發信人: Axiao (阿肖期待涅磐中), 信區: DataMining
標  題: 轉二,出處同上
發信站: 南京大學小百合站 (Sat Mar 16 21:40:34 2002)

打破舊習慣來定義數據倉庫的需求 


Author:BobLambert 翻譯：Hilbert 


一個成功的數據倉庫已經成為組織進行信息收集處理重要的集成部分。部門經理、管理者
、數據分析人員及知識工作者都會理所當然地認為這個成功的數據倉庫應該是他們獲得信
息的基本數據源。 


企業如何來開發一個成功的數據倉庫系統呢？一個關鍵因素就是通過定義可以實現的目標
和領域來獲得好的開始，定義數據倉庫的需求是非常困難的。數據倉庫主要目的就是提供
信息，不同的人的信息需求會有差異，同時信息需求又是不斷變化的，并且獲得信息后又
會產生更多的信息需求。 


許多數據倉庫項目團隊以數據倉庫將會包含的信息的方式來陳述需求，譬如：“所有的客
戶數據”、“所有的財務數據”等等。這些單方面提出的目標會導致項目失敗，因為這些
不與用戶需求一致，特別是那些對項目給予支持和資金的管理者。 


決策支持和運作型應用之間的差別已經是十分明顯的，然而如何進行決策支持的需求分析
卻很少提及。我與兩位同事撰寫了一篇文章來描述一個成功的方法，它是基于我在“The 
Navy Medical Decision Support System(NMDSS)”項目中的工作。 


文中從討論決策支持和運作系統的需求差別開始。運作系統的需求已經有系統所需完成功
能的清晰定義；另一方面，決策支持的需求則是不確定的和易變的。對于決策支持來說，
所有的目標就是將信息提交給用戶，定義需求依賴于每個用戶的特定信息需求。因此，決
策支持系統的需求就會隨著決策者信息需求的不斷變化而變化。 


文章繼續描述如何依據企業的效能度量(Performance Measures)來定義數據倉庫的需求。
我們的需求定義遵循下列步驟： 


①與高層經理會談確定企業的目標和重點。 


②同時，研究在源系統中可用的數據，并且鑒別出可以顯示組織是否在向其目標前進的效
能度量。這些效能度量必須可以從源系統中的數據獲得支持。例如，提高銷售額是零售超
市的一個目標，并且平均月銷售額可以度量企業是否向著目標前進。那么，決策支持系統
的一個基本的需求就是監督平均月銷售額隨時間的變化。 


③通過獲得強有力的經理支持并且使管理者參與到效能度量定義之中來克服管理層的阻力
。 


④設計數據倉庫系統可靠地、及時地提供給管理著這些效能度量。 


我開始NMDSS項目的這些年，我被我所采用的方法與大多數開發者所采用方法的差異而驚訝
。做好數據倉庫需求定義的工作常常意味著與我們從建設運作系統中所獲得經驗的沖突。
這里有幾個開發者在定義數據倉庫需求時應該避免的習慣： 


I．與盡可能多的用戶會談 


運作系統建設時，與你會談的用戶越多，那么你越清楚系統的功能需求。決策支持則恰好
相反，你會談的用戶越多，你越難得到信息需求，因為范圍擴大了，那么每個用戶的需求
都應在數據倉庫系統中得到滿足。但是項目開始之初，開發者和用戶就應該理解“羅馬不
是一日建成的”。初始數據倉庫目標應該是那些清晰的、可以實現的商業利益。開發團隊
應該發現關鍵用戶的需求是什么，鑒別出那些信息需求可以由源系統中可用數據來支持。
企業的效能度量是限制數據倉庫范圍的很好的手段。 


II．從過細的業務處理分析入手 


我曾見過幾個數據倉庫的項目團隊通過建立詳細的業務處理數據流程圖來開始定義需求。
這種努力在培訓開發者和業務再工程項目中有些用處，但是卻與數據倉庫項目無關。開發
者應該抵制埋頭于處理的誘惑。數據倉庫處理關鍵是信息提交，信息提交不必要與那些使
用信息的業務處理相關。開發團隊應該集中與數據建模而不是處理建模。在定義了企業效
能度量之后，開發團隊應該建立一個可以支持它們產生的數據模型。數據模型不僅包括基
本數據，至少還應該包含那些應該包含在數據倉庫中的最低級別的詳細數據。通過使用數
據模型，開發團隊可以精確的定義如何查看分析那些企業效能度量。 


III．凍結需求，用戶不再參與其中 


如果一個運作系統開發項目超過實施期限并且維護人員增多，這樣項目就失敗了。相反的
，對于數據倉庫過程而言，成功就意味著系統隨著用戶發行新的信息需求而增長。數據倉
庫過程中的開發和維護的概念是模糊的、非對立的。這正像是一個樹，它從種子開始并一
生都在成長。數據倉庫團隊需要鼓勵用戶建議變化，然后管理這些變化的需求并穩定的擴
充系統。假如用戶不要求變化，那么他們實際上不需要這個系統。 





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