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wangjia

我们券商遇到的一个典型问题是：
我们所有的业务活动都已经电子化了，我们能否将这些电子信息收集起来，并获取我们想要的业务疑惑的答案。
我们不难获得集中的公司的柜台数据、清算数据、财务数据、和上市公司资料。
问题是，有没有人能完全掌握这些数据的字段细节，并能归纳转化。并根据业务部门的要求提供给他们准确可靠的决策资料。（这个工作必须由券商自己完成。）
我们券商遇到的一个典型问题是：
我们所有的业务活动都已经电子化了，我们能否将这些电子信息收集起来，并获取我们想要的业务疑惑的答案。
我们不难获得集中的公司的柜台数据、清算数据、财务数据、和上市公司资料。
问题是，有没有人能完全掌握这些数据的字段细节，并能归纳转化。并根据业务部门的要求提供给他们准确可靠的决策资料。（这个工作必须由券商自己完成。） [/B]
同意！数据仓库的系统建设，需要甲方的业务部门参与作为主导，辅助有经验的业务顾问，以及厂商的技术专家结合下进行。数据仓库需要建立在一个包含业务领域的数据模型下，去产生不同纬度的视图，提供给不同的业务人员参考。从群众中来，到群众中去。从乱七八糟一对数据中能分类进行分析，然后又能根据分析的结果，又进一步能查询到最细节的数据资料。
不过正如maltig 提的问题描述获取我们想要的业务疑惑的答案[/COLOR]的前提是业务部门能提出正确的问题，我需要从数据仓库中获取什么？自己不知道，就只能去问业务顾问；可惜国内在数据仓库方面的行业领域顾问优秀的不多。
传统的信息系统建设和演化模式，决定了今天大家遇到的各种问题的必然性，同时也为数据仓库的提出、发展和应用建设留下了的巨大的空间。
DW的必要性、可行性等读无庸置疑，但要得到广泛和深入的应用，真的需要DW厂商、应用厂商、企业等共同努力！尤其是一些应用厂商，千万不要为了眼前的一些利益，而挂DW之名，行欺骗之实！——从DW慢慢开始被媒体宣传开始，发现有许多企业都被一些厂商给误导和欺骗着！
抽象出行业的企业模型，或者买一个现成的，然后将现有系统的数据映射到模型中，建立企业的数据仓库。
模型应该解决的问题是整个企业的数据应该怎么合理存放，从dw获取什么什么，就应该根据业务的要求了，而不是业务人员要什么，我往dw中放什么。
个人认为，目前来看，做bi项目，解决业务的紧迫需求，比实现一个完整的dw现实的多。
当年我们公司也想竞争上海证交所的这个DW项目，为这个事我还在上海呆了一个月多月，在上证所的机房里面还泡了个把星期。当时的场面真是热闹，好多公司的好多机器好多人挤在一起。在这里可以答复jeffreynk，IBM没有做成这个单子，因为当时它是跟我们公司合作的，所以这个事情我清楚。最后是NCR做的。