数据仓库技术在电子商务中的应用研究

数据仓库技术在电子商务中的应用研究

学校：河南财经政法大学

班级：090704

姓名：樊雷

学号：20094070403

目录：

摘要： (2)

1.引言 (2)

2.在电子商务中应用数据仓库的必要性 (2)

3. 数据仓库对电子商务的支持 (3)

4.数据仓库应用于电子商务带来的一些挑战 (4)

4.1线性扩展能力 (4)

4.2并行处理能力 (4)

4.3简单的系统管理 (5)

5.结语 (5)

参考文献： (5)

数据仓库技术在电子商务中的应用研究

摘要：

本文通过分析对数据仓库这一信息领域和企业界最新的、最热门的技术的分析，将其应用在电子商务中建立一个高效的基于数据仓库的电子商务体系，来达到高效合理的管理大量信息流的作用，并通过对数据的再次整理和挖掘,为企业提供市场信息和决策依据,进行趋势预测，以更好的实现电子商务的信息化、现代化和社会化，达到更好的市场占有率、增加顾客的信任度、满意度，并从老客户群中不断的发展新的客户，从而不断的提高企业的市场竞争力。

关键词：电子商务、数据仓库、应用研究

1.引言

数据仓库及管理软件的市场潜力十分巨大。用一句话说，新经济的基础是用互联网武装各种类型的公司，并使之自我发展。这个过程中产生许多数据。如果没有数据仓库软件，这些数据就根本没有用处。有了数据仓库，就可以了解客户是谁，他要什么，怎样提供更好的服务给他，并以此创造更多利润。

2.在电子商务中应用数据仓库的必要性

对于一个企业来说，要在竞争日益激烈的市场环境下保持自己的竞争优势，更好地与客户沟通并提供客户服务，引入数据仓库是非常重要的一项措施。在企业众多的客户交互渠道中，互联网是最经济的，其涵盖范围也越来越广。但问题是，许多企业在开展电子商务时，简单地认为建立一个网站并且透过它进行产品的宣传与销售就足够了。目前电子商务领域的各种技术与方案也主要围绕在如何更好地进行网上交易，常常忽视了同样重要的另一个主题，即如何更全面地分析客户行为、更有效地与客户进行沟通并提供服务。

在与客户的每一次交互中，都将通过页面访问与点击产生大量的数据。分散

在不同系统中的这些数据需要通过清洗、整理、过滤、排序、合并等各种技术手段进行综合的处理，才能转变成有意义的业务信息与知识，从而帮助企业更好的洞察与了解客户行为。而数据仓库正是决策支持系统的一个很好的解决方案,因此,在电子商务中应用数据仓库是十分必要的。从以下几个方面进行分析：(1).数据的规模

当前, 互联网是电子商务最流行、也是最有前途的实现平台。但互联网有一个显著的特点, 就是其中的信息浩如烟海,因此电子商务需要一种高效灵活的工具来存取相关信息。

(2).数据的复杂性

互联网上的信息不仅数量极多, 而且数据格式多种多样, 内容纷繁复杂。因此需要具有大容量、并能有效处理不同格式数据的电子商务应用系统。

(3).历史数据

传统的数据库系统为了获得最大的执行效率, 往往存储尽可能少的数据源。但决策往往要用到大量的历史数据, 例如, 管理者常常需要对过去一年中某产品每个月的销售情况作一比较分析, 以预测产品的销售趋势。数据仓库为决策者的长期决策行为提供了很好的支持, 因为其特征之一就是进行长时间的历史数据的存储。

(4).查询需求

数据仓库面向决策支持,其体系结构着重查询和分析的实时性。因此, 随着电子商务需求的增长和不断变化, 需要数据仓库这样一种体系结构来存储大量的异构数据, 满足电子商务中的信息发布、查询、分析和决策等需求。

3. 数据仓库对电子商务的支持

电子商务需要数据仓库技术, 这是由数据仓库本身所具有的诸多优点所决定的。数据仓库的一些基本特征, 如面向主题、集成性、时间变异性、稳定性, 从各方面支持了电子商务。

数据仓库的逻辑模型相比其他特殊应用的数据模型, 与商业结构能更好地密切结合。由于具有面向主题的特性, 数据仓库中定义的实体与实际商业实体相

对应,如客户、产品、单据、供应商等。数据仓库中的数据模型是全面的, 而且面向商业实体, 因而能与电子商务紧密有效地结合起来。

数据仓库体系结构的一个主要组成部分, 就是用于决策支持的只读性数据仓库。用于决策支持的数据, 存在于独立、只读的数据库中, 其更新操作由专人在后台进行, 这样既保证了数据的安全, 又节省了时间, 提高了系统的性能;用户存取数据只需利用前线工具,比如web浏览器,操作简单方便。

4.数据仓库应用于电子商务带来的一些挑战

随着网站复杂性的增加、数据源的分离、以及迅速增长的原始数据量，给许多厂商的数据仓库解决方案带来了极大的挑战，很多系统无法针对基础数据进行完整、精确的分析，它们往往只是基于一些经过汇总处理的数据提供一些统计报表而已，这样的分析系统很难为企业带来真正的业务价值。

另外需要注意的是，网站只是企业众多渠道中的一种，客户与企业的接触不可能只限于WEB这样一种方式。因此在构造数据仓库解决方案时，不要孤立地只考虑网站上产生的数据，还应包括企业其它渠道以及相关的客户信息。这些数据的引入，会进一步增加系统的复杂性，同时加大了对数据库管理系统的负载。以下是讲数据仓库应用于电子商务的一些挑战：

4.1线性扩展能力

原始数据对任何一个数据仓库来说，都是最主要的负载之一。随着数据量的增长，系统性能会逐渐下降。为了维持合理的业务查询响应时间，要求数据仓库引擎和相应的数据库服务器具有优良的线性扩展能力。一些系统的扩展能力非常有限，当数据量增长到一定规模时，已经很难满足日常的业务分析要求，不得不将数据分离，最后建立多个小规模的数据集市，无法在整个企业范围内提供统一的信息视图。

4.2并行处理能力

由于客户行为的不确定性、市场环境的动态变化等诸多因素，使得数据仓库