数据仓库建设与维护：关键要素与成功策略

数据仓库资料，物化视图选择维护资料，是关于数据管理和决策支持的重要参考资料。它涵盖了数据仓库（Data Warehouse）的核心概念，包括其建设目标、结构以及与数据挖掘（Data Mining）和OLAP分析（Online Analytical Processing）的关系。数据仓库的主要目标是将原始业务数据转化为可利用的知识，从而支持决策制定，通过统计报表和即席查询来揭示业务现象背后的原因和趋势。 数据仓库项目常常面临的问题包括：业务人员对其依赖度低、缺乏信任、项目延期和超预算。这些问题反映了项目实施中的平台（如高性能和稳定性）、数据整合和质量、以及应用易用性和分析功能等多方面的挑战。项目成功的关键因素包括快速展现效益、合理的投资规划、技术选型（如大数据处理、数据分区和系统扩展能力）、兼容性和可靠性等。 在项目规划阶段，需要考虑应用的特定需求（如电信经营方向的决策支持）、提升客户满意度、优化利润和竞争优势。同时，实施过程需要遵循DWM（Oracle数据仓库实施方法论），该方法论是根据多年实施经验提炼出的，包含了数据仓库系统构建的详细步骤和任务，比如系统范围定义、用户需求分析、灵活架构设计，以及13个关键过程和7个实施阶段。 此外，文档管理、估算工具（如工作计划生成器和项目框架）也是数据仓库建设不可或缺的部分。在整个建设过程中，需要注重分析型结果与操作型应用的结合，形成一个闭环操作流程，确保数据一致性，并考虑到各部门的理解程度和实际成本（包括软硬件投资、使用成本和维护成本）。 数据仓库建设的思路强调整体规划和分步实施，确保需求驱动，同时兼顾分析和操作的融合。在实施方法上，DWM提供了详尽的指导，以降低技术风险和业务风险，确保项目最终能够带来预期的效益，如降低客户流失、增加收入和提高客户满意度。 总结来说，这份资料提供了全面的数据仓库建设指南，对于理解和实施数据仓库项目，以及选择和维护物化视图具有重要的参考价值。