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随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习大数据相关技术知识，而本文我们就一起来了解一下，数据仓库架构常见问题解决方法分享。
获取高管的支持承诺
1、在项目建设前，必须跟高管分析数据仓库建设的利与弊，明确告知建设路径是一个缓慢的过程，让高管形成心理预期与具备一定的认知。同时要宣扬同业数据仓库建设的成功案例，特别是每个里程碑的成效，让高管明确了解项目带来的好处，自然就容易获得支持了。
2、在项目建设过程中，要懂得向高管“邀功”，这样才能获得更多的信任与支持。
进行规范化管理
1、建立需求实施流程，管理需求生命周期，让整个需求实施过程都是有迹可循。
2、做好元数据管理，哪怕缺乏元数据管理系统，也要用文档沉淀下重要的元数据，比如架构文档、模型文档、数据映射文档、指标口径文档。
3、维护好技术文档，宁可牺牲一定的开发时间，也必须维护好项目过程的资料。这样系统出现异常或者需要交接项目时，就能发挥重大的作用。
打造阶梯型开发团队
1、开发团队哪怕规模小，也要做到麻雀虽小五脏俱全，至少要具备项目经理、架构师/模型师、需求分析师、研发骨干、研发工程师、测试工程师的角色。
2、重要角色必须要有AB角，避免重要角色突然流失造成的项目风险与技术断层。
3、好能主动培养人才而非一味依赖通过社招来招募人才。虽然主动培养人才花费成本比较高，而且存在流失的风险，但一旦能留下来，基本都是骨干角色而且对团队有极高的归属感，更不用说社招来的人才一样存在流失的风险呢。
多、好、新的打法
1、允许试错并鼓励尝试，在合适范围内对模型进行增删改，甚至推到重构，培养能建模的能力。
2、在建模能力培养过程中，所涉及的模型肯定会出现效果特别好的机会。以此机会作为标杆，复盘设计思路并形成方法论沉淀。
3、待到模型建设基本成熟后，再从宏观的角度观察模型，结合业务场景持续思考可优化地方并落地。这样就会回到“多”阶段，不断试错从而产生新的建模能力及方法论。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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2025-02-07
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