数据仓库的构造设计
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发布时间：2022-04-22 23:21
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时间：2022-05-06 17:31
数据仓库具有改变业务的威力。它能帮助公司深入了解客户行为，预测销售趋势，确定某一组客户或产品的收益率。尽管如此，数据仓库的实现却是一个长期的、充满风险的过程。由 DM Review 发布的一项网络调查显示， 51% 受访者认为创建数据仓库的头号障碍是缺乏准确的数据。而其中最重要的一点是无法实时更新所有的数据。
有六项指导原则可帮助企业快速实现数据仓库计划并评估其过程：
·简化需求收集和设计。
公司通常会难以确定，哪些数据重要，哪些使得他们无法利用有价值的非结构化信息来驱动关键业务流程。组织应该检查一下 IT 经理是否深入理解业务计划以及支持计划所需的信息。例如源数据在哪里？需要怎样的转换能让其为关键应用程序所用？
·支持业务和 IT 用户协作。
不完整、过时或不准确的数据会导致可信信息的缺乏。要注意公司是否有一个业务术语表供用户查看、用于协作并根据他们集体业务视角进行调整？
·避免代价高昂的低级错误和返工。
明确公司是否拥有一个包含界定完善的数据模型的实施策略，应用程序提供信息？
·识别匹配信息，创建单一视图。
同一事实的多个版本会导致在管理用户、产品和合作伙伴关系方面出现问题——增加违反法规遵从性的风险。
·使用最快的、最具伸缩性的方法进行转换和发布。
明确公司是否有能够利用并行处理并重用之前转换成果的自动化过程？公司系统能否及时按需将数据发布给用户和应用程序？
·通过信息服务扩展信息可访问性。
明确企业是否能真正将信息用作共有财产？IT 专家能否保存好这些财产并让被授权者使用？信息能否在合适的时间发布到合适的地方和合适的场景下？
