数据仓库项目管理实践，数据仓库项目实施过程

企业如何更好的搭建数据仓库?

1、其次你得进行深入的业务调研和数据调研 业务调研：深入的业务调研能使你更加明确数仓建设的目的；同时也利于后续的建模设计，随着调研的开展，如何将实体业务抽象为数仓模型会更加明朗。

2、第三：数据仓库管理智能化。在云计算平台的支撑下，未来企业数据仓库的管理必然向智能化方向发展，基于PaaS将更容易构建出智能化的管理方案，从而提升数据仓库的价值。最后，这一系列的改变自然离不开人才结构的升级。

3、构建企业级的数据仓库第一步就是要确定主题，其实确定主题就是确定数据分析或前端展现的主题。主题要体现出某一方面的各分析角度和统计数值型数据之间的关系，确定主题时要综合考虑。这一点是非常重要的，大家一定要重视。

相关问答

Q1: 公司如何做好元数据管理_数仓元数据管理

数据仓库的规模及其复杂性离不开正确的元数据管理，包括增加或移除外部数据源，改变数据清洗方法，控制出错的查询以及安排备份等。元数据可分为技术元数据和业务元数据。

业务员数据使数据仓库管理人员和用户更好地理解和使用数据仓库，用户通过查看业务元数据可以清晰地理解各指标的含义，指标的计算方法等信息。

第二，由于数据信息的海量出现，因此企业还需不断提高数据信息的管理能力，要保证及时处理与加工得到的各种数据信息，要及时掌握当前最新数据。

IT 组织需要有效的元数据管理解决方案以：简化数据发现和跟踪数据中央目录。大多数公司需要管理日益复杂的系统。通过管理元数据，IT 组织可以在能够快速发现数据资产的多个系统内创建数据资产库存。

数据使用不当就像库存使用不当一样，会给企业造成沉重的损失。因此必须制定一项测量用以保证所需数据的有效和安全，可用性，这就是我们要谈的“数据治理”。 数据治理策略必须包含完整的数据生命周期。

元数据管理包括业务词汇表的发展，数据元素和实体的定义，业务规则和算法以及数据特征。最基础的管理是管理业务元数据的收集、组织和维持。对技术型元数据的应用对主数据管理和数据治理项目的成功至关重要。

Q2: 教你轻松掌握数据仓库的规划和构建策略

1、同时，通过深度优化存储策略，如HBase和ClickHouse的使用，实现数据的高效存储和查询。

2、维度与数据存储策略/ 维度表是基础，围绕业务环境构建，主键和维度属性清晰。设计时需处理主维表和相关维表，如商品sku_info的粒度与主维表保持一致。在处理维度属性时，遵循丰富、清晰、通用原则，考虑历史变化和编码简化。

3、整体规划、明确目标、合理定位 银行建设数据仓库系统时应充分明确建设目标，核心的逻辑数据模型是对银行业务的高度抽象、能够提供对关键业务数据的组织和整理，建立一套完整、统规范的标准，以便进行各类分析。

4、在自顶向下的开发策略中可以采用结构化或面向对象的方法，按照数据仓库的规划、需求确定、系统分析、系统设计、系统集成、系统测试和系统试运行的阶段完成数据仓库的开发。

5、数据仓库的长远规划，并不仅仅是技术部门的事情，应当把数据仓库的构建作为企业发展战略的一个重要组成部分。

6、逻辑模型指数据仓库数据的逻辑表现形式。从最终应用的功能和性能的角度来看，数据仓库的数据逻辑模型也许是整个项目最重要的方面，需要领域专家的参与。

Q3: 数据仓库的实现方式

数据仓库的构建，一般采取先构建数据集市，最后将各个数据集市整合在一起形成数据仓库的渐进模式；通过概念层、逻辑层、物理层建模，确定相关主题域的数据集市并对其进行联机分析处理。

企业级数据仓库的实现通常有两种途径：一种是从建造某个部门特定的数据集市开始，逐步扩充数据仓库所包含的主题和范围，最后形成一个能够完全反应企业全貌的企业级数据仓库；另外一种则是从一开始就从企业的整体来考虑数据仓库的主题和实施。

数据仓库系统是一个信息提供平台，他从业务处理系统获得数据，主要以星型模型和雪花模型进行数据组织，并为用户提供各种手段从数据中获取信息和知识。

为了实现这些目标，数据仓库通常采用以下技术和方法：数据集成技术：采用数据仓库管理平台和ETL（抽取、转换和加载）工具，将分散的数据源中的数据整合到数据仓库中。

Q4: 数据仓库和元数据管理

1、“元数据”则是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，为访问数据仓库提供了一个信息目录。由于数据仓库的数据量较大且数据很少更新，因此可以通过设计和优化索引结构来提高数据存取性能。

2、元数据（Meta Date），主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。

3、BA系统，也称为商业分析系统，主要由四大组成部分构成。这四个组成部分分别是数据仓库、ETL流程、商业智能工具和元数据管理。

4、解决方案：面向业务释放元数据价值 为了让元数据管理摆脱以上“孤独”的现状，可以从四个方面着手：在技术上增强扩展性，实现自动化采集第一，增强扩展性。

5、人们可能会按照统一的数据模型，首先建设数据集市，然后在各个数据集市的基础上再建设数据仓库。不过，当数据集市数量增多时很容易形成蜘蛛网现象，而元数据管理是解决蜘蛛网的关键。

Q5: 数据仓库的实现策略

1、在数据仓库规划中一般需要经历这样几个过程：选择实现策略、确定数据仓库的开发目标和实现范围、选择数据仓库体系结构、建立商业和项目规划预算。

2、从功能结构划分，数据仓库系统至少应该包含数据获取（Data Acquisition）、数据存储（Data Storage）、数据访问（Data Access）三个关键部分。企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。

3、在数据仓库的构建过程中，利用模糊数学可实现数据仓库内数据的语义表示，丰富数据加工的手段，提高分析处理的能力。

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