database - 数据仓库注意事项 : When and Why?

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这里有一点背景:

我知道 what a data warehouse is ， 或多或少。我已经阅读了几十本关于数据仓库的指南，我玩过 SSAS，我知道什么是星型模式、维度表和事实表，我知道 ETL 是什么以及如何去做。 这不是“如何”问题或教程请求。

我的问题是，我读过的关于数据仓库的所有 Material 似乎都掩盖了构建数据仓库的基本原理。它们都是比喻性的，或者在某些情况下从字面意思开始，“所以你决定建立一个数据仓库......”但我还没有做出那个决定。

所以我希望 SO 成员可以向我指出或帮助提出某种半客观测试。我可以适应特定系统并最终得到“是的，我们需要一个数据仓库”或“不，今天的返回太小”的东西。我认为我应该能够回答的具体问题是:

在什么时候构建数据仓库是值得考虑的选择？换句话说，我应该注意哪些可能表明标准事务环境不再足够的迹象、指标或其他标准？

完整的数据仓库有哪些替代方案？事务数据库中的非规范化和沼泽标准复制的“报告服务器”是两个想到的；在加入 DW 之前，我还应该探索其他任何东西吗？

为什么数据仓库比上述替代方案更好？如果答案是“取决于”，那么它取决于什么？

当不应该我试图建立一个数据仓库？无论上下文如何，我都对任何宣称为“最佳实践”的事情持怀疑态度。当然，在某些情况下，DW 是错误的选择——它们是什么？

有没有实用 我可以查看通过引入数据仓库而改进的系统的示例？可以向我解释，端到端，他们需要仓库进行什么样的决策或分析，他们如何决定将什么放入其中，以及仓库最终如何适应更大的环境？我不想要人为的“让我们用 AdventureWorks 数据库制作一个立方体” - 实现与我无关，我对所涉及的规范和设计以及整体思维过程感兴趣。

我一般尽量不问多方，但我认为这些都是非常密切相关的。我愿意接受至少解决前 4 个问题的任何答案，尽管最后一个确实有助于在我的脑海中明确这一点。如果有人已经写过相关链接，只要它们相当简洁和具体(链接到 Ralph Kimball 的主页 = 没有帮助)就可以了。

希望我已经把问题说清楚了 - 提前感谢您的回答!

Answer 1

我会看看我是否能尽量简洁地回答你的问题。

1.At what point is building a data warehouse an option worth considering? In other words, what telltale signs, metrics, or other criteria should I be looking out for that might indicate that a standard transactional environment is no longer sufficient?

一种。如果您发现报告和监控正在损害您的生产系统和/或离线数据存储的性能。

湾如果您发现要获得业务问题的答案，每次都需要构建大量复杂的 SQL。

C。如果您发现每次对事务架构进行更改时，都必须返回并重新处理所有报告查询。

d.如果您想汇集来自多个来源的数据。

2.What are the alternatives to a full-on data warehouse? Denormalization in the transactional database and the bog-standard replicated "report server" are two that come to mind; are there any others I should explore before committing to the DW?

3.Why is a data warehouse better than said alternatives? If the answer is, "it depends", then what does it depend on?

这些我会一一解答。我不会认为数据仓库是一种全有或全无的冒险。这只是一个简洁的短语，意思是“以一种让您更轻松、更快速地回答业务问题的方式存储您的数据”。

事务数据库旨在有效地与应用程序交互。如果有意义的话，数据仓库、数据集市、运营数据存储和报告表旨在有效地与人交互。

4.When shouldn't I attempt to build a data warehouse? I'm skeptical of anything declared as a "best practice" irrespective of context. Surely there must be some scenarios where a DW is the wrong choice - what are they?

好问题。如果您的交易系统为您提供了对业务的充分洞察，那么您可能不需要仓储。

如果您只有一个数据源并且性能不成问题，您可能可以通过创建简单的报告表获得洞察力。

5.Are there any practical examples I could look at of systems that were improved by introducing a data warehouse? Something that would explain to me, end-to-end, what sorts of decisions or analysis they needed the warehouse for, how they decided what to put in it, and how the warehouse ended up fitting into the larger environment? I don't want a contrived "let's make a cube out of the AdventureWorks database" - the implementation is irrelevant to me, I'm interested in the specifications and designs and overall thought process that were involved.

这是一个很大的问题，比我在这里分配的空间要多得多。

在这一点上，我可以向您指出一些可能提供您所寻求的洞察力的地方。

Bruce Ullrey 所著的“实现数据仓库:一种有效的方法论”是一本书，记录了一个人构建数据仓库的历程。它没有高度抛光，这使它更加真实。它读起来就像一本日记，里面有很多模型和其他视觉效果，很好地说明了他的努力。

Larissa Moss 的“商业智能路线图”。标准票价。引导您完成构建高级别 BI 实践的过程。

史蒂夫威廉姆斯的“商业智能的利润影响”给出了许多案例研究，展示了构建数据仓库的值(value)。