对于大多数商业银行来说，数据仓库的建设不是一蹴而就的，一般是分阶段、分期实施的，然后逐步建设数据仓库的模型，最后对应用形成支持。在数据仓库的建设过程中，需要业务部门主导及深入参与，深入发掘和分析业务管理方面的需求，并且建立相应的数据管控体系。同时需要团队培养和知识积累等工作。

如图9-46所示，首先启动数据仓库的建设，由业务部门主导及深入参与，然后将数据仓库的建设和数据管控的工作结合起来，最后分期、分阶段地进行建设，同时注重团队培养。

图9-46 商业银行数据仓库建设启示

1）根据银行业务运营、客户关系管理、资产负债管理和决策分析等需求，在合适的阶段启动数据仓库项目的建设。

很多商业银行为了满足多方面的需求，例如风险管理、绩效管理或者监管合规等多方面的要求，在核心业务系统数据集中和建立统一数据源之后，启动企业级数据仓库的建设。

在业务数据量相对较小的时候启动数据仓库项目的建设，可以降低数据仓库系统建设的难度和风险，能够尽快体现出数据仓库的价值。

2）数据仓库的建设需要业务部门主导及深入参与。(www.daowen.com)

对于商业银行来说，数据仓库的工作需要业务部门人员的广泛参与，并且由业务部门牵头发起数据仓库的建设，深入挖掘和分析业务管理方面的需求，从而指导数据仓库模型的设计等核心工作。

数据的集中过程也需要业务部门的参与，包括完成数据的清洗和整合工作，在此基础上，深入挖掘信息，有效发挥数据仓库的价值。

3）将数据仓库建设与数据管控工作结合起来。

对于商业银行来说，数据标准为数据仓库提供统一的定义，它是数据仓库的重要基础，如果先进行数据仓库的建设，后期再进行数据标准的建设，会对数据仓库的建设带来一定的负面影响。数据仓库的建设需要与数据管控结合起来，这样会有效提升数据仓库的数据质量，从而保障数据的可信度。

4）分阶段进行建设，注重团队培养

商业银行的数据仓库项目一般是分期、分批迭代进行的，不能一蹴而就。而且数据仓库项目复杂度相对较高，需要有丰富专业知识的技术人员和业务人员才能将数据仓库项目建设好，因此，需要商业银行重视对数据仓库方面人才的培养，包括技术开发人员、设计人员和运维人员的培养。