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BI建模原則和常見問題
2016-06-02
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BI建模原則和常見問題

BI建模的質量直接影響數據倉庫項目的質量，所以在建模前，要對數據倉庫的架構組成、大小以及模型功能有明確的定義。


影響BI數據倉庫建模的因素眾多，往往會隨著項目的具體情況不同而變化。但有些原則是相通的，各種項目的實施過程都需要考慮，而一些常見的、項目人員容易不解的問題也同樣需要重視。

BI建模原則

1、  圍繞業務情況建模：業務需求是基礎，數據倉庫的數據組織是面向主題的，而不是面向報表的，是面向業務分析的主題領域的，比如常見的銷售分析、合同尾款分析、客戶關系分析等等。

2、  保證數據的一致性：要保證數據之間邏輯關系的正確性和完整性，數據倉庫要實現對數據的集成與數據的同構性，和數據的相對穩定，為實現應用而進行實時讀寫操作。

3、  使用調度：數據倉庫要有能反映歷史變化與及時準確的數據處理能力，所以BI建模增量更新時必須使用調度，即對事實數據表進行增量更新處理。在使用調度前要考慮到實際的數據量，明確數據多久更新一次。數據量大的可以每天，那么數據可以按天抽取，或者像帆軟商業智能FineBI那樣，采用定時增量更新；變化不大的可以一周或是更久。如果有緩慢變化維度情況，調度時需要考慮到維度表更新情況，在更新事實數據表之前要先更新維度表。

4、  需求與現實的平衡：依據業務需求提供用戶可接受BI方案，在進行BI建模時需要不斷在用戶需求和數據源事實之間進行平衡，不光是設計人員自身平衡，企業業務人員也同樣要面對這樣的現實。

常見問題

1、  模型的設計如何入手？

BI建模的目的無非是為了提升管理水平，這也是上BI項目的核心意義所在。前期一定要了解清楚業務需求、業務范圍等內容，明確企業對商業智能的期望和需要分析哪些主題。協同分析客戶目前的管理水平、企業架構和運作流程，管理過程的薄弱點和關鍵點是什么，來幫助企業人員認識自己的需求。

2、實施忽略確認過程

很多項目人員在確認過企業需求后就覺得可以大刀闊斧地設計實施了，但在實際過程中往往遇到各種對不上的問題。究其原因在前期商討過程中總會有遺漏，一些人員對業務也并非有深刻的理解，造成后續不斷調整，項目周期拖延。所以在建模過程中，一定要不斷地確認業務分析模型，數據能否支撐。好的商業智能BI項目實施，通常會充分了解數據抽取對象的業務系統，和業務人員充分溝通，與領導反復確認，避免企業后續的重復工作，加重企業負擔。


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