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数据仓库技术的常见应用场景分析引言：数据仓库技术是当今信息时代中不可或缺的一环。
它的应用场景不仅广泛，而且涵盖了各个领域。
本文将通过对几个常见的应用场景进行分析，展示数据仓库技术的实际应用。
一、零售行业中的数据仓库技术应用零售行业对于销售数据的分析和预测非常重要。
数据仓库技术在这个行业的应用场景非常广泛。
首先，数据仓库技术可以通过整合销售数据、库存数据和客户数据等信息，为零售商提供准确的供应链管理，实现销售预测和库存优化。
其次，数据仓库技术还可以帮助零售商进行市场细分和消费者行为分析，以便更好地定位消费者需求，制定精准的营销策略。
二、金融行业中的数据仓库技术应用在金融行业，数据仓库技术被广泛应用于风险管理和业务决策支持。
首先，通过整合各种金融数据，包括市场行情数据、交易记录、客户信息等，数据仓库技术可以为金融机构提供准确的风险评估和管理工具，帮助机构降低风险并优化投资组合。
其次，数据仓库技术还可以为金融机构提供更好的业务决策支持，通过分析客户行为和市场趋势，为机构提供战略性的指导和规划。
三、医疗健康领域中的数据仓库技术应用在医疗健康领域，数据仓库技术可以应用于临床研究、疾病预防和患者管理等方面。
首先，数据仓库技术可以整合并分析来自不同医疗机构的大规模医疗数据，为临床研究提供强大的支持。
其次，数据仓库技术可以帮助医疗机构分析患者健康数据，预测患病风险，提前进行干预和预防措施。
此外，数据仓库技术还可以协助医院优化患者管理，提高医疗服务的质量和效率。
四、物流行业中的数据仓库技术应用物流行业对于物流信息和运输管理的高效处理十分重要。
数据仓库技术可以通过整合各种物流数据，包括采购、仓储、运输和配送等环节的数据，实现物流信息的综合分析和监控。
通过数据仓库技术，物流企业可以实现对货物流动状态的实时追踪和监管，提高物流效率和运作能力。
此外，数据仓库技术还可以为物流企业提供数据驱动的运营决策，帮助企业优化资源配置和物流网络布局。
数据仓库与数据挖掘案例分析在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。
如何有效地管理和利用这些海量数据，以获取有价值的信息和洞察，成为了摆在众多企业面前的重要课题。
数据仓库和数据挖掘技术的出现，为解决这一问题提供了有力的手段。
接下来，让我们通过一些具体的案例来深入了解这两项技术的应用和价值。
一、零售行业的数据仓库与数据挖掘以一家大型连锁超市为例，该超市每天都会产生大量的销售数据，包括商品的种类、价格、销售数量、销售时间、销售地点等。
通过建立数据仓库，将这些分散在不同系统和数据库中的数据整合起来，形成一个统一的、集成的数据源。
数据挖掘技术则可以帮助超市发现隐藏在这些数据中的模式和趋势。
例如，通过关联规则挖掘，可以发现哪些商品经常被一起购买，从而优化商品的摆放和促销策略。
如果顾客经常同时购买面包和牛奶，那么将这两种商品摆放在相邻的位置，或者推出面包和牛奶的组合促销活动，可能会提高销售额。
通过聚类分析，可以将顾客分为不同的群体，根据每个群体的消费习惯和偏好，进行个性化的营销。
比如，将经常购买高端进口食品的顾客归为一类，针对他们推送相关的新品推荐和优惠信息；而对于注重性价比的顾客群体，则推送一些打折促销的商品信息。
二、金融行业的数据仓库与数据挖掘在金融领域，银行和证券公司也广泛应用数据仓库和数据挖掘技术。
一家银行拥有大量的客户数据，包括客户的基本信息、账户交易记录、信用记录等。
利用数据仓库，银行可以对这些数据进行整合和管理，实现对客户的全面了解。
数据挖掘可以帮助银行进行客户细分，识别出高价值客户和潜在的流失客户。
对于高价值客户，提供个性化的服务和专属的金融产品，提高客户的满意度和忠诚度；对于潜在的流失客户，及时采取措施进行挽留，比如提供优惠政策或者改善服务质量。
在风险管理方面，数据挖掘可以通过建立信用评估模型，预测客户的违约风险。
通过分析客户的历史交易数据、收入情况、负债情况等因素，评估客户的信用等级，为贷款审批提供决策依据，降低不良贷款率。
金融行业的大数据应用案例及解决方案1. 引言金融行业是一个信息密集型的行业，大量的数据产生于交易、风险管理、客户关系管理等各个环节。
随着科技的进步和数据技术的发展，金融机构开始广泛应用大数据技术，以提高业务效率、降低风险和创造更多商业机会。
本文将介绍金融行业的大数据应用案例，并提供相应的解决方案。
2. 金融行业的大数据应用案例2.1 风险管理金融机构需要通过大数据技术来识别和管理风险。
例如，利用大数据分析技术，银行可以对客户的交易数据进行实时监测，以识别潜在的欺诈行为。
此外，金融机构还可以通过分析历史数据和市场数据，预测市场波动，从而制定相应的风险管理策略。
2.2 客户关系管理金融机构可以利用大数据技术来改善客户关系管理。
通过分析客户的交易数据、社交媒体数据和其他相关数据，金融机构可以了解客户的需求和偏好，从而提供个性化的产品和服务。
例如，银行可以根据客户的消费习惯和偏好，推荐适合的信用卡或投资产品。
2.3 信贷评分大数据技术可以帮助金融机构更准确地评估客户的信用风险。
通过分析客户的历史交易数据、社交媒体数据和其他相关数据，金融机构可以建立更精准的信贷评分模型。
这样，金融机构可以更好地判断客户的还款能力，减少坏账风险。
2.4 投资决策金融机构可以利用大数据技术来辅助投资决策。
通过分析市场数据、公司财务数据和其他相关数据，金融机构可以发现投资机会，制定更精准的投资策略。
例如，利用大数据分析技术，投资公司可以预测股票价格的波动，从而做出更明智的投资决策。
3. 解决方案3.1 数据采集与存储金融机构需要建立有效的数据采集和存储系统，以确保数据的质量和完整性。
这包括建立数据接口，从各个数据源收集数据，并将数据存储在可扩展的数据仓库或云平台中。
此外，金融机构还需要建立数据清洗和预处理的流程，以提高数据的准确性和可用性。
3.2 数据分析与挖掘金融机构需要利用数据分析和挖掘技术来发现数据中的价值和洞察。
这包括使用统计分析、机器学习和人工智能等技术，对数据进行模式识别、趋势分析和预测建模。
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。
数据仓库技术的常见应用场景分析随着信息时代的发展，数字化的浪潮席卷各行各业。
数据作为一种重要的资源，已经成为企业决策和发展的关键支撑。
在这个背景下，数据仓库技术逐渐崭露头角，并在各个行业中发挥着重要的作用。
本文将从不同行业的角度，探讨数据仓库技术的常见应用场景，揭示其在实践中的实际价值。
一、零售行业零售行业是数据仓库技术的重要应用领域之一。
随着移动设备的普及和电子商务的兴起，零售商可以收集大量的销售数据、用户行为数据和商品信息数据等。
通过数据仓库技术，零售商可以将这些分散的数据整合到一个统一的平台上，进行数据挖掘和商业智能分析。
通过对用户购买习惯的分析，零售商可以准确预测商品的需求量，从而合理安排库存和供应链管理，提高销售效益。
此外，数据仓库技术还可以帮助零售商优化促销活动、分析市场趋势，为企业决策提供可靠的数据支持。
二、金融行业金融行业是数据仓库技术的另一个重要应用领域。
金融机构每天都会产生大量的交易数据、客户数据和市场数据等。
这些数据如果不能得到合理的整合和分析，将无法充分发挥其价值。
数据仓库技术可以将这些分散的数据汇总到一个集中的数据库中，为金融机构提供全面、准确的数据支持。
通过数据仓库技术，金融机构可以进行客户分群、风险评估、趋势分析等，为企业制定风险投资策略和市场营销活动提供参考依据。
三、制造业在制造业中，数据仓库技术的应用场景也非常广泛。
制造业涉及到的数据包括生产数据、供应链数据、设备数据等。
通过数据仓库技术，制造商可以将这些数据整合到一个统一的平台上，实现对整个生产过程的监控和管理。
通过对生产数据的实时分析，制造商可以及时发现生产过程中的问题，提高生产效率和产品质量。
此外，数据仓库技术还可以帮助制造商进行供应链优化，提高供应链的灵活性和效率。
四、电信行业随着移动通信的迅猛发展，电信行业面临着海量的通信数据和用户数据。
数据仓库技术可以帮助电信运营商整合和管理这些数据，实现对用户行为和通信网络的全面分析。
数据仓库技术在银行业的应用随着信息技术的快速发展，数据对于各行各业的重要性也日益凸显。
银行作为金融行业的核心组成部分，拥有海量的客户数据和业务数据，如何高效地管理和利用这些数据成为了银行业务发展的关键。
数据仓库技术作为一种重要的数据管理和分析工具，正被越来越多的银行采用，并在银行业内发挥着越来越重要的作用。
数据仓库是指将不同来源、不同类型的数据进行集成、整理、清洗、存储和管理，以便对数据进行快速、便捷的查询和分析的一种信息系统。
银行作为金融机构，每天都会产生大量的交易数据、客户数据、风险数据等，这些数据来自于多样化的业务系统和渠道，包括核心银行系统、合规系统、风控系统等。
在传统的数据库模式下，这些数据被分散地存储在不同的数据库中，导致数据难以共享和利用，而数据仓库技术则可以将这些分散的数据集中到一个集中的数据库中，提供一种一站式的数据分析与查询服务。
首先，数据仓库技术在银行业的应用可以帮助银行更好地理解和洞察客户。
通过整合客户数据，包括个人信息、财务状况、投资偏好等，银行可以进行客户分群和画像分析，从而更好地针对不同的客户需求提供差异化的金融产品和服务。
同时，通过对客户行为进行分析，银行可以掌握客户的消费习惯、倾向以及潜在需求，从而提高客户黏性和满意度，实现精准营销和客户关系管理。
其次，数据仓库技术在银行的风险管理中起到了重要的作用。
银行作为金融机构，风险管理是其核心职能。
通过整合和分析银行内外部的市场数据、经济数据和交易数据等，银行可以对风险进行预警和管理。
例如，通过对大数据的分析，可以发现异常交易行为、不良贷款和信用卡欺诈等风险，及时采取措施进行风险防范和控制。
此外，数据仓库技术还能够实现对银行的资产负债表、准备金率、流动性等进行实时监控和预测分析，为银行的决策提供科学依据。
此外，数据仓库技术在银行的经营管理方面也发挥着重要作用。
通过对银行业务数据的集成和分析，银行可以实现对业务效率和绩效的评估和优化。
数据仓库在银行信息化中的应用摘要：随着我国金融行业的快速发展，传统的金融信息系统已经无法满足银行在经营过程中的各种需求。
因此众多银行开始构建数据仓库，并基于此技术进行业务运作、经营管理、客户关系管理、银行产品推广等各种分析，在激烈的竞争中掌握主动、获得更大的发展空间。
关键词：数据仓库；银行信息化；应用中图分类号：tp311.13 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012）17-0000-021 引言近些年我国经济取得了快速的发展，金融信息化程度也随之得以大幅的提升。
金融行业是我国国民经济的重要组成部分之一，也是市场经济的核心行业，因此重点发展金融信息化、提高金融信息化水平是我国信息化战略中一项不能或缺的内容。
金融信息化的发展促进金融市场逐步联合成一个整体，大大提高了各类相关信息的收集、处理和发布从而提高金融企业的竞争能力。
2 数据仓库的设计要求传统的金融信息管理系统大多采用c/s结构，客户直接访问生产数据库，完成信息的查询、更新、管理。
但这就存在很多缺陷，例如系统安全性不够、系统仅仅是信息的存储容器而无法达到分析预测的高度等等。
随着数据库的发展以及数据仓库技术的出现，越来越多的金融企业开始构建自己的数据仓库。
与传统的金融信息管理系统不同的是，基于数据仓库技术构建的系统不仅保留了原有系统的各种业务功能，同时在金融结构多年累积的数据的基础上，进一步加强信息查询分析预测以及报表的功能，使用户数据得以最大的利用。
数据仓库的设计应满足如下一些要求：3 建立数据仓库的基础目前投入使用的金融信息管理系统大部分是基于关系数据库（relational database service，rds）技术，因为关系数据库起步较早，发展较成熟，使用复杂性较低。
关系型数据库是构建数据仓库的基础，但仅仅是使用关系数据库也不能完全构建符合用户需求的数据仓库，还需要使用其他的数据库技术，例如，优化查询、位图索引、动态分区等，在大型数据仓库应用环境中，通过上述几项技术使关系数据库管理系统的性能极大的优化和提升。
数据库技术及其在金融行业的应用1. 前言数据库仓库（DW）技术从1991年开始出现，经过多年的摸索和应用，目前在一些发达国家已经建设得比较成熟，为企业综合与灵活的分析型应用提供了强大的数据支撑，为管理层的分析决策和操作层的智能营销提供了技术保证，为企业带来了多方面的收益。
而在国内，数据库仓库仍处于尝试或初级建设阶段。
国内的金融行业，随着外部监管和信息披露的压力、内部管理和决策分析的需要，在建设分析类应用时，也正在逐渐从孤立的数据层向统一的数据仓库层规划和转移。
建立数据仓库能够减少对数据层的重复投资和资源浪费、统一数据标准、监管和提高数据质量、消除信息孤立、支持综合分析和灵活及时的分析型应用、适应管理和发展、提高业内竞争力。
本文对数据库技术做一个概括性的介绍，并对国内外金融行业数据仓库技术的应用现状做一个简单分析。
2. 数据仓库概念2.1. DW的提出2.1.1. 需求业务系统的建设与逐渐完善，巨量数据信息的积累。
分析类需求不断增加，传统分析类应用造成巨大的资源浪费和管理困难。
业务数据平台异构、数据来源口径多、标准不统一、信息孤立。
整合部门级应用，建设企业级应用，满足综合分析、复杂查询、智能营销等高级需求。
2.1.2. DW概念的提出MIT在20世纪70年代对业务系统和分析系统的处理过程进行研究，结论是只能采用完全不同的架构和设计方法。
1988年，IBM为解决全企业数据集成问题，提出了信息仓库的概念，确立了原理、架构和规范。
但没有进行实际的设计。
1991年，Bill Inmon提出了数据仓库概念，并对为什么建设数据仓库和如何建设数据仓库进行了论述。
Bill Inmon被称为数据仓库之父。
2.2. DW的四个特征2.1.1. 面向主题OLTP应用或支持独立分析的应用是面向应用组织数据，数据分散，不利于综合分析。
为OLAP应用提供数据支撑的DW是综合分析业务需求对不同源系统数据进行提取、提炼，按主题重新设计数据模型和重组数据，覆盖所有的应用。
主题是在较高层次上将企业信息系统中的数据综合、归类，并进行分析利用的抽象。
例如对于一个银行来说，DW所面向的主题域可能包括当事人、协议、产品等。
2.1.2. 集成共享由于源系统的数据平台异构、数据标准不统一、数据模型差别大，在建设数据仓库时要进行数据集成，为所有应用共享统一标准的数据。
数据集成的工作主要包括三个内容。
数据清洗：按照数据质量管理的要求进行数据清洗，保证进入数据仓库的数据都是符合规范且可以使用的。
数据转换：将不同标准的数据进行转换与统一，并保证可以回溯。
数据整合：不同源系统的数据在数据仓库中可能会进入到相同的模型中，要对源系统与数据仓库模型的差异进行分析整合。
2.1.3. 随时间变化DW自己不产生源数据，但需要根据源数据进行数据加工和汇总。
DW中加工后的基础数据和汇总数据是随时间不断变化的。
2.1.4. 不可更新这是指在DW中不会更新从源系统中传过来的细节数据。
在进行数据转换时，一般也并不删除原值。
2.2. DW与DM、ODS的关系2.2.1. DW与DMDM是数据集市（Data Mart），相当于部门级或应用级的数据仓库，一个企业内部一般建有多个DM，不为种类的分析型应用使用。
各DM分别设计和建立，数据标准和数据模型没有统一。
DM建设难度小，容易成功，但随着数据集市越来越多，无法解决数据冗余、数据质量、数据标准不统一、统计数据不一致等问题，无法满足综合分析和智能查询的业务需要。
DW是指企业级数据仓库，一般一个企业内部只建立一个，数据层大集成，可以为所有分析型应用所使用。
由于技术条件的限制，DW在前几年的建设初期，难度很大，遭到过大面积的失败。
目前所指的数据仓库实际上包含了数据集市和前期数据仓库的概念，可以说是数据集市和数据仓库的融合。
数据仓库内部即可建立企业级整合统一的数据层，同时也可建立为部门级决策支持所设计的数据集市。
2.2.2. DW与ODSODS是操作型数据存储（Operational Data Store）。
与DW相同的是，它也是面向主题的；是集成的（可能是部分集成）。
与DW不同的是，ODS要具有同时支持分析型应用和操作型应用的特性，因此它存储的数据是当前的，需要实时刷新，却不一定要求存储非常大量的历史；基础数据是随业务而更新的。
ODS也经历了多种应用形式，它曾做在数据仓库的前端，做一些初级的数据整合，数据快进快出，例如这可以支持要求每小时做一次分析的应用。
它也曾作为初级形式的数据仓库，例如支持面向电子商务的ODS。
ODS产生的技术背景是由于早期的DW因为技术条件的限制，不存储细节数据、难以实现频繁的更新和删除，不能支持实时性要求较高的分析应用。
但ODS具有数据同步复杂（一般需要两次数据落地）、数据共享困难、数据冗余、管理复杂等问题。
目前由于条件的成熟，ODS和DW也有走向融合的趋势，在数据仓库内部分为动态数据区和表态数据区，分别相当原来的ODS和DW概念。
2.2.3. 走向融合后的DW集成原来的DW、DM和ODS，融合后的企业级数据仓库，在内部划分出多个数据层次。
在近期业务数据区，能够为一线业务人员提供战术性决策和操作智能；在长期历史数据区，能够为管理人员提供战略性决策分析和复杂查询。
即可支持部门特色的应用，也可支持跨部门的企业级综合应用。
整合后的企业级数据仓库（EDW）简化了数据管理和维护流程，减少了数据冗余和延迟，减小了投资成本和协调工作，满足多种级别智能型应用的需要，为企业创造长期的价值。
3. 数据仓库架构3.1. 数据仓库架构的构成广义的企业级数据仓库（EDW）包括基础平台和分析型应用。
基础平台又可分为技术架构和数据架构。
技术架构包括ETL体系、数据访问体系、数据存储体系、安全管理体系等；数据架构包括数据标准、数据质量、数据模型、数据管控、数据接口等。
3.2. 数据仓库技术架构如上图所示，数据仓库技术架构由八个组件组成：源数据层、ETL服务层、数据服务层、中间服务层、访问控制层、用户层、元数据管理层、安全管理层。
源数据层：作为ETL层的数据抽取源，为EDW提供原始数据支持。
本层设计要考虑源系统状况和数据抽取方式，确定存储方式、数据量、交付时间、对时间窗口的影响，以及数据文件规范、文件压缩方式、传输模式、文件发送位置等规范信息。
ETL服务层：完成数据文件转换和加载，并负责管理和调整数据仓库中所有作业的依赖关系，管理整体作业流。
数据服务层：一般包括四个层次。
数据缓冲区支持ETL处理；基础数据层基于面向主题的物理数据模型，用于保存数据仓库基础数据；汇总层是建立在基础数据之上的主题级汇总数据；应用数据层（数据集市）是建立在基础数据区和汇总数据区之上的一组数据库，分别对应一类应用主题。
中间服务层：OLAP服务器通过ODBC等接口从数据仓库批量获取数据，按多维设计模型生成立方体，支持BI软件包的多维展现请求。
BI软件包通过ODBC等接口访问数据仓库，支持业务用户的灵活查询和固定报表请求；还可通过OLAP接口访问多维数据库支持业务用户的多维分析请求。
应用服务器：提供一个具有高可用性和负载均衡功能的基础平台，以支持BI软件包和其它应用软件包的运行。
访问控制层：主要包括WEB、认证、安全、门户四方面的服务。
该层为用户层提供HTTP服务、门户的单点登录、用户统一认证、提交用户层请求到中间服务层，对用户实施安全策略，为用户管理报表、查询文档，提供个性化定制等。
用户层：数据仓库系统用户既包括进行系统建设的开发人员、系统运行人员和系统管理人员，又包括最终使用系统的业务用户，这里主要对业务用户进行描述。
业务分析人员主要是指使用应用界面访问数据仓库系统的总各业务部门、各分行的业务用户。
该类人员使用数据仓库主要生成或预览定义报表，进行相对固定的查询和多维分析。
管理决策人员主要包括各部门的领导、总行和分行领导。
数据仓库系统为管理决策人员分配专门的系统资源，建立最为直观方便的存取界面，为决策人员赋予最大的信息访问权，实现对信息的自由访问。
知识工作者是指各部门、各分行较为高级的用户。
可以对指定的主题、指标进行自定义的灵活分析和比较。
分析的方式包括自定义查询和报表、多维旋转和穿透钻取等。
元数据管理：元数据管理是将分散在数据仓库各环节的、独立的元数据统一存储在元数据存储库中，并将各个元数据有机的联系在一起，实现对数据流的跟踪管理，向前可以进行数据的血缘分析，向后可进行影响性分析。
安全管理：安全管理主要包括网络安全、操作系统安全、数据安全和应用安全，这里不做专门介绍。
可参考相关技术资料。
3.3. 数据仓库数据架构数据仓库的数据架构分数数据流向、数据模型、数据标准、数据质量、数据管控和数据保留策略与容量规划六个部分来简单介绍。
数据流向：一种比较典型的数据仓库数据流设计模式是，先通过ETL服务将源系统数据加载到临时数据区，本区主要用于源系统数据和ETL运行数据暂存；然后通过数据加工将详细历史数据、客户信息、账户信息、交易信息等数据存储到基础数据区；然后可定期进行账户信息和客户信息等汇总，将数据存储到汇总数据区；最后可将应用分析所需的数据存放到应用数据区。
数据模型：由于数据仓库建设经验的积累，各行业有其比较成熟的数据仓库数据模型，例如在金融行业，Teradata和IBM各有其自己的数据模型。
成熟的数据模型产品对建设数据仓库有一个很好的经验和方法论指导，但客户化依然具有很大的工作量。
数据标准：数据标准化是一项关键工作。
进行数据标准化工作必须有专职数据管理员，制定配套的管理流程；数据标准化包括数据映射和制执行准规则，如识别规则、归并规则、重要口径等；数据标准化工作还包括统一的业务定义，进行总体规划。
数据质量：数据质量也是一项关键工作，数据质量太差的数据仓库，其应用价值可以几乎为零。
数据质量问题来源广泛、复杂，可以设计或借助现成的数据质量检查系统进行数据质量检查。
保证质量的工作内容主要包括：定义及初始度量、分析及发现错误、查找问题根源、解决质量问题、监控改进过程、发现及分析改进中的异常。
数据管控：建立统一的数据管理体系框架，主要有三个层面组成：管理策略、方法和内部体系，其核心是工作内容包括数据规划、数据标准制订和管理、数据质量管理。
数据管理体系的建立和完善是一个长期持续的过程。
数据保留策略和容量规划：数据保存周期受三个关键需求驱动：业务分析的需求；法规需求、审计与投资者情况披露；基于历史数据为客户提供额外的服务。
在确定了数据仓库建设策略之后，可以进行数据容量规划，这包括计算用户数据量、计算磁盘空间需求、分析目前容量现状及对策等工作。
3.4. 数据仓库应用架构国际先进银行的企业级数据仓库实践表明，实现需求主要有三种应用模式：灵活分析、数据挖掘（如评分系统）和应用开发。
