Datavarehus er gjenstand for løpende debatt med to store skoler tanke . Hvis du vurdere å gjennomføre et datavarehus og lurer på hvor du skal begynne , spenne deg for en utfordring som vil teste ferdighetene dine . Du kan trenge en tykk hud for å navigere i multifacted prosesser . Gevinsten kan ikke være innlysende, og prosessen med kan være smertefull . Hvis du kan komme uskadd og ende opp med et datavarehus , kan du lande et sted i Annals of informasjonsteknologi historie . Instruksjoner
en

Velg et datavarehus implementering . Gjør dette ved å forstå begrepene et datavarehus ( DW ) . Det er først viktig å forstå at det er aldri en one-size -fits -all situasjon. Forske på ulike skoler tanke og ulike tilnærminger vil hjelpe deg " oppdage " den beste tilnærmingen til det tiltenkte gjennomføring. Temaet er komplisert . Studer mengder materiale viet til DW konsepter. Lære av feilene som er kjent til ekspertene ved å studere hvorfor DW -prosjekter mislykkes . Les verk av de to store aktørene i DW teori , Bill Inmon og Ralph Kimball .
2

Forstå datamodellering tilnærming som er tilpasset det valgte DW gjennomføring. Studer relasjonsmodellen eller entity-relationship ( ER ) modell av EF Codd hvis du velger Inmon tilnærming . Studer dimensjonal modell hvis du velger Kimball tilnærming . Datamodellering er ekstremt viktig i DW . Forstå det aktuelle datamodell og lære hvordan det fungerer med hver DW gjennomføring.
3

tak i metodikk for Inmon og Claudia Imhoff . Inmon betraktes som " The Father of datavarehus , " og Imhoff opprettet Corporate Information Factory ( CIF ) . Inmon sin top-down tilnærming blir brukt til å bygge en DW på virksomheten omfang. Kart forretningsområdene til forretningsprosessene i bedriften. Capture transaksjoner i en operasjonell datalageret ( ODS ) sammen med andre relevante kilder . Rense dataene i en data staging område for konsistens og enkel lasting inn i bedriften DW . Senere , legge til individuelle data marts å betjene de ulike behovene til virksomheten for spørring og rapportering .
4 Kimball metodikk bruker en bottom -up tilnærming.

tak i metodikken i Kimball bottom-up tilnærming. Kimball kalles " The Father of Business Intelligence . " Denne tilnærmingen trekker ut data fra kilden systemer ( legacy ) til en data staging område for lasting inn DW presentasjon servere. En etter en , bygge presentasjon servere , kjent som data marts , som vil være klar ved ferdigstillelse for å støtte hvert av forretningsområdene. De data marts er integrert i en Information Bus, som nås ved virksomheten brukere for spørring og rapportering .
5 Prosessen kan resultere i suksess.

Forvent å engasjere seg i heftige debatter med data modellbyggere og bedrifter . Vær forberedt på å forstå at mange mennesker har ingen kunnskap om kompleksiteten i datavarehus , datamodellering eller språket . Løse problemer ved å gjennomgå den DW design med kunden og innstillingen milepæler . Unngå omfang krype ved å lukke kravene samlet , helst før utviklingen begynner , og har de business-brukere melde seg på konsensus. Hold deg på timeplanen , og møte engasjementer med en backup plan på plass for å sikre målene er oppfylt .