数据仓库需求分析：关键步骤与指标

本资源主要讲解了数据仓库的设计与开发过程，特别是需求分析阶段，包括确定主题域、识别数据来源、设定成功标准和关键性能指标以及理解数据量与更新频率等关键步骤。 在数据仓库的设计与开发中，需求分析是至关重要的第一步。这涉及对业务需求的深入理解，以便创建一个满足决策支持需求的数据仓库。以下是对需求分析各部分的详细说明： 1. **确定主题域**：主题域是数据仓库的核心，它定义了数据仓库关注的主要业务领域。需要明确的是，哪些主题领域对决策分析最有价值，例如销售、客户、产品等。同时，需要了解每个主题域的商业维度，如时间、地点、产品类别等，以及它们的不同粒度层次。 2. **支持决策的数据来源**：数据仓库的数据通常来自操作型系统，因此需要识别与主题域相关的源数据，分析现有报表和查询以确定所需信息的详细程度。这有助于确保数据仓库能够提供决策所需的数据。 3. **数据仓库的成功标准和关键性能指标**：定义数据仓库成功的关键因素，例如数据的准确性和及时性，以及性能指标，如查询响应时间、数据加载速度等。同时，需要明确如何监控这些指标，并了解对数据仓库的期望和预期用途。 4. **数据量与更新频率**：数据仓库的规模和更新频率直接影响其设计和性能。需要确定总数据量，以及决策支持所需的实时或定期更新需求。此外，还要考虑不同时间范围内的数据分析需求。 需求分析还包括对数据源、数据转换和数据存储的考虑： - **数据源**：了解可用的数据源，包括其结构、位置和计算机环境，以及数据抽取方法和历史数据的可用性。 - **数据转换**：由于数据仓库的数据格式可能与源系统不同，因此需要规划如何将源数据转换成适合分析的形式。 - **数据存储**：根据决策支持的需求，确定数据的详细程度，以及数据仓库的存储需求，包括历史数据和存档数据的数量。 通过对这些要素的深入理解和分析，可以构建出满足业务需求的数据仓库，为决策者提供有力的信息支持。在后续的设计阶段，将依据需求分析的结果进行概念设计、逻辑设计和物理设计，确保数据仓库的有效性和高效性。