隨著全球性競爭的加劇
越來越多的企業認識到正確及時的決策是企業生存和發展的關鍵所在
因此
充分利用現代信息科技技術
自動快速獲取有用的決策信息
為企業提供快速
准確的決策支持
已成為大多數成功企業的共識
數據倉庫的出現
給企業帶來更好的發展動力
數據倉庫
一詞最早出現於
世紀
年代初
目前已趨於成熟
據IDC調查
數據倉庫的平均投資回報率在
%
另據調查
幸福
中已經有
%的企業建成或正在建立數據倉庫
數據倉庫與Internet一樣
正在成為最快的IT增長點
一
構建數據倉庫的目的
市場的激烈競爭和管理過程的復雜性
決定了一個企業為了生存與發展
就需要對客戶關系
市場營銷
產品工程
投資分析等方面的歷史數據進行提取與分析
從中找到對企業進一步發展有價值的潛在信息
數據倉庫能夠把企業的內部數據和外部數據進行有效的集成
為企業的各層決策提供數據依據
企業現有的系統不能提供更多的決策信息（盡管企業已經有了大量的數據積累）
通過構造一種體系化的數據存貯環境
將分析決策所需的大量數據從傳統的操作環境中分離出來
使分散的
不一致的操作數據轉換成集成的
統一的信息
可以為市場營銷和客戶分析提供基本的信息源和輔助工具
可以實現對產品
部門
機構的利潤與成本分析
可以規范管理流程
優化業務處理
提高資本利用率
二
數據倉庫構建的步驟
數據倉庫的構架由三部分組成
數據源
數據源轉換/裝載形成新數據庫
OLAP(聯機分析處理 On
line Analytical Processing)
數據倉庫的實施過程大體可分為三個階段
數據倉庫的項目規劃
設計和實施
維護調整
從數據倉庫的構架和實施過程出發
數據倉庫的構建可以分為以下幾個步驟
目標明確
統籌安排
根據企業的發展目標和市場變化規律
用戰略發展的眼光
創立一個信息架構方案
使公司的商業目標與所需要的數據保持一致
統一規劃
分步實施
建設和維護一個企業數據倉庫
是一項費時費力
投資大的工程
所以應該先設計好一個整體信息架構
制定出分期實施計劃
然後再逐步實施
重點放在高度重要的商業事件所需要的數據中心或數據傳遞機制上
構造技術環境
建立支撐平台
建立技術環境
選擇實現數據倉庫的軟硬件資源
包括開發平台
DBMS
網絡通信
開發工具
終端訪問工具及建立服務水平目標（可用性
裝載
維護及查詢性能）的選擇等
數據倉庫的構建
· ·張海航··yesky首發
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建好模型
選好工具
通過數據模型的構建
企業可以從中得到完整而又清晰的描述信息
數據模型為企業多應用的數據源提供統一的標准
模型的設計需要企業的信息工作人員與業務工作人員緊密配合
規劃出對企業有實際價值的應用模型
這個模型要具有一定的智能性
能夠根據實際業務的發展不斷調整自身的參數
最終找到企業運作過程中的規律
從而為企業帶來效益
構建數據倉庫的工具有很多
如建模工具
數據淨化工具
數據抽取工具
數據倉庫管理工具
聯機分析處理和數據挖掘工具等
世界上較著名的大公司
如IBM
Oracle
Sybase
CA
NCR
Informix
Microsoft
和SAS等都竟相推出了構建
維護和應用數據倉庫的產品工具和應用解決方案
企業可以從自身的實際情況和用戶的需求角度進行考慮
加以選擇
加強管理
搞好維護
數據倉庫的安全問題不容忽視
通過操作系統和數據庫的安全機制
加強數據倉庫操作權限的管理
對數據倉庫中的相關數據要及時備份
並利用RAID配置備份數據倉庫
以提高數據倉庫的安全性和可用性
三
我國數據倉庫系統建設存在的問題
數據倉庫技術之所以沒有在中國很好的發展起來
主要原因如下
中國的信息化基礎設備相對不太完善
企業的競爭意識和服務意識還不夠強
數據倉庫的價格居高不下
管理機制的缺乏
數據倉庫是一個數據共享的系統
不同層面的人從中得到的信息會是不一樣的
但目前中國企業沒有建立起一個管理機制來推動數據的共享
不論是對人的能力
企業的組織制度還是數據質量都沒有一個連續的管理機制
要在這樣的基礎之上建立好用的數據分析是非常困難的
技術人才缺乏
數據倉庫的應用是一個建立的過程
在建立的過程當中
需要大量的技術支持人員
從國內情況來看
真正能夠完整實施數據倉庫方案的人才還很缺乏
因而制約了國內數據倉庫市場的發展
數據挖掘工具本身不成熟
除了OLAP以外
更高層次的數據倉庫是數據挖掘
然而
目前這一領域的技術還沒有大的突破
市場上的數據挖掘技術還難以令人滿意
數據積累不充分
實現在線分析處理的前提是要有大量的歷史數據
但除了電信
證券
銀行等少數行業以外
數據積累都不夠充分
數據倉庫是一項基於數據管理和運用的綜合性技術和解決方案
數據倉庫的成功實施對培育一種知識共享文化產生重大影響
目前
基於數據倉庫的決策支持系統還主要應用於銀行業和證券業
隨著各種技術的成熟
數據倉庫將會在金融
保險
鐵路
航空
零售
食品
電信
郵政
醫療等行業中得到更加廣泛的應用
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