Database 版 (精华区)

发信人: rhine (风雨无阻), 信区: Database
标  题: 数据仓库的开发流程
发信站: 哈工大紫丁香 (2000年07月05日19:42:23 星期三), 站内信件

     数据仓库系统是一种解决问题的过程，而不是一个可以买到
的现成产品。不同企业会有不同的数据仓库。企业人员往往不懂
如何建立和利用数据仓库，发挥其决策支持的作用，而数据仓库
公司人员又不懂业务，不知道建立哪些决策主题，从数据源中抽
取哪些数据。这需要双方互相沟通，共同协商开发数据仓库，因
此是一个不断往复前进的过程。开发数据仓库的流程包括以下几
步：

启动工程
建立开发数据仓库工程的目标及制定工程计划。计划包
括数据范围、提供者、技术设备、资源、技能、组员培训、责任、
方式方法、工程跟踪及详细工程调度等。

建立技术环境
选择实现数据仓库的软硬件资源，包括开发平台、
DBMS、网络通信、开发工具、终端访问工具及建立服务水平目标
(关于可用性、装载、维护及查询性能)等。


确定主题进行数据建模
 根据决策需求确定主题，选择数据源，对
数据仓库的数据组织进行逻辑结构设计。

设计数据仓库中的数据库
基于用户的需求，着重于某个主题，开发数据仓库中数据的物
理存储结构，即设计多维数据结构的事实表和维表。

数据转换程序
实现从源系统中抽取数据、清理数据、一致性格式化数据、
综合数据、装载数据等过程的设计和编码。

管理元数据
 定义元数据，即表示、定义数据的意义及系统各组成部件
之间的关系。元数据包括关键字、属性、数据描述、物理数
据结构、源数据结构、映射及转换规则、综合算法、代码、
缺省值、安全要求、变化及数据时限等。

开发用户决策的数据分析工具
 建立结构化的决策支持查询，实现和使用数据仓库的数据
分析工具，包括优化查询工具、统计分析工具、C/S工具、
OLAP工具及数据采掘工具等，通过分析工具实现决策支持
需求。数据采掘是帮助用户发现数据内部未知的、潜在的
关系，以及他们之间存在的趋向。因此，数据采掘在决策
支持、市场策略和金融预测等方面都有广泛的应用。

管理数据仓库环境
 数据仓库必须像其他系统一样进行管理，包括质量检测、
管理决策支持工具及应用程序，并定期进行数据更新，使数据仓库正常运行。
  
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           海纳百川，
                   有容乃大，
                           壁立千尺，
                                   无欲则刚。    

※ 来源:·哈工大紫丁香 bbs.hit.edu.cn·[FROM: sy.hit.edu.cn]