SAS数据仓库构建方法论解析

"SAS 数据仓库方法论详细介绍了SAS公司在构建数据仓库时采用的方法论，包括快速建库的步骤、业务驱动因素、需求收集和快速应用开发等关键环节。这种方法论强调业务需求的重要性，并且围绕主题构建数据仓库，以支持决策支持和灵活的数据分析。" 在构建数据仓库的过程中，SAS方法论首先明确了数据仓库的概念，它是一个集中的、优化的数据存储，专门用于业务智能和决策支持，不干扰在线事务处理（OLTP）系统。数据仓库的构建是迭代的，随着企业需求的变化而逐步完善。仓库结构基于特定业务应用，常常围绕如部门、活动和运营结果等主题组织。 业务上，建立数据仓库的主要理由是为管理者和业务用户提供强大的决策支持。数据仓库可以提供定制化、结构化的信息，不仅解决现有问题，还能支持即兴查询和数据探索。它提供了超越预设报告限制的数据分析自由度。 技术层面，建立数据仓库是因为传统的信息技术架构往往无法有效地满足决策支持的需求。运作系统专注于自动化业务流程，但不擅长于决策支持。数据仓库则弥补了这一不足，通过提供高效的数据访问和分析能力，帮助企业应对不断变化的业务挑战。 SAS快速建立数据仓库的方法论具体包括以下几个步骤： 1. **业务驱动**：首先理解业务需求，确保数据仓库的构建是为了解决实际问题或支持新的业务策略。 2. **收集需求的研讨会**：通过研讨会与业务用户交流，明确他们的信息需求和期望，以便于设计合适的数据模型和报告。 3. **快速应用开发(RAD)**：利用敏捷开发方法，快速构建和迭代数据仓库，以适应业务环境的快速变化。 此外，方法论还提到了数据集市和信息集市的概念。数据集市是数据仓库的一部分，提供更快的查询响应时间，通常面向特定用户群体。信息集市则进一步预处理信息，便于用户通过视图器直接查看。 SAS数据仓库方法论是一个以业务为中心、技术驱动的框架，旨在高效、灵活地构建能够支持企业决策的数据基础设施。它强调了从需求收集到快速交付的整个过程，以确保数据仓库的成功实施和持续价值创造。