数据仓库设计的第一步是主题的确定，从现在的情况看，主题的范围太大实现不了，太小没有意义，应该选择相对独立而且技术上可行的一些业务。例如客户分析、产品分析、收入分析和市场分析等。因为这些分析与企业当前的业务运行联系最紧密，通过它们，可以了解：

·哪个企业拥有哪些不同类型的客户？

·哪些是给我最大收益的客户？如何提升他们的价值？

·如何掌握新的竞争形势下客户的需求与行为？

·哪些业务最受欢迎，利润最高？

·业务的分布如何？

·快速成长的新的收入来源有哪些？

·应收账款、欠费情况如何？

·与其他同行竞争对手的结算金额占整个收入的比例？

·我的客户是否打算选择其他竞争对手？

·运营成本和收益？

·哪些市场活动是有成效的，收益多少？

在完成第一阶段的实施后，可以开始第二阶段的实施。第二阶段主要是从市场营销、资源管理、网络管理、客户服务等部分入手；第三阶段可继续扩展到财务、绩效等更高层次的、全局性的财务、运营情况分析。这时候，所有的重要信息都已连成一体，CEO可以了解有关成本、利润、市场营销还有客户发展趋势等多方面的企业宏观层面的决策信息，它们为定制战略决策提供了充分的依据。决策的制定再也不是单凭经验和感觉了。从而大大的提高了决策的质量，规避了风险。减少了决策失误造成的巨大损失。这也正是数据仓库高投资回报率的重要体现。

当然，在进行主体规划的时候，必须重点强调的是：技术框架和系统设计必须从整个企业的角度来考虑，即使刚开始实施的时候是面向某个部门的。以电信企业为例，在进行“客户”主题设计的时候，就必须考虑到同一用户还有可能是长途电话、移动电话的用户。因此在设计时如果同时考虑固定电话用户，就不仅要解决不同系统的互联问题，在不同系统中用户数据的集成也将是一个巨大的挑战。

4.领导层的参与和支持