8、数据仓库架构与开发方法解析

数据仓库架构与开发方法解析

1 数据仓库架构概述

数据仓库架构有多种类型，常见的有单一 DDS、NDS + DDS、ODS + DDS 架构，这些都具备维度数据仓库。其中，单一 DDS 没有规范化存储，而其他架构具备。联邦数据仓库架构则由多个通过数据检索层集成的数据仓库组成。在实际应用中，还会涉及到具体系统架构的实现，例如使用 SQL Server 2005 来搭建系统架构。

2 数据仓库开发方法论基础

在构建数据仓库时，存在一种观点认为无需定义业务需求，因为数据仓库是为适应组织数据的特性而建，而非为满足人员需求。然而，所有 IT 系统的构建都应满足用户需求，系统必须具备可用性，若系统无人使用，构建它便毫无意义，这一可用性概念是数据仓库开发的基础。

数据仓库开发方法论主要有两种：瀑布式和迭代式。瀑布式方法论（也称为顺序方法论）是较为古老的方法，约有 30 年历史，许多组织在构建数据仓库系统时广泛使用。迭代式方法论（也称为螺旋或增量方法论）与瀑布式有很大不同，虽使用不如瀑布式广泛，但若运用得当，能带来良好效果。接下来将详细介绍这两种方法论。

2.1 瀑布式方法论

瀑布式系统的步骤需按特定顺序依次完成，如同下楼或多级瀑布，这也是其名称的由来。常见步骤包括可行性研究、需求分析、架构设计、详细设计、开发、测试、部署和运营。以下是各步骤的详细说明：

步骤	具体操作
可行性研究	收集高层次需求，如确定