数据仓库建设的几点建议.pdf

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北京甲骨文软件有限公司咨询经理鲁百年博士

一、国内信息化的现状

1、信息化建设的发展历史：

在国内信息化建设过程中，基本上是按照当时业务系统的需求进行建设，例如：

在一个企业中，财务部门为了减少工资发放的差错，提高发放的效率，先建设一

个工资发放和管理程序；为了报账和核对的需求，建设一个财务管理程序；在银

行首先为了业务处理的方便，将最基本的手工记帐和处理的业务建成一个系统，

过一段时间，如果有新的业务推出，就再建设一个新的系统，或在原系统的基础

上增加新的业务处理。这样的结果使每个系统和系统之间缺少真正的信息沟通和

信息交换。

2、为何要建立数据仓库：

前面我们讲过，业务系统各自为政，相互独立。当很多业务系统建立后，由于领

导的要求和决策的需求，需要一些指标的分析，在相应的业务系统基础上再增加

分析和相应的报表功能，这样每个系统就增加了报表和分析功能。但是，由于数

据源不统一导致了对同一个指标分析的结果不相同。为了解决该问题，BellInman

提出了数据仓库的概念，其目的是为了分析和决策的需要，将相互分离的业务系

统的数据源整合在一起，可以为领导和决策层提供分析和辅助决策。

3、国内企业对数据仓库建设认识的误区：

大家对数据仓库的认识是将业务系统的数据进行数据抽取、迁移和加载（ETL），

将这些数据进行整合存放在一起，统一管理，需要什么样的分析就可提供什么样

的分析，这就是数据仓库。这样做的结果是花了一年到两年的时间都无法将整个

企业业务系统的数据整合在一起，花钱多、见效慢、风险大。一年后领导问起数

据仓库项目时，回答往往是资金不足，人力不够，再投入一些资源、或者再延长

半年的时间就会见到效果，但是往往半年过后还是仅仅可以看到十几张或者几十

张报表。领导不满意，项目负责人压力也很大，无法交待。这时，项目经理或者

项目负责人才意识到，项目有问题，但是谁也不敢说项目有问题，因为这样显然

是自己当时的决策失误。怎么办？寻找咨询公司或者一些大的厂商，答案往往是

数据仓库缺乏数据模型，应该考虑数据模型。如果建设时考虑到整个企业的数据

模型，就可以建设成企业级的数据仓库（EDW）。什么是数据模型，就是满足

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整个企业分析要求的所有数据源。结果会如何，我个人认为：这样做企业级数据

仓库成功的可能性太小。什么是企业级数据仓库，这是一个相对的概念，因为企

业的业务系统会在不断的改善和升级，所以数据仓库的建设也会不断的完善和修

改。数据仓库的建设是一个过程，它一定伴随着企业新的应用和企业各种各样新

的需求而逐步完成。所以从数据整合入手、从企业级数据模型入手，均会给企业

数据仓库的建设带来很大的风险。失败的概率太大了。

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二、以应用驱动，数据仓库建设应由后向前

规划

前面讲了数据仓库建设从数据源入手，先进行数据整合的方法会导致失败，特别

是对信息化建设比较快而且数据量特别大的企业。这是因为数据仓库的理论均是

讲从企业级的数据整入手，建立数据仓库。要么是大家对BellInman的理论由误

解，要么就是数据仓库的祖师爷害了大家。数据仓库到底应该怎么建设?我一贯

的主张是应用驱动。什么样的应用呢？从企业绩效管理的角度出发，一个企业最

重要的四项关键指标为：财务指标、客户指标、企业内部的流程指标和学习创新

的指标。应用从那个开始，应考虑企业的现状和决策层最关心的问题入手。在一

般情况下，老总和董事会最关心的问题是企业的财务指标。其次是内部流程和员

工绩效考核，再下来是客户的信息和决策支持。实际上在一个企业中最先上线的

系统也是企业的财务管理和业务系统，这样相对财务分析是最容易实现的。因为

数据较齐全，最完整，所以分析是较容易实现的，加之上市公司对财务报表的要

求是最紧迫的。对财务分析从那入手，应该分析那些指标，这些指标通过什么公

式（数学模型）计算，这些模型需要那些数据，这些数据又来自于那些业务系统，

这些数据是否在业务系统中存在，能否进行分析，也就是这些主题的分析是否可

行，应该先进行评估。这样从应用主题入手，就可以知道需要什么样的数据，来

自那些业务系统和数据源，这些数据的全体进行一定的整合，按照分析的要