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企业数据仓库建设范文

企业数据仓库建设

一、企业数据仓库建设阶段性各个操作阶段

企业数据仓库建设的阶段性包括报表、查询、统计,数据分析,数据挖掘,运营导向(现场决策),运营自动化(自动决策)等等。

1、报表、查询、统计。

报表、查询、统计是多年以来IT技术辅助企业管理决策最常用的技术应用模式,这种模式为企业所有管理部门所熟悉和使用,因此,数据仓库技术必须以此为切入点,首先覆盖这种成熟应用模式的所有功能,让企业管理决策者的思维习惯和应用模式可以平滑地进行过渡,进一步,数据仓库技术必须在报表、查询、统计方面体现出比传统技术和应用更加强大的特点和功能,让企业管理决策者体会到数据仓库技术的与众不同。

2、数据分析。

在线分析处理技术(OLAP),通过业务建模,把原来二维的信息转换为多维的信息,以此为基础,OALP提供切片功能,即从多角度、多层次、多剖面地观察分析数据的手段,让企业管理决策者能够更加深入地掌握企业的经营状况;同时,OLAP提供钻取功能,即从任一角度自上而下的层层钻取、深入分析到问题源头的功能,反之,也可以自下而上层层汇总信息。OLAP动态、灵活的特征能够从容地面对不确定性的随机分析,并且提供良好的实时性,以及支持大批量用户并发查询;同时,OLAP应用提供友好的交互特性,以及通过图形用户界面(GUI)和语义层直接访问数据仓库的能力。OLAP能够帮企业改善决策的质量和速度。

3、数据挖掘。

数据挖掘使用诸如神经网络、规则归纳和集群之类的技术,用来发现数据之间的关系,做出基于数据的推断,这些推断的结论往往隐藏在数据之中,不十分明显,或者过于复杂以致采用一般的统计分析方法难以奏效。数据挖掘用于帮助企业发现经营活动中有关于客户消费行为、市场发展趋势等各种规律,让企业更深入地把握未来环境的动向,协助企业更为积极地制定、实施和管理公司的战略。

4、运营导向(现场决策)。

第1到第3阶段的数据仓库都以支持企业内部战略性决策为重点,第4阶段则重在战术性决策支持。数据仓库对战略性决策的支持是为企业长期决策提供必需的信息;战术性决策支持的重点则在企业对外的业务活动,为在业务现场执行企业战略的一线业务人员提供实时的决策支持。随着市场的成熟、竞争的加剧、全球化的挑战,市场细分、个性化服务、以客户为中心的经营思想对企业所提供的服务提出了向精细化转变的挑战,这种挑战让企业的服务活动需要更多的现场实时决策,同时也让企业面临更大的经营风险。数据仓库技术能够帮助企业从容面对这种挑战,它为企业的前端运营提供导向功能,使得每项业务最优化,从而整体提高了企业业务的质量,为企业的利润最大化提供了最有力的保障。

5、运营自动化(自动决策)。

随着电子商务技术、通讯技术、CallCenter技术、CRM的迅速发展及在企业应用中的普及,产生了各种各样的自动化销售、供应及服务模式,这一模式对企业的经营会随着时间的推移越来越重要,这一复杂的过程在无人介入的情况下自动发生,响应时间以秒或毫秒计。面对这种客户与企业IT系统的互动,企业需要十分个性化的客户关系优化决策过程,为了寻求决策的有效性和连续性,企业只能选择自动决策。

随着技术的进步,越来越多的决策由事件触发,然后自动发生,数据仓库技术允许用户采用事件触发和复杂决策支持功能,以最佳方案逐个产品、逐个机构作出决策。在CRM环境中,利用数据仓库技术,可以根据每一位客户的情况做出个性化的决策。

二、结论与建议

从第1阶段到第5阶段的建设过程,是数据仓库技术从支持战略决策到支持战术决策的拓展,是从为企业局部提供信息和决策支持到为整个企业提供信息和决策支持的拓展,第4和第5阶段数据仓库的运营导向和自动决策,是第1~3阶段开发的企业战略能够得以执行的保证。

数据仓库应用是一个逐渐演进的过程,后期每个阶段的数据仓库建设都必须以前一个阶段的成果为基础,而且每个阶段的应用建设都面向不同的企业用途,我们不能从第1阶段直接跳到第5阶段。当数据仓库应用发展到具有战略决策支持功能时,必然会提出战术决策的更高要求。数据仓库技术如果能用于整个企业,其商业价值会大大增加。向整个企业中成千上万的决策者(甚至通过CRM的应用,客户也可参与决策)提供信息,将给企业的业务发展带来巨大的优势。

摘要:本文浅谈了企业数据仓库建设需要有阶段性。整体规划,可以综合考虑系统的可扩展性,保证数据仓库数量级的平滑过渡,及前端应用由浅及深的充分扩充能力;分阶段实施,避免了一次投资金额过大所带来的压力,能够较好地降低和控制风险,并且能够迅速取得系统实际应用上的成功;循序渐进,可以保证企业的BI应用有良好的基础,既能够保护前期的应用投资,又能够保证在后期的建设中缩短时间、节约成本。

关键词:企业;数据仓库;建设;阶段性。