国内外有哪些公司提供数据仓库解决方案
数据仓库 概述
引子
• 如今的管理人员都了解，无论他们的核心业务是什么，他们 都从事着“ 信息业务”。他们所作出的决策对其结果有直接 的影响。高效利用信息去管理和影响决策过程的企业将获得 巨大的竞争优势 。 • 面向事务处理的强大信息系统已十分常见，它们使全球各地 的企业拉开了档次,如果企业需要在行业中领先，他们就需要 能够重新发现和应用现有信息的分析型系统 。 …… • 分析系统可以深入分析当前浩如烟海的数据，寻找基于事 实， 有意义而且可行的信息 。
概述
• NCR公司为WalMart建立了第一个数据仓库 • 加拿大的IDC公司调查了多家实现了数据仓库的欧美企业， 结果表明：数据仓库为企业提供了巨大的收益。 • IBM的实验室在数据仓库方面已经进行了10多年的研究， 并将研究成果发展成为商用产品。 • 其他数据库厂商在数据仓库领域也纷纷提出了各自的解决 方案。
数据仓库
• 教学方式
– 以课堂教学为主，以电子教案的内容为主线 – 课外阅读指定的参考文献并利用网上资源，加 深对教学内容的理解 – 上机实习
数据仓库
• 考核方式及要求
– 撰写课程论文一篇
• 课程论文的内容不仅包括数据仓库与数据挖掘的综 述，而且应包括对某一方面深入的分析、独立的见 解或实际应用。 • 课程论文的格式按照正式发表学术论文的要求，篇 幅一般可大于正式发表的论文。
– 上机实习 – 笔试
数据仓库
• 教材及参考书
– 《Building the Data Warehouse》， W. H. Inmon，机械工业出版社（Fourth Edition） – 数据仓库基础 【美】Paulraj Ponniah 电子工 业出版社 – 因特网上有关参考资料和文献 – 学术刊物上有关论文
需要了解的15家顶级云管理服务提供商
需要了解的15家顶级云管理服务提供商云管理服务是云计算市场中的一项重要服务，它帮助企业管理和监控云资源，提高云基础设施的效率和可靠性。
下面是15家顶级云管理服务提供商，它们是市场上领先且享有良好声誉的公司：1. AWS CloudFormation：AWS CloudFormation是亚马逊网络服务（AWS）的一项服务，它使用户可以以模板的形式创建和管理AWS资源。
它提供了灵活的自动化部署和管理解决方案，并与其他AWS服务紧密集成。
2. Azure Management Group：Azure Management Group是微软Azure云平台的一项服务，它提供了统一的资源组织和管理功能。
它允许用户以层次化的方式组织资源，并为资源设置策略和权限。
3. Google Cloud Deployment Manager：Google Cloud Deployment Manager是谷歌云平台的一项服务，它允许用户以模板的方式定义和管理基础架构。
它提供了强大的自动化部署和管理功能，并与谷歌云平台的其他服务紧密集成。
4. VMware vRealize Suite：VMware vRealize Suite是一套基于虚拟化技术的云管理解决方案，它提供了多种功能，包括资源管理、监控和自动化等。
它与VMware的虚拟化产品集成紧密，可以帮助用户以高效和灵活的方式管理云基础设施。
5. IBM Cloud Orchestrator：IBM Cloud Orchestrator是IBM的一项云管理服务，它提供了一套工具和框架，帮助用户实现云基础设施的自动化管理。
它具有灵活的资源编排和自动化功能，可以与IBM的云平台和其他第三方平台集成。
6. Red Hat CloudForms：Red Hat CloudForms是由红帽公司推出的一款云管理平台，它提供了全面的资源管理和自动化功能。
它支持多种虚拟化和云平台，并提供了灵活的编排和自动化工具。
全球十大信息管理咨询研究公司情况
全球十大信息管理咨询研究公司情况信息管理咨询研究公司在当今数字化时代扮演着举足轻重的角色，为企业提供了专业的咨询服务和解决方案，帮助它们更好地管理和利用信息资源，提升竞争力。
在全球范围内，有许多知名的信息管理咨询研究公司，它们在行业内具有广泛的影响力和较高的声誉。
本文将介绍全球十大信息管理咨询研究公司的情况，帮助读者更好地了解这些公司的背景和业务。
1. 埃森哲（Accenture）作为全球最大的信息技术服务公司之一，埃森哲在信息管理咨询领域具有卓越的实力和声誉。
公司致力于为客户提供全方位的信息管理解决方案，涵盖数据分析、数字化转型、云计算等领域，受到广泛认可。
2. 德勤（Deloitte）德勤是全球领先的专业服务机构之一，其信息管理咨询业务涵盖战略咨询、数字化转型、数据管理等方面，为客户打造了全面的信息管理解决方案，赢得了业界好评。
3. PwC普华永道是全球领先的专业服务机构之一，其信息管理咨询业务涵盖数据分析、风险管理、数字化转型等多个领域，为客户提供了专业的信息管理解决方案，深受客户信赖。
4. IBM作为全球知名的科技巨头，IBM在信息管理咨询领域拥有丰富的经验和技术优势，其信息管理解决方案广泛应用于金融、制造、零售等多个行业，受到客户青睐。
5. 咨询公司五国集团（BCG）BCG是全球知名的管理咨询公司之一，其信息管理咨询业务涵盖战略规划、组织设计、数字化转型等多个领域，为客户提供了专业的信息管理解决方案，取得了良好的业绩。
6. 麦肯锡（McKinsey）麦肯锡是全球知名的管理咨询公司之一，其信息管理咨询业务覆盖战略咨询、数字化转型、业务优化等多个领域，为客户提供了高质量的信息管理解决方案，赢得了广泛赞誉。
7. 埃文思哲（EY）埃文思哲是全球领先的专业服务机构之一，其信息管理咨询业务涵盖数据分析、数字化转型、风险管理等多个领域，为客户提供了完善的信息管理解决方案，备受信赖。
8. 布莱恩特赫斯特（Bain & Company）作为全球知名的管理咨询公司之一，布莱恩特赫斯特在信息管理咨询领域具有丰富的经验和专业技能，为客户提供了多样化的信息管理解决方案，取得了卓越成绩。
数据处理中的数据存储和数据管理平台推荐(十)
数据处理中的数据存储和数据管理平台推荐前言在当今数字时代，数据处理已经成为各行业中不可或缺的一部分。
随着数据量的不断增长，如何高效地存储和管理数据成为了一项重要的任务。
本文将介绍几个在数据处理中广受推荐的数据存储和数据管理平台。
一、云存储平台云存储平台是一种将数据存储在云端服务器上的解决方案。
它具有易于扩展、可靠性高以及强大的计算和分析能力的特点。
在云存储平台中，用户可以根据自身需求选择不同的服务提供商。
1. Amazon S3Amazon S3是亚马逊云服务（AWS）中的一个重要组成部分。
它提供了高度可扩展的对象存储服务，可用于存储和检索任意数量和类型的数据。
Amazon S3具有高可靠性和可用性，具备备份和数据保护机制。
此外，Amazon S3还提供了简单易用的RESTful API，使得数据的访问和操作更加方便。
2. Google Cloud StorageGoogle Cloud Storage是谷歌云平台提供的一项存储服务。
它采用了强大的分布式存储架构，能够提供高可扩展性和可靠性。
Google Cloud Storage支持多种数据类型的存储，包括对象、文件和数据库的备份。
此外，它还提供了完善的身份验证和访问控制机制，确保数据的安全性和隐私性。
二、大数据存储平台大数据存储平台专门用于存储和管理大规模数据集。
它具备高速存取、高可扩展性和高容错性的特点，能够处理海量数据的存储和计算需求。
1. Hadoop HDFSHadoop HDFS是Apache Hadoop生态系统中的一个重要组件。
它基于分布式文件系统的思想，将大规模数据集分散存储在多个节点上，实现了高容错性和高可用性。
Hadoop HDFS能够自动处理节点故障和数据恢复，并提供了高速的数据读写和访问性能。
2. Apache CassandraApache Cassandra是一个高度可扩展的分布式数据库系统，专注于处理海量数据。
它采用了分布式无中心化架构，具备高并发性和低延迟的特点。
云计算知名厂商及其产品
云计算知名厂商及其产品随着科技的快速发展，云计算已经成为了许多企业和组织不可或缺的技术。
在这个领域中，有许多知名的厂商提供了各种高质量的云计算产品，以满足不同用户的需求。
本文将介绍一些知名的云计算厂商以及他们的主要产品。
1、亚马逊网络服务（AWS）亚马逊网络服务（AWS）是全球最大的云计算服务提供商之一，其产品线涵盖了基础设施、数据存储、数据处理、人工智能等多个领域。
其中，AWS的EC2（弹性计算云）是一种广泛使用的虚拟私有服务器，为用户提供了高度可扩展的计算能力。
另外，AWS S3（简单存储服务）是一种可靠的云存储服务，可用于存储和保护数据。
2、谷歌云（Google Cloud）谷歌云是谷歌提供的云计算服务，其产品包括基础设施、数据存储、数据处理、人工智能等。
其中，Google Kubernetes Engine是一种开源的容器编排系统，可帮助用户自动化容器镜像的构建和部署。
另外，Google Cloud Dataflow是一种数据管道服务，可用于处理和分析大规模数据。
3、微软Azure微软Azure是微软提供的云计算服务，其产品涵盖了基础设施、数据存储、数据处理、人工智能等多个领域。
其中，Azure Virtual Machines 是一种虚拟机服务，可用于在云中创建和管理虚拟机。
另外，Azure Cosmos DB是一种全球分布的数据库服务，可用于存储和查询大规模数据。
4、阿里云（Alibaba Cloud）阿里云是阿里巴巴集团提供的云计算服务，其产品线包括了基础设施、数据存储、数据处理、人工智能等多个领域。
其中，Alibaba Cloud ECS （弹性计算服务）是一种高度可扩展的计算服务，为用户提供了按需使用计算资源的能力。
另外，Alibaba Cloud OSS（对象存储服务）是一种可靠的云存储服务，可用于存储和保护数据。
5、腾讯云（Tencent Cloud）腾讯云是腾讯提供的云计算服务，其产品线包括了基础设施、数据存储、数据处理等多个领域。
Microstrategy简介
Microstrategy“微策略(Microstrategy)成立于1989年, 现在是全球最大的独立BI公司（NASDAQ：MSTR）”Microsrategy公司自成立以来保持了20年的持续增长，年营收超过5亿美金，主要来自BI软件和服务。
该公司高度重视中国用户的产品体验，在杭州、北京设有两个产品研发中心，技术支持中心也设在杭州, 在华研发员工总数超过300人。
多年来，Microstrategy 一直是GartnerMagicQuadrant评鉴中列为领先的前五大BI工具和服务厂家。
主要在以下各方面获得客户高度的肯定：a) 企业级BI : 适合企业级的BI运用, 基于数据仓库理论的概念而设计，拥有很高的运行效能，能支持大的客户数据量。
美国最大的数据仓库公司也选择MSTR做为其战略伙伴，可见其处理大数据量的能力。
b) 年度最佳移动BI ：支持移动终端如Ipad 和Iphone. 可以让客户灵活的自己设计需要的仪表盘，轻松做好管理驾驶舱的项目，是这个领域的最佳BI厂家。
c) 重视用户的体验：能保证开发人员的效率和生产力, 主要是因为参数化的报表开发范例和面向对象的开发环境。
d) 开放独立的平台: 全部产品自行研发, 有机成长, 持续的从客户体验角度做改善, 兼顾整合性、易用性、灵活性和弹性的特点。
e) 最强的多维分析: 强大的Olap分析能力, 拥有世界最强最快的Olap分析引擎，能与自行开发的Dashboard产品完美整合使用。
f) OEM支持：完整的SDK支持，提供超过4000个API接口，许多ISV或SI 在项目中，以MSTR作为中间件，为应用作最佳的组合和搭配。
g) 良好的产品售后服务和技术支持能力。
BI发展趋势大数据趋势BI所有发展趋势中首要的一个趋势是各种各样的数据在不断地增长。
2012年，更多的组织会利用自身庞大的数据来获益，而不仅仅只收集并储存它们。
这将迫使BI软件商提供那些真正能够处理大数据的解决方案。
达梦数据库公司与产品介绍
2013年4月
大纲
1
公司介绍
2
达梦数据库产品介绍
3
达梦ETL产品介绍
4
典型案例
5
与国内外产品的对比
6
致谢
公司简介
达梦是国内最早从事数据库管理系统研发、生产、销售和服 务的专业公司。
公司连续五个“五年”计划得到了国家发改委、科技部、工 信部、总装备部等中央部委的支持与扶植，是中国电子信息产业 集团（CEC）的下属企业 。公司是国家规划布局内重点软件企业 和双软企业，中国数据库标准委员会组长单位，核高基重大专项 课题牵头承担单位。
Oracle 12
达梦7 研发成果
申请国内发 明专利18项
申请软件著 申请国家重 申请软件产 作权23项 点新产品3项 品登记10项
内核技术
cpu
➢ 虚拟机
• 提高空间利用率，充分利用CPU的2 级缓存
• 采用面向栈的表达式计算模式，减 少虚拟机代码体积、数据的移动
➢ 并行处理
• 多个处理器并行查询，多个线程来 处理查询作业
课题组
企业资质
公司取得各项资质 24 项，各种奖项 16项
涉密集成软件 开发资质
国家规划布局内 国家发改委高技术 中国数据库软件
重点软件企业
产业பைடு நூலகம்示范工程 采购推荐产品
ISO9001:2000证书
CMMI3级证书
武器装备质量体系认 证证书
高新企业证书
产品资质
产品取得资质 8 项，奖项24项，著作权 35 项
、LibSQLora8
工具
➢ 可视化管理工具、迁移工具、监控工具 ➢ ETL 工具
OPEN3000
BI解决方案(IBM)
XXX公司BI系统方案建议书IBM公司软件部二〇二一年八月目录第一章概述随着市场竞争的日趋猛烈，各家公司纷纷把提高决策的科学性、合理性提高到一个新的熟悉高度。
在此背景下，利用信息技术的最新手腕，利用业务数据进行面向决策的分析这一方式纷纷被国内外许多公司所采纳。
通过有目的、有选择地搜集业务数据，并将其转换为对决策有效的信息，用于智能化的分析、预测和模拟等目的，如此的应用被称为商业智能应用。
从国内外各行各业的进展体会看，实施商业智能是提高企业进行高效的业务分析和科学决策的有效手腕。
作为一个具有八十连年历史，以开发信息技术和商业应用而闻名的“蓝色巨人”，IBM 在这一领域进行了连年的研究，进展出完备的商业智能技术，为商业数据自动转化为商业知识提供了现实的方案。
商业智能的本质，是提取搜集到的数据，进行智能化的分析，揭露企业运作和市场情形，帮忙治理层做出正确明智的经营决定。
一样现代化的业务操作，通常都会产生大量的数据，如话单、账单和客户资料等，其中一部份是决策关键数据，但并非是所有的数据都对决策有决定意义。
商业智能包括搜集、清理、治理和分析这些数据，将数据转化为有效的信息，然后及时分发到企业遍地，用于改善业务决策。
企业能够利用它的信息和结论进行加倍灵活的时期性的决策：如采纳什么产品、针对哪类客户、如何选择和有效地推出效劳等等，也能够实现高效的财务分析、销售分析、风险治理、分销和后勤治理等等。
这一切都是为了降低本钱、提高利润率和扩大市场分额。
第二章商业智能综述2.1 商业智能大体结构现今，许多企业熟悉到只有靠充分利用，挖掘其现有数据，才能实现更大的商业效益。
日常的商务应用生成了大量的数据，这些数据假设用于决策支持那么会带来显著的附加值。
假设再加上市场分析报告、独立的市场调查、质量评测结果和顾问评估等外来数据时，上述处置进程产生的效益可进一步增强。
而数据仓库正是汇总这些商用信息后，进而支持数据挖掘、多维数据分析等现今尖端技术和传统的查询及表报功能，这些关于在现今猛烈的商业竞争中维持领先是相当重要的。
国内外主流 BI 厂商对比
国内外主流 BI 厂商对比BI (Business Intelligence , 即商业智能或者商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合, 快速准确的提供报表并提出决策依据, 帮助企业做出明智的业务经营决策。
一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。
(一国外传统 BI●IBM主要产品 DB2、 Cognos 、 SPSS优势覆盖 BI 和数据挖掘领域, 拥有强大的数据库平台。
产品 Cognos 8商业智能是第一个在单一的、已证的体系结构上提供所有 BI 功能的 BI 产品, 支持主流的 UNIX 和 Windows ,在各个平台上的功能没有任何区别。
●Oracle主要产品 BIEE 、 Hyperion优势覆盖 BI ,数据挖掘领域有待加强,同 Oracle 其他产品绑定。
在处理海量数据时稳定性好,性能好。
●Microsoft主要产品 SQL Server优势覆盖 BI ,适合中小型企业,性价比高。
产品 SQL Server 能提供超大型系统所需的数据库服务,具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点。
●MicroStrategy主要产品 MicroStrategy优势覆盖 BI ,移动平台很好。
具有一套全面的商业智能,可为数据仓储、数据分析和生成报表提供了一套可伸缩的数据平台,并让最终用户通过强大、直观的工具来访问和分析商业信息。
●SAP主要产品 Business Objects、 Crystal Reports优势主要是 OLAP 和报表领域,功能模块多。
产品 Business Objects是商务智能行业的领导者,在业内创建了最强大、最全面的合作伙伴社区,拥有多家合作伙伴。
小结 :①上述五家企业中, IBM 、 Oracle 、 MicroStrategy 、 SAP 四家公司都具有部署周期长和价格偏高的劣势。
这其实是传统 BI 的先天不足。
数据仓库技术在供应链管理中的应用案例分析(八)
数据仓库技术在供应链管理中的应用案例分析随着信息技术的迅猛发展，数据在现代企业中扮演着越来越重要的角色。
在供应链管理中，数据的收集、整理和分析对于企业的运营决策至关重要。
数据仓库技术作为一种管理和分析大规模数据的技术手段，被广泛应用于供应链管理领域。
本文将通过案例分析的方式，介绍数据仓库技术在供应链管理中的具体应用和效果。
案例一：联合利华公司的供应链优化联合利华公司是全球领先的消费品公司，其供应链覆盖范围广泛。
为了提高供应链运作效率和减少成本，该公司引入了数据仓库技术进行供应链优化。
通过将各个环节的数据整合到数据仓库中，联合利华公司实现了对供应链的全面监控和分析。
基于数据仓库的分析结果，企业可以及时调整供应链的运作策略，提高物流效率和产品质量。
此外，数据仓库还可以帮助企业识别供应链中存在的问题和瓶颈，进一步优化供应链的整体表现。
案例二：亚马逊的实时库存管理亚马逊作为全球最大的电子商务公司之一，其供应链管理对于业务成功至关重要。
为了更好地管理库存和满足客户需求，亚马逊采用了数据仓库技术来进行实时库存管理。
通过将各个仓库和销售渠道的数据整合到数据仓库中，亚马逊可以实时了解库存量和销售情况。
基于这些数据，亚马逊可以精确地预测产品的需求量，并且及时调整库存策略。
这种实时的库存管理方式不仅可以减少库存积压和损失，还可以提高客户满意度，提升业绩。
案例三：沃尔玛的供应链风险管理沃尔玛作为全球最大的零售商之一，其供应链的稳定性和风险管理至关重要。
为了更好地预测和管理供应链风险，沃尔玛引入了数据仓库技术。
通过将供应商、订单、物流和市场等各个环节的数据整合到数据仓库中，沃尔玛可以实时监控供应链的运作情况，并且及时发现和应对潜在的风险。
基于数据仓库的分析结果，沃尔玛可以优化供应链策略，减少因供应链风险导致的损失。
这种供应链风险管理方式使得沃尔玛能够更加稳定地为客户提供商品，提高竞争力。
通过以上案例分析我们可以看到，数据仓库技术在供应链管理中发挥着重要的作用。
国内外知名企业的IT架构案例分析
国内外知名企业的IT架构案例分析IT架构是现代企业的重要组成部分，它影响着企业的业务流程、系统运作、数据安全等方面。
而国内外知名企业的IT架构案例，更是千姿百态，各具特色。
本文将从多个角度对一些具代表性的IT架构案例进行分析。
一、Amazon的分布式服务架构Amazon的IT架构堪称分布式服务架构的代表之一。
这种架构的优势在于将一个庞大的应用系统分割成许多小模块，并将其分别部署到不同的服务器上。
这种方式能够提高应用的可靠性和可维护性，同时还能够应对高并发的访问量。
Amazon为了实现这种分布式服务架构，采用了很多技术手段。
例如，他们使用了开源的分布式系统Hadoop，以及针对分布式系统的NoSQL数据库DynamoDB。
此外，还使用了AWS（Amazon Web Services）云平台，以便快速部署服务器。
这种分布式服务架构的优点在于，它使得整个系统的扩展性和可靠性都得到了提高，同时也方便了系统的维护和升级。
二、华为的微服务架构华为的IT架构则落在了微服务架构这一范畴。
微服务架构是将一个应用系统切分成若干个细小的功能单元，分别进行开发、测试和部署。
这些功能单元之间通过API进行通信，从而形成了一个完整的应用系统。
华为使用微服务架构的原因是，这种架构可以实现业务功能的高度解耦和灵活性。
如果整个应用系统都使用一个大型的单块架构，那么业务模块之间就会紧密耦合，难以独立拆卸。
而微服务架构则可以使得不同的业务单元具有独立的生命周期，可以独立进行开发、部署、运行和升级。
为了实现微服务架构，华为采用了自主开发的MSOA框架，并将其部署在云平台上。
该框架支持多种开发语言和技术栈，同时通过API网关、服务注册、负载均衡和容器化等技术手段来实现微服务之间的通信和部署。
三、谷歌的响应式架构谷歌的IT架构则是以响应式架构为主。
响应式架构是一种强调应对不同设备、不同场景以及不同输入输出形式的设计方法。
这种架构的优势在于灵活性和适应性较强，可以使得用户得到更好的使用体验。
仓储管理解决方案
仓储管理解决方案北京维深电子仓储管理系统(Warehouse Management System，略作WMS)是一个实时的计算机软件系统，它能够按照运作的业务规则与运算法则，对信息、资源、行为、存货与分销运作进行更完美地管理，使其最大化满足有效产出与精确性的要求。
这里所称的"仓储"包含生产与供应领域中各类类型的储存仓库与配送中心。
传统的仓储管理运作包含：收货、上架、补货、拣货、包装、发货。
在目前的竞争环境下，企业务必不断改进以习惯供应链竞争的需要。
现代仓储管理已经转变成履行中心，它的功能包含：传统的仓储管理、交叉转运/在途合并、增值服务流程、退货、质量保证与动态客户服务。
WMS按照常规与用户自行确定的优先原则，来优化仓库的空间利用与全部仓储作业。
对上，它通过电子数据交换(EDI)等电子媒介，与企业的计算机主机联网，由主机下达收货与定单的原始数据。
对下它通过无线网络、手提终端、条码系统与射频数据通信(RFID)等信息技术与仓库的员工联系。
上下相互作用，传达指令、反馈信息并更新数据库，同时，生成所需的条码标签与单据文件。
系统概述RFID物流仓库系统的目标是在仓库体系中建立一条基于RFID技术的快速通道，实现库房高效管理，收发货高速自动记录。
系统以RFID中间件系统为支撑平台，由收货、入库、拣货、配装、盘点、出库、叉车定位/调度等多个流程包构成。
各功能包即可独立运行也能够平滑连接，形成一个完整的基于RFID自动识别技术的仓库管理系统。
系统的设计便于根据实际的生产运营状况分阶段，分部分，逐步实施。
系统的设计基于RFID技术 ISO标准，支持EPC使用标准，建成后将成为RFID技术在仓库管理领域应用的范本。
系统结构硬件系统硬件系统由RFID标签、固定式/移动读写器、固定式天线、车载电脑终端与应用服务器等构成。
RFID标签：根据不一致的应用需求，使用高频与超高频的产品。
分为托盘标签、仓库定位标签、单品标签等。
系统解决方案服务商排名榜
系统解决方案服务商排名榜尊敬的读者，下面将为您介绍一些具有领先技术、卓越服务和良好口碑的系统解决方案服务商。
1. IBM（国际商业机器公司）IBM 是全球著名的科技公司，提供一系列系统解决方案和服务，涵盖云计算、人工智能、大数据分析、区块链等领域。
IBM 的解决方案被广泛应用于金融、医疗、零售、制造等行业。
该公司以其强大的产品和专业的支持而闻名，帮助客户实现数字化转型并加速创新。
2. 微软（Microsoft）微软是全球领先的科技公司之一，提供一系列系统和软件解决方案，包括操作系统、办公软件、数据库和企业应用软件等。
微软为企业和个人用户提供全方位的技术支持和服务，在实现数字化转型和提升工作效率方面发挥了重要作用。
3. 谷歌（Google）谷歌是全球最大的互联网公司之一，其系统解决方案和服务涵盖了搜索引擎、云计算、人工智能、大数据分析等领域。
谷歌通过其强大的基础设施和领先的技术，为企业和个人用户提供高效、安全的解决方案，助力客户实现增长和创新。
4. 亚马逊（Amazon）亚马逊是全球最大的电子商务和云计算公司之一，其亚马逊云服务（Amazon Web Services，AWS）提供了一系列强大的云计算和数据存储解决方案。
AWS 在全球范围内部署了大量数据中心，其弹性、安全的特性使其成为众多企业选择的首选解决方案。
5. 华为（Huawei）华为是全球领先的信息通信技术解决方案供应商，提供一系列解决方案和服务，涵盖了电信网络、云计算、物联网、人工智能等领域。
华为以其领先的技术、创新的产品和优质的客户服务而受到广泛认可，在全球范围内拥有众多合作伙伴和用户。
6. 苹果（Apple）苹果是全球知名的科技公司，提供一系列创新的硬件和软件解决方案。
苹果的操作系统和应用程序被广泛应用于企业和个人用户，其产品和服务以用户友好和高性能而受到用户的喜爱。
7. 甲骨文（Oracle）甲骨文是全球领先的企业级软件和硬件解决方案供应商，提供一系列企业应用软件、数据库和云服务。
中国idc公司排名
中国IDC公司排名简介IDC（Internet Data Center，互联网数据中心）是指企业或组织所拥有的、具备良好基础设施并能够提供各种服务的物理场所。
IDC公司在中国的发展迅速，为企业和个人提供云计算、托管、网络和安全等关键服务。
本文将介绍中国IDC公司的排名情况。
中国IDC公司排名榜单以下是根据行业权威机构发布的数据，整理出的中国IDC公司排名榜单： 1. 阿里云：作为中国最大的云计算服务提供商之一，阿里云在IDC市场上一直保持领先地位。
它拥有稳定可靠的服务器设备和强大的云计算技术，以及世界级的网络基础设施。
2. 腾讯云：腾讯云也是中国IDC市场的领军者之一。
凭借其巨大的用户基础和丰富的资源，腾讯云在云计算、托管和安全等领域具有显著优势。
3. 华为云：作为全球领先的ICT解决方案提供商，华为云在中国IDC市场上也有着强大的影响力。
它以其高效的云计算和网络技术，成为众多企业的首选。
4. 百度云：百度云在中国IDC市场上的地位也非常重要。
它以其强大的技术实力和世界级的数据中心基础设施，为企业提供高性能、高可靠性的云计算服务。
5. 科大讯飞云：科大讯飞云作为中国领先的人工智能公司，在IDC市场上发展迅速。
其聚焦于为企业提供智能化的云计算解决方案，在业界有着良好的口碑。
IDC行业的发展趋势随着云计算、大数据等技术的快速发展，IDC行业面临着一些新的挑战和机遇。
1.大规模数据中心建设：由于云计算和大数据等应用的增加，对大规模数据中心的需求也在持续增长。
IDC公司需要加大投资，提升数据中心的规模和性能。
2.海量数据存储需求：随着互联网用户数量和数据量的不断增加，人们对数据的存储和处理能力有着更高的要求。
IDC公司需要加强数据存储和管理技术的研究，提供更可靠、高效的存储解决方案。
3.安全性和稳定性要求提升：随着网络攻击和数据泄露事件的频发，用户对IDC公司的安全性和稳定性要求越来越高。
IDC公司需要加强网络安全技术研究，提供更完善的安全保障措施。
企业 数据资产化 成功案例
企业数据资产化成功案例
企业数据资产化成功的案例包括：
1. 京东数科的数据资产化实践：京东数科将数据资产化，通过数据资产平台提供数据服务，支持业务决策和产品创新。
数据资产平台提供数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据服务等功能，使数据在平台上流动起来，成为可复用的资产。
2. 腾讯云的数据资产化实践：腾讯云将数据资产化，通过数据资产管理平台提供数据治理、数据开发、数据安全等服务，帮助企业实现数字化转型。
数据资产管理平台提供数据规范、数据质量、数据安全等功能，使数据成为企业的重要资产。
3. 顺丰科技的数据资产化实践：顺丰科技将数据资产化，通过大数据平台提供数据分析、数据挖掘和数据服务等功能，支持业务决策和创新。
大数据平台提供数据采集、数据处理、数据分析等功能，使数据成为企业的有价值资产。
这些案例表明，企业数据资产化是实现数字化转型的关键之一，它有助于提升企业的业务效率和决策能力。
同时，建设高效的数据平台和管理体系是实现数据资产化的重要保障。
中立数据公司及数据中心简介
中立数据公司及数据中心简介中立数据公司及数据中心简介一、公司背景1-公司概述中立数据公司成立于2023年，是一家专注于数据存储与处理的企业，总部位于北京市。
公司拥有先进的数据中心设施和领先的技术团队，致力于为客户提供高效可靠的数据服务。
2-公司使命中立数据公司的使命是帮助客户有效管理和利用数据，提升数据安全性和数据价值，助力客户在数字化时代取得成功。
二、数据中心设施1-设施概述中立数据公司拥有多个位于全球各地的数据中心，总面积超过100,000平方米。
这些数据中心配备了先进的服务器、网络设备和存储设备，拥有高速网络连接和稳定的电力供应。
2-数据中心功能中立数据公司的数据中心提供多种功能，包括数据存储、数据备份、数据恢复、数据分析和云计算等。
客户可以根据自身需求选择适合的服务，并根据需要进行灵活的配置和扩展。
三、主要服务1-数据存储服务中立数据公司提供安全可靠的数据存储服务，包括云存储、本地存储和混合存储等。
客户可以根据数据量、安全级别和业务需求选择合适的存储方案。
2-数据备份与恢复服务中立数据公司提供全面的数据备份与恢复服务，保护客户的数据安全。
通过定期备份和灾难恢复计划，确保数据不会因为意外事件而丢失。
3-数据分析与挖掘服务中立数据公司拥有经验丰富的数据分析团队，可以根据客户需求提供定制化的数据分析和挖掘服务。
客户可以利用这些服务来深入了解数据背后的价值和洞察。
4-云计算服务中立数据公司提供弹性可扩展的云计算服务，帮助客户快速部署和管理应用程序。
通过云计算，客户可以灵活地调整计算资源，并实现成本优化和效率提升。
四、附件本文档涉及以下附件：1-公司相关资料2-数据中心设施的技术规格3-数据存储和备份方案说明4-数据分析和挖掘案例法律名词及注释：1-数据保护条例：指对个人数据的处理和保护进行规范的法律法规。
2-云计算：一种通过网络提供计算资源和服务的模式，用户通过互联网使用分布在多个数据中心的计算资源。
clickhouse 国内应用案例
clickhouse 国内应用案例ClickHouse是一个开源的分布式列式数据库管理系统，被广泛应用于大数据分析和数据仓库领域。
它具有高性能、高可扩展性和高可靠性的特点，能够处理海量数据的查询和分析。
下面列举了国内一些应用了ClickHouse的案例。
1. 京东：京东作为中国最大的自营电商平台之一，拥有庞大的用户和海量的交易数据。
为了满足数据分析和实时报表的需求，京东采用了ClickHouse作为数据仓库，并通过ClickHouse实现了对交易数据的高效查询和分析。
2. 知乎：知乎是中国知名的问答社区，每天都有大量的用户生成的数据。
为了提供更好的用户体验和个性化推荐，知乎采用了ClickHouse作为数据分析平台，通过ClickHouse进行用户行为分析和内容推荐算法的优化。
3. 携程：携程是中国领先的在线旅游平台，每天都有大量的用户访问和交易数据。
为了实时监控和分析用户行为，携程采用了ClickHouse作为实时数据分析平台，通过ClickHouse实现了对用户行为和交易数据的实时查询和分析。
4. 美团：美团是中国最大的在线外卖平台之一，每天都有海量的订单数据。
为了提高订单查询和分析的效率，美团采用了ClickHouse 作为订单数据的分析数据库，通过ClickHouse实现了对订单数据的高效查询和分析。
5. 滴滴出行：滴滴出行是中国领先的出行平台，每天都有大量的用户和车辆数据。
为了提供实时的数据监控和分析，滴滴出行采用了ClickHouse作为数据分析平台，通过ClickHouse实现了对用户和车辆数据的实时查询和分析。
6. 大众点评：大众点评是中国最大的用户点评平台之一，每天都有大量的用户生成的点评数据。
为了提供更好的用户体验和个性化推荐，大众点评采用了ClickHouse作为数据分析平台，通过ClickHouse进行用户行为分析和内容推荐算法的优化。
7. 网易云音乐：网易云音乐是中国领先的在线音乐平台，拥有庞大的音乐库和用户群体。
全球顶尖大数据公司一览
全球顶尖大数据公司一览2013-07-04 11:06 佚名国脉物联网我要评论(0)字号：T | T“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。
在大数据的帮助下，警察可以通过犯罪数据和社会信息来预测犯罪率，部分科学家通过遗传数据预测疾病的早期迹象。
可以说，现在整个行业都非常看好大数据。
以下是小编为您搜罗的全球顶尖大数据公司。
AD：2013云计算架构师峰会精彩课程曝光“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。
在大数据的帮助下，警察可以通过犯罪数据和社会信息来预测犯罪率，部分科学家通过遗传数据预测疾病的早期迹象。
可以说，现在整个行业都非常看好大数据。
以下是小编为您搜罗的全球顶尖大数据公司。
企业名称：IBM2011年5月，IBM正式推出InfoSphere大数据分析平台。
InfoSphere大数据分析平台包括 BigInsights和Streams，二者互补，Biglnsights基于Hadoop，对大规模的静态数据进行分析，它提供多节点的分布式计算，可以随时增加节点，提升数据处理能力。
Streams 采用内存计算方式分析实时数据。
InfoSphere大数据分析平台还集成了数据仓库、数据库、数据集成、业务流程管理等组件。
企业名称：亚马逊对于云计算和大数据，亚马逊绝对具有先见之明，早在2009年就推出了亚马逊弹性MapReduce(Amazon Elastic MapReduce)，亚马逊对Hadoop的需求和应用可谓了若指掌，无论是中小型企业还是大型组织。
弹性MapReduce是一项能够迅速扩展的Web服务，运行在亚马逊弹性计算云(Amazon EC2)和亚马逊简单存储服务(Amazon S3)上。
这可是货真价实的云：面对数据密集型任务，比如互联网索引、数据挖掘、日志文件分析、机器学习、金融分析、科学模拟和生物信息学研究，用户需要多大容量，立即就能配置到多大容量。
互联网数据中心十大品牌简介
公司简介
总部地点：荷兰阿姆斯特丹
行业地位：欧洲领先的数据中心 提供商
成立时间：1998年
公司性质：上市公司
市值：数十亿美元
服务与产品
数据中心服务
提供安全、可靠、高效的数据中心服务，包括机架、带宽、电力 等资源租赁服务，以及数据中心网络、安全、运维等服务。
云计算服务
与多家云计算提供商合作，提供云计算服务，包括云存储、云网络 、云安全等服务。
地位与影响力
地位
在全球数据中心行业中具 有重要地位，是全球最大 的数据中心提供商之一。
客户
拥有超过1600家客户，包 括大型云服务提供商、电 信运营商、企业和政府机 构等。
影响力
对全球数据中心行业的发 展和趋势具有重要影响， 是行业内的领导者之一。
03
品牌三：Telecity Group
公司简介
各业。
行业评价
02 被公认为数据中心行业的领导者之一，拥有卓越的技
术实力和创新能力。
影响力
03
在云计算和数据中心领域具有广泛的影响力，是众多
企业首选的数据中心服务商之一。
06
品牌六：NTT Com Group
公司简介
• NTT Com Group是日本的一家跨国电信公司，成立于1999 年，总部位于东京。它是日本最大的电信服务提供商之一， 为全球各地的企业和政府客户提供数据中心、云计算、网络 和安全服务。
公司规模
在全球范围内拥有超过 175个数据中心，遍布 北美、欧洲、亚太和拉 丁美洲。
服务与产品
01
02
03
服务
提供托管和互联解决方案 ，帮助客户降低成本、提 高性能并加强安全性。
产品
云计算知名厂商及其产品
云计算知名厂商及其产品.云计算知名厂商及其产品一、亚马逊(Amazon)1.亚马逊弹性计算云（EC2）：提供可扩展的虚拟服务器，适用于各种应用程序的部署和扩展。
2.亚马逊简单存储服务（S3）：提供可靠的对象存储服务，用于存储和检索大量数据。
3.亚马逊云端数据库服务（RDS）：提供关系数据库管理系统（RDBMS）的托管服务，支持多种数据库引擎。
二、微软(Microsoft)1.微软Azure：为企业提供一系列云服务，包括虚拟机、存储、数据库、等，支持混合云和多云部署。
2.微软Office 365：基于云平台的办公软件套件，包括Word、Excel、PowerPoint等常用工具，支持团队协作。
3.微软Azure SQL数据库：基于SQL Server技术的托管关系数据库服务，提供高可用性、可扩展性和安全性。
三、谷歌(Google)1.谷歌云计算引擎(GCE)：提供可扩展的虚拟机实例，支持自定义配置和自动负载均衡，适用于大规模计算任务。
2.谷歌云存储(GCS)：提供可靠的对象存储服务，具有低延迟和高吞吐量，适用于多媒体内容和大数据分析。
3.谷歌Cloud Spanner：全球分布式关系数据库服务，具有ACID事务和水平可扩展性，适用于全球化应用程序。
四、阿里云(Alibaba)1.阿里云ECS：提供弹性计算服务，包括虚拟机实例和容器实例，支持按需扩展和自动伸缩。
2.阿里云OSS：提供安全、稳定的对象存储服务，适用于各种数据类型和访问模式。
3.阿里云RDS：提供稳定可靠的关系数据库管理系统，支持主从复制和自动备份，适用于线上业务。
附件：2.云计算安全指南：介绍云计算安全的基本原理和策略，帮助用户保护数据和系统的安全性。
法律名词及注释：1.服务级别协议(SLA)：是云计算服务提供商与客户之间达成的协议，规定了服务的可用性、性能和支持等方面的要求。
2.隐私政策：是云计算服务提供商的政策，说明了如何处理客户的个人信息和数据，并保护客户的隐私。
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甲骨文公司数据仓库解决方案详叙作者邬凡系别商务学院专业物流管理年级10级学号102067229评定教师张宏伟甲骨文公司数据仓库解决方案详叙一、.数据仓库发展的商业驱动力（一）、企业生存环境的变化在信息时代，伴随着Internet技术的蓬勃发展，全世界范围内的各个企业都在经历一场深刻的变革，各企业都在利用Web无所不达的特性来扩展自己将商品和服务推向市场的能力，但同时由于Internet的存在，客户的期望也是水涨船高。
客户需要即时访问各类信息，并不断比较您和您的竞争对手的情况。
因此，在Internet 时代，谁能在正确的时间以正确的价格交付正确的产品，谁就是赢家。
那么，企业在扩大市场、提高效率和保持客户的原始商业驱动力不变的情况下，如何继续保持竞争的优势，它关系到企业在未来的发展命运。
有远见的公司都会意识到，只有将自己建成能够对客户做出迅速反应的公司才能获得诸多收获，这些收获包括收入、新客户、客户满意度、客户回头率以及公司效益的增加，从而使竞争力大为提升。
在80年代中期及90年代初，许多企业开始重新设计其商业流程，以期降低成本并提高效率和竞争能力。
同时，这些企业也意识到，要达到这些目的，所需要开发的技术耗资巨大、复杂且耗时冗长。
因此，许多公司转而求助于企业资源规划(ERP)应用系统。
这些应用系统帮助它们实现了内部商业流程，如财务、制造、库存管理和人力资源的自动化和优化，从而将企业从战术性的日常商业运作事务中解放了出来。
自此以后，企业关注的焦点逐渐由改进内部运作转移到更多地关注客户上来。
各类人士和商业机构都开始要求得到更多的关注和更及时的服务，许多公司都开始调整自己的商业模式，并将更多的注意力投向外部。
由于需要将更多的注意力集中到客户身上，许多企业都再度开始寻求技术的帮助，即求助于客户关系管理(Customer Relationship Management)软件。
和ERP一样，CRM解决方案着力于提高企业运作的自动化和改进业务处理流程，建立客户关系管理(CRM)系统的目的是赋予企业更完善的与客户交流的能力，即从潜在客户识别、生成有需求的客户，到销售完结、付运订单以及不断进行的服务和支持，提供全过程的自动化处理和更好的协调与合作，以提高客户满意度和客户忠实度，增加市场机会和销售利润，为企业发展服务。
通过不断采用新的技术手段，推出新的业务模式，企业的发展规模在不断的扩大，企业所积累的信息(包括企业内部业务数据和客户相关数据)越来越多，如何充分利用这些信息，为企业的进一步发展服务，已经成为企业急需解决的一个关键问题。
1、企业如何迎接市场变化带来的挑战“Internet的发展正在改变我们人类生活的方方面面”，对于企业经营的挑战主要来自三个方面：如何把握急速扩张的市场机会(Expand Markets)：市场竞争的全球化日趋激烈，传统的商业界限正在逐步消失，新的业务模式层出不穷，如何抓住机会，占领更多的市场份额。
如何提高企业的运营效率(Improve Efficiencies)：降低企业经营的成本，建立新的高效的业务流程，推出更好的业务模式，争取最大的利润。
如何保持更多的客户(Retain Customers)：客户是企业生存的根本保障，如何掌握更多的客户信息，加强同客户的沟通，提供更好的服务，提高客户满意度，是企业保留老客户并争取新客户的迫切要求。
企业如何来面对挑战，适应网络时代发展的需要，我们传统的业务模式和经营理念正面临强大的冲击，我们必须逐步改变我们的管理方式和业务流程，利用信息时代的技术优势，更好理解企业所面对的市场环境，更好的分析优化企业内部的业务流程，更好的协调客户需求与企业发展的平衡关系。
最有效的解决之道，就是建立企业级的数据仓库，有效的存储和分析企业的大量珍贵的数据，从中发现市场变化的趋势、客户的需求、企业的实际经营情况等有用的信息，为企业的科学化管理决策服务，为企业的深层次发展服务。
（1）、开拓市场，理解市场市场是企业发展的根本，如何进一步开拓市场，扩大企业的市场份额，提高企业的市场竞争力，最重要的是对企业客户的把握，任何企业所提供的产品和服务，都希望被最多的人所接受，得到更多的客户认可，产品和服务的价值才能真正体现出来，如何保证企业的产品和服务就是客户所急需的，需要企业对市场和客户的需求有一个很好的理解。
理解市场和客户需要的前提，是企业必须拥有足够的市场和客户信息，同时具有很好的辅助分析工具，帮助企业快速、准确的了解市场动态，理解客户需求，实现一对一的市场模式一对一的市场模式的实现需基于以下四个步骤：①客户定位：通过客户群体分析和企业所提供的产品、服务的主要功能，来定位企业所要面向的主要客户群。
②识别出真正有价值的客户：对选定客户群体进行更详细的分析，找出最有价值或最有潜在购买能力的客户，重点分析他们的需求情况，根据最有价值的客户的实际需要，定义企业所提供的产品和服务的功能范畴。
③与客户的交互式接触：通过面对面、电话、网络等多种渠道与客户接触，发布产品信息，并从客户的反馈情况中更多的了解客户需要，更好的定义产品功能，提供给客户更好的服务。
④提供定制化的产品和服务：在充分了解市场及客户需求后，根据客户的需要，提供大量的符合客户实际需要的产品和服务。
（2）、提高企业运作绩效，理解业务在市场竞争不断加剧的情况下，企业要以最好的价格提供最好的产品和服务，就必须在企业内部管理、优化业务处理流程、降低成本、提高效率上下工夫，企业需要对自身的实际运作情况有准确的了解。
需要对企业内部的大量业务数据进行汇总和分析，从中发现潜在的问题，实现更好的内部管理机制和更好的成本控制策略，提高企业运作效率。
为更好的理解业务，企业需要强有力的辅助分析和决策支持工具，帮助企业领导决策层及时、准确的掌握企业信息，做出科学化的决策。
（3）、平衡市场发展目标和企业运作企业在深刻理解市场和业务情况后，需要对市场发展目标和企业内部运作的关系，做出有效的协调与平衡，在发现市场并做出准确定位后，需要企业内部各个部门通力协作，保证在市场允许的时间内，提供高质量的产品和服务，如何协调市场需求与企业生产能力的矛盾，企业需要很好的商业智能工具，帮助企业领导层准确的预测和协调市场与企业的发展矛盾，充分利用企业的生产能力，争取最大的市场份额，保证企业的持续发展。
（4）、基于数据仓库的有效的商务解决方案的要求为满足企业发展的需要，为实现对关键事务的决策支持，企业需要借助于新的技术手段，建立企业级的数据仓库，如何实现基于数据仓库的有效的商务解决方案，数据仓库必须满足如下要求：①全面的：必须满足您的商务需求，提供全套产品，提供服务与支持，以及拥有能提供补充产品的合作伙伴。
所有这些，才能确保你的数据仓库能满足你现在及将来的特殊要求。
一个全面的解决方案是在技术基础上的延伸，包括分析应用，从而使业务经理能提高企业运作效率，扩大市场以及平衡两者间的关系。
②完整的：必须适合现存的环境，它必须提供一个符合工业标准的完整的技术框架，以保证你系统的各个部分能协调一致地工作。
③不受限制的：必须能适应变化，必须能迅速、简单地处理更多的数据及服务更多的用户，以满足不断增长的需求。
④最优的：必须在企业受益、技术及低风险方面经过验证，必须在市场上保持领先地位，具有明显的竞争优势和拥有大量的合作伙伴产品。
（5）、 Oracle数据仓库：被证明是有实力的商务解决方案Oracle提供给客户当今最先进的数据仓库产品、服务及合作伙伴关系，满足以上这些严格要求。
在经过验证的技术基础之上建立的Oracle数据仓库，包含企业所需要的一切：产品、服务及合作伙伴关系，帮助企业迅速的实施数据仓库，简化管理，提供整个机构范围内对信息的访问和应用，提供商务智能从而使您的投资获得丰厚的回报。
二、Oracle数据仓库的体系结构Oracle公司作为世界上最大的数据库厂家，凭借其在技术、资源和经验上的优势，一直致力于为企业提供最能满足企业竞争需要的数据仓库解决方案。
Oracle的数据仓库解决方案包含了业界领先的数据库平台、开发工具和应用系统。
Oracle数据仓库突破了现有数据仓库产品的局限，能够帮助企业以任何方式访问存放在任何地点的信息，在企业中的任何层次上，满足信息检索和商业决策的需求。
（一）、Oracle数据仓库解决方案由下面几个部分组成：1、技术基础- Oracle Warehouse Builder--数据仓库构建工具- Oracle8i--数据库- 商业智能工具集2、市场发展分析应用- Oracle CRM—客户关系管理系统- Oracle Sales Analyzer—销售分析系统3、企业运作分析应用- Oracle Activity Based Management: --活动成本管理- Oracle Financial Analyzer—财务分析器4、商业智能应用- Oracle Business Information System—企业商业智能应用系统5、专家服务- Oracle Consulting—数据仓库实施顾问咨询服务6、以客户为中心的合作伙伴关系- 数据仓库技术推动计划- 系统集成商推动计划- 数据仓库平台市场推动计划根据IDC的报告，大约80%已投资于数据仓库的公司都已获得了巨大的成功。
这是因为数据仓库提供了与OLTP系统截然不同的集中式存储系统，前者包含了从公司拥有的许多数据库中提取出来的业务数据。
这些数据生动地反映了企业承包的现实，被予以分析，以及作为战略性的竞争武器。
快速，准确地分析商业问题，将会影响公司的长期生存。
与其它系统不同，数据仓库中的数据结构是为快速检索和分析而进行优化的。
数据是历史性的，并且以固定间隔进行更新。
在定义，建立和使用数据仓库的过程中存在以下三步曲：①、对最终用户的商业需求建立模型数据仓库的设计者必需从各种最终用户中了解信息需求，然后将这些信息需求转变为数据模型。
设计者必须以严密，精确的方法确保模型的完整性。
②、为元数据建立模型在为最终用户需求建立模型的同时，数据仓库设计者还必须为元数据(关于数据的数据)建立模型。
该信息确定了进入数据仓库的数据范围，以及与数据有关的规定。
由于数据仓库是面向主题的，元数据的建摸可能夸越数个功能性商业区域。
元数据分两类：加载和用户。
加载视图：描述了所有数据源，以及与提取，刷新和向数据仓库传送数据有关的所有规定。
最终用户视图：在这里，模型与数据的商业用途相匹配。
最终用户将其作为布局图，依此访问和搜寻信息。
③、评估，决定，实施抽象，转换和访问工具一旦设计者为最终用户的需求和系统中的相关元数据建立了模型，接下来需要为实现数据仓库选择实施工具。
最后应该选择满足用户需求的工具，用户将使用这些工具直接或建立应用系统来访问数据仓库中存储的信息。