46、数据仓库与商业智能生命周期全解析

数据仓库与商业智能生命周期全解析

在数据驱动决策的时代，数据仓库（DW）与商业智能（BI）系统对于企业的重要性不言而喻。它们就像是企业的“智慧大脑”，帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，从而做出更明智的决策。然而，构建和管理这样一个系统并非易事，它涉及到多个阶段和复杂的任务。本文将详细介绍数据仓库与商业智能系统的生命周期，包括架构设计、产品选择、数据处理、应用开发以及部署和维护等关键环节。

1. 架构设计

1.1 架构需求分组与模型起草

架构需求通常会被划分为几个主要组件，如 ETL（Extract, Transform, Load，即数据抽取、转换和加载）、BI、元数据和基础设施等。团队会根据这些需求起草并完善高层架构模型。这个模型就像是房屋蓝图的正面立面图，它展示了架构从整体上的样子，但可能过于简化，因为许多重要细节隐藏在后续的设计中。

1.2 确定架构实施阶段

如同建造梦想家园一样，通常无法一次性实现技术架构的所有方面。有些功能是必须具备的，而有些则是锦上添花的。因此，需要参考业务需求来确定架构的优先级，确保至少提供交付初始项目所需的架构元素。

1.3 设计和指定子系统

大部分所需功能可能可以通过主要工具供应商的标准产品来满足，但总会有一些子系统无法从现成产品中找到。这时，需要详细定义这些子系统，以便让他人为你构建，或者根据自身需求评估产品。

1.4 创建架构计划

技术架构需要进行文档化，包括计划的实施阶段，以便让未参与会议的人员也能了解。架构计划文档应包含足够的细节，使专业人员能够依据它构建框架，就像木匠根据蓝图建造房屋一样。不过，除了