34、数据仓库：概念、特性与构建

数据仓库：概念、特性与构建

1. 数据仓库构建方法与步骤

数据仓库的构建存在两种不同的方法视角，Inmon 方法主张构建规范化的数据仓库，而 Kimball 方法则不然。不过，构建数据仓库通常可遵循以下步骤：
1. 进行信息基础设施分析，确定数据仓库所需的结构。
2. 识别为数据仓库提供数据的源数据库。
3. 设计集成的逻辑数据模型，并确定数据仓库的架构。
4. 开发并实施全面的元数据方法。
5. 确定并实施数据仓库的物理结构。
6. 设计并实施数据仓库的集成暂存区。根据数据仓库环境的复杂程度，此步骤可能并非必需，但通常是个不错的选择。
7. 从各种源中提取、转换并加载数据到数据仓库。这通常首先要清理源数据中的各种结构和内容错误。
8. 进行全面的实施后审查，确保数据仓库性能符合要求。
9. 维护数据仓库。

2. 数据仓库的必要性

传统决策支持系统（DSS）的终端用户和信息系统（IS）人员在缺乏数据仓库时，会面临诸多问题。

约束类型	面临的问题
用户约束	- 难以找到和访问所需信息 - 难以理解找到的信息 - 获取的信息不如预期有用
信息系统约束	- 开发复制程序（用于将数据从源数据库复制到目标数据库）通常极具挑战性 - 维护复制程序和复制数据库会带