并评估数据仓库的响应时间和吞吐量。
在进行容量规划时，需要根据数据量和查询需求，确定合适的硬件配置和存储容量。
数据仓库的设计和构建
数据仓库的设计和构建数据仓库（Data Warehouse）是指将组织机构内部各种分散的、异构的数据整合起来，形成一个共享的、一致的、易于查询和分析的数据环境。
数据仓库的设计和构建是数据管理和分析的重要环节。
本文将结合实践经验，介绍数据仓库的设计与构建过程。
一、需求分析数据仓库的设计与构建首先需要进行需求分析。
在需求分析阶段，我们需要明确以下几个问题：1. 数据来源：确定数据仓库所需要的数据来源，包括内部系统和外部数据源。
2. 数据维度：确定数据仓库中需要关注的维度，如时间、地理位置、产品等。
3. 数据粒度：确定数据仓库中的数据粒度，即需要对数据进行何种程度的聚合。
4. 数据可用性：确定数据仓库中数据的更新频率和可用性要求。
5. 分析需求：明确数据仓库所需满足的分析需求，如报表查询、数据挖掘等。
二、数据模型设计在数据仓库设计过程中，数据模型的设计尤为重要。
常用的数据模型包括维度建模和星型模型。
维度建模是基于事实表和维度表构建的，通过定义事实和维度之间的关系，建立多维数据结构。
星型模型则将事实表和各个维度表之间的关系表示为星型结构，有助于提高查询效率。
根据具体需求和数据特点，选择合适的数据模型进行设计。
三、数据抽取与转换数据仓库的构建过程中，需要从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。
数据抽取常用的方法包括全量抽取和增量抽取。
全量抽取是指将数据源中的全部数据抽取到数据仓库中，适用于数据量较小或变动频率较低的情况。
增量抽取则是在全量抽取的基础上，只抽取发生变动的数据，提高了数据抽取的效率。
数据在抽取到数据仓库之前还需要进行清洗和转换。
清洗的目标是去除数据中的错误、冗余和不一致之处，保证数据的准确性和完整性。
转换的目标是将数据格式进行统一，并进行必要的计算和整合，以满足数据仓库的需求。
四、数据加载与存储数据加载是指将抽取、清洗和转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载的方式可以分为批量加载和实时加载。
高校数据仓库建设方案
高校数据仓库建设方案一、引言随着信息化的发展，高校面临着越来越多的数据管理和分析需求。
数据仓库作为一种数据集中存储和分析的解决方案，被广泛应用于高校管理和决策过程中。
本文将针对高校数据仓库的建设，提出一套合理有效的方案。
二、需求分析1. 数据管理需求：高校拥有庞大的数据量，包括学生信息、教职工信息、科研成果、财务数据等。
这些数据需要进行统一管理，以方便查询和使用。
2. 决策支持需求：高校管理层需要依据数据进行决策，如招生计划、教学改革、财务分析等。
数据仓库可以提供决策支持系统，帮助管理层进行数据分析和决策。
3. 数据安全需求：高校数据涉及学生和教职工的个人隐私，数据仓库建设需要确保数据的安全性和隐私保护。
三、方案设计1. 数据采集：建立数据仓库的第一步是进行数据采集。
通过与高校各个部门、系统对接，实现数据的自动、定时抽取和加载。
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。
2. 数据存储：为了满足数据管理需求，需要选择合适的数据存储方式。
可以采用关系型数据库或者分布式文件系统等技术，根据数据量和性能需求进行选择。
同时，建立数据存储的备份和恢复机制，确保数据的安全性和可用性。
3. 数据模型设计：数据模型是数据仓库的核心部分，它决定了数据的组织结构和关系。
在设计数据模型时，需要充分考虑高校的业务特点和数据分析需求。
可以采用星型模型、雪花模型或者其他合适的模型，根据具体情况进行选择。
4. 数据分析工具：数据仓库的价值在于数据的分析和挖掘，因此需要选择合适的数据分析工具。
可以使用商业智能工具、数据挖掘工具或者自主开发的分析系统，根据用户需求进行选择。
同时，提供用户友好的可视化界面，方便用户进行数据分析和查询。
5. 数据安全和隐私保护：在数据仓库建设过程中，数据的安全和隐私保护是必不可少的。
可以采用数据加密、权限管理、审计和监控等技术手段，确保数据的安全和隐私不被泄露。
同时，建立灾备机制和容灾方案，防止数据丢失和系统故障。
数据仓库建设方法论
数据仓库建设方法论数据仓库建设是企业管理中非常重要的一部分,以下是一些常用的数据仓库建设方法论:1.需求分析:在建设数据仓库之前,必须对业务需求进行分析。
需要了解业务流程、数据来源、数据需求、数据结构、数据质量等方面的问题,以便确定数据仓库的功能、数据范围、数据元素、数据格式等。
2.数据流程:需要了解整个业务数据流,包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析等环节,以便在数据仓库中实现数据的标准化和规范化。
3.数据建模:数据建模是数据仓库建设的关键。
需要根据业务需求和数据流程,建立合适的数据模型,包括数据实体、关系、属性、事件等,以便在数据仓库中存储和管理数据。
4.数据标准化:在数据仓库中,数据应该按照一定的标准进行存储和管理。
数据标准化包括数据格式、数据元素、数据关系、数据质量等方面。
5.数据集成:将不同的数据源(例如数据库、文件系统、Web服务等)中的数据进行集成,以便在数据仓库中进行存储和分析。
数据集成可以通过ETL(提取、转换、加载)等技术实现。
6.数据仓库设计:设计数据仓库时需要考虑数据仓库的层次结构、查询语言、数据访问接口、数据存储位置等方面。
设计过程中需要根据业务需求和数据流程,确定数据仓库的模块、数据元素、数据质量等方面。
7.数据仓库开发:开发数据仓库需要使用数据建模工具、ETL工具等技术。
开发过程中需要根据设计要求,实现数据源的集成、数据抽取、数据转换、数据存储、数据分析等功能。
8.的数据仓库测试:在开发数据仓库之后,需要进行数据仓库测试,包括单元测试、集成测试、查询测试、功能测试等方面。
测试的目的是发现数据仓库中的问题,确保数据仓库能够正常运行。
9.数据仓库维护:数据仓库维护是保持数据仓库长期稳定运行的重要工作。
需要定期进行数据维护、数据备份和数据迁移等工作,以确保数据的完整性和可用性。
从0-1建设数仓遇到什么问题？怎么解决的？
从0-1建设数仓遇到什么问题？怎么解决的？⼀复杂业务梳理数仓建设初期，需要了解各种业务，有些业务⽐较复杂，对数据开发⼈员的要求⽐较⾼，这个时候，需要和业务开发多交流沟通，可以看看他们的详细设计⽂档，ER图和时序图，多⽅位去了解，最终落成⽂档共享⼆技术选型困难技术选型也是需要在数仓建设前就需要考虑的，从数据抽取同步到数据处理再⼊供需求⽅使⽤，需要选择⽐较合理的技术栈。
根据实际需求去选择。
数据同步：sqoop datax⽇志采集：flume logstash filebeat资源调度：yarn分布式存储：hdfs数据处理：mr hive sparkcore sparksql flink数据存储;hbase mysql esOLAP:kylin clickhouse接⼝开发：springboot三机器配置根据数据量及表数量，预估任务数去选机器配置及数量四指标定义及指标体系建设原⼦指标，派⽣指标的定义及命名，指标评审，指标体系建设五统⼀维度管理维度管理，⼀致性维度的构建六⼝径梳理开发之前⼀定要需求评审，需求⽅提供明确的⼝径，防⽌后续频繁返⼯七开发规范(⽂档)模型规范项⽬命名规范表规范测试表规范字段规范时间分区规范任务规范注释规范指标⼀致性管理词根管理字典管理任务上线流程模式说明任务开发任务发布运维关键指标预警报错处理数据补录⼋缓慢变化维处理九数仓分层⼗主题划分⼗⼀模型建设ER模型维度模型Data Vault模型Anchor模型其中，维度模型是数据仓库⼯程领域最流⾏的数据仓库建模的经典⼗⼆数据质量管理⼗三元数据管理⼗四统⼀⽤户识别⼗五 hive调优。
数据仓库建设方法论
数据仓库建设方法论
数据仓库建设是一种综合性的工程项目，需要系统地考虑各种因素，包括技术、管理和组织等方面。
在实践中，有许多方法可以用于数据仓库建设，但是无论采用何种方法，都需要遵循一些基本原则，以确保项目的成功实施。
一、确定业务需求
在开始数据仓库建设之前，需要明确业务需求，即确定哪些数据需要收集、分析和报告。
这个过程需要和业务用户紧密合作，以确保数据仓库能够满足他们的需求。
二、设计数据模型
数据模型是数据仓库的核心，它描述了数据之间的关系和结构。
在设计数据模型时，需要考虑到数据的结构、大小和复杂度等因素，以确保数据仓库能够支持复杂的分析操作。
三、选择合适的技术
数据仓库建设需要使用各种技术，包括ETL工具、数据分析工具、数据挖掘工具等。
在选择这些技术时，需要考虑到技术的成熟度、可靠
性和适用性等因素。
四、制定清晰的项目计划
数据仓库建设是一项大型的工程项目，需要制定清晰的项目计划，包括项目的时间表、预算和资源分配等。
这个过程需要和项目管理团队密切合作，以确保项目按计划进行。
五、实施和测试
在实施数据仓库之前，需要进行充分的测试，以确保数据仓库能够满足业务需求。
这个过程需要对数据仓库进行各种测试，包括性能测试、数据质量测试等。
六、培训和支持
数据仓库的成功实施需要业务用户的支持和参与。
因此，在实施数据仓库之后，需要为业务用户提供培训和支持，帮助他们更好地使用数据仓库。
综上所述，数据仓库建设需要系统地考虑各种因素，并遵循一些基本原则。
只有这样，才能确保数据仓库的成功实施，为企业带来实实在
在的价值。
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。
数据仓库建设中数据质量问题的研究
（ ａｔ ｅａ ｂｌ ８Ｃ ｉａ Ｅ ｓ ｒ Ｈ ｐｔ ｉａ ｏｐｔ ｅ ｎ ｏ ｉｙ ａｏ Ｓ Ｓ ａｇｍ ２０ ３ ｈｎ ）
Ａ ｓ ａｔ Ｔ ｅｑ ｅｔ ｎｏ ａ ｕｌｙｉ ｂ ｉ ｉｇＤ ｔ ｗ ｒｈ ｕｅ Ｄ ｂｔ ｃ ： ｈ ｕｓｏ ｆ ｔ ｑ ａｔ ｎ ｕ ｄｎ ａ ａｅｏｓ（ Ｗ）ｉ ｏ ｅ ｎｒｄ． ｈｓ ａｅ ｎ ｙｅ ｔｅｄｔ ｑ ａ ｔ ｏ ｍ ｒ ｉ Ｄ ａ ｉ ｌ ａ ｓ ｆ ｎｉ ｏ ｔ ｇ ｅ Ｔ ｉｐ ｐｒ ａ ｓｓ ｈ ａａ ｕ ｉ ｆｏ ｅ ａｌ ｌｙ ｓ
办法 。 １ 数据质量
式 的数据进入系统 ； 验证程序不 能发 现格 式正确但 内容不正 确的错误 ； 没有对 用户 实施严 格 的修改 权 限管理 ， 统受 到 系
不可控制 的更改 ， 而这种更改又 不能及时 的传播到受 影响 的 系统等 。 上述原因可能是系统数据有多个 交叉 的访 问界 面 ， 以 难 统一管理数据质量 问题 ； 缺少 完整 性检查 的条 件 ； 效率 的 低 源系统设计。
刘逸敏 ， 王志 勇 ， 恩洲 师
（第二 军医大学附属 东方肝胆外科 医院， 上海 ２０ ３ ０ ４ ８）
摘
要： 在数据仓库建设过程 中， 数据质量 问题 常常被人 忽略 。本文对 “ 军卫一号”数 据仓库主题 所对应 的相 关业务表 的数 据
质量进行 了分析 ， 出了引起 不 良数据 质量的原 因， 给 并提 出了解决 办法。
维普资讯
医学信息 ２０ ０ ６年 １ ０月第 １ ９卷第 １ 期 Ｍ ｄ ａ Ｉ ｏ ａｏ ． ｃ ２ ０ ． ｏ．９ Ｎ ．０ ０ ｅｉ ｌｎ ｒ ｔ ｎ Ｏ ｔ ０ ６ Ｖ １ ． ｏ１ ｃ ｆｍ ｉ ． １
・
临床 医学信息学 ・
数据资源建设应着重解决的几个问题
联系等 。 将数据需求分析 的结果抽象为概念模型的过程就是 概念模型设计 。主要工作包括两个方面 ：一是确定实体和数
据 ，二是确 定实体之间的联系。概念数据模型通常采用 Ｅ ． Ｒ 模型 （ 图） ，因此，建立 Ｅ Ｒ 图是数据建库概念设计的重要
内容 。 ２ ． ２ 逻 辑 模 型 设 计
１ ． ４ 数 据 管理 需求
概念模型主要用来描述数据的概念化结构，它使数据库
的设计 人员在设计 的初始阶段 ，摆 脱计算机系统及 Ｄ Ｂ ＭＳ
的具 体技术 问题 ，集 中精力 分析数据 以及数据之 间 的联 系 等 ，与具体 的数据管理系统无关 。 概念模型 的基本要素主要包括 ：实体 、属性、域 、键和
数据 管理 需求主要从数据存储管理 、 数据备份与容灾管
逻 辑 模 型是 用 户 从数 据 库所 看 到 的模 型 ，是具 体 的
理 、数据质量管理等方面提 出具体技术和功 能要求 。本项 目
利用分布式数据库技术 、数据仓库管理技术 、元数据技术和 网络技术 ，建立 以分布式 为主 、集 中式 为辅 的标准化数据管
中国西部科技
２ ０ １ ５年 ０ １月第 １ ４卷第 ０ １期总第 ３ ０ ６期
８ １
数 据资源建设应着重解 决 的几个 问题
王 鹏 田宗 浩
（ 陆军军官学院，安徽 合 肥 ２ ３ ０ ０ ３ １ ）
摘 要： 本 文从数据 资源建设研 究任务 、 研 究流程和研 究手段入手 ，着重分析数据 资源建设 需求 ， 数据模型设计和数据质量 管控 方法及数据 资源共 享机 制。确 立 了数据 资源建设 的 目标和 方向。 关键词：数据 资源建设 ；需求分析 ；模 型设 计；质 量管控
数据仓库建设中的数据质量控制与监测方法使用教程
数据仓库建设中的数据质量控制与监测方法使用教程数据仓库是一个集成了来自各种不同源头的数据的存储区域，这些数据用于支持企业的决策制定、业务分析等目的。
在数据仓库建设的过程中，数据质量是一个至关重要的因素，它直接影响最终的决策结果和业务分析效果。
本文将介绍一些数据质量控制与监测的方法和技术，以帮助您在数据仓库建设中提高数据质量。
1. 数据清洗与整合数据清洗是指通过一系列的处理步骤，去除无效、重复、冗余或错误的数据，从而提高数据的准确性和一致性。
在数据仓库建设中，数据清洗是第一步，可以通过以下方法来实现数据清洗与整合：- 格式化和验证数据：检查数据的格式是否符合规定要求，并验证数据是否符合预期的值范围。
- 去除重复数据：通过比较数据的关键字段，识别和删除重复的数据行。
- 填充缺失数据：通过插值、默认值或基于其他相关数据的计算来填充缺失的数据。
- 标准化数据：将来自不同系统或源的数据进行统一格式的整合，确保数据一致性。
2. 数据监测与质量度量在数据仓库建设后，需要对数据进行持续的监测和质量度量，以确保数据的准确性和一致性。
以下是一些常用的数据监测与质量度量方法：- 数据质量规则：定义一组数据质量规则，用于检查数据是否符合预定要求。
例如，检查数据的完整性、准确性、一致性等。
- 数据质量指标：根据数据质量规则，计算数据的质量指标，如数据的错误率、缺失率、一致性得分等。
这些指标可以帮助评估数据质量的整体情况。
- 数据异常检测：通过分析数据的分布、趋势和模式，检测异常数据。
异常数据可能是错误的、不一致的或潜在的问题数据。
- 数据一致性检查：比较不同数据源中的同一数据，并检查其一致性。
例如，对比销售数据和财务数据，确保二者的金额一致。
3. 数据质量控制与改进在数据监测中，如果发现数据质量存在问题或不符合要求，需要采取相应的措施进行数据质量控制和改进。
以下是一些常用的数据质量控制与改进方法：- 数据质量修复：对于发现的数据质量问题，可以通过手动或自动的方式进行修复。
公司数据仓库建设方案
公司数据仓库建设方案模板随着公司业务的快速发展，数据量呈现爆炸性增长，同时业务对数据的需求也日益增加。
为了更好地管理、分析和应用这些数据，提高决策效率和精细化程度，我们计划建设一个高效、稳定、安全的数据仓库系统。
本方案将详细阐述数据仓库建设的目标、原则、架构设计、实施计划等方面，为公司提供一套完整的数据仓库建设方案。
一、建设目标1.数据集成和一致性。
数据仓库的首要任务是将来自不同业务系统和部门的数据进行整合，消除数据的割裂和不一致，实现数据集成和一致性。
这样，公司就可以基于一致、准确的数据进行决策和分析，避免因数据不一致导致的错误决策。
2.高性能和高可用性。
数据仓库需要能够快速处理大量的数据，并能够支持多个用户同时进行查询和分析。
因此，数据仓库需要具备高性能的计算和存储能力，同时还需要具备高可用性，以便在遇到故障或意外情况时能够快速恢复并保证系统的正常运行。
3.数据质量和标准化。
通过改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算的错误的可能性，实现数据的标准化，从而提高数据质量。
4.数据安全性。
数据仓库需要确保数据的机密性和完整性，避免未经授权的访问和数据泄露。
5.可扩展性和灵活性。
随着业务的发展，数据仓库需要能够轻松地扩展其存储和处理能力，以满足不断增长的数据需求。
6.降低成本。
通过优化数据存储和处理方式，公司可以更高效地利用其存储和计算资源，降低运营成本。
二、建设原则1.业务需求导向：数据仓库的建设应以业务需求为导向，明确数据仓库是为业务决策提供支持的。
在数据仓库的设计和开发过程中，需要紧密结合公司的业务需求，确保数据仓库能够满足业务部门对数据分析和决策的需求。
2.统一规划：数据仓库的建设应进行统一规划，避免数据冗余和不完整的情况出现。
要建立统一的数据模型和规范，确保数据的准确性和一致性，同时还需要制定统一的数据管理制度和维护机制，保证数据的完整性和可靠性。
3.可扩展性设计：数据仓库的建设应考虑可扩展性，以适应不断变化的数据环境和业务需求。
数据仓库建设中数据质量问题的研究
现 代 社 会 已 经 进 入 了信 息 时 代 。为 了 在 行 业 竞
争 中 立 于 不 败 之 地 ，各 个 企 业 都 开 始 建 设 自 己 的 数 据 仓 库 。 设 数 据 仓 库 的 目标 是 为 了 帮 助 分 析 企 业 建
数据 、 持 分析决 策 。 支
说 ， 据 质 量 标 准 是 按 照 用 户 自身 的 要 求 设 定 的 。 数 因 此 ，适 合 使 用 的 数 据 就 是 高 质 量 的 数 据 ，这 就 是
数 据 质 量 的标 准 。
数 据 仓 库 向用 户 提 供 了 集 成 的 、一 致 的 、综 合
的 、高 质 量 的 信 息 以 支 持 管 理 决 策 ，但 是 数 据 仓 库 的 数 据 来 自 各 种 不 同 的 操 作 性 数 据 源 ， 且 经 过 了 并
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各 种 各 样 的 传 输 、转 换 和 处 理 ，要 确 保 数 据 仓 库 的 质量并 非易事 。
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（ ） 存 在 信 息 残 缺 现 象 ， 有 完 整 的 统 一 客 户 ４ 、 没 （ ） 在 生 产 系 统 中存 在 需 要 拆 分 为 具 有 原 子 ５ 、 性 的数 据 ， 数 据 的粒 度 太 粗 不 能 满 足 分 析 要 求 。 源 （ ） 在 同 一 企 业 内 部 ， 同 系 统 数 据 备 份 时 间 ６ 、 不 不 一样 ， 成数 据提供 时 间不统 一 。 造 上 述 问 题 导 致 了 在 各 种 源 数 据 的 整 合 过 程 中 常 发 现 不 同 系 统 中 的数 据 不 一 致 ， 要 是 源 数 据 的 主 质 量 问 题 比较 突 出 。 个 业 务 系 统 中存 在 着 大 量 的 各 非 法 数 据 和 一 些 垃 圾 数 据 ， 些 数 据 主 要 是 在 开 始 这 录 入 系 统 的 时 候 漏 填 、错 填 导 致 的 ，而 目前 系 统 对 这 类 数 据 缺 乏 有 效 的 监 测 手 段 ， 些 非 法 数 据 和 垃 这 圾 数 据 影 响 了 业 务 系 统 的 数 据 准 确 性 ， 而 影 响决 从
数据仓库报告
数据仓库报告在当今数字化的时代，数据已成为企业决策的重要依据。
数据仓库作为一种集中存储和管理数据的系统，对于企业整合、分析和利用数据具有至关重要的作用。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
它与传统的数据库不同，不是简单地存储日常业务操作产生的数据，而是经过一系列的处理和整合，将来自不同数据源的数据转化为有价值的信息。
数据仓库的建设通常需要经历多个阶段。
首先是需求分析，明确企业的业务目标和数据需求。
这一步至关重要，因为只有清楚了解企业想要通过数据仓库实现什么，才能为后续的设计和建设提供正确的方向。
接下来是数据建模，根据需求分析的结果，设计合适的数据模型，确保数据的结构清晰、易于理解和使用。
然后是数据抽取、转换和加载（ETL），这是将源数据经过清洗、转换等处理后加载到数据仓库中的过程。
在这个过程中，需要处理数据的不一致性、缺失值等问题，保证数据的质量。
在数据仓库中，数据的存储方式也有多种选择。
常见的有基于关系型数据库的存储，如 Oracle、SQL Server 等，也有基于分布式文件系统的存储，如 Hadoop 的 HDFS。
不同的存储方式各有优缺点，需要根据企业的数据规模、性能要求和预算等因素进行选择。
数据仓库的安全性也是不容忽视的一个方面。
为了保护企业的数据资产，需要采取一系列的安全措施，如用户认证、权限管理、数据加密等。
同时，还要制定完善的数据备份和恢复策略，以应对可能出现的灾难情况。
数据仓库的性能优化也是一个持续的过程。
随着数据量的不断增长和业务需求的变化，可能会出现查询性能下降等问题。
这时，就需要通过优化数据库结构、调整索引、增加缓存等方式来提高性能。
一个成功的数据仓库项目能够为企业带来诸多好处。
它可以帮助企业更好地了解市场趋势、客户需求和业务运营情况，从而支持企业制定更加科学合理的决策。
例如，通过对销售数据的分析，企业可以了解不同产品在不同地区、不同时间段的销售情况，进而优化产品布局和营销策略。
数仓建设标准
数仓建设标准
数仓建设标准是指在数据仓库建设过程中，遵循一定规范和流程，实现数据的统一管理、标准化和集成，从而提高数据质量和数据分析能力的建设标准。
数仓建设标准包括以下几个方面：
1. 数据建模标准：数据建模是数仓建设的基础，要求采用统一
的数据建模方法和建模工具，规范数据模型的设计和管理，确保数据的一致性和可维护性。
2. 数据质量标准：数据质量是数仓建设的重点，要求制定数据
质量管理流程和数据质量指标，对数据进行质量检测和清洗，确保数据的准确性、完整性和可信度。
3. 数据集成标准：数据集成是数仓建设的核心，要求采用标准
的数据集成方法和技术，实现数据的高效、安全地集成和交换，确保数据的一致性和可用性。
4. 数据安全标准：数据安全是数仓建设的基本要求，要求建立
完善的数据安全管理体系和安全策略，保障数据的机密性、完整性和可用性。
5. 数据使用标准：数据使用是数仓建设的最终目的，要求制定
数据使用规范和权限管理机制，确保数据的合法性和安全性，同时提高数据的价值和效益。
综上所述，数仓建设标准是指在数仓建设过程中，遵循统一的规范和流程，从而提高数据质量和数据分析能力的建设标准。
数仓建设标准是数仓建设的基础和保障，对于企业的数据管理和分析具有重要
的意义和价值。
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数据仓库项目中遇到的技术以及管理问题项目管理问题整理1．企业经历过两次失败的数据仓库建设，现在是第三次，人们普遍认为这次也将会失败。
项目经理应该作些什么来消除人们对数据仓库的消极看法？2．企业的业务系统方，即OLTP方的工作人员对数据仓库方不配合，比如对数据仓库的源数据申请置之不理。
项目经理应该如何来应付这种情况？3．企业的管理层变动较频繁，支持数据仓库的企业领导可能会离开，面对这种情况，项目经理应该如何应付？4．企业雇佣一家咨询公司来实现一个数据仓库，但是企业的CIO认为数据仓库的建设是对其职位和权威的挑战，不断给咨询人员和项目设置障碍。
咨询人员应该如何来应付这种情况？5．企业管理层希望试验系统（原型系统）具有和生产系统相同级别的数据质量。
项目经理应该如何做，才能让管理层相信，试验系统不必和生产系统具有相同级别的数据质量？6．用户部门领导对共享数据不配合或者只在表面上配合。
他们希望能够控制谁能查看什么数据以及什么时候可以查看。
数据仓库团队怎样才能让部门领导把数据的访问权共享出来？7．建立好的数据几乎满足所有的成功标准。
但是企业的高级管理层对数据仓库的反应很冷淡。
数据仓库团队应该如何应付这种情况？项目需求问题整理1．数据仓库项目已经开发了6个月的时间，在项目的开发过程中，数据仓库团队发现业务源系统正在被重写，业务系统在不断的变化，一个新的系统开发出来预计只有8个月的寿命。
数据仓库团队应该如何应付这种情况？2．源系统和数据仓库系统同期建设。
但是源系统在不断的变化中，而且源系统的开发团队没有将变化告知数据仓库团队，数据仓库团队在测试过程中出现故障才发现这些变化。
这种没有告知有可能是故意的。
数据仓库团队应该如何来应付这种情况？3．数据仓库项目开始时，企业制定了一套有效的数据仓库目标。
但是，随着时间的流逝，企业又制定了一些决策，采取了一些行动，这些决策和行动与最初的目标背道而驰。
数据仓库团队应该如何应付这种情况?4．数据仓库项目进展十分顺利，但是根本没有办法判断项目将来是否能够成功。
要想为数据仓库确立一个完全合适的目标是不可能的。
企业应该如何来面对这种状况？5．数据仓库团队用极少的精力来清洗数据，研制了一个可以使用的数据库设计，作为一个数据仓库的测试原型。
管理层对原型很满意，要将原型向所有的用户去展示。
数据仓库团队要如何做才能让管理层相信这个原型不是为生产准备的？6．数据仓库经理已经实现了3个数据集市，但是还没有能让管理层相信这些努力是成功的。
数据仓库经理应该作些什么来证明数据集市是成功的？数据仓库成本论证与预算1．企业有“禁止解雇”政策，管理层对工作效率的提高和成本的节约不是很关心。
项目经理该如何对数据仓库及其相关工具的成本进行论证？2．企业高级管理层成立了一个委员会，希望委员会能论证用于数据仓库及其工具的任何支出都是合理的。
但是委员会只能从软收益来论证，企业该如何来处理这种情况？3．大型零售企业的信息总监认为本企业需要一个数据仓库，但是企业的财务总监对建立数据仓库持怀疑态度，要信息总监陈述为什么应该把钱花到这样一种奢侈的尝试上。
信息总监应该如何来做？4．数据仓库项目的首任官员承担了数据仓库基础设施的全部成本。
现在，企业的其他部门也在使用数据仓库，但是他们不希望为基础设施付出代价。
首任主管官员应该如何来做，如何来分摊这些成本？5．用户要求保存10年的历史数据。
这需要更多的硬件，以及对更多的对源系统的代码修改。
数据仓库团队如何才能论证对这些进行收费是合理的？6．没有亲眼看到，企业不愿给数据仓库投资。
企业的信息总监认为企业需要一个数据仓库，想开发一个原型来引起企业的兴趣。
信息总监应该如何来处理原型需要的费用？组织与职员配备问题整理1．数据仓库经理认为自己的团队应该对CIO负责，但是，一个强有力的应用软件开发经理认为数据仓库的最终目的是要交付用户使用，数据仓库团队应该向他负责。
数据仓库经理应该向谁负责？应该如何来应付这种局面？2．一家公司采用矩阵管理方式。
项目经理手下没有专职的DBA，只能依靠DBA经理在需要时提供DBA。
但是在需要DBA时，DBA未必总有空闲的。
项目经理正要开始另一个项目，她应该作些什么？3．企业有一项轮换经理的政策，启动数据仓库项目的业务主管重新分配了工作，新上任的主管对该项目不熟悉，对什么东西是重要的有不同的看法，这将导致项目范围的变化。
面对这种局面，项目经理应该做些什么？4．企业销售部门的工作人员希望能建立一个数据集市，并已向IT部门提出要求。
但这项要求排在IT部门优先级清单上很低的位置。
销售部门也不能依靠自己的力量建立数据集市，销售部门经理应该如何应付这种局面？5．一家企业指定了一名数据仓库经理，让他管理、开发一个跨多个部门的数据仓库。
但这名数据仓库经理几乎没有任何专职的工作人员，只能从各个部门抽调业务和技术人员。
这些人的时间不能得到保证，常常在需要的时候找不到人，使数据仓库的建设不断向后推迟。
这名数据仓库经理应该如何应对这种局面？6．项目经理向数据仓库经理负责。
该项目经理来自企业的IT方，但是不太受企业员工的喜欢和尊重，他们常常不回答项目的经理的电话和电子邮件。
数据仓库经理应该如何应对这种局面？7．企业已经拨出足够的资金来开发一个特定的项目。
该项目极需要从业务分析师到数据库管理员的每一样资源。
但是，这个行业一直受人轻视，没有人愿意来这工作。
招聘代理一直在招人，但是毫无用处。
这家企业应该如何应付这种局面？8．企业不具有建设数据仓库的各种条件，技能有限、人员不足、动机缺乏、行政斗争、还有一名准备退休而不想承担任何风险的CIO。
刚刚接受任命的数据仓库经理应该如何应对这种局面？1．企业内各业务部门的系统之间不是集成的，那些业务主管想让他们的数据进入数据仓库中，而且他们都想马上就能实现。
而数据仓库经理只能逐个的满足他们的要求，要避免引起业务主管的愤怒，也要避免他们开发自己的数据仓库，数据仓库经理应该如何来处理这种局面？2．企业的IT部门雇佣了一名咨询人员来开发一个数据仓库，但是该企业的业务部门不支持这个项目。
IT部门告诉这名咨询人员继续工作，即使业务部门计划赶他走。
这名咨询人员应该如何来应付这种局面？3．IT部门开发了一个WEB应用程序。
但是用户没有意识到这种实现方式的优点。
他们期望系统能向桌面程序一样快，并且容易使用。
用户也没有兴趣参加系统开发和测试。
项目经理应该如何来应付这种局面？4．IT部门建立好了一个数据仓库，但是用户感觉多维分析工具使用起来太复杂。
他们没有认识到多维分析的优点，也不想参加培训。
数据仓库经理应该如何来应付这种局面？5．用户相信建好的数据仓库中的数据将是完整、精确而又是非常及时的。
他们很相信这一点，因为没有人明确指出任何相反的事情。
数据仓库经理应该如何做才能将用户的期望值恢复到他们将要得到的现实中来呢？6．一个企业正准备建立一个数据仓库，但是让用户清楚的说出他们需要什么非常困难。
数据仓库经理应该如何应付这种局面？1．企业IT部门一个非常聪明、工作努力的人极想从他喜爱的供应商那里获得一个β版本，用于数据仓库的实现。
如果他不能得偿所愿，他要么离开，要么不再支持这个项目。
项目经理应该如何来应付这种局面？2．管理层给项目经理一个这样的团队，其中的成员既无技能、也无热情，是其他项目经理不想留在自己团队中的人员。
面对这种局面，项目经理应该如何应付？3．管理层希望数据仓库团队中的每个人都相处融洽，但是有一两个成员与项目经理或其他成员意见不一致也是经常有的事情。
如果这种意见不一致已经严重耽搁了项目的决策和进展，使项目出于流产的危险中，那么管理层应该如何来应付这种局面。
4．一个项目经理亲手挑选了所有的项目成员，这些成员都是以前项目中的明星成员，习惯于指手画脚，他们以前的经理也习惯于不经协商的接受这些明星成员的建议。
现在，这些明星成员的意见是如此的不合，以至于毫无工作效率。
项目经理应该如何应付这种局面？5．项目成员为了面子，不把他们工作进展的真实状况反映给项目经理，这也导致了项目组中其他成员进度的延误。
项目经理无法准确的得到项目的状态。
项目经理怎样才能说服团队成员应该准确的反映他们工作的进展状况呢？6．企业的数据仓库是在几年前建成的，现在已不能满足企业的需要。
一家大型咨询公司已经让管理层相信，他们可以解决数据仓库的所有问题。
面对这种局面，企业的CIO应该如何来应付？7．新上任的CIO来自一家大型咨询机构，并带来了3个副手，这三个副手担任IT部门的重要职务。
一个项目经理来负责企业的数据仓库项目，需要和这些咨询人员打交道。
这些咨询人员对项目有过度的权力和影响，严重损害了项目经理的观点和地位。
帐单越积越多，项目要超出预算。
项目经理应该如何应付这种局面？8．一个数据仓库在3年前建成，该系统的开发商无一人留下，技术资料残缺不全，并已过时，数据脏乱，对数据的完整性没有控制。
用户对这个数据仓库系统极不满意。
一名新的数据仓库经理被授权负责企业内所有数据仓库的职责。
这名数据仓库经理应该怎么应对这种局面？9．一家企业的高级管理层聘请一名咨询人员来帮助开发数据仓库的第一部分的实现，然后让接受这名咨询人员培训的内部职员继续进行后续的实现。
这名咨询人员已经向该客户保证知识传授是任务的一部分。
但是由于时间变得非常紧迫，这名咨询人员没有时间将他的知识传授给该公司的雇员。
这些被分派来做琐碎事情的雇员，对这个数据仓库第一部分的实现了解极少。
企业的高级管理层怎么才能保证知识传授能如期进行呢？10．一个数据仓库经理接受了构建一个数据仓库的任务。
他拥有购买工具、雇佣咨询人员和承包商的决策权和预算（不是很多）。
这名数据仓库经理应该如何来雇佣咨询人员？应该如何来安排他们的工作及时间？应该怎样最充分的使用咨询人员和承包商呢？11．一家企业的高级管理人员正在规划具有特殊意义的客户关系管理系统。
目前，这家公司建立数据仓库的能力较弱，正在考虑将部分或者全部的数据仓库工作外包给应用服务提供商。
企业是否应该把数据仓库项目外包出去？如果外包的话，如何保证外包机构最终能实现他们所需要的各种功能呢？项目规划与进度安排1．企业高管层不了解数据仓库项目为什么会花费那么多的时间。
他们认为目前的计划和工作量经过了夸张，所以他们要求能有更具体化的依据来支持评估的工作量。
项目经理应该如何应付这种情况。
2．IT团队曾多次错过完成期限而得到了较坏的名声。
这次，项目经理向老板承诺了一个不切实际的最终期限。
高管层也向项目经理明确宣布，他在公司的声誉及饭碗就取决于该时间表。
项目经理该如何应对这种局面。
3．项目经理制订了一份项目计划，并为不测事件预留了20％的额外时间和预算。
但是，业务主管及其部门内的其他人都提出了一些额外功能，并告诉项目经理他们不想修改时间进度表。