建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)，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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)。

 

    開發(fā)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)的***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(cāng)庫(kù)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(duì)這些問題進(jìn)行分類匯總，確定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(zhǎng)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(zhǎng)、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(cāng)庫(kù)系統(tǒng)要求的軟件平臺(tái)

 

    在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kù)、建模工具、分析工具等。這里有許多因素要考慮，如系統(tǒng)對(duì)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(kù)對(duì)大數(shù)據(jù)量（TB級(jí)）的支持能力。

 

    ·數(shù)據(jù)庫(kù)是否支持并行操作。

 

    ·能否提供數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建模工具，是否支持對(duì)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(cāng)庫(kù)中各類用戶的需要。

 

    3.建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯模型

 

    具體步驟如下：

 

    （1）確定建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(duì)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(duì)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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?cè)蕉?；反之，能支持的查詢就有限?/div>