★ 数据仓库设计的21条原则
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数据仓库和我们常见的RDBMS系统有些亲缘关系,但它又有所不同。如果你没有实施过数据仓库,那么从设定目标到给出设计,从创建数据结构到编写数据分析程序,再到面对挑剔的用户的评估,整个过程都会带给你一种与以往的项目完全不同的体验。一句话,如果你试图以旧有的方式创建数据仓库,那你所面对的不是预算超支就是所建立的数据仓库无法良好运作。 在处理一个数据仓库项目时需要注意的问题很多,但同时也有很多有建设性的参考可以帮助你更顺利的完成任务。开放思维,不断尝试新的途径,对于找到一种可行的数据仓库实现方法来说也是必需的。 1. 配备一个全职的项目经理或你自己全面负责项目管理 2. 将项目管理职责推给别的项目经理 3.与用户进行沟通 既然你和客户的交流是为了了解存储的数据是何种类型以及如何有效存储数据,你也许需要(和你的用户一起)采用一种新的方法观察数据,而不是直接处理数据。你可以尝试从中找出隐藏的信息,比如在一段时期内的数字涨落等。不要试图追寻项目需求的答案,而是要让答案找上门来。 4. 以技术/信息库作为领导 最后,在数据仓库的应用过程中浮现出来的业务需求必须被详细分析和记录,以促机开发过程持续下去。如果用户不能很好的开发人员以及其它用户沟通,那么数据分析和度量方面的开发进程就会延期,所以必须有人关注业务方面的开发,推动开发进入更高级别。 5. 跳出反复修改程序的陷阱 为了以正确的格式获得数据,你需要在不断变化的状况中摸索前进。BI具有很强的个性,不同的环境、不同的市场以及不同的企业都有不同的BI。这又代表什么呢?这表示你需要把数据库管理员放在一个消息相对封闭的环境中,不要让他知道数据仓库的数据结构以及ETL程序在不断的改变。对此没有别的办法。这样可以减轻你和DBA所承受的压力。 6. 对大量的前端资源进行数据源分析 7. 将人际关系处理放在首位 总之你要保持微笑。当一切搞定,你的烦恼也就一扫而空了,笑到最后才笑得最轻松。 数据仓库开发过程中的七个禁忌 过去我们一直使用的OLTP技术也许隐藏着许多严重的缺陷。数据仓库的实现并不是一个简单的任务,你会发现以前积累下来的丰富经验,并不适合处理每个数据仓库的独特需求。 下面列出的条款是你在实现数据仓库过程中一定会面对的问题,其中一些看起来并没有想象中那么严重,但是你还是应该尽量避免出现类似问题。数据仓库并不是一个事务处理系统,它没有一定的标准也不会实现某个特定的应用,但它本质上是非常有组织性的。总之,每个公司所建立的数据仓库都是唯一的,并且每一次数据仓库的实现方法都不是一成不变的。在实现数据仓库时需要注意的不单是"应该如何作",更要注意"不该如何做"。下面就是我们总结的七点"不该如何作"。 1.不要编写自己无法快速修改的代码 2. 不要使用无法修改的数据库访问API 3. 不要设计任何无法扩展的东西 4. 不要附加不必要的功能 5. 不要简化数据清除和数据源分析的步骤 6. 不要避免颗粒度和分区问题 7. 不要在没考虑业务问题前就使用OLAP 顺利开发数据仓库的七种思路 对于大多数IT顾问来说,实现一个数据仓库的难度比以前做过的任何项目难度都要大。考虑到不同的数据结构、用途以及应用程序开发方法,以前所积累的经验和技巧大部分都无用武之地了。但是只要在你的前进道路上稍加修正,你就会发现实现一个数据仓库并不是难事,就算你是第一次实现数据仓库也没问题。 下面列出了数据仓库实施过程需要考虑的步骤,有一些你可能从来没有意识到,而另一些可能已经在实施过程中使用到了,但是重新思考一番也许你会有更多的领悟。开放思维,不断尝试新的途径,找到一种可行的数据仓库实现方法。 1. 再三考虑应用程序的实现方法 2. 创建抽象的、良好部署的数据库访问组件 3. 保持松散 4. 将管理放在首位 5. 从字里行间发现问题 6. 保持领先 第一,技术的领先性。它可以跟踪项目中任何阶段的软件工具的部署和正确使用,以及开发过程。如果这复合你的背景,你可以对此多加留意。 第二,体系结构的领先性。它使得项目在各个阶段转换时,数据仓库和它所支持的系统的物理以及逻辑架构都具有持续性,不会发生改变。这也是你能提供的。 7. 发出警告 Trackback: http://tb.blog.csdn.net/TrackBack.aspx?PostId=1567556 |
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