SAS数据仓库构建方法与关键要素

"SAS数据仓库方法论.pdf" SAS数据仓库方法论是SAS公司提出的一种高效且经过验证的实施数据仓库的策略。该方法论旨在帮助企业快速建立和优化数据仓库，以支持业务智能和决策支持系统。以下是该方法论的关键点： 1. **数据仓库的定义**：数据仓库是一个集中的、结构化的数据存储，专门设计用于分析和决策支持，而不是日常事务处理（OLTP）。数据仓库的数据来源于多个源，经过转换和清洗，以适应特定的业务需求，并保持对OLTP系统的影响最小。 2. **数据仓库的构建过程**：采用迭代和逐步完善的方式，而不是一次性完成。这允许企业根据业务需求的变化灵活调整数据仓库的设计和功能。 3. **主题驱动的结构**：数据仓库通常围绕特定的业务主题构建，如销售、客户、产品等。数据集市作为数据仓库的子集，提供更聚焦、更概括的信息，以满足特定用户群体的快速查询需求。 4. **业务理由**：数据仓库的核心价值在于提供定制化的决策支持。它能够解决现有的业务问题，并支持即兴的数据探索，使用户能自由分析数据，而不仅仅是依赖预定义的报告。 5. **技术理由**：传统的信息技术架构可能无法有效支持现代业务需求的复杂性和速度。数据仓库提供了高性能的查询能力和对大量历史数据的深度分析能力。 6. **成功因素**：包括业务驱动的需求收集、快速应用开发（RAD）以加速实施、以及确保与不断变化的组织问题相匹配的能力。 7. **方法论框架**：SAS的快速建库方法论强调业务驱动，通过研讨会收集需求，采用快速应用开发策略来迅速响应业务变化。这种方法论的框架确保了方法的灵活性和适应性。 8. **信息集市**：除了包含传统报告输出，还可以包含多媒体内容记录和电子表单，以提供多样化和丰富的信息展示方式。 9. **持续改进**：随着数据仓库的实施和发展，最初的阶段可能侧重于解决紧迫问题，后续则更多地转向主动的数据利用和洞察挖掘。 SAS数据仓库方法论为企业提供了一套系统性的方法，以确保数据仓库项目能够满足业务目标，提高数据的可用性和决策效率。通过采用这种方法，企业可以更好地利用其信息资产，驱动业务增长和创新。