《解析数据仓库化:概念、示例与管理意义》
一、数据仓库化的概念
数据仓库化是一种将来自不同数据源的数据进行整合、存储和管理,以便于进行数据分析、决策支持等操作的过程,与传统的数据库不同,数据仓库主要侧重于数据分析和决策支持,而不是日常的事务处理。
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1、数据整合
- 企业内部往往存在多个数据源,例如销售系统中的订单数据、客户关系管理系统中的客户信息、生产系统中的库存和生产计划数据等,数据仓库化的第一步就是要将这些分散的数据整合到一个统一的存储库中,这就好比是把散落在各个房间的物品收集到一个大仓库里,一家连锁零售企业,有各个门店的销售终端系统,这些系统记录了每一笔销售交易的详细信息,包括商品编号、销售数量、销售时间、顾客支付方式等;企业还有专门的会员管理系统,记录了会员的基本信息、消费积分、会员等级等,通过数据仓库化,就可以把销售终端系统中的销售数据和会员管理系统中的会员数据整合在一起,形成一个全面的数据集。
2、数据清洗
- 在整合数据的过程中,不可避免地会遇到数据质量问题,如数据的重复、错误、不完整等,数据清洗就是要对这些问题进行处理,在整合销售数据和会员数据时,可能会发现有部分销售记录中的会员编号与会员管理系统中的会员编号存在格式不一致的情况,或者存在一些没有会员编号的销售记录(可能是顾客未注册会员进行的购买),数据仓库化过程中,就需要对这些数据进行清洗,统一会员编号的格式,并且对无会员编号的销售记录进行特殊标记或者补充相关信息(如通过顾客留下的电话号码等信息关联会员信息)。
3、数据存储结构优化
- 数据仓库采用适合数据分析的存储结构,传统的数据库可能按照事务处理的需求进行存储,而数据仓库则更倾向于采用星型模型或雪花模型等多维数据模型,以星型模型为例,在分析零售企业的销售数据时,中心事实表可以是销售事实表,包含销售额、销售数量等关键指标,而周围的维度表可以是时间维度表(包含日期、月份、季度、年份等信息)、产品维度表(包含产品编号、产品名称、产品类别等信息)、门店维度表(包含门店编号、门店名称、门店所在地区等信息)等,这种结构方便从不同维度对销售数据进行分析,如按时间分析销售额的变化趋势、按产品类别分析销售情况、按门店地区分析销售业绩等。
二、数据仓库化的举例说明
1、电商企业的用户行为分析
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- 电商企业拥有海量的用户行为数据,如用户的浏览记录、购买行为、收藏夹内容、评价信息等,这些数据来源于网站的不同功能模块,分散在不同的数据库表中,通过数据仓库化,企业可以将这些数据整合起来。
- 整合用户浏览记录和购买行为数据后,可以分析出用户的购买决策过程,发现用户在购买某类商品之前,通常会浏览哪些相关商品,浏览的时长是多少,这样电商企业就可以优化商品推荐系统,如果数据显示很多用户在浏览了某品牌的手机后,又浏览了该品牌的手机壳,并且最终购买了手机和手机壳的用户比例较高,那么在推荐系统中就可以将手机壳推荐给浏览该手机的用户。
- 通过分析用户评价信息和购买行为,可以对产品质量和用户满意度进行评估,如果发现某产品的差评率突然上升,并且购买该产品后再次购买同品牌其他产品的用户比例下降,企业就可以及时对产品进行改进或者调整产品的营销策略。
2、金融机构的风险管理
- 银行等金融机构需要管理多种风险,如信用风险、市场风险等,在信用风险评估方面,数据仓库化发挥着重要作用。
- 银行内部有客户的基本信息(如年龄、职业、收入等)、信贷记录(如贷款金额、还款情况、逾期次数等)、交易记录(如资金的流入流出情况、交易频率等)等数据来源,将这些数据整合到数据仓库中后,可以构建信用风险评估模型。
- 通过分析大量客户的信贷记录和交易记录,发现年龄在30 - 45岁之间、职业为公务员且月收入稳定在一定水平以上的客户,其贷款逾期率较低,而那些频繁进行高风险投资交易且收入波动较大的客户,信用风险相对较高,银行可以根据这些分析结果调整信贷政策,对于低风险客户提供更优惠的贷款利率和更高的信用额度,对于高风险客户加强风险监控或者提高贷款利率。
三、数据仓库化在管理中的意义
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1、支持决策制定
- 企业管理者可以基于数据仓库中的数据进行决策,企业的高层管理者想要了解不同产品线在不同地区的盈利情况,以便决定是否扩大某些产品线的生产规模或者开拓新的市场,通过数据仓库,他们可以快速获取到准确的销售数据、成本数据等相关信息,进行综合分析,如果数据显示某产品线在某个新兴地区的销售额增长迅速且利润率较高,同时市场需求还有很大的挖掘空间,那么管理者就可以决定加大在该地区对该产品线的投入。
2、提高运营效率
- 数据仓库化有助于企业优化内部流程,以供应链管理为例,通过整合采购数据、库存数据和销售数据,企业可以准确预测库存需求,如果数据仓库中的数据显示某类商品在特定季节的销售量会大幅增加,而目前的库存水平较低,企业就可以提前安排采购计划,避免缺货现象的发生,提高供应链的响应速度,从而提高整个企业的运营效率。
3、增强企业竞争力
- 在当今竞争激烈的市场环境中,企业能够快速、准确地利用数据进行决策是其竞争力的重要体现,通过数据仓库化,企业可以深入挖掘客户需求、优化产品和服务,一家旅游公司通过分析数据仓库中的客户旅游偏好数据(如目的地选择、旅游方式偏好、住宿档次偏好等),可以为客户提供个性化的旅游套餐推荐,提高客户满意度和忠诚度,从而在旅游市场中脱颖而出。
数据仓库化是企业在大数据时代提升自身管理水平、增强竞争力的重要手段,它通过整合、清洗和优化存储数据,为企业的决策、运营等多方面提供有力的支持。
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