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发信人: Axiao (阿肖期待涅磐中), 信区: DataMining
标  题: 转二,出处同上
发信站: 南京大学小百合站 (Sat Mar 16 21:40:34 2002)

打破旧习惯来定义数据仓库的需求 

Author:BobLambert 翻译：Hilbert 

一个成功的数据仓库已经成为组织进行信息收集处理重要的集成部分。部门经理、管理者
、数据分析人员及知识工作者都会理所当然地认为这个成功的数据仓库应该是他们获得信
息的基本数据源。 

企业如何来开发一个成功的数据仓库系统呢？一个关键因素就是通过定义可以实现的目标
和领域来获得好的开始，定义数据仓库的需求是非常困难的。数据仓库主要目的就是提供
信息，不同的人的信息需求会有差异，同时信息需求又是不断变化的，并且获得信息后又
会产生更多的信息需求。 

许多数据仓库项目团队以数据仓库将会包含的信息的方式来陈述需求，譬如：“所有的客
户数据”、“所有的财务数据”等等。这些单方面提出的目标会导致项目失败，因为这些
不与用户需求一致，特别是那些对项目给予支持和资金的管理者。 

决策支持和运作型应用之间的差别已经是十分明显的，然而如何进行决策支持的需求分析
却很少提及。我与两位同事撰写了一篇文章来描述一个成功的方法，它是基于我在“The 
Navy Medical Decision Support System(NMDSS)”项目中的工作。 

文中从讨论决策支持和运作系统的需求差别开始。运作系统的需求已经有系统所需完成功
能的清晰定义；另一方面，决策支持的需求则是不确定的和易变的。对于决策支持来说，
所有的目标就是将信息提交给用户，定义需求依赖于每个用户的特定信息需求。因此，决
策支持系统的需求就会随着决策者信息需求的不断变化而变化。 

文章继续描述如何依据企业的效能度量(Performance Measures)来定义数据仓库的需求。
我们的需求定义遵循下列步骤： 

①与高层经理会谈确定企业的目标和重点。 

②同时，研究在源系统中可用的数据，并且鉴别出可以显示组织是否在向其目标前进的效
能度量。这些效能度量必须可以从源系统中的数据获得支持。例如，提高销售额是零售超
市的一个目标，并且平均月销售额可以度量企业是否向着目标前进。那么，决策支持系统
的一个基本的需求就是监督平均月销售额随时间的变化。 

③通过获得强有力的经理支持并且使管理者参与到效能度量定义之中来克服管理层的阻力
。 

④设计数据仓库系统可靠地、及时地提供给管理着这些效能度量。 

我开始NMDSS项目的这些年，我被我所采用的方法与大多数开发者所采用方法的差异而惊讶
。做好数据仓库需求定义的工作常常意味着与我们从建设运作系统中所获得经验的冲突。
这里有几个开发者在定义数据仓库需求时应该避免的习惯： 

I．与尽可能多的用户会谈 

运作系统建设时，与你会谈的用户越多，那么你越清楚系统的功能需求。决策支持则恰好
相反，你会谈的用户越多，你越难得到信息需求，因为范围扩大了，那么每个用户的需求
都应在数据仓库系统中得到满足。但是项目开始之初，开发者和用户就应该理解“罗马不
是一日建成的”。初始数据仓库目标应该是那些清晰的、可以实现的商业利益。开发团队
应该发现关键用户的需求是什么，鉴别出那些信息需求可以由源系统中可用数据来支持。
企业的效能度量是限制数据仓库范围的很好的手段。 

II．从过细的业务处理分析入手 

我曾见过几个数据仓库的项目团队通过建立详细的业务处理数据流程图来开始定义需求。
这种努力在培训开发者和业务再工程项目中有些用处，但是却与数据仓库项目无关。开发
者应该抵制埋头于处理的诱惑。数据仓库处理关键是信息提交，信息提交不必要与那些使
用信息的业务处理相关。开发团队应该集中与数据建模而不是处理建模。在定义了企业效
能度量之后，开发团队应该建立一个可以支持它们产生的数据模型。数据模型不仅包括基
本数据，至少还应该包含那些应该包含在数据仓库中的最低级别的详细数据。通过使用数
据模型，开发团队可以精确的定义如何查看分析那些企业效能度量。 

III．冻结需求，用户不再参与其中 

如果一个运作系统开发项目超过实施期限并且维护人员增多，这样项目就失败了。相反的
，对于数据仓库过程而言，成功就意味着系统随着用户发行新的信息需求而增长。数据仓
库过程中的开发和维护的概念是模糊的、非对立的。这正像是一个树，它从种子开始并一
生都在成长。数据仓库团队需要鼓励用户建议变化，然后管理这些变化的需求并稳定的扩
充系统。假如用户不要求变化，那么他们实际上不需要这个系统。 




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以 之 理 言 遗 作 酒 之 之 之 化 年 利 落 谓 酒 须 仇 事 生 月 出    自
自 所 颇 虽 世 此 狂 最 何 何 尘 之 是 日 消 且 执 难 颇 苦 磋 日    遣
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