交付有效且灵活的数据仓库解决方案:第2部分：仓库设计和数据建模

核心提示：数据仓库的实现方法实现方法的选择受这些因素的影响：当前的 IT 基础设施、可用的资源、所选择的架构、实现的范围、对于跨企业进行的更大业务范围的数据访问的需求、投资回报率（return-on-investment）需求以及实现的速度，实现方法的选择是数据仓库设计中的重要部分；该决策需要在数据仓库项目的早期阶段做出，交付有

数据仓库的实现方法

实现方法的选择受这些因素的影响：当前的 IT 基础设施、可用的资源、所选择的架构、实现的范围、对于跨企业进行的更大业务范围的数据访问的需求、投资回报率（return-on-investment）需求以及实现的速度。实现方法的选择是数据仓库设计中的重要部分；该决策需要在数据仓库项目的早期阶段做出。

自顶向下的实现

自顶向下的方法就是在单个项目阶段中实现数据仓库。自顶向下的实现需要在项目开始时完成更多计划和设计工作。这就需要涉及参与数据仓库实现的每个工作组、部门或业务线中的人员。要使用的数据源、安全性、数据结构、数据质量、数据标准和整个数据模型的有关决策一般需要在真正的实现开始之前就完成。

自底向上的实现

自底向上的实现包含数据仓库的计划和设计，无需等待安置好更大业务范围的数据仓库设计。这并不意味着不会开发更大业务范围的数据仓库设计；随着初始数据仓库实现的扩展，将逐渐增加对它的构建。现在，该方法得到了比自顶向下方法更广泛的接受，因为数据仓库的直接结果可以实现，并可以用作扩展更大业务范围实现的证明。

您应该选择哪种实现？

每种实现方法都有利弊。在许多情况下，最好的方法可能是某两种的组合。该方法的关键之一就是确定业务范围的架构需要用于支持集成的计划和设计的程度，因为数据仓库是用自底向上的方法进行构建。

在使用自底向上或阶段性数据仓库项目模型来构建业务范围架构中的一系列数据集市时，您可以一个接一个地集成不同业务主题领域中的数据集市，从而形成设计良好的业务数据仓库。这样的方法可以极好地适用于业务。每个数据集市都可以处理可识别的业务问题或主题领域，从而可以计算 ROI。构建团队可以测试并调整产品，而该方法也为构建团队提供了宝贵的学习曲线。

对于中间市场的公司，有一些额外的理由要采用自底向上的方法：

在中间市场的业务及其业务数据结构中，存在比企业业务数据中更多的易变性。

较小的公司通常存在有限的项目预算。

中间市场的公司需要快速解决方案以减轻其业务难度。

该类项目所需要的人员必须具有对业务的广泛理解以及特定业务领域的详细知识。找到这样的人是很困难的，但即使可以，使用他们的时间来进行数据建模也比让他们尽普通业务职责更加困难。

数据仓库基础设施

既然已经具有关于高级数据仓库架构的一些决策，您就可以开始考虑数据仓库应该具有什么组件了。

图 2. 商业智能基础设施组件的高级视图