数据仓库实施方法论

数据仓库的建立与管理随着数据规模的不断增长以及业务需求的不断变化，越来越多的企业开始重视数据仓库的建设和管理。

数据仓库是指一个集成、主题化、时间基础的数据集合，用于支持企业的决策分析。

在本文中，我们将探讨数据仓库的建立与管理的重要性、方法和技巧。

一、数据仓库的建立与管理的重要性数据仓库的建立和管理对企业的发展和运营具有重要的意义。

首先，数据仓库可以提供更加准确和可靠的数据。

数据仓库将企业内部各部门的数据进行整合和加工，消除了数据源的不一致性和重复性，提高了数据的准确性和可靠性。

其次，数据仓库可以提供更加灵活和全面的数据查询和分析功能。

作为企业决策支持的核心系统，数据仓库可以灵活地支持各种查询和分析需求，提供全面的数据视角和多维度的数据分析结果。

最后，数据仓库可以帮助企业提高决策的效率和质量。

通过数据仓库，企业可以从海量的数据中快速分析出关键的信息和趋势，为企业的决策提供有力的支持。

二、数据仓库的建立方法数据仓库的建立包括数据建模、数据抽取、数据清洗、数据加工、数据存储和数据查询等多个环节。

下面，我们将分别介绍这些环节的具体方法和技巧。

1. 数据建模：数据建模是数据仓库建立的第一步。

数据建模包括概念模型、逻辑模型和物理模型。

概念模型是对业务过程的描述，逻辑模型是将概念模型转换成数据表的结构，物理模型是将逻辑模型映射为数据库实现。

数据建模是数据仓库建立的基础，需要仔细推敲业务需求，保证模型的规范和准确。

2. 数据抽取：数据抽取是将不同数据源的数据引入数据仓库的过程。

数据抽取需要考虑数据源的类型、格式和数据量等多个因素。

数据抽取的技巧包括增量抽取、并行抽取、数据加速等方法。

3. 数据清洗：数据清洗是将原始数据转换为可以使用的数据的过程。

数据清洗需要对数据进行格式转换、数据清除、数据校验等多个步骤。

数据清洗的技巧包括数据去重、数据标准化、数据填充等方法。

4. 数据加工：数据加工是将清洗后的数据转换为数据仓库中的格式。

处理/生成
检查通过？
本地网
生成数据 检查通过？
数据质量管理_数据仓库
过程－稽核方法1
在从分公司到省公司的ETL过程中，采取总量稽核与分量稽核方法来校
1
验环节之间的数据平衡关系
总量稽核
• 对两个相邻环节中，对数据的总量进行验证，总量 指标包括：总记录数，所有度量指标的总值等。
• 总量正确说明数据没有被丢弃，没有不符合装载逻 辑规则的脏数据存在。
数据质量管理_数据仓库
系统推广
咨询/服务
启动会议
培需
训求
集成测试
相分 关析
DISBP实施方法
人整
员理
终端用户培训
产品配置
模型设计/
需求评审
ETL策略/ 客户化应用/元数据
管理
终验
初验
模型开发
需求确认
★
★
★ 系统建设 ★
★
★
试点局上线
集成测试
过程－校验点
对数据的稽核应包括三个层面的KPIs检查校验，其中业务层面 对于数据质量保证更为重要，也更为复杂
数据质量管理_数据仓库
上传的内容 优惠用户清单 新业务资料 新业务资料的月基量 长途清单 零次户清单 本地智能网卡清单汇总 小灵通预付费清单汇总 省智能网清单
上传的时间计划 每月28日20点 每天22点 每月28日20点 每天22点 每月28日20点 每月28日20点 每月28日20点 每月28日20点
有效的组织机构 是管理机制的有
力支持
数据质量保障流程
按照制定的规范获 取相应的项目资源 、支撑工具以及制
定工作计划
启动
定义详细的过程、 数据、组织的划分 以及质量元素、标

数据中心 ODS随着企业信息化建设的发展，巨大的投资为企业建立了众多的信息系统，以帮助企业进行内外部业务的处理和管理工作。

随着信息系统的增加，各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动。

同时随着时间推移，各系统不断沉淀大量的历史数据。

如何打破信息孤岛，充分利用现有的历史数据，为企业提供战略决策的数据支持是各行各业所必需考虑的事情。

为支持企业各项业务的长远发展，不断提高管理水平，建立实现企业数据交换、数据集成的企业级数据中心，并在此基础上初步建设数据管控平台，有效实现数据质量管理，为后续数据线规划的报表管理以及EDW等系统建设奠定基础，为企业提升核心竞争力，优化资源配置、实施有效管控，提高服务水平、科学可待续发展和加速发展奠定良好的基础。

一、系统规划蓝图二、东南融通的优势1、关键技术优势数据交换、数据加工基于统一的调度监控ETLPLUS、调度引擎JSI模块封装SHELL、可执行程序、存储过程、Datastage作业等各种作业类型的执行接口?高扩展性设计，实现ETL、调度监控和硬件的集群报表工具（BI.OFFICE、其他）成熟组件支持，文件交换组件，数据加工组件2、团队优势BI线条员工超过1200人，覆盖咨询、解决方案、研发、实施各个层面参与众多的ODS/EDW/BI项目实施团队彼此配合程度高、统一协调、合作经验丰富随时进行同行信息共享与交流，及时进行方案提炼数据仓库 EDW现代商业银行面临着诸多挑战，包括金融改革日益深化的挑战、面临来自外资银行的竞争、银行国际化的发展需要、客户的要求越来越成熟、监管机构对银行的监管越来越严格。

面对这些挑战，要求金融企业对企业经营数据和信息进行充分的掌握和分析，以帮助企业精确掌握企业的经营状况和准确决策。

建立企业级的银行数据仓库是银行业整体信息资产的管理，建立信息资产的运营服务体系，提升信息资产的业务价值。

东南融通投入了大量资源研究银行企业级DW&BI应用体系，如下图所示：BI.Bank解决方案蓝图，包括以下关键内容：一、数据仓库战略规划参照国际银行领先DW&BI体系架构，规划银行企业级DW&BI的技术框架、数据模型、应用框架，结合银行的业务管理改革步伐制定整体实施计划，帮助银行循序渐进地逐步建成企业级DW&BI系统。

宁波银行：大数据应用进化论近几年银行业处于业务转型期，同时受到互联网金融浪潮的冲击，出现了利润增速下滑、人才流失、金饭碗风光不再等现象……。

不破不立，银行业也一直在上下求索。

面对新兴金融科技公司以及互联网领域巨头的“攻城略地”，各家银行机构纷纷寻找自己的创新转型方向，以期为大众提供更加贴心、安全、高效的金融服务。

宁波银行在大数据时代下，积极拥抱智能金融，打造了“海王星”大数据平台及基于此的创新应用体系。

宁波银行作为一家区域银行，之所以能顺利实现FinTech落地，进行深度的数字化转型，全在于厚积薄发，宁波银行科技部把这个过程阐释为技术应用的“进化论”。

“如同人类社会发展到现在并不是规划出来的，而是遇到挑战不断解决问题进化成现在的形态。

银行的科技应用发展也是这个道理，我们会做规划，但更多的是碰到问题不断解决、不断进化。

在大数据的应用上，我行科技部与业务部门共同用大数据、人工智能等新技术拓展业务视角，促进业务发展，并在软件研发、IT基础设施等层面不断解决问题，产生科技与业务的良性互动，实现大数据技术应用的进化。

” 宁波银行科技部总经理沈栋告诉《新金融世界》记者。

早在2006年，宁波银行就开始建设第一代支持行内经营管理分析、外部监管报送的数据仓库1.0，2013年为支持新巴塞尔III达标相关系统建设，宁波银行建设数据仓库2.0平台并开始企业级数据治理工作。

随着大数据发展，传统数据仓库技术已难以满足海量数据快速增长和计算处理方面的需求，2014年，宁波银行确定开始探索和实践全新的数据仓库系统，3年多来，海王星大数据平台的整个应用体系逐步落地。

不同于业内以计算、存储、查询为主要功能的大数据平台，宁波银行海王星大数据平台包括1套基础大数据处理平台、1套自建的金融数据模型、5大辅助支撑系统、1套指标体系、多个大数据应用，形成了一套完整的银行大数据应用体系。

“我行与大数据平台同步推进的还有数据治理工程，并打通了业务应用的‘最后一公里’，通过我行的‘智能数据积木’产品，全面应用业务指标体系，现在业务部门能够自己应用大数据工具进行数据分析、报表生成、风控审批以及数据来源和数据标准查询等，这些操作IT部门完全不用参与，大数据应用已完全融入业务工作的方方面面。

onedata建模方法论（原创版4篇）《onedata建模方法论》篇1OneData 是一种数据建模方法论，旨在帮助企业构建高质量的数据仓库。

该方法论包括以下主要内容：1. 数据仓库定义：OneData 将数据仓库定义为一个集成的、稳定的、易于访问的数据存储库，用于支持企业管理、决策和分析需求。

2. 数据建模流程：OneData 提出了一套完整的数据建模流程，包括需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计和实施等阶段。

在每个阶段，都有相应的方法和工具支持。

3. 数据模型设计：OneData 强调数据模型设计的重要性，提出了一些设计原则，如实体完整性、属性完整性、参照完整性和数据一致性等。

OneData 还提供了一些数据模型设计工具，如ER 图、数据字典和数据流图等。

4. 数据仓库实现：OneData 提供了一些数据仓库实现的技术和工具，如数据清洗、数据转换、数据加载、数据存储和数据查询等。

OneData 还强调了数据仓库的性能和安全性的重要性。

5. 数据仓库管理：OneData 提供了一些数据仓库管理方法和工具，如数据质量管理、数据备份和恢复、数据安全和数据审计等。

OneData 还强调了数据仓库的可用性和可扩展性的重要性。

《onedata建模方法论》篇2OneData 是一种数据仓库建模方法论，其核心思想是将数据仓库视为一个企业级的数据中心，通过建立一套完整的数据模型来实现数据的统一管理和运营。

OneData 方法论主要包括以下方面：1. 数据仓库概念模型设计：该阶段主要通过业务领域模型的设计，将企业的业务需求转化为数据模型，包括数据实体的定义、属性的设计以及实体之间的关系等。

2. 数据仓库逻辑模型设计：该阶段主要通过数据模型的逻辑设计，将概念模型转化为具体的数据表结构，包括数据表的定义、表之间的关系、索引的设计等。

3. 数据仓库物理模型设计：该阶段主要通过数据模型的物理设计，将逻辑模型转化为具体的数据存储结构，包括数据分区、数据备份、数据恢复等。

浅谈零售业数据仓库的建立及数据分析零售业数据仓库的建立及数据分析一、引言零售业是指通过销售商品或服务来获取利润的行业。

随着信息技术的快速发展，零售业也面临着大量的数据积累和管理的挑战。

为了更好地理解和分析零售业的数据，建立一个有效的数据仓库并进行数据分析变得至关重要。

本文将深入探讨零售业数据仓库的建立和数据分析的重要性，并提供一些实际案例和方法。

二、零售业数据仓库的建立1. 数据仓库的定义数据仓库是一个集成、主题导向、面向主题的、非易失的数据集合，用于支持管理决策过程。

在零售业中，数据仓库可以集成来自不同渠道的销售数据、库存数据、顾客数据等，形成一个统一的数据源。

2. 数据仓库的架构零售业数据仓库的架构通常包括数据抽取、数据转换、数据加载和数据存储等几个关键组件。

数据抽取是指从各个数据源中提取数据，并进行清洗和转换；数据转换是将数据进行处理和整合，使其适应数据仓库的结构；数据加载是将处理后的数据加载到数据仓库中；数据存储是指将数据存储在数据仓库中，并提供查询和分析的接口。

3. 数据仓库的数据模型数据仓库的数据模型通常采用星型模型或雪花模型。

星型模型以一个中心事实表为核心，围绕着该事实表建立多个维度表；雪花模型在星型模型的基础上，对维度表进行进一步的分解和规范化。

根据具体的业务需求和数据特点，选择合适的数据模型是建立零售业数据仓库的关键。

三、数据分析在零售业中的应用1. 销售趋势分析通过对销售数据的分析，可以了解产品的销售趋势和变化规律。

例如，可以分析不同产品在不同季节的销售情况，以便制定合理的进货计划和促销策略。

2. 顾客行为分析通过对顾客数据的分析，可以了解顾客的购买习惯和偏好。

例如，可以分析不同顾客的购买频率、购买金额和购买渠道，以便进行个性化的推荐和营销活动。

3. 库存管理分析通过对库存数据的分析，可以实现更精确的库存管理。

例如，可以分析不同产品的库存周转率和滞销率，以便及时调整进货和销售策略，减少库存积压和损失。

详解数据仓库的实施步骤建立数据仓库是一个解决企业数据问题应用的过程，是企业信息化发展到一定阶段必不可少的一步，也是发展数据化管理的重要基础。

数仓的知识市面上的书籍和文章不少，但是实际实施依据行业不同，企业核心诉求不同，从技术到方法论各有不同。

如何实施数仓项目，本文先以传统行业的数仓切入，从整体上讲下数据仓库的实施方法论！数据仓库的通用实施步骤一、需求分析需求分析是数据仓库项目最重要的一个环节，数仓说到底还是服务于业务，支撑于业务，如果需求分析不准确，做了没人用，上了不好用，会直接影响业务/客户的使用，最终导致项目的失败。

为了避免最坏的情况，磨刀不误砍柴工，前期一定要重视需求的调研、挖掘和分析，并采用一些严谨科学的措施和方法去做需求分析。

在实际调研过程中分享几个经验：1、尽可能与业务方/客户方一起分析需求，引导对方将项目所要实现的整体框架和业务细节部分述清楚，最好的方式就是需求人员和设计人员基于原型来讨论，从而正确理解实际的业务需求。

2、必须实事求是地将数据仓库所能实现的目标和不容易解决的问题与协商清楚。

这一个环节趟过不少坑，IT方急着上线，业务方对于项目还处于一知半解，甚至在推动的时候可能避重就轻，比如一期不满足的需求强行上，长远来看项目会产生不少推诿和扯皮，消磨的是对方的信任。

所以在需求讨论的基础上，需要理解业务工作流程，当然如果你已经具备了这个行业丰富的业务知识，那可以在需求调研的时候尽可能地让对方按照自己的思路去完成数据仓库系统的功能设计。

3、需求方群体的分类，BI项目最终的使用对象可以分为以下几类：数据查询者、报表查询者、企业决策者这三类人群的需求特点完全不一样，沟通的时候需要注意区分并深刻理解4、需求调研的再完美，也避免不了需求变更。

现实是很多情况下需求是不确定的，业务方是提不出有价值的需求的，需求今天是A 明天又变成B无法一步做到位的，这都很正常，作为项目实施者要做好心理预期。

一般情况下，业务方能够提供的都是需求的整体框架部分或者是实际需求的一部分内容，不能预见未来需要增加的需求，这也注定了数仓项目是一个不断循环、反馈，使系统不断完善增长的过程。

数据仓库数据存储策略数据仓库是指在企业中集成和存储各种数据的一个系统。

为了保证数据仓库的高效性和可靠性，需要采用一些存储策略来管理数据。

本文将介绍几种常见的数据仓库数据存储策略。

一、表分区策略表分区是将表按照某个特定的规则进行分割，每个分区存储一部分数据。

常见的分区规则包括按日期、按地区、按业务等。

表分区可以提高查询效率，减少IO开销，并且可以方便地进行数据维护和管理。

二、列存储策略传统的关系型数据库采用的是行存储方式，即将一行数据存储在一起。

而列存储则是将同一列的数据存储在一起。

列存储可以提高查询效率，特别是在需要进行聚合计算或者只查询部分列的情况下。

三、压缩策略数据仓库中的数据量通常很大，为了减少存储空间和提高查询效率，需要采用压缩策略。

常见的压缩策略包括字典压缩、位图压缩、哈弗曼压缩等。

通过压缩可以减少存储空间的占用，并且可以减少IO 开销，提高查询效率。

四、索引策略索引是提高查询效率的重要手段，可以加快数据的访问速度。

在数据仓库中，常用的索引策略包括B树索引、位图索引、散列索引等。

不同的索引策略适用于不同的查询场景，需要根据实际情况进行选择。

五、数据分区策略数据分区是将数据按照某个特定的规则进行分割，每个分区存储一部分数据。

常见的分区规则包括水平分区和垂直分区。

水平分区是将同一表中的不同行按照某个条件进行分割，垂直分区是将同一表中的不同列按照某个条件进行分割。

数据分区可以提高查询效率，并且可以方便地进行数据维护和管理。

六、备份策略为了保证数据的安全性和可靠性，需要采用备份策略来定期备份数据。

常见的备份策略包括完全备份、增量备份、差异备份等。

完全备份是将整个数据库备份，增量备份是将数据库中自上次备份以来发生变化的部分备份，差异备份是将数据库中自上次完全备份以来发生变化的部分备份。

通过备份可以保证数据的安全性，并且可以方便地进行数据恢复。

七、数据清理策略数据仓库中的数据量通常很大，为了保证查询效率和存储空间的合理利用，需要定期进行数据清理。

ABAPer可能就要问,R/3信息结构和利润分析似乎全可搞定这些东西呀,这不 又绕回为什么要DW吗? 可能就是因为SAP R/3的IS和PA确实能解决许多问 题,实际上在BW中,你可以找到很多信息结构和利润分析的东西。 选择SAP BW的优点是选择了一个统一的数据平台,BW可以和R/3,CRM,等产 品结合,并和KM（知识管理）一起构成了商务智能的要件,SAP BW还允许用 户从WEB进行访问或者企业Portal进行访问,当然这些都不是什么新鲜玩意,尽 SAP最近力挺的SAP NetWeaver,SAP AG是这样评价的, SAP NetWeaver是 管现在SAP将BW改了个新名叫BI(Business Intelligence). 其多年来在软件基础架构领域持续创新的精华,可是我没有看到所谓的精华究 竟何在?Java,.Net好象不是其产品,提供一个连接器就能算精华?XI所谓的跨 异构系统解决方案也不是新玩意, 使用解释性语言ABAP开发的BW和在此基 础之上的SEM系列产品的性能堪忧. 尽管相对其它DW产品SAP BW的性能上完全没有任何优势可言,很不幸SAP 各种庞大的产品已经用了数万个表,复杂的业务逻辑使得其它DW公司难于清 楚其内部逻辑, 况且使用其它DW产品各系统之间的协调又成新的问题.
SAP B/W优缺点 优缺点: 优缺点
优点: 一个在线分析系统OLAP系统(将SAP BW系统看成一个OLAP系统)应 该有这么些系统:(暂时姑且认为BW是一个OLAP系统. )☺ (1).市场和销售分析（Marketing and Sales analysis） (2).基于历史数据的营销（Database marketing） (3).各种财务报告与合并报表（Financial reporting and consolidation） (4).各类成本费用分析类的管理报告（Managemen:t reporting） (5).利益率分析（Profitability analysis） (6).质量分析（Quality analysis） (7).存货分析(Inventory analysis)

数据仓库算法总结事务处理环境不适宜DSS 应用的原因:(1)事务处理和分析处理的性能特性不同(2)数据集成问题(3)历史数据问题(4)数据的综合问题数据仓库数据的四个基本特征:(1)数据仓库的数据是面向主题的(2)数据仓库的数据是集成的(3)数据仓库的数据是不可更新的(4)数据仓库的数据是随时间不断变化数据仓库定义：数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的(时变的)、不可修改的（非易失的）数据集合，用于支持管理决策。

支持度若D 中的事务包含A ∪B(即A 和B 二者)的百分比为s ，则称关联规则A —>B 的支持度为s 。

即：support (A ⇒B)=P(A ∪ B)可信度/置信度若D 中包含A 的事务同时也包含B 的百分比为c ，则称关联规则A ⇒B 的置信度/可信度为c 。

即： confidence(A ⇒B)=P(B|A) = support(A ∪B)/support(A)频繁项集项集的出现频率是包含项集的事物数，简称项集的频率。

项集满足最小支持度阈值minsup ：如果项集的出现频率大于或等于minsup 与D 中事物总数的乘积。

满足最小支持阈值的项集就称为频繁项集 (或大项集)。

频繁k 项集的集合记为Lk 。

定理（ Apriori 性质）频繁项集的所有非空子集都必须也是频繁的。

任何非频繁项集的超级一定也是非频繁的Apriori 算法具体做法：对于所研究的事务数据库D ，首先找出频繁1-项集的集合，记为L1 ；再用L1找频繁2-项集的集合L2 ；再用L2找L3 …如此下去，直到不能找到频繁k-项集为止。

找每个Lk 需要一次数据库扫描。

如何实现用Lk-1找Lk.连接步：为找Lk ，通过Lk-1与Lk-1连接产生候选k-项集的集合。

该候选项集的集合记作Ck ，执行元组总数的元组数和包含B A =L 1L 1扫描D ,对每个候选计数比较候选支持度计数由L 1产生候选C 2扫描D,对每个候选计数Lk-1与Lk-1的连接：如果他们前(k-2)个项相同，则可连接。

菲奈特数据仓库实施方法论
实施部 2005
•本手册是菲奈特公司实施部实施项目的参考手册。 •拿到本手册的菲奈特员工必须确保本手册没有被复制、散发 或采取任何方式为第三方所用。 •在您离开菲奈特公司时，有义务归还本文件。
主
题
• 菲奈特数据仓库方法论概述
• 菲奈特数据仓库体系架构
• 菲奈特数据仓库实施方法

数据仓库实施评估
过程 | 阶段 项目前期准备 业务需求定义 系统结构设计 逻辑模型设计 数据获取(ETL) 物理模型设计 DW/OLAP建立 前端应用开发 数据质量控制 元数据管理 数据仓库管理 文档编写 系统测试/Review 用户培训 系统上线 技术支持 合计 100% 100% 100% 100% 100% 100% 2.0% 5.0% 5.0% 5.0% 2.0% 10.0% 1.0% 4.0% 1.0% 2.0% 7.0% 3.0% 3.0% 1.0% 3.0% 2.0% 4.0% 2.0% 方案评估 10.0% 40.0% 15.0% 10.0% 10.0% 26.0% 20.0% 15.0% 12.0% 35.0% 15.0% 15.0% 18.0% 8.0% 15.0% 20.0% 18.0% 5.0% 8.0% 5.0% 3.0% 4.0% 4.0% 5.0% 4.0% 40.0% 8.0% 10.0% 8.0% 5.0% 3.0% 5.0% 3.0% 8.0% 4.0% 2.0% 20.0% 12.0% 3.0% 3.0% 15.0% 2.00% 7.0% 3.0% 25.0% 7.0% 3.0% 5.0% 5.0% 15.0% 20.0% 30.0% 8.0% 100% 25.00% 25% 5.0% 3.0% 8.0% 4.0% 系统定义 系统分析 系统设计 系统开发 系统测试 系统上线 系统维护

宁波银行“海王星”大数据平台作者：来源：《新金融世界》2017年第06期案例亮点“海王星”系统是宁波银行围绕大数据平台，结合数据仓库实施方法论，通过模型设计创新、配套工具开发、管理精细化等一系列措施，并结合企业级数据管理与治理，落地大数据平台数据仓库的整体解决方案。

1.海量批处理和高速流处理，集成了Hadoop、Kafka、Storm、Spark、Impala等计算框架和HDFS、HBase、Kudu等数据存储服务，有效的做到海量批处理和高速流处理。

2.便捷的开发平台，支持标准化SQL，极大提高了开发效率，同时为传统数据开发人员转换平台提供了平滑过渡。

3.一站式投产运维平台，萃取了我们在数据类项目上的理念和经验，形成一套标准化的项目管理规范和流程，涵盖开发、配置、投产、运维等规环节，为用户提供可视化操作。

4.统一高效的调度平台，将业务链条中的各个环节和相互之间的关系，映射成原子单位的任务，对任务的调度与执行进行综合性管理。

5.系统化的数据质量管理平台，基于PDCA思想，通过四大阶段关注质量问题形成过程及质量结果的持续改进，形成闭环流程，对数据质量进行动态性管理。

6.大数据平台模型设计方法论，根据Hadoop技术特定，建立大数据技术下模型设计方法论、标准化的数据处理算法、自动化工具等，构建高品质的大数据仓库模型。

案例背景随着大数据及互联网金融时代的来临，银行的数据管理应用已从主要为经营管理分析服务逐渐拓展到营销管理、风险管理、客户管理等领域。

银行内外数据从量级到类型逐步丰富，对传统数据仓库的处理能力与架构提出了诸多的挑战。

传统商业银行数据仓库解决方案面临的挑戰主要表现为：1.架构封闭，难以完全实现自主掌控，无法满足监管要求；2.成本高昂，随着利率市场化的推进，IT成本控制压力逐步增加；3.性能压力，随着业务发展、数据增长，对性能的需求也在同步增长；4.应用瓶颈，大数据时代需要满足多元的数据应用，诸如实时流处理、全文搜索等，这是传统数据仓库解决方案所无法提供的；5.持续运营，由于平台的高度封闭性，在后续的运营维护上，存在对国外厂商的高度依赖。

企业级信息管控体系
企业级信息管控战略性和策略性管理，项目所有权和优先次序设定数据管理界定日常持续创建、使用和废止数据的职责元数据管理用来描述如何、何时和由谁来负责数据的接收、创建、访问、修改和格式的数据数据标准数据的业务、技术规范性文档数据质量数据满足特定使用的适用度，包括完整性和业务规则遵从性数据整合对各主题进行数据清理、转换、整合和丰富的流程数据安全与隐私各业务主题对安全性和保密性的要求，包括审计能力主数据管理数据资产以及定义企业运营的关系
人员、流程和技术
企业级信息管控
数据管理
主数据
管理
数据质量
元数据
管理
数据模型&
业务视图
数据安全与隐私
数据整合
数据
标准
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数据管控实施的三个方向
>
Confidential
平台：数据管控团队的工作必须建立在自动化的高效的信息平台。接口：企业的信息系统之间应按照数据管控接口规范进行交互。模板：信息系统向数据管控平台提交数据可以通过标准模板。
>
Confidential
CWM标准涉及到的元数据模型结构
数据仓库为什么需要元数据管理
普通应用系统为什么不需要元数据管理?表的数量少数据加工简单数据来源单一访问方式单一交钥匙的应用数据仓库为什么必须元数据管理?上下游系统多,变更频繁数据加工复杂用户访问方式复杂维护周期长某银行的DW数据举例:上游系统60个,下游系统20多个,仓库内部的表12000多个,运行的ETL任务6000多个,每个月都有新版本上线
企业的分析型应用发展到一定的成熟度，就能发现数据管控的价值。数据管控是跨系统、跨部门的管理。数据管控必须有先进的管理方法论支持。数据管控是需要长期的、渐进式的工作。数据仓库是执行数据管控理想的平台。

客户关系管理试题一、填空题：（每空1分，共15分）1、以美国劳特朋（Lauterbom）为代表的营销专家提出了著名的“4C”理论，“4C”分别指:消费者(Consumer)、成本(Cost)、便利(Convenience)和沟通(Communication)。

2、CRM按功能分类，一般划分为运营型,分析型,协作型3、客户价值包括两方面的价值，一方面是客户价值(或企业给客户创造或提供的价值("企业-客户"价值)),另一方面是关系价值(或客户为企业带来的价值("客户-企业"价值))4、顾客让渡价值是指顾客总价值与顾客总成本之差。

5、CRM系统结构分三个层次：界面层,功能层，支持层。

二、选择题（每题1分，共10分）1、在日益激烈的市场竞争环境下，企业仅靠产品的质量已经难以留住客户，成为企业竞争制胜的另一张王牌 BA、产品B、服务C、竞争D、价格2、著名经济学的2：8原理是指 DA、企业80%的销售额来自于20%的老顾客B、企业有80%的新客户和20%的老客户C、企业80%的员工为20%的老客户服务D、企业的80%的利润来自于20%的老顾客3、在客户满意度公式：C=b/a中，b代表的含义是。

BA、客户满意度B、客户对产品或服务所感知的实际体验C、客户忠诚度D、客户对产品或服务的期望值4、是指客户对某一特定产品或服务产生了好感，形成了偏好，进而重复购买的一种趋向CA、客户满意度B、客户价值C、客户忠诚度D、客户利润率5、客户忠诚度是建立在基础之上的，因此提供高品质的产品、无可挑剔的基本服务，增加客户关怀是必不可少的。

CA、客户的盈利率B、客户的忠诚度C、客户的满意度D、客户价值6、关系营销认为产品的价值既包括实体价值，也包。

BA、产品的包装B、附在实体产品之上的服务C、附产品的广告价值D、产品的使用价值7、下面那个选项不是实施个性化服务所必须的条件： CA、拥有完善的基本服务B、良好的品牌形象C、良好的企业盈利率D、完善的数据库系统8、对于企业来说，达到是基本任务，否则产品卖不出去，而获得是参与竞争取胜的保证。

株洲南车时代电气股份有限公司数据仓库建设规划项目方案建议书XX软件系统股份有限公司2015年03月目录第1章南车电气数据仓库建设项目介绍............. 错误!未定义书签。

1.1.南车电气数据仓库建设项目的背景 .............................................................................. 错误!未定义书签。

1.2.南车电气环境现状及需求分析 ...................................................................................... 错误!未定义书签。

1.2.1.项目目标.................................................................................................................. 错误!未定义书签。

第2章南车电气数据仓库建设解决方案详述......... 错误!未定义书签。

2.1.南车电气数据仓库建设整体方案说明 .......................................................................... 错误!未定义书签。

2.1.1.方案概述.................................................................................................................. 错误!未定义书签。

2.1.2.系统逻辑架构.......................................................................................................... 错误!未定义书签。

Customer number Customer name Cust. Category Cust. Subcategory Division Industry Revenue Class Transportation zone Currency VAT # Legal Status Regional market Cust. Statistics group IncoTerms Billing schedule Price group Delivering plan ABC Classification Account assignment group Address State Country Region
BAPI
Seagate
OLAP
处理器
信息立方体（InfoCubes）
信息立方体（InfoCubes）
元数据仓库
数据抽取与传输
Information ETI Prism Solutions TSI Information Builders Systemfabrik Carleton weitere
• BW Master Data 主数据
• InfoObjects 信息对象 • Attributes 属性 • Hierarchies 层次结构 • Text 文本
10
建模步骤
1 理解业务和需求，有多种途径：
- SAP BW Business Content（业务内容） - 业务需求调查和评估 - 现有的数据仓库或相关的报表系统 - 业务处理系统的资料 -…
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Material number Material text Material type Category Subcategory Market key MRP Type Material group 1 Planner Forecast model Valuation class Standard cost Weight Volume Storage conditions Creation Date

大数据时代下的数据仓库建设随着信息化技术的发展，数据已经成为了企业最为重要的资源之一。

在大数据时代的今天，数据的规模和复杂性不断增加，如何有效地管理和利用数据已成为企业发展的关键。

数据仓库建设作为数据管理的重要手段，已经受到越来越多企业的重视。

一、数据仓库的概念和作用数据仓库是指将多个异构的、分散的、不同源的数据集成在一起，经过转换、清洗、整合等多个环节后形成的一个面向主题的、一致的、历史数据集合。

数据仓库可以为企业提供决策支持、业务分析等多种功能，是企业数据管理的重要手段。

数据仓库的作用主要有以下几个方面：1. 提供一致的数据视图数据仓库将企业的多个数据源进行整合，形成一个一致的数据视图，方便业务分析人员进行学习和使用。

2. 支持企业决策数据仓库可以为企业提供海量的、历史的、准确的企业数据，支持企业管理者进行更加准确的决策。

3. 实现数据应用的快速开发数据仓库可以为企业提供数据应用的快速开发平台，简化企业应用的开发流程，提高企业数据应用的效率。

二、数据仓库建设的流程数据仓库建设的流程一般分为需求分析、方案设计、数据建模、数据集成、数据质量管理、数据仓库更新和运维等多个环节。

1. 需求分析需求分析是数据仓库建设的第一步，包括对业务需求、数据需求和技术需求等的分析。

需求分析的目的是为了明确数据仓库应该具备的功能和特点，以及如何满足用户需求和业务目标。

2. 方案设计根据需求分析结果，制定数据仓库的设计方案，包括数据仓库的架构、模型设计、ETL流程设计等。

方案设计是数据仓库建设的关键环节，直接影响数据仓库建设的成败。

3. 数据建模数据建模是指根据方案设计结果，建立数据仓库的逻辑数据模型。

数据模型包括数据仓库的主题模型、维度模型和事实模型等。

数据建模是数据仓库建设的核心环节，影响后续数据集成和数据应用的效果。

4. 数据集成数据集成是将多个数据源的数据导入到数据仓库中的过程，主要包括数据抽取、数据变换和数据加载等。