- 业务目标和战略规划：
- 深入了解企业的战略目标和业务模型，确定数据仓库如何支持这些目标。
- 举例：假设一个电商公司的战略目标是提高客户忠诚度和增加销售额。数据仓库的目标可能是提供客户行为分析、个性化推荐和营销效果评估等功能，以实现这些目标。
- 业务流程和需求分析：
- 深入了解不同业务流程和部门之间的数据交互方式，识别数据来源和流程瓶颈。
- 举例：在制造业中，数据仓库可能需要整合生产、采购、库存和销售等部门的数据，以实现供应链优化和生产效率提升的目标。
- 用户需求和利益相关者沟通：
- 与不同用户群体进行深入的沟通，了解他们的需求、偏好和痛点。
- 举例：在一个医疗保健机构中，数据仓库可能需要满足医生、护士、行政人员和财务人员等不同角色的需求，如病人诊断历史、药品库存、财务报表等。
- 数据质量和一致性需求：
- 深入了解用户对数据质量的要求，包括准确性、完整性、一致性和时效性。
- 举例：一个金融机构的数据仓库需要确保客户的交易数据和账户余额等信息的准确性和一致性，以支持风险管理和合规性监管的需求。
- 安全和合规性需求：
- 确定数据仓库需要遵循的安全和合规性标准，如GDPR、HIPAA等。
- 举例：一家跨国公司的数据仓库可能需要满足不同国家和地区的数据保护法规，确保客户隐私和数据安全。
- 技术可行性和成本效益分析：
- 分析现有技术基础设施和资源，评估数据仓库建设的技术可行性和成本效益。
- 举例：一个初创企业可能会考虑采用云数据仓库来降低初始投资和运营成本，同时提高灵活性和可伸缩性。
- 制定详细的需求文档和规范：
- 将收集到的需求整理成详细的需求文档和规范，确保所有利益相关者对数据仓库的期望达成一致。
- 举例：一个制造业公司可能会制定一个包含数据模型、报表样式、数据可视化要求和用户培训计划等内容的详细需求文档，以确保数据仓库能够满足所有用户的需求。
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