建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫
建立數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)解決企業(yè)問題的過程,業(yè)務(wù)人員往往不懂如何建立和使用數(shù)據(jù)倉庫,發(fā)揮其決策支持的作用;信息部門的人員往往又不懂業(yè)務(wù),不知道應(yīng)該建立哪些決策主題,從數(shù)據(jù)源中抽取哪些數(shù)據(jù)。因此數(shù)據(jù)倉庫的項(xiàng)目小組應(yīng)該由業(yè)務(wù)人員和信息部門的人員共同組成,雙方需要相互溝通,協(xié)作開發(fā)數(shù)據(jù)倉庫。
開發(fā)數(shù)據(jù)倉庫的過程包括以下幾個(gè)步驟。
1.系統(tǒng)分析,確定主題
建立數(shù)據(jù)倉庫的第一個(gè)步驟就是通過與業(yè)務(wù)部門的充分交流,了解建立數(shù)據(jù)倉庫所要解決的問題的真正含義,確定各個(gè)主題下的查詢分析要求。
業(yè)務(wù)人員往往會(huì)羅列出很多想解決的問題,信息部門的人員應(yīng)該對這些問題進(jìn)行分類匯總,確定數(shù)據(jù)倉庫所實(shí)現(xiàn)的業(yè)務(wù)功能。一旦確定問題以后,信息部門的人員還需要確定一下幾個(gè)因素:
·操作出現(xiàn)的頻率,即業(yè)務(wù)部門每隔多長時(shí)間做一次查詢分析。
·在系統(tǒng)中需要保存多久的數(shù)據(jù),是一年、兩年還是五年、十年。
·用戶查詢數(shù)據(jù)的主要方式,如在時(shí)間維度上是按照自然年,還是財(cái)政年。
·用戶所能接受的響應(yīng)時(shí)間是多長、是幾秒鐘,還是幾小時(shí)。
由于雙方在理解上的差異,確定問題和了解問題可能是一個(gè)需要多次往復(fù)的過程,信息部門的人員可能需要做一些原型演示給業(yè)務(wù)部門的人員看,以最終確定系統(tǒng)將要實(shí)現(xiàn)的功能確實(shí)是業(yè)務(wù)部門所需要的。
2.選擇滿足數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)要求的軟件平臺(tái)
在數(shù)據(jù)倉庫所要解決的問題確定后,第二個(gè)步驟就是選擇合適的軟件平臺(tái),包括數(shù)據(jù)庫、建模工具、分析工具等。這里有許多因素要考慮,如系統(tǒng)對數(shù)據(jù)量、響應(yīng)時(shí)間、分析功能的要求等,以下是一些公認(rèn)的選擇標(biāo)準(zhǔn):
·廠商的背景和支持能力,能否提供全方位的技術(shù)支持和咨詢服務(wù)。
·數(shù)據(jù)庫對大數(shù)據(jù)量(TB級(jí))的支持能力。
·數(shù)據(jù)庫是否支持并行操作。
·能否提供數(shù)據(jù)倉庫的建模工具,是否支持對元數(shù)據(jù)的管理。
·能否提供支持大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)加載、轉(zhuǎn)換、傳輸工具(ETT)。
·能否提供完整的決策支持工具集,滿足數(shù)據(jù)倉庫中各類用戶的需要。
3.建立數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型
具體步驟如下:
(1)確定建立數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型的基本方法。
(2)基于主題視圖,把主題視圖中的數(shù)據(jù)定義轉(zhuǎn)到邏輯數(shù)據(jù)模型中。
(3)識(shí)別主題之間的關(guān)系。
(4)分解多對多的關(guān)系。
(5)用范式理論檢驗(yàn)邏輯數(shù)據(jù)模型。
(6)由用戶審核邏輯數(shù)據(jù)模型。
4.邏輯數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型
具體步驟如下:
(1)刪除非戰(zhàn)略性數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)倉庫模型中不需要包含邏輯數(shù)據(jù)模型中的全部數(shù)據(jù)項(xiàng),某些用于操作處理的數(shù)據(jù)項(xiàng)要?jiǎng)h除。
(2)增加時(shí)間主鍵:數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)一定是時(shí)間的快照,因此必須增加時(shí)間主鍵。
(3)增加派生數(shù)據(jù):對于用戶經(jīng)常需要分析的數(shù)據(jù),或者為了提高性能,可以增加派生數(shù)據(jù)。
(4)加入不同級(jí)別粒度的匯總數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)粒度代表數(shù)據(jù)細(xì)化程度,粒度越大,數(shù)據(jù)的匯總程度越高。粒度是數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)的一個(gè)重要因素,它直接影響到駐留在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)量和可以執(zhí)行的查詢類型。顯然,粒度級(jí)別越低,則支持的查詢越多;反之,能支持的查詢就有限。
對數(shù)據(jù)操作的效率與能得到數(shù)據(jù)的詳細(xì)程度是一對矛盾,通常,人們希望建成的系統(tǒng)既有較高的效率,又能得到所需的詳細(xì)資料。實(shí)施數(shù)據(jù)倉庫的一個(gè)重要原則就是不要試圖包括所有詳細(xì)數(shù)據(jù),因?yàn)?0%的分析需求是在匯總數(shù)據(jù)上進(jìn)行的。試圖將粒度細(xì)化到最低層,只會(huì)增加系統(tǒng)的開銷,降低系統(tǒng)的性能。
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