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数据仓库设计的21条原则

发布: 2008-10-22 10:15 | 作者: 不详 | 来源: 测试时代采编 | 查看: 69次 | 进入软件测试论坛讨论

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为了以正确的格式获得数据,你需要在不断变化的状况中摸索前进。BI具有很强的个性,不同的环境、不同的市场以及不同的企业都有不同的BI。这又代表什么呢?这表示你需要把数据库管理员放在一个消息相对封闭的环境中,不要让他知道数据仓库的数据结构以及ETL程序在不断的改变。对此没有别的办法。这样可以减轻你和DBA所承受的压力。

6. 对大量的前端资源进行数据源分析
在数据仓库实现过程中,你不得不在旧有的数据中艰难跋涉,这些数据来自老的数据库、老的磁带机以及远程的数据。它们中的大部分都凌乱不堪,并且难以获取。你要对这些数据进行大量处理,并且还要设计ETL程序来寻找其中的有用信息。如果你希望整个项目做起来比较顺利,并且找到一种方法能够一次成功,那就需要你的开发人员必须花费足够的时间来充分研究这些旧有数据,将凌乱的数据规则化,并尽力设计和实现强壮的数据采集和转换过程。数据仓库的ETL部分会占用整个项目资源的百分之八十,所以一定要确定你的资源都用在刀刃上了。

7. 将人际关系处理放在首位
在数据仓库实现过程中真正的地狱不是来自技术或者开发方面,而是来自你周围的人。你也许会遇到一个对项目并不乐观而又没时间听你陈述的领导。你也许会遇到一些开发人员将进度拖延太长时间还抱怨为什么不能用老方法实施。你也许还会遇到一些抱有不切实际的幻想的用户,他们希望轻点鼠标就能实现想象中的功能,但却不愿在他们那边多做些智力投资,更好的培训他们自己的员工。而你也已经疲惫不堪,鼓励投资,以及在开发团队和用户(甚至老板)中推广新的开发技巧。

总之你要保持微笑。当一切搞定,你的烦恼也就一扫而空了,笑到最后才笑得最轻松。



数据仓库开发过程中的七个禁忌 

过去我们一直使用的OLTP技术也许隐藏着许多严重的缺陷。数据仓库的实现并不是一个简单的任务,你会发现以前积累下来的丰富经验,并不适合处理每个数据仓库的独特需求。 

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文章来源于领测软件测试网 https://www.ltesting.net/


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