企业搭建数据仓库过程中重点是解决：看什么（分析哪些指标主题，匹配对应的数据展示统计）、怎么看（分析数据源，如何构建分析主题，需要哪些数据）、何时看（数据交互的关联，交互的频度问题）；而在数据仓库落地的过程中难点则是：源统一（核心基础数据异构系统中标准、参数统一）、落标准（建设的同时落地符合企业需求、特色的标准，实现数据的标准化、流程化管理）、构分析（梳理数据之间的关联关系，构建数据分析效果展现）。

解决重点问题

    看什么：通常以有经验的团队结合标准化的解决方案共同助力解决看什么的问题，指标围绕领导决策，企业运营所关注的指标，通常为人、财、物、产、供、销几个维度，以终为始的角度分析，通过目标倒逼构建指标的数据信息。

    怎么看：结合行业特色，企业所应用的目前细化系统，结合平台产品落地分析构建指标数据的分析主题间的关联信息，梳理明确当前分析主题需要由哪些指标构建，指标由哪些系统下的哪些属性组成。

    何时看：以企业服务总线平台产品落地解决异构系统间的数据交互、共享，无论数据是实时、定时、全量、增量、同步、异步的方式进行对接均可通过平台落地，使用平台协调、平衡满足异构系统间的协议转换、报文交换、服务编排，解决数仓建设过程中何时看的问题。

攻克难点问题

    源统一：以主数据平台落地标准化管理企业内部基础数据统一管理，实现内部基础数据的标准化、统一化、流程化、全面化管理，以主数据平台及服务总线结合实现数据的同步与分发，保证异构系统间的数据统一，消除数据冗余、重复等情况，从根本上保证数据同源及共享。

    落标准：适配行业、企业特色，结合平台落地企业数据管理标准，包含数据的对接标准、对接方式、管理规范、权限规范等管理标准，同时建立数据管理综合办公室，以全局的角度协调数据业务部门间的配合，建立标准的同时实现标准全面落地。

    构分析：梳理需要分析指标下的构建指标数据间关联，以数据分析平台构建不同主题、模型、页面的分析内容，配置数据指标间的交互、穿透、联动信息，构建企业内部分析的主题、指标，落地企业的管控需求，将企业内部数据价值最大化。

结合主数据平台标准化数据管理，以企业服务总线解决企业内部数据孤岛，以数据分析平台构建企业内部决策分析，以统一化数据管理，解决异构系统的深度集成，结合平台落地企业数据决策，将企业内部数据价值最大化，实现内部运营管控，实时掌握企业指标，以企业信息化落地企业业务战略目标，助力企业业务创新、发展。