数据仓库系统的生命周期

数据仓库构建的风险。
   项目发起者 不能报告成本和收益。客户方管理人员由于不想共享信息和害怕权利而不配合。
解决：更好的评估成本和收益。数据仓库构建之前发布一个讲座。让所有人心理有底。
   不能让终端用户参与进来。帮助构建系统。
解决：一定要做好和客户的沟通。
    提供给客户初始数据仓库原型的时候，不能提供高附加值。降低项目信誉。
信誉很重要，承诺你能做到的。
    总之， 一定要让客户参与进来。收集好需求，让他们对系统有信心。他们就会为了系统说话了。承诺给客户的就一定要做到。
如何调动客户的活力呢。
     首先要大概清楚客户想要什么，然后告诉他们我们的系统能给客户带来什么。说白了就是沟通。

开发数据仓库的时候分自上而下和自下而上两种思路。当然这种分法比较极端。
自上而下的缺点是。有一个总体的规划之后，可以更好的理解需求。做出的系统更具有标准化特征。但是也有缺点。就是迟迟拿不出东西。客户失去信心。而且也不可能把客户的需求在一开始就搞透。应该最开始从你最有信心，客户最急需的东西开始弄。自上而下的另一个缺点是会一下子提出很高的成本和时间，吓退客户。
自下而上的方式的好处在于可以很快拿出成果，而且起点的成本也小。客户容易接受。给客户信心。但是可能专注于一个部门的应用。会让系统不具有大菊观。

具体开展的时候要结合自上而下和自下而上。
开始就设定好计划，并对需求和部门之间的关系有大致的理解，考虑现有有什么系统，可以怎么利用，但不能过深。
项目开始前要开3个会，内部会议。与支持客户的会议。于全体客户的会议。
交代清楚该交代的事情。

评估客户方是否需要数据仓库项目，
项目计划
项目目标，期限，权利分配。成本收益分析。
需求定义
理解用户需求。理解用户需求优先级。了解客户方规范。
1.体系结构设计，产品选择和安装
2.维度建模，物理设计，数据准备和实现。
3.应用开发。
部署
维护和客户培训
在项目开始阶段要高清数据源。形成数据源描述文档。
需求分析阶段。形成工作量符合度文档。i888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888

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