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《数据仓库:企业数据管理与决策支持的核心——名词解释与实例解析》
数据仓库的名词解释
数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject - Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non - Volatile)、反映历史变化的数据集合(Time - Variant),用于支持管理决策。
1、面向主题
- 传统的操作型数据库是面向事务处理的,例如在一个电商系统的操作数据库中,会按照订单处理、库存管理、用户注册等事务流程来组织数据,而数据仓库则是面向主题的,它围绕企业的各个分析主题来组织数据,销售主题”,这个主题下的数据可能包括销售订单、销售渠道、销售地区、销售时间等相关数据,这些数据来自于不同的业务系统,但在数据仓库中按照销售这个主题进行重新组织和整合,以便于对销售相关的问题进行分析,如分析不同地区、不同渠道的销售趋势等。
2、集成的
- 企业的数据通常分散在多个不同的业务系统中,每个系统的数据结构、编码方式、数据语义等可能存在差异,数据仓库要将这些来自不同数据源的数据进行集成,一个企业可能有ERP系统(企业资源计划系统)、CRM系统(客户关系管理系统)和SCM系统(供应链管理系统),ERP系统中的产品编码可能是内部生产管理用的编码,CRM系统中的产品名称可能是面向客户的营销名称,数据仓库需要对这些不同的产品标识和相关数据进行清洗、转换、整合,使得在数据仓库中关于产品的数据是统一、准确的,能够为企业提供一个完整的产品视图,以便进行跨系统的分析,如分析产品的生产、销售和客户反馈之间的关系。
3、相对稳定的(非易失性)
- 操作型数据库需要频繁地进行数据的插入、更新和删除操作,以保证业务的正常运行,而数据仓库主要是用于分析,数据一旦进入数据仓库,一般不会进行频繁的修改,企业每个月会将销售数据、库存数据等从操作数据库加载到数据仓库中,在数据仓库中,这些历史销售数据和库存数据是相对固定的,不会因为某一笔新的销售业务或者库存调整而立即改变,这样可以保证数据仓库中的数据能够准确反映历史情况,为趋势分析、历史对比等提供可靠的依据。
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4、反映历史变化(时变性)
- 数据仓库会记录数据的历史变化情况,以客户数据为例,在数据仓库中不仅会记录客户当前的基本信息,如姓名、年龄、联系方式等,还会记录客户信息的历史变更情况,如客户的地址变更、购买偏好的变化等,并且数据仓库中的数据会按照时间维度进行组织,例如可以按照年、月、日等时间粒度来存储销售数据,这样就可以方便地分析销售数据随时间的变化趋势,如分析某一产品在过去几年中的季节性销售波动情况,或者分析客户在不同时间段的购买行为变化等。
数据仓库的实例说明
1、零售企业的数据仓库应用
- 在一家大型零售企业中,数据仓库发挥着至关重要的作用,该企业有众多的门店,每个门店都有自己的销售系统、库存管理系统等,这些系统每天都会产生大量的数据,包括商品销售数量、销售金额、库存变动、顾客购买信息等。
- 数据仓库通过ETL(Extract - Transform - Load,抽取、转换、加载)工具将这些分散的数据从各个门店的业务系统中抽取出来,将不同门店使用的不同格式的销售数据进行格式统一,将以当地货币记录的销售金额转换为企业统一的货币单位。
- 按照面向主题的原则,构建了“销售主题”“库存主题”“顾客主题”等,在“销售主题”中,可以分析不同门店、不同区域、不同季节的销售趋势,通过对多年的销售数据进行分析,可以发现某些商品在特定季节(如冬季的保暖用品)的销售高峰,从而提前做好库存准备。
- 在“库存主题”方面,数据仓库可以整合各个门店的库存数据,分析库存周转率,如果某个门店的某类商品库存周转率明显低于其他门店,就可以深入调查是该地区市场需求问题、门店运营问题还是其他原因。
- 对于“顾客主题”,企业可以通过分析顾客的购买历史、购买频率、购买金额等数据,对顾客进行细分,如识别出高价值顾客、潜在流失顾客等,对于高价值顾客,可以提供个性化的营销服务,如专属折扣、优先配送等;对于潜在流失顾客,可以通过发送优惠券、个性化推荐等方式进行挽留。
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2、金融机构的数据仓库应用
- 在金融机构,如银行,数据仓库也有着广泛的应用,银行有多个业务系统,包括核心业务系统(处理存款、贷款等业务)、信用卡系统、网上银行系统等。
- 银行的数据仓库会集成这些系统的数据,在信贷风险评估方面,数据仓库整合了客户的基本信息(来自核心业务系统)、信用卡消费记录(来自信用卡系统)、网上银行的资金流动情况等数据,通过对这些数据的分析,可以构建信贷风险评估模型。
- 对于市场营销,银行可以根据数据仓库中的客户数据,分析客户的金融产品持有情况、收入水平、消费习惯等,制定针对性的营销策略,向有较高储蓄余额且没有购买过理财产品的客户推荐合适的理财产品;向经常使用信用卡进行大额消费的客户推荐高端信用卡产品等。
数据仓库作为企业数据管理和决策支持的重要工具,通过其独特的特性和功能,能够帮助企业从海量的数据中挖掘有价值的信息,提高企业的竞争力和决策的科学性。
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