DW与BI随谈

由于很多项目根据行业不同、用户需求不同，因此DWBI建设类型也有不同。有的是先建DW，然后BI独立分出一些项目来建设；有的在一个项目里，不过是先实施DW，然后马上在DW之上开发报表；还有的是没有DW，直接开发报表，之后基于DW再移植报表。

随着实施的成熟性，DW与BI在信息化成熟的行业，如银行电信互联网等行业，很多项目是将DW与BI分开2个团队来建设，DW偏向于数据建模、大数据管理和查询优化、ETL实施，而BI在于业务分析，展现模型和架构、需求立意、分析应用。总的来说，DW是以数据驱动，而BI是以业务驱动。

那么DW与BI差异大，不能混在一起么？我觉得要看情况，如果DW的重要任务是解决超大数据量处理和查询，以及多业务、多规格数据整合问题，那么DW可以建立独立的团队，而BI团队抛开上述问题，专攻业务分析应用和展现模型。但如果DW数据量不是特别大（当前技术的10TB以下级别，BI应用也还没达到足够深度），DWBI应该一起建设为好。

原因有几点：
1. 在新兴行业，BI应用效果是客户最为关心的，DW建设很少有人问津，那么BI团队需要同时兼顾数据驱动（DW）和业务驱动（BI）并行，且以业务驱动为根本点。从这点来说，对BIDW团队要求很高，否则难以推动。在这些新兴行业，也不可能给你足够环境建DW与BI两个团队，现在老板多精明啊。

2. 兼顾数据和业务两个驱动的关键是数据集市上，EDW是数据驱动的源泉和结果池，而数据集市是业务驱动的手段，并作为DW与BI的桥梁的作用。从这点来说，如果项目足够大，大到DW与BI需要分开建的话，数据集市应该是BI团队主导而非DW，当然开发往往还是DW团队开发。如果一个团队，在新兴行业快速多变的业务需求面前，一个团队才能快速满足用户的需求。

3. 在新兴行业里，只有做DW的人能与用户交流业务需求，了解他们分析什么，你才能快速设计好合适的数据模型，因为新兴行业的业务与500强标杆企业可能有很大不同，DW模型只能部分参考过来。而做BI的人，在充分与用户交流业务的时候需要熟悉DW，因为这样你才能了解到业务数据，了解到业务数据之间的关心，你才能给用户更多提示和建议，要知道新兴行业，很多用户并没有太多分析想法，他们需要逐步深入BI这个思维。

综上所述，在成熟、超大型的项目里，DWBI分开建没有什么问题，当然DWBI之间必须有数据、业务都通的“紫人”。而新兴行业，由于特殊原因，在早、中期，确实需要DWBI由一个团队倾力而做，当然对DWBI团队来说，对综合能力要求会非常高。当进入成熟期，也需要逐步由2个相对独立的团队分别做DW和BI，但并非DW和BI差别有多大，而是要做精，需要更多精力，同时项目早期的人，可以作为协调DWBI之间的协作，否则容易出现排斥效应。

DW/BI 之间的“紫人”是一个很关键的因素.