21条数据仓库设计原则：实现高效数据仓库的七大策略

数据仓库设计的21条原则旨在提供一套全面的方法论来确保高效且成功的数据仓库实施。这些原则针对的是在传统关系数据库管理系统（RDBMS）之外构建数据仓库的独特挑战，因为数据仓库的目的是支持决策支持而非日常事务处理。 1. 全职项目经理或自我管理：项目管理是关键，由于数据仓库涉及全新的领域，如数据分析、设计、编程等，需要有人专注全程。一个全职的项目经理或由负责人亲自负责可以确保项目的连续性和质量。 2. 避免多项目管理：由于复杂性，项目经理不应同时管理多个项目，以防止资源分散和关键决策的延误。数据仓库项目的特殊性要求集中精力。 3. 适时转移管理职责：在早期阶段结束后，可能需要将项目管理责任交给具备专业知识的新项目经理，以便他们应对后续更深层次的技术挑战和创新需求。 4. 与用户有效沟通：设计阶段至关重要，用户需求常常模糊不清。通过频繁的交流，明确需求并记录下来，确保开发团队了解目标，关注结果而非过程。 5. 理解数据类型和存储需求：在设计时，理解数据的性质，如结构、频率和复杂性，有助于选择合适的存储技术，如维度建模或星型/雪花模式。 6. 数据质量保证：数据仓库的成功依赖于高质量的数据，因此在设计阶段要确保数据清洗、标准化和一致性的策略。 7. 灵活性和可扩展性：设计应考虑到未来可能的增长和变化，以适应业务需求的变化。 8. 采用标准和最佳实践：遵循行业标准（如ODBC、JDBC、ETL工具等），结合成熟的数据仓库架构模式，提高效率。 9. 性能优化：优化查询性能是关键，通过合理的数据分区、索引和硬件配置来提升查询速度。 10. 安全和隐私保护：数据仓库涉及到敏感信息，确保符合法规和组织的安全政策是必要的。 11. 培训和支持：为用户提供足够的培训，让他们了解如何有效地利用数据仓库，同时确保团队持续提供技术支持。 通过遵循这21条原则，数据仓库项目将更有可能按预期规划执行，避免常见问题，从而为组织带来价值。