数据仓库建设与企业知识管理实践

数据仓库建设与企业知识管理实践
随着信息化的快速发展，企业在日常经营和管理中收集了大量的数据。

这些数
据如果能够被有效管理和利用，将对企业的发展和创新起到至关重要的作用。

因此，数据仓库建设和企业知识管理成为了越来越多企业重视的问题。

一、数据仓库建设
数据仓库是指将分散并存储于不同系统中的企业数据集中收集、整理、加工和
统一管理，并通过决策支持系统提供分析和决策服务的一种数据系统。

其建设可以分为以下几步：
1.需求分析
需求分析是数据仓库建设的第一步，也是最重要的一步。

必须先明确企业的经
营需求和数据需求，确定数据仓库开发的目的、范围和功能，以确保数据仓库建设真正满足企业需求。

2. 数据收集和清洗
数据收集是数据仓库建设的关键环节。

相比于传统系统中的数据，数据仓库中
的数据量大、来源多样，因此需要进行数据清洗。

清洗的目的是为了保证数据的准确性和完整性，也是数据建模和设计的依据。

3. 数据建模
数据建模是对收集与清洗后的数据进行处理和设计，将数据组织成逻辑上的实
体和关系，以便程序将其存储在数据仓库中。

4. 数据抽取、变换和加载
数据抽取、变换和加载（ETL）是指从数据源中提取数据，并转换成合适的格式，之后加载到数据仓库中。

ETL过程的目的是为了将数据标准化，并保证数据
仓库的数据同步和一致性。

5. 数据仓库的应用
一般来说，数据仓库包括业务分析、决策支持和运营管理等应用系统。

数据仓
库中的数据可供各级决策者查询、分析和决策支持，从而为企业提供有效的决策依据。

同时，数据仓库还可帮助企业进行业务流程优化、产品创新和企业竞争性分析。

二、企业知识管理实践
随着企业不断扩张和发展，各种知识、经验和技能被越来越多地集中到企业中来。

然而，如果这些知识不能够得到有效地管理和利用，就会形成各种障碍，如企业行程决策的不准确、人员流失和生产效率的低下等。

为此，企业知识管理的实践也日益受到关注。

企业知识管理实践可分为以下几个方面：
1. 知识的搜集与归档
知识搜集与归档是企业知识管理的重点。

知识搜集包括从公司知识库、团队经验、内部文档、外部文献等查找收集知识，而归档则是将这些知识进行分类、整理并标准化存储。

2. 知识的传播与共享
通过建立适当的知识管理机制和渠道，使得企业的知识得到及时传播和共享。

这些机制和渠道，可以是企业内部的专题论坛、文档管理、博客管理等，也可以是企业和外部专业机构的沟通、交流和学习。

3. 知识的使用与创新
知识使用与创新是企业知识管理的最终目的，也是保证企业持续发展和竞争的基础。

通过对知识的深刻理解和把握，企业可进行各种创新活动，如新产品开发、技术创新和市场创新等。

三、数据仓库建设与企业知识管理的结合
相比于传统的架构，从企业知识管理的角度来看，数据仓库承担了更为重要的责任。

因为数据仓库中的数据不仅代表企业的历史记录，也代表企业的现状和未来发展趋势。

通过数据仓库建设，企业可获得更为准确和全面的信息，从不同角度分析和决策共同影响业务效果。

同时，通过知识管理的实践，企业可更好地对数据仓库中的数据进行完全和有益地利用，发掘和分享更多的知识价值。

随着数字化时代的到来，企业对数据管理和知识管理的需求将越来越迫切。

通过数据仓库建设和企业知识管理实践的结合，企业不仅可以获得更多的竞争优势，也能更好地应对今后不断变化的市场环境。