随着信息与决策支持系统的发展，越来越多的大企业选择利用数据仓库来帮助自己进行决策分析。本文简单介绍了数据仓库的概念，提出了一种数据仓库项目的实施方法论，阐述了从项目初期规划到中期建设实施以及后期回顾总结的过程，给数据仓库项目的实施提供了指导。
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数据仓库（Data Warehouse，简称DW）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。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。 数据挖掘交友
研究发现，领导的需求度、信息技术基础设施、分析型的应用需要以及竞争的激烈程度这四项因素是影响企业实施数据仓库进度的关键因素。企业规模越大、历史数据越多，实施数据仓库的迫切性就越高。
中国的电信市场竞争日趋激烈，竞争方式已由最初的价格战演变到现在的服务战，企业需要以客户为中心，进行统一的客户关系管理，对客户、产品、业务等进行统一的分析决策。而目前的业务支撑系统难以满足日益增长的分析决策的要求。
数据仓库是中国电信业务拓展的强有力工具，其将来源于不同业务系统的数据集成在一起并转化为有用的信息，创建一个综合的企业信息提供平台。借助数据仓库，企业可以方便快捷地了解客户、业务状况、销售渠道等信息，进行及时有效的决策，从而降低经营成本、提高客户满意度、增加经营利润、扩大市场份额。
成功实施的关键
尽管国内外有很多企业实施了数据仓库，但失败的比例也比较高。绝大多数数据仓库项目失败的原因并非在于数据仓库技术本身，而是项目管理和数据仓库项目特有的关键点没有处理妥当导致的，例如IT部门和业务部门互相不配合、忽视了数据质量、没有做好用户培训等。 数据挖掘工具
建立一个成功的数据仓库是一个相当复杂的过程，除了对企业的业务需求和数据仓库目的有一个清晰的认识外，还需要选择恰当的人负责数据仓库项目；进行彻底的需求和数据分析；确保业务部门与IT部门一致地为项目成功进行努力；选择可以提供数据仓库完整解决方案的可靠和有能力的集成商；进行应用推广，确保系统被真正使用。
数据仓库是一个复杂的项目，它与单位的许多部门交叉，要求额外的计划，交流和管理，最好汲取其他方面的经验并遵循一个合理的、经过验证的方法论。
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本文提出了一个数据仓库实施方法论，用以指导数据仓库项目实施的具体过程。
