数据仓库技术与应用

数据仓库技术在物流企业中的应用摘要：数据仓库是信息管理和分析应用的有效平台。

该文针对物流运输企业现状，引入了数据仓库技术，应用olap工具对物流配送调运模型处理后的数据进行分析，并将数据仓库融入集成供应链中。

关键词：数据仓库；物流；olap中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）09-2042-02随着我国经济和电子商务的飞速发展，物流行业越来越突显出其经济动脉的作用，成为影响经济发展的重要因素。

物流业发展的初期，对企业规模和管理水平的要求不高，较低的门槛使得众多的企业进入物流行业，这些企业大多规模较小，业务领域较为单一，并且大多数业务仅限于低端的运输服务，大量的成本消耗在基础环节，整个行业效率不高。

这种传统的物流系统虽然累计了大量数据，但没有统一、优质、高效的数据分析作为决策分析的基础，单一的常规数据库技术远远满足不了海量和多源的数据融合、集成、交互和信息提取，成为限制现代物流系统发展的瓶颈。

为了解决业务数据量的不断增加导致传统物流决策支持系统很难满足企业要求的问题，越来越多的业内人员提出将数据仓库和数据挖掘技术引入物流系统。

数据仓库是信息管理和分析应用的有效平台，可以有效地为分析决策支持系统服务，提高系统的分析效率并增强处理复杂查询的能力。

1 数据仓库技术1.1 数据仓库基本特点数据仓库技术是近几年适应数据处理需求而发展的新技术，它用新的方法将不同格式、不同部门和不同平台的数据进行及时的集成，当不同的软件信息系统的数据发生变化时，它也会随着更新。

数据仓库处理的主要对象是大量集成的、稳定的和随时间变化的数据，通过处理为决策支持系统提供更为有效的数据。

这些数据不是大量数据结果的堆积，而是按决策主题重新组织的，通过对大量分散数据进行抽取、转换、集成和综合管理，为决策分析提供统一、高效、高质的数据平台。

数据仓库的数据主要来源于现有的多个同构或异构的数据库，集成后又按照主题进行重组。

数据仓库技术在旅游行业中的应用案例分析引言：数据仓库技术的出现和发展，为各行各业提供了强大的数据分析和决策支持能力。

旅游行业作为一个信息密集型行业，也逐渐开始应用数据仓库技术，旨在提高运作效率、优化用户体验以及预测市场趋势。

本文将通过分析一个旅游公司的实际案例，来探讨数据仓库技术在旅游行业中的应用。

一、需求分析与系统设计1. 公司介绍：以某旅游公司为例，该公司拥有众多分布在各地的销售渠道、供应商、酒店、航空公司等，在传统的业务运作中，数据散落在不同的系统和数据库中，导致数据管理和分析困难。

2. 需求识别与分析：通过与公司内部相关岗位人员的访谈、需求调研等方式，从业务角度明确了公司对数据仓库的需求，如实时查询销售报表、分析市场趋势、预测航空座位需求等。

3. 数据模型设计：基于需求分析的结果，设计数据模型，定义主题域、事实表、维度表等。

结合旅游行业特点，构建销售、供应商、酒店、航空等多个主题域，并定义了相关的事实表和维度表。

二、数据采集和清洗1. 数据采集：通过与各销售渠道、供应商、酒店、航空公司等合作，建立数据接口，实现与各个数据源的数据同步。

设计了数据采集任务，定期从各个数据源中抽取数据，并进行数据质量验证和转换。

2. 数据清洗：由于不同数据源的数据格式和粒度存在差异，需要进行数据清洗工作。

例如，对于销售渠道中的订单数据，需要进行数据合并和去重，确保数据的一致性和准确性。

三、数据存储和管理1. 数据存储：通过数据仓库技术，将清洗后的数据存储到数据仓库中。

采用星型模型或雪花模型来组织数据，减少数据冗余和复杂性，并提高数据查询和分析的效率。

2. 数据管理：设计了数据管理策略，包括数据备份和恢复、权限管理等，确保数据的安全性和可靠性。

此外，还建立了数据字典，记录了各个数据表的定义、说明和关系，方便用户对数据的理解和使用。

四、数据分析与应用1. 数据分析：基于数据仓库中的数据，进行多维分析和挖掘。

例如，可以通过销售数据分析用户行为，预测用户需求，进而优化销售策略。

数据仓库及其数据挖掘的应用分析一、引言数据仓库及其数据挖掘技术在当今信息化社会中扮演着重要的角色。

数据仓库是一个用于集成、存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，而数据挖掘是通过分析大数据集合中的模式、关联和趋势，从中发现有价值的信息。

本文将对数据仓库及其数据挖掘的应用进行分析，探讨其在不同领域的重要性和效果。

二、数据仓库的应用1. 商业智能数据仓库可以帮助企业从大量的交易数据中提取有价值的商业智能。

通过数据仓库，企业可以进行销售分析、市场预测、客户细分等工作，从而指导企业的决策和战略规划。

例如，通过对销售数据的分析，企业可以了解产品的热销情况、客户的购买偏好，从而优化产品组合和推广策略。

2. 金融风险管理在金融领域，数据仓库的应用尤为重要。

通过对大量的金融数据进行分析，可以发现潜在的风险和异常情况。

例如，银行可以通过数据仓库对客户的交易记录进行监控，及时发现可能存在的欺诈行为；保险公司可以通过数据仓库对保单数据进行分析，预测保险赔付的风险。

3. 医疗健康管理数据仓库在医疗健康管理领域的应用也越来越广泛。

通过对大量的医疗数据进行分析，可以提高医疗服务的质量和效率。

例如，医院可以通过数据仓库对患者的病历数据进行分析，发现患者的病情变化趋势，及时调整治疗方案；保险公司可以通过数据仓库对保险人的健康数据进行分析，提供个性化的健康管理建议。

三、数据挖掘的应用1. 市场营销数据挖掘可以帮助企业进行市场营销策略的制定。

通过对大量的市场数据进行分析，可以了解消费者的购买偏好、行为习惯等信息，从而制定个性化的营销策略。

例如，通过数据挖掘，企业可以发现潜在的目标客户群体，针对性地进行广告投放和促销活动。

2. 社交网络分析随着社交网络的兴起，数据挖掘在社交网络分析中也扮演着重要的角色。

通过对社交网络中的用户行为数据进行分析，可以发现用户之间的关联和影响力。

例如，社交媒体平台可以通过数据挖掘对用户的兴趣和喜好进行分析，推荐个性化的内容和广告。