建制数据仓库不必要花大钱 

    BI经常被企业视为庞然大物，非得花费个上千万的预算才有可能办到，而这些预算中，数据仓库往往又是当中最耗费成本的。

    究竟数据仓库有没有建置的必要？首先我们要从了解数据仓库是什么着手。如果排除数据仓库在建置时采用主题式、整合过的数据这类方法论不谈，数据仓库本质上，说穿了就是可以储存大量数据的数据库，以目前微软的SQL Server 2005都宣称能储存TB等级的数据量，以较低成本建置资料仓库事实上不难达成。

    台湾烟酒公司在建置BI系统时，预算是400万元，当时一些软件大厂认为这样的预算连数据仓库都不够，于是就没参与招标。后来负责导入的叡扬信息，便是使用SQL Server作为台湾烟酒的数据仓库。对台湾烟酒来说，它们实际使用的数据量来实在没有必要建个大仓库，里面却只放置一点点数据，不符合ROI。而选用微软数据库的永准公司，在报表产出效能一样可以达到他们的需求，因此昂贵的资料仓库实在不是建制BI系统的门坎。

    那些高贵的数据仓库究竟贵在哪里呢？以NCR的Teradata或Sybase IWS来说，它们针对BI查询、分析的特性进行优化，和传统关连式数据库的查询效能可能差距数十倍以上，这些在数据量大时将更形明显。

    因此企业在建置数据仓库时，可以对数据量与查询效能进行评估，不必然要花大钱才能建置数据仓库，别让数据仓库的迷思成为通向BI的绊脚石。