顺利开发数据仓库的七种思路
对于大多数IT顾问来说，实现一个数据仓库的难度比以前做过的任何项目难度都要大。考虑到不同的数据结构、用途以及应用程序开发方法，以前所积累的经验和技巧大部分都无用武之地了。但是只要在你的前进道路上稍加修正，你就会发现实现一个数据仓库并不是难事，就算你是第一次实现数据仓库也没问题。
下面列出了数据仓库实施过程需要考虑的步骤，有一些你可能从来没有意识到，而另一些可能已经在实施过程中使用到了，但是重新思考一番也许你会有更多的领悟。开放思维，不断尝试新的途径，找到一种可行的数据仓库实现方法。
1. 再三考虑应用程序的实现方法
数据仓库并不涉及事务处理，并且在报表方面也仅占一小部分。而数据仓库应用程序的本质是分析，尤其是针对业务智能的分析。BI并不是通常所说的数据：它是一种从旧有数据中,模型化得到的新的数据。那么如何才能从旧有数据中挖出这些新数据呢？事实上，这个工作不是让你来完成的，而是你的客户所要完成的。从项目主管的角度看，应该有一个经验丰富的数据表格设计师与你合作，进而决定如何将各类程序融合在一起。其中所遇到的最主要的挑战将是如何用新的方法观察数据，这也是你的客户正在试图使用的方法。
2. 创建抽象的、良好部署的数据库访问组件
在过去你接触过的数据库项目和现在的数据仓库之间，有一点绝对不同，那就是：在Online Transaction Processing （OLTP）环境中，用户数量非常大，但使用到的数据却比较少；而在Online Analytical Processing （OLAP）环境中情况却正好相反，少量的用户在使用大量的数据。而你的工作就是编写一个应用程序来优化这种不同。这里有一个线索：在你所有的分析程序中，都要能抓取连续的数据项，这样在以后建立和访问的数据结构中才能存放与原数据物理结构类似的数据。具体如何实现呢？首先不要规格化数据。第二将其放入数组中最小化读取请求数。按照这种方法，DBA会很乐意与你合作。
3. 保持松散
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