企业在决定购买数据仓库集成设备，在对要实施的产品做好了选型之后，项目 管理阶段就开始了，其目标就是成功地交付能满足特定业务和技术需求的数据仓 库系统。但是，在达成目标的路上还有着大量的挑战。

记住，IT项目通常 有很高的失败率，部署数据仓库设备的公司应该确保制定了比较详细的项目计划 。另外优先级对设备部署中遇到的其它问题也会变得很敏感，所以你可以从中学 到很多。通过灵活计划和识别潜在的障碍阻力，将会避免遇到更多的困难。

审视在实施数据仓库设备项目中可能遇到的问题，为了确保项目成功，技 术和业务挑战都是需要考虑的。

业务挑战。有时部署设备的时候，由于数 据仓库项目的详细技术需求，企业可能会忽视了业务因素。除了识别数据仓库设 备一些仓促的业务问题和需求以外，实施者应查看数据仓库中与数据有关的业务 规则，试图计算项目的投资回报和新架构/扩展架构的总拥有成本。ROI和TCO图有 助于判断项目并评估其总价值。

不幸的是，一些企业不能展示数据仓库在 除了数据清洗及其所提供的优点之外的潜在价值。问题是即便最初的设备部署得 到审批，如果没有对业务有直接的看得见的价值，将来的扩展也很可能不被优先 考虑，例如，成本节约或增加赢利等。

技术挑战。在数据仓库实施期间， 还会遇到一些常见的技术挑战，这些挑战是与项目有关的。数据仓库团队应该了 解正在实施的其他IT项目，以及这些项目如何影响数据源——例如，是否有什么 变更会产生源数据或任何有关的业务规则。这些因素会影响项目时间，还会在正 确的数据质量和完整性保证方面影响部署设备的能力。

识别集成的需求— —包括与组织内现有IT架构有关的数据方面和系统层面。建立内部硬件和软件标 准能减少集成挑战，流程将指导需要的工作。当然，数据库就基本技术而言对项 目团队永远是个挑战——数据仓库设备项目也不例外。

数据准备。实施应 用的时候，初始的数据装载和表连接预示了项目的成功和失败，这是开发数据质 量规则的过程。做数据验证如果确实合理的控制，即使是反复数据清洗也不能解 决质量问题。“垃圾进，垃圾出”这句话用在数据仓库设备项目上很适用：商务 智能和高级分析要求很高的数据质量以便进行有效地知识发现。有些公司将重点 放在确保数据完整性或者开发业务过程支持这种完整性，他们的部署更有可能成 功。

无论潜在的问题是业务问题还是技术问题，评估每个问题是怎么影响 实施过程的，又是怎么影响数据仓库系统环境结果的，这很重要。开发一个详细 的部署计划和检查列表，然后照着这个列表，确保所有需要做的任务都如期完成 ，这能帮助一个组织在数据仓库应用项目中避免问题和错误。此外，应该有足够 的持续性计划使数据仓库团队处理任何项目计划和实际部署之间的差异。

应用供应商极力宣扬将数据仓库软件和硬件绑定比传统的数据仓库更容易部署。 数据仓库项目跟任何IT项目一样，还是要注意一些问题和障碍——但是如果做好 了详细计划，并且多加小心就可以很好地开展项目而避免许多难题。