摘要：这是所有条件的起点，也是最关键的一个。要知道，技术必须服务业务目标，一个缺乏明确业务需求支撑的数据仓库项目，最终很可能成为一个昂贵且无用的技术摆设。
我在数据领域这么多年，我太知道数据仓库建设的痛点了：数据不能接入、接入的数据质量差，后续分析的决策根本就执行不了、数据架构到底用哪个？
说白了我们首先要问：数据仓库搭建的根本目的到底是为了解决什么问题？
它的存在不是为了技术实验，而是为了解决一个核心矛盾：业务系统中分散、混乱的数据与管理决策中需要统一、规范、可靠的信息之间的矛盾。
那么，怎么系统性地解决这个问题？用过来人的经验告诉你，数据仓库的搭建无非就是这六个问题，下面大家来跟着我的思路一步一步走。
这是所有条件的起点，也是最关键的一个。要知道，技术必须服务业务目标，一个缺乏明确业务需求支撑的数据仓库项目，最终很可能成为一个昂贵且无用的技术摆设。
用过来人的经验告诉你，在项目启动初期，必须要和关键业务部门进行深入沟通，找到他们最迫切、最具体的数据痛点。
举个例子：
要回答什么问题？是销售部门无法实时看到全国各渠道的业绩汇总？是管理层需要一份能反映公司整体经营状况的日报？还是营销部门无法衡量一次广告投放的真实ROI？如何落地？比如我们要解决“销售全局视图”这个问题，那么这个目标必须非常具体，而不是“我们要做大数据平台”这种空泛的口号。我一直强调，数据仓库的建设最好是小步快跑，迭代交付，先解决一个具体问题，让业务方尽快看到价值，他们才会有信心和支持你进行后续的投入。反问一下： 如果你的业务方自己都说不清想要什么，或者觉得现在的Excel就能凑合，你建一个仓库的目的是给谁用呢？通过“问答什么问题、如何落地、反问”这三个环节，你就能知道遇到问题该如何有针对性地去解决。
数据源是所有数据工作的原材料，如果原材料本身有问题，后续所有加工环节都将事倍功半。
那有没有一个简单方便的数据集成工具能一键接入这些不同源的数据？
当然有，比如我这里用的FineDataLink，在数据管道上可接入大量数据，还能实现数据同步等功能，我把这个好用的工具的链接放在这里，需要自取：（复制到浏览器打开）
这里要求要系统性地回答以下几个问题：
数据在哪里？ 你需要盘点清楚，支持上面那个业务场景，需要用到哪些系统的数据。是前台的订单系统、CRM系统，还是后台的ERP系统、财务系统？这些系统的数据存在哪里，是MySQL、Oracle，还是某个云服务？数据能拿出来吗？ 这涉及到技术接口和权限。这些系统是否提供了稳定、可靠的接口让你抽取数据？比如数据库的直接读取权限，或者API接口。你需要和这些系统的负责人沟通，获得授权和技术支持。数据的质量怎么样？ 这是非常关键的一点。如果源系统的数据本身就一团糟，比如大量的空值、错误的编码、不一致的命名，那么后续的任务就会浪费大量时间。所以在项目初期，就要对主要数据源进行清洗，评估其数据质量。因此建议你在项目规划中预留充足的数据清洗时间，甚至需要推动相关业务系统的团队先行进行数据治理。
数据模型是数据仓库的蓝图。
它的核心作用是实现数据的标准化与有序组织，确保来自不同源头的数据能够用“同一种语言”进行对话。
想要做好这一步，我们要：
统一业务定义： 在组织内部，必须对关键业务概念达成共识。比如说“有效订单”的准确定义是什么？“注册用户”和“活跃用户”的区分标准是什么？这些定义必须要有唯一、清晰的文档记录。数据分层架构： 这是数据仓库设计的核心实践。通常，我们会将数据处理流程划分为不同的层次，每一层有明确的职责：原始数据层： 近乎无损地接入源系统数据，保留原始状态，作为数据溯源的基础。数据明细层： 在此层进行数据的清洗、标准化、字段合并、维度退化等操作，形成一套规范、稳定的基础数据模型。数据汇总层： 基于明细数据，按照业务主题，比如销售、用户、产品等进行轻度或高度汇总，生成便于高效查询的公共指标集。数据应用层： 直接面向报表、BI工具的数据，结构非常利于查询。技术是实现上述目标的工具和载体。
技术选型的目标不是追求最前沿的技术，而是选择最稳定、最适合当前业务规模与团队技术栈的方案。
一个稳健的数据仓库架构，需要解决以下几个环节的技术实现：
数据采集与集成： 选用可靠的数据同步工具，将数据从源系统全量或增量地抽取到数据仓库中。数据存储与计算： 数据存到哪里？用什么引擎来处理？是选择传统的MPP数据库，还是基于Hadoop的生态体系，或者是云上托数的数据仓库？这需要根据你的数据量、成本预算和技术团队能力来决定。任务调度与运维： 引入任务调度系统，将数据集成、清洗、转换、装载等步骤编排成自动化的工作流，并实现任务监控、失败告警等功能。权限与安全管控： 建立数据访问的权限体系，确保敏感数据只能被授权人员访问，比如客户身份证、住址等信息。比如在FineDataLink里我们可以在权限管理模块对相关人员授权。
那要如何选型？
我的建议是，不要盲目追求最前沿的技术，而是选择社区活跃、文档完善、学习成本相对较低的工具。对于大部分公司来说，技术的稳定性和可维护性远比先进性重要。
我们首先要知道，数据仓库项目是跨领域的协作工程，需要业务理解与技术实现能力的深度融合。
那么这样的一个执行团队需要哪些角色呢？
项目负责人：负责统筹规划、沟通协调、控制进度。业务分析师：能深入理解业务需求，并能将其“翻译”成数据世界里的规则和模型。这个角色至关重要。数据开发工程师：负责设计数据模型，并编写数据处理（ETL/ELT）程序。运维工程师：负责平台的稳定运行、资源管理和故障排查。那么如果团队不完整怎么办？ 关键要看团队成员是否“有潜力”和“有意识”。
比如，一个后端开发，如果他愿意主动去了解业务，他就可以通过学习承担起数据开发的部分工作。一个产品经理，如果他具备很强的逻辑思维，他就可以扮演业务分析师的角色。
我一直强调，在数据领域，学习能力和业务好奇心，有时候比现有的技术栈更重要。
这是最容易被忽略，但恰恰决定了数据仓库生命力的条件。
数据仓库不是一个一旦上线就宣告结束的项目，它更像一个需要持续运营和优化的“产品”。业务在变化，源系统在变更，新的需求在不断产生。
因此，你必须建立起一套长效运营机制，包括：
数据质量监控： 建立每日对数据产出时间、数据量波动、关键指标值域等进行核对的机制，并设置自动告警。搭建数仓除了以上几个条件，还得要有专业的思路指导，这里给大家送上一份《数据仓库建设解决方案》，里面提供了数仓建设的全流程服务，包括调研、需求梳理、建设规范、建模等，需要自取：（复制到浏览器打开）
这六个条件是一个系统工程，环环相扣，缺一不可。
我一直强调，数据仓库的建成上线，仅仅是它生命周期的开始。它的最终成功，是要看它是否真正融入了业务的决策流程，是否能让业务人员愿意用、能够用，并最终驱动业务增长。
你可以从这六个条件出发，试着开始搭建一个数据仓库，慢些也没关系，主要是看你能不能在这个过程中学到东西。
来源：数据分析不是个事儿一点号