数据仓库分析与设计详解：第4.1章

本章节主要探讨的是数据仓库的分析与设计过程，这是数据仓库建设的关键环节。在第4章4.1节中，我们深入研究以下几个核心内容： 1. 需求分析：首先，确定决策分析的优先主题域，这涉及到商业维度的识别，如产品、地理位置、时间等，以及制定决策所需的商业分区和具体地区信息。此外，还要考虑支持决策的数据来源，例如操作型数据的来源，以及现有的报表和在线查询提供的信息，以及决策支持所需的细节程度。 2. 成功标准与关键性能指标：衡量数据仓库是否成功的标准通常基于准确性、及时性、可访问性等因素。关键性能指标可能包括数据加载速度、查询响应时间、数据一致性等，监控方法也应明确。同时，预期数据仓库的应用范围和功能也是需求分析的一部分。 3. 数据量与更新频率：数据仓库的容量需根据实际业务需求估算，决策支持所需的实时性和历史数据的保存期限必须确定。不同类型的决策分析可能对数据的新鲜度和时效性有不同的要求。 4. 数据获取与转换：在需求分析阶段，要考虑数据源的类型、结构、位置、计算机环境，以及数据抽取过程。由于数据仓库和源系统数据处理的差异，需要设计合适的转换规则，确保数据适应分析需求。 5. 数据存储：设计阶段需要详细规划数据仓库的数据存储需求，包括数据的粒度、结构、历史记录，以及预测未来的存储容量需求。 6. 决策分析支持：数据仓库的设计应支持各种分析类型，如向下钻取分析（深入到更低层次的数据），向上钻取分析（汇总到更高层次），横向分析（跨属性比较），切片分析（按特定条件划分数据），以及生成满足特定决策场景的特殊查询报表。 7. 概念模型设计：最后，是概念模型的构建，这是将业务需求转化为逻辑模型的基础，它描绘了数据仓库中实体、属性以及它们之间的关系，为后续逻辑模型和物理模型设计提供蓝图。 通过这些步骤，数据仓库分析与设计旨在确保最终创建的数据仓库能够有效地满足组织的决策支持需求，提高业务效率和决策质量。在整个过程中，技术和管理层面的挑战都需要细致地考虑和解决。