数据仓库在现代企业中的应用
现代商业管理中的“数据仓库”运用
数据仓库可以协助企业达成阻挠竞争者 的目标。当企业的资料来 连锁制 、特许 制等 。业态 ，是指由零售商品、环境 ，服务等要素 源．同时包含本身与竞争者的客户时 ，才能够掌握客户与 自己及 组合 的经营形态 ，如超市 、百货店．便利店等 。业制与业态搭配 竞争者产品的关系 ．这不但可 以降低竞争者 的销售效果 ，甚至可 起来就构成零售经营方式 。不 同的业制或相同业制搭配 不同的业 以转变竞争者 的客户。 （） ２企业战略策划 ： 使用数据仓库技术能够更加了解自己与竞 态 ，产 生不同的经营方式 。 业 制体 现零 售经营 中的产权 关系 。如 连锁 制体 现 多个 零售
业 销售与客户、以及经营状况 。 在清醒地 了解本身状况 与竞争态势 等 。由于产 权关 系的重要 性 ， 制的 问题 是零 售经营方式 的核
后 ，更能策划未来的发展战略
心 问题 。
２ 在接触 客户 的特性方面 ，数据仓库可能达 成下列 目标
业态是零售经营方式的外部形态 ．是零售商用以组合经营要素
新方 案。６ 更容 易量化 营销 结果 。 ７ 改善产 品 管理 、销售通 体现零售经营方式的市场功能 。业态 的问题是经营方式 的功能设 《） 《）
路 、营销传 播活动 ．提 供更好 的 联结 。 ８ 数 据仓 库能在 任何 计 问 题 。 《）
时点 下 ，提 供 客户相 关 的信 息 ．因此 能够 改善 客户 服务 的质
维普资讯
经 营 管 理
王 代 商业 管理 【 的 ¨ 据仓 库＂运 用 见 ｌ 】 数
一苏 啸 ［ 摘 陈永秀 江西萍 乡高等专科学校 要】准确、及时地进行 经营决策是现 代商业适应市场竞争的需要 。本文提 出了数据 仓库技 术进行现代 商业管理 的功效，介 绍 了现代 商业 中各种业制和业态 的特点 ，及在不同业制和 业态商业企业管理 中数据 仓库技术 的运 用。
数据仓库在现代企业中的应用
析处理 ）ＭＯＬ Ｐ 多维在线分析处理 ） ＨＯＬ Ｐ 混合型线上 、 Ａ（ 和 Ａ（ 分析 处理 ） ＲＯＬ 。 ＡＰ基本数据和聚合数据均存放在 Ｒ ＭＳ ＤＢ 之 中； ＭＯＬ Ｐ基 本 数据 和 聚 合数 据 均 存 放 于 多维 数 据 库 中 ； Ａ ＨＯＬ Ｐ基本数据存放 于 ＲＤＢ 之 中， Ａ ＭＳ 聚合数据存放于多维数
ＯＬ Ｐ服 务器 Ａ
的 作 用 ，给 出 了在 企 业 中建 立 数 据 仓 库 的 方 法 和 实施 步 骤 ， 同
时介 绍 了 市场 上 一 些 成 熟 的数 据 仓 库 解 决 方 案 。
前端工具
【 关键词 】 数 据库 数据仓库 联机分析 企业数据仓库 的建设 ， 是以现有企业业 务系统和 大量业务 数据 的积累为基础 的。数据仓库 不是静态的概念 ， 只有把 信息
一
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数据集市
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图 １ 数 据 仓 库 系 统 体 系 结 构
１ 什 么是 数据仓库 。数据仓库 的概念 由美国著名工程学家 、
段 ，利 用 当前 的 数 据 库技 术 并 不 能 充 分 发 挥 这 些数 据 的 作 用 本 文 介 绍 了数 据 仓 库技 术 ． 析 了数 据 仓 库 技 术 对 于现 代 企 业 分
数据仓库技术在交通运输中的应用案例分析(二)
数据仓库技术在交通运输中的应用案例分析随着科技的快速发展和信息时代的到来，数据已经成为了现代社会中一项重要的资源。
在各行各业中，人们开始意识到数据的重要性，并开始积极采集和分析数据，以便更好地了解业务状况、优化运营和做出决策。
其中，数据仓库技术在交通运输行业中的应用成为了一个热门话题。
一、数据仓库技术概述数据仓库技术是指将各种不同的数据源集成到一个统一的平台上，并对这些数据进行提炼、清洗和整合，以便进行数据分析和决策支持的一种技术。
通过数据仓库技术，企业可以更好地管理和分析大量、复杂的数据，从而为业务决策提供支持。
二、交通运输中的数据仓库应用1. 航空公司航空公司是一个典型的需要海量数据管理和分析的行业。
通过搭建数据仓库，航空公司可以将各个环节的数据集中起来，例如机场运营数据、航班动态数据、销售数据等。
这样一来，航空公司可以更好地进行业务分析，例如分析航班延误率、客流量等信息，以便优化运营和决策航班调度。
2. 公交公司公交公司也是一个非常适用数据仓库技术的行业。
通过搭建数据仓库，公交公司可以将各路线的票务数据、车辆信息数据、乘客调查数据等进行整合和分析。
这样一来，公交公司可以更好地了解各个路线的客流情况、交通拥堵情况等，以便合理优化调度方案，提高公交运营效率。
3. 物流公司物流公司需要处理大量的运输数据，包括货物运输轨迹、物流链路的信息等。
通过建立数据仓库，物流公司可以将这些各个环节产生的数据统一管理，并进行数据分析，以便优化运输路径、提高物流效率。
例如，物流公司可以通过数据仓库技术来分析货物的运输时间、运输成本等信息，以便选择最优化的运输路径，提高服务水平。
4. 出租车公司出租车公司需要处理大量的计费数据、车辆定位数据等。
通过建立数据仓库，出租车公司可以将这些数据进行整合和分析，例如分析客流量、热门上车点等信息，以便调配出租车资源、提高服务质量。
同时，数据仓库还可以帮助出租车公司分析司机的工作表现和收入情况，优化工作安排和薪酬体系。
数据仓库技术的常见应用场景分析(六)
数据仓库技术是一种用于存储、管理和分析大量数据的解决方案，可以帮助企业提高数据处理和决策能力。
它的应用场景广泛，包括企业智能分析、客户关系管理、市场调研等等。
本文将从几个常见的应用场景入手，分析数据仓库技术在其中的具体应用。
一、企业智能分析企业在日常运营过程中产生大量的数据，包括销售数据、财务数据、日志数据等等。
通过建立数据仓库，可以将这些分散的数据统一存储起来，并进行多维度分析。
比如，企业可以通过数据仓库来了解销售情况，包括不同产品的销售情况、销售额的变化趋势、销售渠道的效果等等。
同时，数据仓库还可以对企业的财务状况进行分析，包括成本支出、利润变化等。
通过对数据仓库中的数据进行深入分析，企业可以及时发现问题，制定相应的调整策略，提升企业的竞争力。
二、客户关系管理客户关系管理是企业一项重要的工作，通过建立数据仓库，可以更好地进行客户管理。
数据仓库可以集成来自不同渠道的客户数据，包括购买记录、交流记录、投诉记录等等。
通过对这些数据的分析，企业可以深入了解客户的需求和偏好，为客户提供更加个性化的服务。
比如，通过数据仓库可以实现客户画像分析，根据客户的特征和购买行为进行分类，以便更好地制定营销策略。
同时，数据仓库还可以帮助企业进行客户满意度调查，及时发现客户的不满意和需求，提升客户满意度。
三、市场调研市场调研是企业制定营销策略和决策的重要依据，数据仓库可以为市场调研提供有力支持。
通过数据仓库可以集成企业内部和外部的各种数据，包括供应链数据、竞争对手数据、消费者行为数据等等。
通过对这些数据的分析，可以对市场进行更加全面和准确的了解。
比如，通过数据仓库可以对市场进行细分和定位，找出目标市场和目标客户。
同时，数据仓库还可以进行市场预测和趋势分析，帮助企业预测市场变化，并做出相应的调整。
四、供应链管理供应链管理是现代企业不可或缺的一项工作，数据仓库可以为供应链管理提供强大的支持。
通过数据仓库，企业可以对供应链中的各个环节进行监控和分析。
数据仓库与数据挖掘的应用案例分析
数据仓库与数据挖掘的应用案例分析随着信息化时代的到来，数据已经成为企业管理和决策的重要资源。
数据的采集、存储、管理和分析对于企业的发展至关重要，因此数据仓库和数据挖掘成为了企业管理中不可或缺的一部分。
本篇文章将从实际应用的角度，分析数据仓库和数据挖掘在企业管理中的应用案例，并对相应的应用过程进行深入剖析。
一、企业数据仓库的建设随着企业规模的扩大，企业的数据量也越来越大，如何高效地管理企业的数据，使企业管理者更好地利用数据进行决策已成为现代企业面临的重要问题。
在这个背景下，企业数据仓库应运而生。
企业数据仓库是一个按照主题组织的、集成的、非易失性的、随时间变化而更新的数据集合，用于支持企业管理决策。
建设企业数据仓库，首先需要确定数据仓库的目标、内容、结构和技术等方面的问题。
下面，以某电商企业的数据仓库建设为例，进行具体分析。
1. 确定数据仓库的目标该电商企业定位在提供高品质的商品和服务上，因此数据仓库的主要目标是为企业领导层提供决策支持服务，使企业能够更好地了解市场变化、用户需求、商品销售情况等，从而制定更加精准的市场营销策略和商品运营方案。
2. 确定数据仓库的内容该企业的数据仓库包括以下内容：（1）用户数据：包括用户的基本信息、购买记录、心理特征等方面的数据。
（2）商品数据：包括商品的基本信息、销售记录、库存等方面的数据。
（3）营销数据：包括销售额、订单量、优惠券使用情况、促销活动效果等方面的数据。
（4）财务数据：包括收入、成本、盈利等方面的数据。
3. 确定数据仓库的结构该企业数据仓库的结构采用星型或雪花型的结构，以主题为中心，将不同的数据源集成在一起，数据仓库中的不同表之间通过主键和外键进行关联。
4. 确定数据仓库的技术方案该企业采用的数据仓库技术方案包括ETL工具、数据清洗工具、数据集成工具、数据质量管理工具等。
在数据仓库的建设过程中，需要对数据进行清洗、转换和整合等处理，以保证数据的一致性和准确性。
探索数据库技术在现代企业中的运用
探索数据库技术在现代企业中的运用【摘要】现代企业面临着巨大的数据管理挑战，数据库技术在企业生产运营、决策分析、客户关系管理、安全保障以及发展策略制定中发挥着重要作用。
数据库技术能够帮助企业快速高效地管理海量数据，提升数据处理效率和精准度，为企业决策和运营提供可靠支持。
通过实时分析和挖掘数据，企业可以更好地理解市场和客户需求，优化产品和服务，提升竞争力。
数据库技术还能够保障企业数据的安全性和完整性，防范数据泄露和损坏的风险。
在制定发展策略时，数据库技术可以帮助企业快速获取各种数据，进行科学分析和预测，为企业发展提供数据支持和指导。
数据库技术在现代企业中的应用不可或缺，未来的发展趋势将更加智能化和个性化，数据库技术将继续对企业发展起到重要的帮助作用。
【关键词】关键词：数据库技术、现代企业、数据管理、生产运营、决策分析、客户关系管理、安全保障、发展策略制定、重要性、发展趋势、帮助1. 引言1.1 现代企业的数据管理挑战现代企业面临着日益增长的数据量、多样化的数据类型和快速变化的业务环境，这给数据管理带来了巨大挑战。
随着企业规模的扩大和业务范围的增加，传统的数据管理方法已经无法满足企业对数据的高效管理和分析需求。
数据的泄漏和安全风险也成为企业面临的重要问题。
现代企业需要面对的数据管理挑战包括数据质量不高、数据获取困难、数据处理效率低下、数据安全风险等诸多方面。
2. 正文2.1 数据库技术在企业生产运营中的应用企业生产运营是企业最核心的业务活动之一，数据库技术在这方面的应用显得尤为重要。
现代企业通常会建立起一套完善的生产运营管理系统，其中数据库技术扮演着重要的角色。
数据库技术能够有效地存储和管理大量的生产数据，包括生产计划、订单信息、库存情况等等。
通过数据库系统的高效管理，企业能够及时了解生产情况、预测和分析生产需求，从而做出更加科学合理的生产安排，提高生产效率和产品质量。
数据库技术还能够实现生产数据的实时监控和分析。
智能仓储管理技术应用案例分享
智能仓储管理技术应用案例分享第一章智能仓储管理概述 (2)1.1 智能仓储的定义与发展 (2)1.2 智能仓储管理技术的应用价值 (2)第二章仓储管理系统（WMS）的应用 (3)2.1 系统架构与功能模块 (3)2.2 系统实施与优化 (3)2.3 实施效果分析 (4)第三章自动化立体仓库的应用 (4)3.1 自动化立体仓库的构成与特点 (4)3.1.1 构成 (4)3.1.2 特点 (5)3.2 系统集成与设备选型 (5)3.2.1 系统集成 (5)3.2.2 设备选型 (5)3.3 应用案例解析 (5)第四章无人搬运车（AGV）的应用 (6)4.1 AGV的技术原理与分类 (6)4.2 AGV的调度策略与路径规划 (6)4.3 应用案例分享 (7)第五章仓储物联网技术的应用 (7)5.1 物联网技术在仓储中的应用场景 (7)5.2 关键技术解析 (8)5.3 实施步骤与效果评估 (8)第六章仓储大数据分析的应用 (9)6.1 大数据分析在仓储管理中的作用 (9)6.2 数据采集与处理 (9)6.3 分析结果应用与优化 (10)第七章人工智能在仓储管理中的应用 (10)7.1 人工智能技术概述 (10)7.2 人工智能在仓储管理中的应用案例 (10)7.2.1 智能仓储 (10)7.2.2 人工智能辅助库存管理 (11)7.2.3 人工智能优化仓储布局 (11)7.3 未来发展趋势 (11)第八章仓储安全管理技术的应用 (11)8.1 安全管理技术的种类与特点 (11)8.1.1 种类 (12)8.1.2 特点 (12)8.2 实施策略与方法 (12)8.2.1 实施策略 (12)8.2.2 实施方法 (12)8.3 应用案例分析 (13)第九章仓储节能减排技术的应用 (13)9.1 节能减排技术在仓储中的应用 (13)9.2 实施措施与效果评估 (14)9.3 案例分享 (14)第十章智能仓储管理技术的综合应用 (14)10.1 综合应用案例介绍 (14)10.2 集成创新与优势分析 (15)10.3 未来发展趋势与展望 (15)第一章智能仓储管理概述1.1 智能仓储的定义与发展智能仓储，顾名思义，是指通过应用现代信息技术，对仓库进行智能化管理和运营的一种新型仓储模式。
数据仓库技术的常见应用场景分析(八)
数据仓库技术的常见应用场景分析数据仓库技术作为一种用于存储和分析大规模数据的技术，已经在现代企业的决策和战略规划中发挥着重要的作用。
它通过将来自不同系统的数据整合并进行加工处理，提供了一种便捷的数据分析工具。
本文将分析数据仓库技术在商业、市场营销、金融和医疗等领域的常见应用场景。
一、商业领域在商业领域，数据仓库技术被广泛应用于企业决策和业务分析中。
例如，在销售分析领域，数据仓库可以帮助企业将来自各个销售渠道的数据进行整合，分析销售趋势、产品需求和用户喜好等信息，以便企业进行更准确的市场推广和产品定位。
此外，数据仓库还可以用于分析客户行为，了解客户的购买偏好和消费习惯，以便企业制定精准的客户关系管理战略。
二、市场营销领域在市场营销领域，数据仓库技术可以帮助企业进行市场细分、市场预测和营销策略制定。
通过整合来自市场调研、网络媒体和社交媒体等渠道的数据，数据仓库可以为企业提供详尽的市场分析报告，帮助企业了解市场的发展趋势和竞争对手的动态，从而制定更具竞争力的营销策略。
此外，数据仓库还可以通过分析用户行为和用户偏好，为企业提供个性化的推销方案，提高用户的响应率和满意度。
三、金融领域在金融领域，数据仓库技术被广泛应用于风险管理和金融分析中。
通过整合来自不同金融市场和金融机构的数据，数据仓库可以帮助金融机构进行风险评估和风险管理，及时发现潜在的风险因素，并制定相应的对策。
此外，数据仓库还可以为金融机构提供实时的市场分析报告和投资建议，帮助机构制定科学的投资决策和风险控制策略。
四、医疗领域在医疗领域，数据仓库技术可以帮助医疗机构进行医疗资源管理和疾病诊断。
通过整合来自不同医疗系统的病历数据、医疗影像数据和生命体征数据，数据仓库可以为医疗机构提供全面的患者档案，并进行大规模的数据分析，发现潜在的疾病风险和关联因素。
此外，数据仓库还可以帮助医疗机构进行医疗资源的合理分配，提高医疗服务的效率和质量。
综上所述，数据仓库技术在商业、市场营销、金融和医疗等领域的应用场景非常广泛。
数据仓库和数据分析工具提供商的客户群体和市场定位分析
数据仓库和数据分析工具提供商的客户群体和市场定位分析数据仓库和数据分析工具是现代企业决策制定过程中基础性的应用工具，有着广泛的应用场景和客户群体。
本文将从客户群体和市场定位两个方面进行分析。
一、客户群体分析1. 大型企业客户数据仓库和数据分析工具的主要客户群体是大型企业，这些企业包括财务、电信、航空、零售、医疗等多个行业。
这些企业往往需要运用数据仓库和数据分析工具来帮助其分析海量数据，评估业务流程和策略，以及预测未来的趋势，从而实现业务目标并优化业绩。
这些企业的数据规模庞大，数据量、数据来源以及数据类型多样化，需要有更高效且灵活的数据仓库和数据分析工具来支持其业务运营。
2. 政府部门政府部门需要运用数据仓库和数据分析工具来帮助其管理城市运营、人口普查、自然资源保护、气候变化管理等事务。
数据分析工具可以帮助政府部门快速分析和理解海量数据，并提供可靠的决策支持，从而提高政府部门的效率和准确性。
政府部门的数据规模和数据类型也十分复杂，因此需要有适用性广泛的数据仓库和数据分析工具进行支持。
3. 硅谷科技公司硅谷科技公司主要运用数据仓库和数据分析工具来支持其业务模型和数据分析需求。
这些公司的数据来源多元化，并且需要快速进行数据挖掘、大数据处理和分析，以便迅速发现市场机会，创造高质量的应用程序。
二、市场定位分析1. 数据仓库的市场定位数据仓库市场主要分为两个部分：关系型数据库管理系统(RDBMS)和大数据仓库系统。
RDBMS是用于长时间存储结构化数据的传统数据库，而大数据仓库系统是一个新兴工具，可以帮助数据仓库用户更好地轻松管理和分析大数据集，并提供先进的数据管理和分析功能。
因此，数据仓库的市场定位主要是大型企业、政府部门和硅谷科技公司等。
2. 数据分析工具的市场定位数据分析工具市场涵盖了数据管理、数据分析、可视化和数据挖掘四个方面，主要包括商业智能、数据分析平台、数据可视化工具和预测分析平台等。
商业智能是一种传统的数据分析工具，可以帮助企业通过分析数据以获取商业洞察。
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。
数据库中的数据湖与数据仓库的设计与实现
数据库中的数据湖与数据仓库的设计与实现数据湖和数据仓库是现代企业在管理大规模数据时经常使用的两种架构模式。
它们在存储、处理和分析大量结构化和非结构化数据方面起着关键作用。
本文将介绍数据库中的数据湖和数据仓库的设计与实现，并分析它们在企业中的应用和优势。
一、数据湖的设计与实现1. 数据湖的概念数据湖是一个存储大规模数据的系统，它将多种类型的数据以原始的形式进行存储，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
传统的数据仓库模式往往需要对数据进行预处理和转换，而数据湖则将数据以原始格式存储，提供了更大的数据灵活性和可扩展性。
2. 数据湖的设计原则在设计数据湖时，需考虑以下原则：（1）数据湖应该支持多样化的数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
（2）数据湖需具备高度可扩展性，可以容纳海量数据并支持快速的数据写入和读取。
（3）数据湖的架构应支持数据的元数据管理，以提供数据的可发现性和可管理性。
（4）数据湖需要具备强大的数据安全性和隐私保护措施，以保护敏感数据的存储和处理过程。
3. 数据湖的实现技术实现数据湖可以采用一些现有的开源技术，如：（1）分布式文件系统（如HDFS）：用于存储大规模数据，并提供可靠的数据备份和高可用性。
（2）分布式计算框架（如Spark）：用于对大规模数据进行处理和分析，并实现复杂的数据转换操作。
（3）元数据管理工具（如Apache Hive）：用于管理数据湖中的数据模式和表结构信息。
（4）数据安全和隐私保护工具（如Apache Ranger）：用于实现对敏感数据的访问控制和权限管理。
4. 数据湖的应用场景数据湖适用于下列应用场景：（1）数据探索和发现：通过数据湖，用户可以直接访问和探索各种类型的数据，发现新的关联和洞见。
（2）大数据分析和机器学习：数据湖提供了海量数据的存储和处理能力，支持大数据分析和机器学习算法的运行。
（3）实时数据处理：数据湖可以接收实时数据流，并支持实时数据的处理和实时分析。
浅谈数据中心在现代企业的应用
１ ．数 据源 。兰烟 数 据 中心 建 设 的数 据 源主 要 包含 ＥＰ Ｅ 、物 流 系 Ｒ 、Ｍ Ｓ 统 、制 丝管 控系 统 、卷 包数 采 系统 和 未来 需要 建 设 的ＣＭ Ｌ 和 物流 执 行 Ｒ 、ＰＭ 系统 等 。这 些 系统基 本上 没有 完整 的数 据访 问接 口。 ２ Ｄ 。０Ｓ （ ．ＯＳ Ｄ 操作 数 据存 储 ）是～ 个 集 成和 集 中化 的 细 节级 数 据 存
经 过 多年 的信 息化 建设 ，兰 烟 已经建 设 了企 业 资源管 理 系统 、生 产执 行 系 统等 等信 息 化系 统 ，这 些系 统在 很 大程 度 上提 高 了公 司 的生产 和 管 理 效率 ，也 对 公司 生产 和管 理 各个 环节 的数据 进 行采 集和 储 存 。但 是缺 乏 对 业 务数 据 有效 利用 ，缺乏 对数 据 加工 、 分析 、挖 掘 的系 统 。如 何挖 掘 出藏 在 这些 数 据背 后 的信 息 ，从而 科 学 、全面 、快速 地 分析 、挖 掘 这些 数 据 ，
镄 患
懑
科 学
浅 谈 数 据 中心 在 现 代 企 业业技术学院 甘肃 兰州
萌 １ 徐毅博 ２
甘肃 兰州 ７０５ ） ３００
７ ０ ６ ；２ 甘肃烟草工业有 限责任 公司 信息中心 ３ ００ ．
［ 摘
要】 ｔｏ ｓ 数据 中心建设过程 中的应用 ，并且描述建 立主题数据库 的整个过程 ，最后对数 据中心在本 企业的应用 作一些设想 和展望 。 提 ｔ ｏ在 ｌ Ｏ Ｓ 数据转储 方式 Ｄ 主题数据 库 事实表
储 ，是 “ 向主 题 的、集 成 的 、当前 或 接近 当 前 的、不 断 变化 的 ”数 据 。 面
由 多个主 题 的企 业级 数据 组 成 ，包括 底 层 的、 细粒 度 的 、干净 的 数据 。 它
浅谈数据仓库与数据挖掘
浅谈数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘数据仓库和数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的概念，它们在数据管理和分析方面扮演着关键的角色。
本文将从数据仓库和数据挖掘的定义、特点、应用以及未来发展等方面进行浅谈。
一、数据仓库1. 定义数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统。
它是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持企业决策的分析和报告。
2. 特点（1）面向主题：数据仓库以主题为中心，将企业中各个部门的数据按照主题进行集成和组织，方便用户进行分析和决策。
（2）集成性：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据冗余和不一致性，提供了一致的数据视图。
（3）稳定性：数据仓库中的数据是经过清洗、转换和整理的，保证了数据的准确性和一致性。
（4）随时间变化：数据仓库中的数据是根据时间进行组织和管理的，可以追溯历史数据，支持时间序列分析和趋势预测。
3. 应用数据仓库广泛应用于企业的决策支持系统、业务智能和数据分析等领域。
它可以帮助企业进行销售分析、市场调研、客户关系管理、供应链管理等，提供决策者需要的各种信息和报告。
二、数据挖掘1. 定义数据挖掘是从大量数据中发现有用的模式、规律和知识的过程。
它利用统计学、机器学习、人工智能等技术，通过对数据的分析和挖掘，揭示数据背后的隐藏信息和价值。
2. 特点（1）自动化：数据挖掘是一种自动化的过程，通过计算机算法和模型，对数据进行分析和挖掘，不需要人工干预。
（2）非显性：数据挖掘可以发现隐藏在数据中的非显性模式和规律，帮助人们发现新的知识和见解。
（3）综合性：数据挖掘可以结合多种技术和方法，如聚类、分类、关联规则挖掘等，对数据进行多维度的分析和挖掘。
（4）实时性：数据挖掘可以对实时数据进行分析和挖掘，帮助企业及时发现和应对问题。
3. 应用数据挖掘广泛应用于商业、金融、医疗、社交网络等领域。
它可以帮助企业进行市场分析、风险预测、用户行为分析、推荐系统等，提供决策支持和业务优化的建议。
数据仓库数据集市BI数据分析介绍
数据仓库数据集市BI数据分析介绍数据仓库、数据集市和BI是现代企业管理和决策过程中的重要组成部分。
在信息技术快速发展的今天，企业面临大量的数据和信息处理需求，数据仓库、数据集市和BI能够帮助企业将数据转化为有用的信息，为决策提供支持。
数据仓库是指将企业内部和外部的各种数据进行整合、集成和存储的一个中央数据库。
它将来自于各个业务系统、数据库和数据源的数据进行提取、转换和加载，形成一个统一的、标准化的数据存储。
数据仓库不仅可以提供数据的存储，还可以提供数据的联机分析处理、查询和报表等功能。
通过数据仓库，企业可以将分散的、冗余的数据转化为一个完整的、一致的数据视图，为企业管理和决策提供数据支持。
数据集市是数据仓库的一个子集，是面向特定用户群体的数据仓库。
数据集市按照特定的业务需求和用户需求，将数据仓库的数据进行划分和整理，形成一个更加专业化和精简的数据视图。
数据集市通常包含与特定业务或部门相关的数据，例如销售数据集市、财务数据集市和客户数据集市等。
数据集市可以为特定用户群体提供更加专业化的数据分析和决策支持。
BI（Business Intelligence）是指通过数据分析和挖掘技术，提供给企业管理层和决策者用于决策支持的信息和报告。
BI能够将数据仓库和数据集市中的数据进行分析和挖掘，提取出有用的信息和洞察，为企业管理和决策提供支持。
通过BI，企业可以从数据中发现潜在的商机、市场趋势和业务问题，并及时采取相应的措施。
在数据仓库、数据集市和BI的应用中，数据分析是一个关键的环节。
数据分析主要包括数据清洗、数据挖掘和数据可视化三个步骤。
数据清洗是指对数据进行合理的清洗和处理，包括去除冗余数据、填补缺失数据、处理异常数据等。
数据挖掘是指运用特定的算法和模型，从数据中发现有价值的信息和知识。
数据可视化是将分析结果以图表、报表等形式展现出来，使用户能够直观地理解和利用这些信息。
数据仓库、数据集市和BI的应用对企业的管理和决策具有重要的意义。
阿里云数据仓的用法
阿里云数据仓的用法阿里云数据仓是阿里云提供的一种大数据存储和分析服务，能够帮助企业管理和分析海量数据，从而实现数据驱动决策。
数据仓库是一种专门用来存储和管理大规模数据的系统，通过数据仓库，企业可以将分散在不同系统中的数据集中存储起来，并进行数据分析和挖掘。
阿里云数据仓有以下几个主要的用法：1. 数据存储：阿里云数据仓提供了高可用、高可靠的数据存储服务，能够存储结构化和半结构化数据。
用户可以将企业内部的各类数据导入数据仓库中，实现数据的集中存储和管理。
2. 数据分析：阿里云数据仓支持SQL查询和数据分析，用户可以通过SQL语句对数据仓库中的数据进行查询、过滤和分析。
数据分析可以帮助企业发现数据中的规律和趋势，为企业的决策提供数据支持。
3. 数据挖掘：阿里云数据仓提供了数据挖掘和机器学习功能，用户可以通过数据仓库进行数据挖掘和模型训练。
数据挖掘可以帮助企业发现数据中的隐藏信息和关联规律，为企业提供更深层次的数据分析。
4. 数据可视化：阿里云数据仓支持数据可视化的功能，用户可以通过数据仓库生成各种数据报表和图表，直观地展现数据分析的结果。
数据可视化可以帮助企业快速了解数据分析的结果，为企业的管理和决策提供参考。
5. 数据共享：阿里云数据仓支持数据的共享和数据的访问权限控制，用户可以将数据仓库中的数据分享给其他用户或部门，实现数据的共享和协作。
数据共享可以提高数据的利用率，促进企业内部的数据交流和协作。
总的来说，阿里云数据仓是一种功能强大的数据存储和分析服务，可以帮助企业管理和分析海量数据，提高数据的利用价值，为企业的数据驱动决策提供支持。
通过数据仓库，企业可以更好地理解数据，挖掘数据的潜在价值，实现数据驱动的业务发展和管理提升。
希望企业能够充分利用阿里云数据仓的功能，提高数据的管理和分析水平，为企业的发展和创新带来更多的机会和价值。
数据仓库技术在企业管理中的应用
竺票慧葱
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【 王 王 ] 3 珊， 秋月. 我国数据仓 库的应用 展望. 计算机世界专题综述， 6 . 199
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3 数据仓库的建立
2 数据仓库的概念
从技术 E讲， 数据仓库以数据库技术作为 存储数据和管理资源的基本手段， 将统计分析 一般认为， 数据仓库”是一个用以更 “ 作为分析数据和提取信息的有效方法， 将人工 好地支持企业或组织的决策分析处理 面向 智能作为挖掘知识和实现规律的重要手段。 特定主题的、集成的、不可更新的 随时 在建立数据仓库的过程中， 应该清楚 的认识到， 数据仓库是一个解决问题的、 产品 不断往复的过程， 而不是一个可以买到的 现成商品。不同企业因需求不同会有不 同的数据仓库。在具体实施过程中， 企业 人员往往不懂如何建立数据仓库， 发挥其 决策支持的作用; 而数据仓库的技术人员 又不懂业务， 不知建立哪些决策主题 ， 从数 据源中抽取哪些数据。因此， 需要双方互 相沟通， 共同协商开发数据仓库系统。一 般开发数据仓库系统的流程包括以下几个
1 数据仓库的 产生背景
责任、方式方法、工程跟踪和详细工程调度 等; (2 建立技术环境， ) 选择实现数据仓库的软 硬件资源，包括开发平台、数据库管理系 统、 开发工具和终端访问工具， 并设定服务 水平目 (3 根据决策需求确定主题， 标; ) 选择数 据源， 对数据组织进行逻辑结构设计， 基于 (4 ) 用户需求着重干某个主题， 开发数据的物理存 储结构， 即设计多维数据结构的事实表和维 表。 5 ) 实现从源系统中抽取数据、清理数 ( 据、格式化数据、综合数据、装载数据等 过程的设计和编码; (6 定义和管理元数据， ) 即 表示、定义数据的意义及系统各组成部件之 间的关系; (7 开发用户决策的数据分析工具， ) 建立结构化的决策支持查询; (8 获取所需信 ) 息， 决策人员 利用不同级别和士题的信息存取 工具进行查询， 获取有用信息。 管理数据仓 (9 ) 库环境， 包括质量检测、管理决策支持工具 及应用程序， 确保数据仓库正常运转。
数据仓库与数据挖掘技术在商业智能中的应用研究
数据仓库与数据挖掘技术在商业智能中的应用研究随着现代科技的迅猛发展和信息化程度的不断提高，商业智能作为一种重要的技术手段得到了广泛关注和应用。
而数据仓库和数据挖掘技术则是商业智能的重要支撑。
本文将从数据仓库和数据挖掘技术的基本概念、应用场景以及在商业智能中的具体应用方面展开研究。
数据仓库是指集成、变换和存储大量历史数据的系统，用户可以从数据仓库中查询、分析已有的数据，以帮助企业决策。
数据仓库的建设主要包括数据抽取、数据清洗、数据集成和数据存储等环节。
通过将各种数据源中的数据转换为统一格式，并存储在一个中央位置，数据仓库为企业的决策提供了有力的支持。
而数据挖掘技术则是从数据中自动提取出有价值的信息和模式，作为商业智能应用的一种利器。
数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘、异常检测等方法，可以通过对大量数据的分析挖掘出隐藏在其中的规律和关系。
在商业智能领域，数据仓库和数据挖掘技术的应用非常广泛。
首先，数据仓库可以帮助企业进行业务分析和决策支持。
通过对数据仓库中的历史数据进行分析，企业可以了解市场趋势、产品销售情况以及顾客偏好等信息，更好地进行市场定位、产品策划和销售预测。
例如，一家零售企业可以通过数据仓库分析每个地区不同商品的销售情况，从而优化商品陈列和供应链管理。
其次，数据仓库和数据挖掘技术也可以帮助企业进行风险控制和欺诈检测。
通过对大量的交易数据进行分析，可以识别出异常的交易模式和不正常的行为，及时采取相应的风险控制措施。
例如，在金融行业，可以通过数据仓库和数据挖掘技术发现涉及洗钱、欺诈等违法行为，有助于提高金融机构的风险管理能力。
此外，数据仓库和数据挖掘技术还可以在供应链管理和客户关系管理等方面发挥重要作用。
通过对供应链中的各环节数据进行分析，可以实现库存优化、订单管理以及供应链协同。
而在客户关系管理方面，可以通过对顾客数据的挖掘分析，了解顾客的购买行为和消费偏好，从而提供个性化的营销活动和服务。
数据仓库与数据挖掘在企业管理中的应用
数据仓库与数据挖掘在企业管理中的应用在当今的信息化时代，企业管理面对的信息量越来越大，以至于常规的管理方式已经无法满足企业的需求。
于是数据仓库和数据挖掘这两项技术成为了许多企业探索的方向。
这两项技术的应用，可以让企业对于已有的大数据进行深度挖掘，进一步利用现有资源，提升管理水平，这也成为了企业不得不关注的一个领域。
一、数据仓库的定义和作用数据仓库是企业利用数据挖掘技术所建立的一个面向主题的、集成的、相对稳定的数据集合，用于支持企业决策。
其目的是为了能够协助企业进行宏观分析，明晰未来的趋势发展和判断现在的应对策略是否正确。
数据仓库所包含的数据内容是企业日常运营和业务中的所有数据，包括会计数据、销售数据、顾客信息、市场趋势、工厂产能等。
数据仓库的建立能够提高企业管理的效率，降低企业的风险，为企业发展提供更多的可能性。
与传统数据库相比，数据仓库具有以下几个特点：1. 面向主题数据仓库主要面向企业管理者和决策者，具有清晰的主题和目的。
相比之下，传统的数据库则更多地依赖于操作系统及其接口。
2. 集成性数据仓库包含了企业运营中所有的数据，可以有效地减少数据碎片化，整合不同的数据来源，使数据更加稳定、完整、方便加工分析。
3. 冗余性冗余是数据仓库的一个重要特点。
数据仓库通过冗余来减轻对源数据库的访问压力，同时降低复杂数据处理的复杂度。
4. 历史性数据仓库之所以被称为数据仓库，是因为它集成了历史数据。
这为企业管理者和决策者提供了更为准确和完整的数据信息，使得决策更加客观可靠。
二、数据挖掘的定义和作用数据挖掘，是指通过计算机技术从大量数据中寻找出一些数据之间有意思的关系和规律，用来帮助企业做出正确决策。
它能够直接帮助企业发现、分析、处理那些隐藏在海量数据背后的关系和知识。
在企业管理中，数据挖掘能够帮助企业进行追踪顾客，建立销售模型，统计客流等多个方面的工作。
在数据挖掘的应用过程中，需要进行数据的预处理、特征选择等技术，才能提取出准确的信息。
数据仓库与数据挖掘技术在企业管理中的应用
数据仓库与数据挖掘技术在企业管理中的应用随着信息化时代的到来，企业管理开始进入了一个高度数据化的时代。
在企业管理中，数据是一种极其重要的资源，它对于企业的运营管理有着不可低估的作用。
而近年来，数据仓库和数据挖掘技术的出现，进一步丰富了企业管理中的数据资源，为企业提供了更加有力的数据支持。
本文将从数据仓库和数据挖掘技术在企业管理中的应用入手，探讨它们对于企业管理的促进作用，并介绍它们的原理和应用方法。
一、数据仓库在企业管理中的应用数据仓库是指对企业内部数据、外部数据以及历史数据进行采集、整合、清洗、转换和存储，并提供直观易用的数据查询与分析功能的一种数据存储方式。
它为企业提供了一个高效准确的数据管理平台，能够帮助企业更加直观地了解自身的运营情况，并为企业管理决策提供数据支持。
数据仓库在企业管理中的应用主要有以下几个方面：1. 提供全面数据视图数据仓库可以将企业内部数据、外部数据以及历史数据进行整合，提供一个全面的数据视图，为企业提供一个全面统一的视角。
这样，企业管理者就可以更加直观地了解企业的运营情况，有针对性地制定出管理策略。
2. 支持智能决策通过数据仓库的查询与分析功能，企业管理者能够方便地获取有关企业各方面的信息，可以对企业运营情况进行深入分析，为企业的决策提供数据支持。
这样，企业管理者可以更加准确地把握 Enterprise Performance Management（全面业绩管理）的核心内容和业务数据。
3. 提高管理效率数据仓库可以提供丰富的数据查询与分析功能，帮助企业管理者进行快速、准确的数据查询与分析，进而提升企业管理效率，提高管理水平。
4. 优化资源配置企业内部资源的配置是企业管理中一项非常重要的任务。
通过数据仓库可以把各个方面的数据进行整合和分析，通过数据分析及市场分析了解企业的运营情况，合理分配资源，使得企业资源得到更好的利用。
二、数据挖掘在企业管理中的应用数据挖掘是指通过各种计算机技术，以大规模的、高维度的、异构的数据集为研究对象，挖掘数据之间的潜在关系，发现数据背后蕴含的知识和规律。
面向实时分析的现代化数据仓库(一)
面向实时分析的现代化数据仓库（一）引言：现代化数据仓库是支持实时分析的关键组成部分。
它能够帮助企业以更高效、精确的方式进行数据处理和决策制定。
本文将介绍面向实时分析的现代化数据仓库的概念、重要性以及其关键特征。
随后，我们将从底层架构、数据采集、数据存储、数据处理和数据查询等五个大点展开论述。
正文：1. 底层架构a. 分层架构：现代化数据仓库采用分层架构，包括数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据查询层。
b. 传输协议：采用高效的传输协议，例如HTTP、WebSocket等，以确保实时性和数据的及时到达。
2. 数据采集a. 实时数据源：现代化数据仓库能够实时获取各种数据源的数据，包括传感器数据、实时日志等。
b. 数据预处理：对采集到的数据进行清洗、过滤和转换，以确保数据的准确性和完整性。
3. 数据存储a. 列式存储：采用列式存储方式，能够提高数据的存储效率和查询性能。
b. 分布式存储：采用分布式存储方式，实现数据的水平扩展和容错能力。
4. 数据处理a. 流式处理：采用流式处理引擎，能够实时处理动态数据流，提供实时计算和实时决策支持。
b. 批处理：能够进行批量处理，对大量数据进行离线计算和分析。
5. 数据查询a. 实时查询：支持实时查询，能够快速响应用户的查询请求。
b. 聚合查询：支持复杂的聚合查询操作，支持多维数据分析。
总结：面向实时分析的现代化数据仓库在企业中扮演着重要的角色。
通过采用分层架构、高效的数据采集、列式存储、流式处理和实时查询等技术，现代化数据仓库能够有效支持实时分析需求，帮助企业做出更准确、迅速的决策。
在下一篇文章中，我们将进一步探讨现代化数据仓库的架构和实现方式。
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数据仓库在现代企业中的应用【摘要】当今世界,随着科学技术的发展,数据的迅速增长,信息量的急剧增加,给人类提出了一个亟待解决的课题,即如何有效地使用这些数据。
目前还处于数据丰富而知识贫乏阶段,利用当前的数据库技术并不能充分发挥这些数据的作用。
本文介绍了数据仓库技术,分析了数据仓库技术对于现代企业的作用,给出了在企业中建立数据仓库的方法和实施步骤,同时介绍了市场上一些成熟的数据仓库解决方案。
【关键词】数据库数据仓库联机分析企业数据仓库的建设,是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础的。
数据仓库不是静态的概念,只有把信息及时交给需要这些信息的使用者,供他们做出改善其业务经营的决策,信息才能发挥作用,信息才有意义。
而把信息加以整理归纳和重组,并及时提供给相应的管理决策人员,是数据仓库的根本任务。
因此,从产业界的角度看,数据仓库建设是一个巨大的工程。
一、对数据仓库的简介1、什么是数据仓库。
数据仓库的概念由美国著名工程学家W·H·lnmon博士于90年代在《建立数据仓库》一书中提出:“数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合,它用于支持经营管理中的决策制定过程。
”主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面;面向主题是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的,为按主题进行决策的过程提供信息;集成是指数据仓库中的信息不是从各个业务处理系统中简单抽取出来的,而是经过系统加工、汇总和整理,保证数据仓库内的信息是关于整个企业的全局信息;稳定是指一旦某个数据进入数据仓库以后,一般情况下将被长期保留,也就是数据仓库中一般有大量的插入和查询操作,但修改和删除操作很少;包含历史数据是指数据仓库内的信息并不只是关于企业当时或某一时点的信息,而是系统记录了企业从过去某一时点到目前各个阶段的信息,通过这些信息可以对企业的发展历程和未来趋势做定量分析和预测。
作为一个系统,数据仓库至少包含三个基本功能部分。
第一,数据获取。
它负责从外部数据源获取数据,包括从各现行系统获取当前细节数据和从其他存储介质获取早期细节数据,数据被区分出来后,进行拷贝或格式转换等处理,准备载入仓库;第二,数据存储与管理。
这部分负责仓库内部的维护和管理,提供的服务包括数据存储的组织、数据的维护、数据的分发、仓库的例行维护等;第三,信息访问。
信息访问部分属于数据仓库的前端,面向不同种类的最终用户,主要由桌面系统的各种工具组成。
数据仓库的最终用户在这里提取信息、分析数据集、实施决策等。
进行信息访问的软件工具主要是查询生成工具、多维分析工具和数据采掘工具等。
2、数据仓库的体系结构。
整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构,具体如图1所示。
(1)数据源。
是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉。
通常包括企业内部信息和外部信息。
内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。
外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等。
(2)数据的存储与管理。
是整个数据仓库系统的核心。
数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。
数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库,同时也决定了其对外部数据的表现形式。
要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心,则需要从数据仓库的技术特点着手分析。
针对现有各业务系统的数据,进行抽取、清理,并有效集成,按照主题进行组织。
数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(通常称为数据集市)。
(3)OLAP(联机分析处理)服务器。
对需要分析的数据进行有效集成,按多维模型予以组织,以便进行多角度、多层次的分析,并发现趋势。
其具体实现可以分为:ROLAP(关系型在线分析处理)、MOLAP(多维在线分析处理)和HOLAP(混合型线上分析处理)。
ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中;MOLAP 基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中;HOLAP基本数据存放于RDBMS之中,聚合数据存放于多维数据库中。
(4)前端工具。
主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具、以数据挖掘及各种基于数据仓库或数据集市为基础的应用开发工具。
其中数据分析工具主要针对OLAP服务器,报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
二、数据仓库在企业中的应用1、数据仓库在企业中的作用。
数据仓库在企业中主要有三方面的作用:首先,数据仓库提供了标准的报表和图表功能,其中的数据来源于不同的多个事务处理系统,因此,数据仓库的报表和图表是关于整个企业集成信息的报表和图表;其次,数据仓库支持多维分析,多维分析是通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维度,使用户能方便地汇总数据集,简化了数据的分析处理逻辑,并能对不同维度值的数据进行比较,而维度则表示了对信息的不同理解角度。
应用多维分析可以在一个查询中对不同阶段的数据进行纵向或横向比较,这在决策过程中非常有用;第三,数据仓库是数据挖掘技术的关键基础,数据挖掘技术要在已有数据中识别数据的模式,以帮助用户理解现有的信息,并在已有信息的基础上,对未来的状况作出预测。
在数据仓库的基础上进行数据挖掘,就可以针对整个企业的状况和未来发展做出较完整、合理、准确的分析和预测。
对数据仓库中信息的使用,不同层次的用户有不同的使用风格。
比如:主管信息系统(EIS):提供界面丰富,定制容易的决策分析,主要适合企业的高层决策者使用。
联机分析处理(OLAP):灵活丰富的多维分析与查询,可以从不同的角度去分析企业的运作情况,并对未来进行预测。
主要适合于企业的中层领导和业务分析人员。
信息查询(Ad Hoc Query):提供从多个角度的灵活查询,适合于业务分析人员。
灵活报表(Reporting):提供灵活报表的设计,适合于制作报表的人员。
2、现代企业建立数据仓库的需求。
信息作为现代企业的宝贵资源,占据着越来越重要的地位,已经成为现代企业科学管理的基础、正确决策的前提和有效调控的手段。
能否拥有及时、准确、全面的信息已经成为衡量一个企业是否具有发展潜力的重要指标。
经过多年的努力,目前大多数企业根据自己的业务特点和办公需要,建立了一大批各自的业务处理系统和企业办公自动化系统,积累了大量的业务数据。
这些业务信息系统为提高企业的工作效率,减少重复性的工作起到了积极的作用,为企业的发展做出了巨大贡献。
目前,企业信息化建设呈现出“数据集中化、业务综合化、管理扁平化、决策科学化”的发展趋势。
面对激烈的市场竞争,许多大型企业纷纷实施“以客户为中心、以服务求发展”的经营策略。
如何优化客户关系,增强企业的竞争优势已经成为现代企业关注的焦点。
现有的应用系统往往以“产品”为中心,以“单据(票证)”处理为基础,是面向联机事务处理(Online Transaction Processing,简称OLTP)的系统,而以客户为中心的经营管理模式要求对现有业务系统的数据进行有效的集成并加以重组,建立面向联机分析处理(Online Analysis Processing,简称OLAP)的系统。
通过分析客户的行为,掌握不同类型客户的特征,进而为客户提供更加优质的服务,尤其是个性化的服务,同时全面掌握并理解、分析企业业务的发生情况,充分发挥企业现已积累的数据,为各级管理人员提供科学化管理和决策的有力依据,以提高企业的经营业绩,保证利润的持续增长。
3、现代企业建立数据仓库的步骤。
数据仓库系统是一种解决问题的过程,而不是一个可以买到的现成产品。
不同企业会有不同的数据仓库。
企业人员往往不懂如何建立和利用数据仓库,发挥其决策支持的作用,而数据仓库公司人员又不懂业务,不知道建立哪些决策主题,从数据源中抽取哪些数据。
这需要双方互相沟通,共同协商开发数据仓库,因此是一个不断往复前进的过程。
其过程包括以下几步。
(1)启动工程。
建立开发数据仓库工程的目标及制定工程计划。
(2)建立技术环境。
选择实现数据仓库的软硬件资源。
(3)确定主题进行数据建模。
根据决策需求确定主题,选择数据源,对数据仓库的数据组织进行逻辑结构设计。
(4)设计数据仓库中的数据库。
(5)数据转换程序。
实现从源系统中抽取数据、清理数据、一致性格式化数据、综合数据、装载数据等过程的设计和编码。
(6)管理元数据;定义元数据。
(7)开发用户决策的数据分析工具。
(8)管理数据仓库环境。
三、几种数据仓库的解决方案数据仓库的市场巨大,数据仓库产品很多,其中比较有代表性的产品有:Business Objects和Sybase、Platinum Technology等解决方案。
1、Business Objects。
这是集查询、报表和OLAP技术为一身的智能决策支持系统,它使用独特的“语义层”技术和“动态微立方”技术来表示数据库中的多维数据,具有较好的查询和报表功能,提供钻取(Drill)等多维分析技术,支持多种平台和多种数据库,同时它还支持Internet/Intranet,可以通过www进行查询、报表和分析决策。
2、Sybase的数据仓库解决方案Quickstart DataMart,包括Sybase Caleton PASSPOR、Brio Query、Conos Powerplay等一系列软件。
支持DB2、MS、VSAM、Sybase、Oracle、Informix等关系型数据库,还有文本格式的数据。
它能够同时处理几十个即席查询,其Bit Wise技术和垂直数据存储技术使系统只访问特定的少量数据,使得查询速度比传统的关系型数据库管理系统快100倍。
3、Platinum technology,公司的数据仓库解决方案。
它能够为企业提供完整、一致的数据,以保持商业决策的及时、正确性。
Platinum technology的数据仓库解决方案包括数据抽取和提炼、数据分布、源数据管理、数据存取和分析(OLAP、EIS、报表)、保险、销售和营销决策支持等几个方面。
它提供的数据仓库工具包括异构数据库之间数据双向复制的应用系统开发工具Inforump和功能强大灵活的关系型OLAP工具InfoBeacon等;提供的数据仓库前端业务智能解决方案工具包括使用户能够快速建立和使用的图形化企业信息系统应用的基于Windows的查询和报表工具Forest&Tress,可以利用多个大型数据库在桌面机或服务器上生成报表的企业级报表工具InfoReports,使用户在服务器上生成在用户端制作的企业报表工具InfoReports Server。
这些工具使用户不需编程即可查询关系数据库、数据仓库或数据文件的数据,具有很强的实用性。
【参考文献】[1] 刘军、叶钒:基于数据仓库和数据挖掘的应用研究[J].福建电脑,2007(3).[2] 林璇、冯健文:数据仓库分析工具及发展研究[J].平顶山工学院学报,2005(4).[3] 陈燕:数据仓库的设计与实现[D].中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士),2000.(责任编辑:李文斐)。