数据仓库方法论与Oracle实践

"数据仓库方法论中文 ORACLE" 在数据仓库领域，ORACLE公司提出了一套数据仓库构建的流程和方法论，旨在帮助用户成功地建立数据仓库系统，从而将原始业务数据转化为有价值的知识，支持企业的决策过程。数据仓库的目标是通过整合数据，提供特定信息，并揭示信息间的逻辑关联，进而生成知识，最终辅助决策者采取相应的行动。 数据仓库系统通常包括数据集市和数据仓库，它们分别服务于不同层次的决策需求。数据集市针对特定部门或业务线，提供快速访问和定制化的信息；而数据仓库则作为一个中央存储库，汇聚来自多个源的大量数据，为整个组织提供一致的视角。然而，数据仓库项目可能会遇到一系列问题，如平台性能不足、数据质量问题、应用易用性差等，这些问题可能导致项目周期延长、超出预算，甚至业务人员对数据仓库的依赖度和信任度下降。 为了确保数据仓库项目的成功，有几点关键因素需要考虑：首先，尽快展现项目的效益，让业务人员能够快速依赖并信任数据仓库；其次，合理规划项目投资，包括软硬件成本、管理维护成本，同时权衡技术风险和业务风险；最后，选择合适的技术平台，确保其高性能、可扩展性、稳定性和兼容性，以及良好的数据整合和质量管理能力。 ORACLE的数据仓库实施方法论（DWM）是经过实践验证的方法，它包含了13个过程和7个阶段，强调了需求驱动、整体规划和分步实施的重要性。这一方法论提供预定义的任务和步骤，有助于确定系统范围、用户需求，并构建灵活的系统架构。此外，DWM还包括评估模型、工作计划生成器和项目框架等工具，以辅助项目管理和文档编写。 在实施过程中，关注应用规划，例如满足管理层决策需求、提升客户满意度、优化业务方向等，是至关重要的。同时，考虑现有系统的现状，如成功经验、实施方法、建设团队能力、管理能力，以及成本和维护成本等因素，也是规划阶段需要考虑的要点。 构建一个成功的数据仓库系统是一个复杂的过程，涉及多方面的技术和业务决策。ORACLE的数据仓库方法论提供了一套全面的指导，可以帮助企业避免常见问题，确保项目按计划进行，并最终实现从数据到知识的转化，支持有效的决策制定。