एक डेटा वेयरहाउस को तीन दृष्टिकोणों का उपयोग करके बनाया जा सकता है:
टॉप-डाउन दृष्टिकोण
बॉटम-अप दृष्टिकोण
दोनों दृष्टिकोणों का संयोजन
टॉप-डाउन दृष्टिकोण पूर्ण डिजाइन और योजना के साथ शुरू होता है। यह उन मामलों में उपयोगी है जहां तकनीक परिष्कृत और परिचित है, और जहां हल की जाने वाली व्यावसायिक समस्याएं स्पष्ट और अच्छी तरह से समझी जाती हैं।
बॉटम-अप दृष्टिकोण प्रयोगों और प्रोटोटाइप के साथ शुरू होता है। यह व्यवसाय मॉडलिंग और प्रौद्योगिकी विकास के शुरुआती चरण में फायदेमंद है। यह एक संगठन को काफी कम खर्च पर आगे बढ़ने और महत्वपूर्ण प्रतिबद्धताएं बनाने से पहले प्रौद्योगिकी के लाभों का मूल्यांकन करने में सक्षम बनाता है।
संयुक्त दृष्टिकोण में, एक संगठन टॉप-डाउन दृष्टिकोण की नियोजित और रणनीतिक विशेषताओं का लाभ उठा सकता है जबकि बॉटम-अप दृष्टिकोण के तेजी से कार्यान्वयन और अवसरवादी सॉफ्टवेयर को बनाए रखता है।
वेयरहाउस डिजाइन प्रक्रिया के चरण
मॉडल करने के लिए एक व्यावसायिक प्रक्रिया चुनें, जैसे ऑर्डर, इनवॉइस, शिपमेंट, इन्वेंटरी, खाता प्रशासन, बिक्री, और जनरल लेजर। यदि व्यावसायिक प्रक्रिया संगठनात्मक है और इसमें कई जटिल ऑब्जेक्ट संग्रह शामिल हैं, तो डेटा वेयरहाउस मॉडल का पालन किया जाना चाहिए। लेकिन, यदि प्रक्रिया विभागीय है और एक प्रकार की व्यावसायिक प्रक्रिया के विश्लेषण पर केंद्रित है, तो डेटा मार्ट मॉडल का चयन किया जाना चाहिए।
व्यावसायिक प्रक्रिया की ग्रैन्युलैरिटी (गrain) चुनें। ग्रैन्युलैरिटी इस प्रक्रिया के लिए फैक्ट टेबल में दर्शाए जाने वाले डेटा का मौलिक, परमाणु स्तर है, जैसे व्यक्तिगत लेनदेन, व्यक्तिगत दैनिक स्नैपशॉट, आदि।
उन आयामों को चुनें जो प्रत्येक फैक्ट टेबल रिकॉर्ड पर लागू होंगे। सामान्य आयाम हैं समय, आइटम, ग्राहक, आपूर्तिकर्ता, वेयरहाउस, लेनदेन प्रकार, और स्थिति।
उन मापों (measures) को चुनें जो प्रत्येक फैक्ट टेबल रिकॉर्ड को भरेंगे। सामान्य माप संख्यात्मक योज्य मात्राएं हैं जैसे डॉलर-बिक्री और इकाई-बिक्री।
चूंकि एक डेटा वेयरहाउस डिज़ाइन और निर्मित होता है, मूल तैनाती में प्रारंभिक स्थापना, रोलआउट योजना, प्रशिक्षण, और अभिविन्यास शामिल हैं। प्लेटफ़ॉर्म अपडेट और रखरखाव को भी संबोधित किया जाना चाहिए।
डेटा वेयरहाउस प्रशासन में डेटा रिफ्रेशमेंट, डेटा स्रोत सिंक्रनाइज़ेशन, आपदा रिकवरी की योजना, एक्सेस कंट्रोल और सुरक्षा प्रबंधन, डेटा वृद्धि प्रबंधन, डेटाबेस प्रदर्शन प्रबंधन, और डेटा वेयरहाउस वृद्धि और विस्तार शामिल हैं।
स्कोप प्रबंधन में क्वेरी, आयाम, और दस्तावेजों की संख्या और सीमा को नियंत्रित करना; डेटा वेयरहाउस के आकार को सीमित करना; या शेड्यूल, बजट, या संसाधनों को सीमित करना शामिल है।
विभिन्न प्रकार के डेटा वेयरहाउस डिजाइन टूल उपलब्ध हैं। डेटा वेयरहाउस विकास टूल मेटाडेटा रिपॉजिटरी सामग्री (स्कीमा, स्क्रिप्ट, या नियम सहित) को परिभाषित और संपादित करने, क्वेरी का उत्तर देने, रिपोर्ट आउटपुट करने, और मेटाडेटा को रिलेशनल डेटाबेस सिस्टम कैटलॉग से और उसमें शिप करने के कार्यों का समर्थन करते हैं।
योजना और विश्लेषण उपकरण रिफ्रेश दर या समय विंडो बदलते समय स्कीमा परिवर्तनों और रिफ्रेश प्रदर्शन के प्रभाव का अध्ययन करते हैं।
