半年来一直在面试，面的很多BI工程师，一谈BI必谈DW。于是我问，为啥要搞DW，BI和DW啥关系？得到的答案无外乎BI是寄生在DW之上的报表工具，而DW是为决策支持的数据存储之类。但个人觉得DW这个始于80年代的产物，正在走下坡路。为啥这样说，因为企业投入一个项目必须关注于投入回报，在做DW之前我们要问它的投入要多大？给什么人用，作用有多大？

 

首先，我要纠正一个错误的概念，部分人说DW是给高层用的，其实不然。企业的管理人员通常分成两部分：运营和战略。这两类人都需要数据支持决策，但对数据的需求和态度是不一样的。

·         运营：需要尽量实时、准确、运营类的数据，每周甚至每隔两天就会查看报表，他们甚至会对1000元的差别产生质疑；

·         战略：大部分需要财务数据，大概一两个月，或一个季度看一次报表，只需要知道大致的趋势，10亿和10.03亿对他们来说差别不大。甚至他们不用看报表，就从每次的会议和PPT中知道大概的情况；

再来看DW，传统的DW是通过开发ETL整合各种运营系统（ERP、SCM）的数据，这些都是运营类数据。就一线管理人员来说，他可以分析哪些门店的销售额高。但对VP、CxO这些战略管理层来说，他们会对公司个人消费事业部-中国总公司-上海分公司-市场部，提交的门店分析报表感兴趣吗？因此DW的作用是非常有限的。

 

再来，我把企业分成两类，一类是传统企业，另一类是中小企业和互联网这类新兴行业。

对传统企业，它的业务模式比较成熟，企业规模较大，而且较早实施ERP各种系统，IT生态环境较好。那么对于运营人员来说，他们的打交道的主要平台是ERP，他们需要的是一体化的系统。而ERP针对不同的岗位和职能提供相应的报表，和简单的多维分析，这时候的BI是整合在ERP里，就是我们以前说的Operational BI，Oracle对BI的定位是Middleware里，应该也是这个道理。这种情况下我们有啥理由再投入人力和物力去搞什么DW呢。

 

对新兴和中小企业，它们的特点是业务模式变化很快，所以他们开发DW的成本和风险可能是传统行业的数倍或者数十倍。例如互联网行业，每周线上系统可能会加十来个new feature。有些时候新功能今天上线，明天就想通过DW拿到数据，效果不好下周就下线。ETL跟源系统的耦合性是很高的，DW团队最害怕的就是源数据库的修改。推动整个公司做元数据管理、做影响分析，在这类企业不现实。如果一个修改让ETL直接报错问题到不大，难在源数据库的物理结构没变，但数据的业务定义变更。所以，很多时候DW团队只能被动的夹在业务用户和源系统开发人员加，一会ETL报错，一会又被指责数据不对。

 

那么，就我在面试中搜集到的，企业做DW主要基于三个原因。

1.     数据量大，特别是互联网行业这是主因。线上系统响应要求高，为了让报表不影响性能，需要把这类需求分离出来。这种情况可以直接使用GoldenGate等技术，将数据同步到一个Standby的数据库做查询和统计，又可以避免源数据库修改带来的影响；

2.     多种数据源，多系统。这是中小企业发展过程中常会碰到的遗留问题，会慢慢解决。另外的有些情况就没法避免了，比如日志文件整合到数据库中、第三方合作伙伴的数据整合等；

3.     将数据重组成维度模型，方便做OLAP。现在的OLAP建模工具都足够强大，不要求在关系型数据中有明确的维度和事实表定义；

就上述三个原因，就只有第2个能成立。因此，现在的数据仓库已经开始受到质疑。老板关心的始终是ROI，他不关心你怎么搞的，关键是投入了那么多产出的是什么。既然数据已经存在，为什么又另外搞一个数据库，而且还是一个经常听到运营人员抱怨数据不可靠的数据库。