2．技术准备工作
这一阶段的工作包括：
• 技术评估
• 技术环境准备
这一阶段的成果是：
• 技术评估报告
• 软硬件配置方案
• 系统(软、硬件)总体设计方案
管理数据仓库的技术要求与管理操作型环境中的数据与处理的技术要求区别很大，两者所考虑的方面也不同。我们之所以在一般情况下总是将分析型数据与操作型数据分离开来，将分析型数据单独集中存放，也就是用数据仓库来存放，技术要求上的差异是一个重要原因。
2．1技术评估
进行技术评估，就是确定数据仓库的各项性能指标。一般情况下，需要在这一步里确定的性能指标包括：
• 管理大数据量数据的能力
• 进行灵活数据存取的能力
• 根据数据模型重组数据的能力
• 透明的数据发送和接收能力
• 周期性成批装载数据的能力
• 可设定完成时间的作业管理能力

一．数据仓库的特点及实施方法

数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的、随时间的变化而不断变化的，这些特点决定了数据仓库的系统设计不能采用同开发传统的OLTP数据库一样的设计方法。
数据仓库系统的原始需求不明确，且不断变化与增加，开发者最初不能确切了解到用户的明确而详细的需求，用户所能提供的无非是需求的大的方向以及部分需求，更不能较准确地预见到以后的需求。因此，采用原型法来进行数据仓库的开发是比较合适的，因为原型法的思想是从构建系统的简单的基本框架着手，不断丰富与完善整个系统。但是，数据仓库的设计开发又不同于一般意义上的原型法，数据仓库的设计是数据驱动的。这是因为数据仓库是在现存数据库系统基础上进行开发，它着眼于有效地抽取、综合、集成和挖掘已有数据库的数据资源，服务于企业高层领导管理决策分析的需要。但需要说明的是，数据仓库系统开发是一个经过不断循环、反馈而使系统不断增长与完善的过程，这也是原型法区别于系统生命周期法的主要特点。因此，在数据仓库的开发的整个过程中，自始至终要求决策人员和开发者的共同参与和密切协作，要求保持灵活的头脑，不做或尽量少做无效工作或重复工作。
二．数据仓库的设计步骤
数据仓库的设计大体上可以分为以下几个步骤：
• 概念模型设计
• 技术准备工作
• 逻辑模型设计
• 物理模型设计
• 数据仓库生成
• 数据仓库运行与维护

摘自：http://www.eygle.com/archives/2005/01/eoeaaeaeioa.html
目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化的（Time Variant）数据集合，用于支持管理决策。
对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解：
首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；
其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点：
1、面向主题
操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。

摘自：http://www.eygle.com/archives/2005/01/eiooecaeueaeaei.html
商业业智能是什么?简而言之,它是能够帮助用户对自身业务经营做出正确明智决定的工具。一般现代化的业务操作,通常都会产生大量的数据,如订单、库存、交易帐目、通话记录、及客户资料等。如何利用这些数据增进 对业务情况的了解,帮助我们在业务管理及发展上作出及时、正确的判断,也就是说,怎样从业务数据中提取有用的信息,然后根据这些信息来采用明智的行动–这就是商业智能的课题。
目前，商业智能产品及解决方案大致可分为数据仓库产品、数据抽取产品、OLAP产品、展示产品、和集成以上几种产品的针对某个应用的整体解决方案等。
商业智能领域的技术应用：
商业智能的技术体系主要有数据仓库（DW）、在线分析处理（OLAP）以及数据挖掘（DM）三部分组成。
数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。
在线分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
数据挖掘（DM）是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。