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數據倉庫離我們到底有多遠?

2013-11-13 15:55:32  來源: Oracle 

  一直覺得數據倉庫很遙遠畢竟它對資源的要求很高經濟統計計算機等綜合能力
  數據倉庫是面向決策支持的應用用於提供一個統一的視角在過去對於不同的部門來說對每個客戶的認識是片面的也許客戶部門會認為一個總投訴的客戶肯定不是一個好客戶但對於財務部門來說該客戶為公司創造了利潤是個好客戶對於市場部門來說他還想交叉銷售一些其他服務但實際上每個員工都只是了解他們的客戶的一部門數據倉庫就是要把這些來自不同應用不同系統的數據整理組織到一起集中處理形成一個全企業的single view
  應該看到的是大量數據是數據倉庫的基礎沒有大量的歷史和當前數據那麼數據倉庫就是空談但數據倉庫不是一個data storage不是簡單地把各個業務系統的數據裝進去而是需要很好的重新組織形成一個良好的data model任何一個成功的數據倉庫項目都要求對行業要有深刻的認識才可能幫助客戶提煉需求整理業務規劃戰略目前國內具備數據倉庫實施能力的非常少原因就是沒有足夠的行業顧問咨詢能力通常數據倉庫的數據要求完整一致相關性原子化(不可分割)因此進入數據倉庫的數據都要進行ETL
  數據倉庫不是一個產品而是一個不斷完善的過程對於沒有真正接觸過的數據倉庫的大多數企業他們很難理解這個畢竟這與以往的系統有著太大的區別簡單說來數據倉庫的建設是一個螺旋式上升的過程曾經有位國外的數據倉庫專家認為數據倉庫的實施應該是階段性實施把一個個大目標分割成數個小步驟迅速地實現一個一個小目標讓客戶盡快的體會實施帶來的好處這將大大推動客戶的需求和主動性曾經有人說數據倉庫很容易就做成一個報表系統其實數據倉庫的實施有多個階段最初實現報表功能接著是分析功能再次是預測功能我覺得數據倉庫可以是一個不錯的報表系統尤其是跨部門跨業務的報表這是相當具有吸引力的而且對於初次使用數據倉庫的客戶這是最為直接的成果但應該注意到數據倉庫應該不斷向前發展實現DSS的功能這是數據倉庫實施廠商和客戶互動的結果不能指望客戶與你站在一個高度
  數據倉庫在國內剛起步實施起來可參考可借鑒的只有國外的案例這在一定程度上不利於數據倉庫的但誰在其中推動了市場的發展誰就贏得了巨大的中國市場國內可以做數據倉庫的只有很少幾個行業主要是生產系統不完備歷史數據有限但就是這些行業也是一個很大的市場
  數據集市是數據倉庫面向主題的商業視圖它包含比數據倉庫少得多的數據量通常數據倉庫是面向全企業的而數據集市則是面向部門級的數據集市是放在dw中還是單獨拿出來這要從多個角度考慮費用性能用戶量並發訪問量如果有必要則可以把數據集市單獨拿出來定期從數據倉庫中refresh
  再說一下olap的問題其實對於一些predined的業務問題可以利用cube解決首先是速度快不必從dw/dm中重新組織數據另外安全數量眾多的ad hoc很容易把dw/dm拖垮而對於一些臨時的動態的查詢可以根據需要從數據集市/數據倉庫中執行但這要求it部門的參與並且通常有嚴格的訪問控制

From:http://tw.wingwit.com/Article/program/Oracle/201311/17524.html
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