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）和商业智能（BI）系统的建设与管理至关重要。本文将深入探讨数据仓库与商业智能系统从架构设计到维护增长的全生命周期过程，为你提供全面的技术指导和实践建议。

1. 架构设计与规划

1.1 架构需求分组与模型构建

架构需求通常分为主要组件，如ETL、BI、元数据和基础设施。团队会据此起草并完善高层架构模型，这个模型就像房屋蓝图的正立面图，展示了架构的整体外观，但可能过于简化，因为大量细节隐藏在后续页面中。

1.2 确定架构实施阶段

如同建造梦想家园，通常无法一次性实现技术架构的所有方面。有些是必不可少的功能，而有些则是锦上添花的特性。因此，需要参考业务需求来确定架构优先级，确保为初始项目提供必要的架构元素。

1.3 设计和指定子系统

大部分所需功能可由主要工具供应商的标准产品满足，但总会有一些子系统无法在现成产品中找到。因此，需要详细定义这些子系统，以便他人开发或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，以便未参与会议的人员了解。架构计划文档应包含足够的细节，让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。通常，除了已有的内部产品，文档不会提及具体产品。

1.5 审查和确定技术架构

架构设计过程最终会形成一个闭环。架构任务组需要向项目团队、IT同事和业务负责人详细传达架构计划。审查后，应更新文档并立即用于产品选择过程。

2. 产品选择与安装

2.1 了解企业采购流程<