改变、挑战和 Data Warehouse

核心提示： 类似于定制的西服和手卷雪茄，自定义仓库正在创造自己的规则，改变、挑战和 Data Warehouse(4)，如今，越来越多的企业开始转向仓库应用和特定于行业的数据模型，组织可以在关系仓库模式上创建、编辑、导入、导出和部署多维模型，Cubing Services 还提供了一些优化技巧来改善在线分析

类似于定制的西服和手卷雪茄，自定义仓库正在创造自己的规则。如今，越来越多的企业开始转向仓库应用和特定于行业的数据模型，这样可以在数天或数小时内创建数据仓库，而不是过去的数周或数月。

Goodall 说：“开箱即用的方法对于希望快速构建数据仓库的组织来说极具吸引力，这种方法不仅能减少工作量，还有可能降低成本。这些产品隐藏了构建数据仓库过程中的许多基础设施复杂性。它们还简化了基础设施方面的工作；它们更易于扩展作用域、复杂度和数据仓库的大小。”

Goodall 发现预构建应用和数据模型的挑战在于这种通用的方法只能应对大多数场景。这也是产品开发人员将目标定位为普通企业的原因，而不是那些通过数据仓库来反映其独特之处的组织。如果您是一名企业领导者，并且发现很难再找到区别于竞争者的途径，则这些行业标准模型可能需要承担一定的责任。

另一方面，虽然有与生俱来的限制，但预构建技术确实可以节省时间，从而帮助大多数企业迅速开始构建自己的数据仓库。然后，可以进一步配置和调整基础设施，让它与采用者的具体和自定义需求保持一致。用户可以查看和跟踪选项、态度、观点和其他传统数据字段无法轻易表示的概念。

如果数据仓库开始屈服于最终用户的压力（尽管管理者做出了最大努力），则应该考虑采用新方法。IBM Toronto Laboratory 的数据仓库解决方案、战略和市场服务项目总监 Bill Wong 说：“我们要告诉客户群体的是，Cubing Services 可以帮助数据仓库实现逻辑化。”

借助 IBM Cubing Services，组织可以在关系仓库模式上创建、编辑、导入、导出和部署多维模型。Cubing Services 还提供了一些优化技巧来改善在线分析流程 (OLAP) 查询的性能。Wong 说：“它正在帮助许多公司节省空间、服务器管理和电能等。”