数据仓库项目中的角色与职责分析

1996年至2002年期间，Oracle参与设计和建设数据仓库，并逐步增加了50个新的分析应用。目前，Oracle与新西兰电信和EDS合作，共同实施“360º客户视图”项目，建立了数据仓库与业务系统的实时接口，实现了客户细分的实时处理。

高级计算机科学项目面向大学的计算机科学、计算机工程及信息管理专业，提供甲骨文数据库、中间件软件、开发工具软件及相关课程。这些资源支持学生在软件开发、数据库管理、系统设计、业务分析和应用实施等技术职位的培训和应用。

数据库系统涉及多种角色，每种角色承担着不同的职责，协同合作以确保数据库系统的正常运行和高效运作。 1. 数据库管理员 (DBA) 负责数据库中信息内容和结构的确定。 制定数据库的存储结构和访问策略。 定义数据安全策略和完整性约束条件，确保数据的安全性和一致性。 监控数据库的使用和运行状态，及时发现并解决潜在问题。 负责数据库的改进、重组和重构，以满足不断变化的需求。 2. 系统分析员 进行需求分析，明确数据库系统的功能需求和性能需求。 编写规范说明书，为数据库设计提供依据。 确定系统配置，包括硬件和软件的选择。 负责数据库系统的概要设计，确定系统的整体架构。 3. 数据库设计人员 参与需求分析，与系统分析员密切合作。 进行数据确定，明确数据库中需要存储的数据类型和数据结构。 负责数据库模式设计，包括概念模式、逻辑模式和物理模式的设计。 4. 应用程序员 根据数据库的外模式设计编写应用程序模块。 负责应用程序的调试和安装，确保应用程序与数据库的正确连接和数据交互。 5. 最终用户 (End User) 偶然用户: 偶尔访问数据库，进行简单的查询或数据检索操作。 简单用户: 定期使用数据库，进行较为常规的数据操作。 复杂用户: 对数据库有深入了解，能够进行复杂的数据分析和处理。 6. 其他相关人员 数据库安全审计员: 负责数据库安全策略的制定和实施，以及数据库安全审计工作。 数据库备份与恢复工程师: 负责数据库的备份和恢复策略制定、实施和日常管理。 数据库性能优化工程师: 负责数据库性能监控、分析和优化，确保数据库高效稳定运行。

建设数据仓库项目的目标在于建立统一的数据信息平台，集中存储客户资料和生产数据。利用先进的数据仓库技术和决策分析技术，有效支持市场营销和客户服务工作，包括流失分析、欺诈分析、客户发展分析以及客户关系管理。

在大数据分析时代，企业数据仓库的作用经历了显著的演变。Kimball集团的白皮书详细阐述了这一过程。

为了提高分析和决策效率，数据仓库通过将分析型处理所需数据从事务型处理中分离，并重新组织，建立独立的处理环境。数据仓库的组织结构与传统数据库不同，将原始业务数据和综合数据分级存储，包括早期细节级、当前细节级、轻度细节级和高度细节级。经过综合的源数据首先进入当前细节级，根据需求进一步综合至轻度或高度细节级，老化数据存入早期细节级。

项目规划与策划阶段，模型设计人员的主要职责是参与制定与数据仓库建模相关的项目实施策略，包括确定数据源的范围、明确最终提交的文档和项目日程安排等。在进场前，模型设计人员还需要提出客户所需的具体资料要求，确保后续工作顺利进行。此阶段还将确定参与项目实施的所有人员名单，包括全职和兼职人员，特别要求他们熟悉建模工具、具备丰富的模型设计经验、了解银行业务、具备较强的沟通表达能力，并具备数据敏感性。

数据仓库的特点包括面向特定应用的集成，每个数据库针对特定应用，彼此独立。数据仓库中的数据面向企业级的分析处理，已经实现了数据的集成，从而消除了数据不一致性。与操作型数据库相比，数据仓库具有显著的集成优势。

数据仓库区别于传统数据库，具备以下显著特征： 1. 面向主题:数据仓库聚焦于特定的主题领域，例如客户、产品、交易或财务等，而非具体的业务流程。 2. 数据集成:数据仓库整合来自多个异构数据源的信息，经过提取、清洗、转换和加载(ETL)过程，消除数据冗余和不一致性，形成高质量的数据集合。 3. 非易失性:数据仓库的数据通常以批量方式加载，并以历史快照的形式保存，不会像操作型系统那样频繁更新。 4. 时效性:数据仓库涵盖较长的时间跨度，通常为5到10年，用于支持长期趋势分析和决策。 5. 时间维度:时间是数据仓库的关键维度，数据以时间序列的形式存储，便于进行时间点或时间段的查询分析，揭示数据随时间推移的变化规律。