解决数据仓库问题：重构与标准化之路

"数据仓库存在的问题-ERWin操作手册" 数据仓库是企业信息化的重要组成部分，但随着业务的发展，数据仓库可能会遇到一系列问题。本资源主要探讨了数据仓库在实际应用中遇到的问题及其解决方案，特别强调了通过ERWin工具进行模型重构以提升数据仓库的效率。 1. 数据仓库的问题： - 模型修修补补：从BASS1.0开始，数据仓库的模型在长时间内不断修改，缺乏系统性和稳定性。 - 数据烟囱：各个部门或系统各自构建独立的数据存储，导致数据隔离，无法有效整合。 - 数据倒金字塔：数据处理过程中，原始数据被大量抽取，高层次的汇总数据不足，影响数据分析的有效性。 - 数据一致性问题：数据来源多样，可能存在冲突和不一致，影响决策的准确性。 - 性能问题：随着需求增长，数据仓库在用户需要的时间点提供数据的能力下降，影响关键绩效指标（KPI）和报表的及时性。 - 资源浪费：硬件资源和存储空间使用不合理，造成浪费。 - 维护压力：持续增长的工程压力和维护工作量使得数据仓库管理变得困难。 2. 解决方案：重构亚信的数据仓库模型 - 标准化：建立统一的域标准、术语表和命名规范，确保不同数据库类型的转换一致性，使用标准ERWin模板，并编写标准操作手册。 - 规范化：制定严格的建模规范，确保模型设计的质量。 - 版本化：实施版本管理，利用ERWinModelManager等工具跟踪和控制模型的变更。 - 流程化：建立并执行模型管理流程，明确责任人的角色，确保流程的执行。 3. ERWin工具介绍： - ERWin是流行的数据建模工具，支持IDEF1X和Information Engineering（IE）语言，被广泛用于数据仓库和数据库设计。 - ERWin的不同版本，如3.5.2到7.3.4，反映了其功能的升级和改进。 - 界面包括导航区、菜单区、工具条区、画图区、操作日志区和操作反馈区，方便用户进行模型的创建、打开、保存和打印等操作。 - 工具栏包含新建模型、打开模型、保存、打印等常用功能，以及DataBrowser和ReportBuilder等辅助工具，支持不同级别的模型编辑。 通过以上措施，ERWin不仅可以帮助解决数据仓库存在的问题，还能提高数据仓库的设计质量和效率，推动中国移动BI的腾飞，实现更高效的数据管理和分析。