內部稅收服務努力提供優質服務並推出最佳解決方案
幾年前，Workload Selection Research的領導Jeffrey P. Kmonk在通過傳統的在線交易管理系統為客戶提供決策支持數據時，面臨著一個兩難的局面。一天晚上，Kmonk和同事James Corley和Jeff Butler在討論過所有可能的解決方案之後得出結論，認為只有使用數據倉庫才能滿足現在及未來的決策支持需要。IRS與其它的組織一樣，面臨著許多巨大的業務挑戰，其中包括剛剛被接受的且高度可見的業務，為納稅人提供高品質服務，並保證稅務管理的公平性。Kmonk及他的小組所扮演的角色就是為訪問大型企業的數據組提供方便的方法，以利定量分析、計劃及預測，並支持IRS不斷變化的業務戰略。
在討論中，三位同事認識到，建立數據倉庫最大的困難在於如何把龐大的傳統分布式OLTP數據組以有效使用為標准,用一種分析的結構進行轉換。
在那時，IRS只能完成少量的復雜分析、建模及決定有效資源定位的問題。要做的分析需要定期、成批進行，不可打斷正常的交易處理循環。這些障礙導致了延誤和較低的效率，潛在地意味著美國財政部收入減少幾十億美元。
就在那個晚上Kmonk，Corley和Butler寫出了一個最終成為CDW的計劃，它後來成為一個獲獎的計劃，可以把關鍵業務信息提供給IRS的研究人員及決策者。
1TB的數據
明確地敘述要做些什麼很容易。開發出完整的解決方案則難得多。
IRS所遇到的技術問題令人生畏。首先有超過1TB的復雜格式數據，而且這些格式每年都在變。問題更嚴重的在於缺少帶有決策支持功能的計算基礎設施。IRS的計算結構只能支持初級的在線交易處理操作：增加，更新或修改納稅人賬戶，而不能進行在線分析處理操作，特別是查詢和分析業務信息。
除了技術上的挑戰以外，IRS還有多種的業務需要，及從技術盲到技術專家的大規模多樣分布式用戶群，他們都需要易於使用的響應系統。這些要求都需要在較少開支及最少內部技術資源的條件下滿足。
為了滿足這三個主要的需求，Kmonk說，我們需要一套數據抽取系統，可以大批量地處理復雜且不斷變化的數據；還需要一個數據管理解決方案，具備超過TB數據的擴充能力，且能夠為上百個分布式的用戶提供快速靈活的分析；數據倉庫的專家們則希望以較少的投資即可建立系統。
IRS采用Sybase
IRS決定以Sybase產品及Sybase專業服務開發所需的解決方案。
CDW計劃組包括4名具備專業領域經驗的IRS員工及4名Sybase專業服務顧問。Sybase顧問的作用是開發CDW的數據抽取工具及開發CDW的Web站點。 同時選擇了Sybase適應性服務器IQ實現TB級CDW數據倉庫及5個數據集市的必要擴充性、分析能力及靈活性。
分析數據管理功能強大、快速且靈活
CDW應用程序管理3TB的存儲數據，1.2TB原始數據，用戶可以使用多種分析工具查詢數據。
建立一個這樣規模及復雜程序的數據倉庫，其難度可想而知。最基本的技術挑戰就是建立一套可以管理上TB數據的系統，它需要具備足夠的開放性及高性能，能夠適應不同的主流產品，且不需要持續的性能調整。Sybase IQ之所以被選中，主要是看中了它的可擴充性、查詢的高性能、靈活性及較小的維護需求。
Sybase適應性服務器IQ在高性能數據分析方面非常出色，它使用了專利的查詢處理技術，基於列的索引和為性能優化的算法。使用獨特的技術，IQ的查詢性能比傳統的RDBMS高100倍。適應性服務器IQ不需要花很多時間和資源進行調整，完成後的數據庫也比輸入的原始數據量小。
IRS曾經考慮過使用傳統的關系型數據庫系統，但出於性能與數據膨脹的因素，最終這個計劃被取消了。使用傳統的關系型數據系統將使維護工作量增加，數據倉庫將超過5TB，因此附加的開支也會明顯增加。
除了擴充性和性能上的考慮，業務智能（BI）工具的靈活性對於計劃的成功也很重要。適應性服務器IQ與所有主流的第三方BI工具都可以很好配合，可以處理來自任何以開放接口編寫的應用程序的查詢。這種可以使用多種主流工具的用戶來說都意味著真正的靈活性。它把對於用戶的再培訓降到最低，有助於獲得用戶的認可。
強大的挑戰和最佳體驗解決方案
建立一個數據倉庫的重要方面是把傳統的交易數據轉換到分析環境中。對於IRS這個過程同樣不簡單。稅務法令在多年中已經有了不少變化，IRS每年的數據組結構都不一樣。數據量也是小組以前從未遇到過的。為了把這些大型多樣數據庫集成到一起而開發一套系統是一個巨大的挑戰。
