数据仓库成功应用案例讨论
数据仓库成功应用案例讨论
中国银行广东分行数据仓库成功应用案例信用卡业务是商业银行业务中非常重要的一部分，中国的商业银行开展信用卡业务已多年，相关数据积累相对完备且真实，信用卡业务的经营运作也已从简单的扩大规模、以量取胜阶段进入到成熟竞争、以质取胜阶段，各商业银行不断推出新的服务品种和花样繁多的增值服务，提高市场占有率并强化品牌意识以获得利润。
中国加入WTO后，银行卡业务将在3至5年内对外资银行开放，而银行卡业务不依赖于分支机构的特点将使中国的商业银行信用卡业务面临更加严酷的竞争。
信用卡业务竞争本质上就是客户的竞争，而且是优质客户的竞争。
针对客户发现、客户提升、客户保持、市场细分、忠诚度、贡献度、个性化服务乃至个人信用风险等等一系列围绕客户关系的新问题，支持日常运作的信用卡生产系统是面向柜员和交易的日常营运和客户服务基础设施，无法提供众多分析、决策型用户对大量历史数据同时进行突发的、复杂的决策分析，而建立一套以客户为中心的信用卡业务分析系统则是实现上述命题的必要可行手段。
在这种情况下，中国银行广东分行引入了海波龙的Hyperion Intelligence，希望通过利用Hyperion Intelligence应用实现这样的目标:建立一套以客户为中心的信用卡业务分析系统，方便企业各级工作人员获取各类信息，实现对成本收益、风险控制、绩效评估、客户管理、营销战役等决策目标的支持，并达到风险管理和控制、客户关系管理与个性化服务、商户分析与市场策略、费用控制与利润分析四大应用目标。
成功典范中国银行广东省分行是国内金融界最早成功实施数据仓库应用解决方案的单位，其在1996年投产的省市两级金融管理信息系统(FMIS)因首次采用并成功实施先进的数据仓库/OLAP技术而荣获“八五”国家科技攻关重大成果奖，并成为目前业界反复引用的典型成功案例。
在随后的数年中，中国银行广东省分行在决策支持/数据仓库应用研发方面的投入一直保持相当大的力度，陆续推出数项新的应用，应用领域也从最初的财务管理、资产负债指标监控等分析主题逐步延伸至目前的客户及消费行为分析、个人信用评估、授信风险监控、客户关系管理以及一对一个性化营销等分析主题。
数据仓库技术在物联网领域中的应用案例分析(十)
数据仓库技术在物联网领域中的应用案例分析随着物联网技术的迅速发展和应用，海量的数据不断被收集和生成。
数据对于物联网应用来说，是一种无价的资源，但如何高效地管理和利用这些数据却是亟待解决的问题。
数据仓库技术作为一种专门用来处理大规模数据的技术，在物联网领域中发挥着重要的作用。
本文将通过几个实际案例，探讨数据仓库技术在物联网领域中的应用。
1. 数据仓库技术在智能家居中的应用智能家居通过连接各种智能设备，将家庭生活环境实现自动化和智能化。
在智能家居系统中，各个设备会产生大量的数据，如温度、湿度、光照等传感器采集的数据，以及用户行为数据等。
为了更好地实现智能家居系统的管理和优化，需要将这些数据收集起来进行分析。
这时，数据仓库技术就能派上用场。
通过将各个设备收集的数据整合到数据仓库中，可以对家庭环境进行全面的、历史数据的分析和预测，从而提供更加智能化的家居服务。
2. 数据仓库技术在智能交通中的应用智能交通系统通过各种传感器和设备实时监控交通状况，提供交通流量、路况、停车位等信息，以便更好地管理交通。
在这个系统中，大量的数据需要被实时收集、分析和处理。
数据仓库技术可以通过将各个传感器收集的数据整合到数据仓库中，实现对交通系统的全面分析。
例如，可以根据历史数据对道路拥堵情况进行预测，为交通管理者提供决策支持；同时，也可以对交通状况进行实时监控，及时发现并解决交通问题。
3. 数据仓库技术在智能健康监测中的应用智能健康监测系统通过各种传感器和设备实时监测人体健康指标，如心率、体温、血压等。
这些数据对于医护人员来说非常重要，可以用来判断人体健康状况并进行及时的干预。
数据仓库技术可以将这些健康指标数据整合到数据仓库中，对人体健康状态进行全面分析。
基于历史数据，可以进行疾病预测和风险评估，提供个性化健康指导。
同时，也可以通过实时监测数据提醒医护人员进行紧急处理，以提高病患救治的效果。
综上所述，数据仓库技术在物联网领域中的应用非常广泛。
数据仓库技术在农业领域中的应用案例分析(八)
农业领域中的数据仓库技术应用案例分析引言：数据仓库技术是一种用于存储和分析大量数据的工具，近年来在各个行业得到了广泛的应用。
本文将讨论数据仓库技术在农业领域中的应用案例，并探讨其在提高农业生产效率、优化农业资源利用以及保护环境方面的潜力。
资料收集和整合农业涉及众多方面的数据，如气象数据、土壤质量数据、农作物生长数据等。
这些数据来源广泛且多样化，需要进行收集和整合以形成完整的数据集。
数据仓库技术能够帮助农业实践者从不同数据源中搜集和整合数据，使其能够更好地分析和利用这些数据。
数据仓库技术在农业生产中的应用1. 预测农作物产量数据仓库技术可以帮助农业实践者分析历史的气候和土壤数据，从而预测未来的农作物产量。
通过对种植区域的气候和土壤数据进行分析，可以建立农作物产量预测模型，为农民提供科学决策依据。
例如，通过分析过去几年的气候数据和农作物产量数据，农业实践者可以预测未来几个月的农作物产量，并采取相应的措施来提高产量。
2. 调整农田水肥利用数据仓库技术可以管理和分析农田的水肥利用情况。
通过收集和整合相关的农田水肥数据，农业实践者可以分析农田的水肥利用率，并根据分析结果调整农田的水肥配比，提高农田的水肥利用效率。
例如，通过分析农民使用不同水肥配比下庄稼的生长情况，可以确定最佳的水肥配比，并减少对环境的负面影响。
3. 预防病虫害数据仓库技术可以帮助农业实践者分析过去的农作物生长和病虫害数据，从而预测未来的病虫害风险。
通过分析农作物生长环境、病虫害传播路径以及病虫害爆发的条件，农业实践者可以制定有效的防控措施，减少病虫害造成的损失。
例如，通过分析过去几年的农作物生长和病虫害数据，农业实践者可以预测未来几个月的病虫害风险，并制定相应的防控策略。
4. 优化农业资源利用数据仓库技术可以帮助农业实践者分析农田土壤质量、气候数据以及农作物生长情况，从而优化农业资源的利用。
通过分析土壤质量和气候数据，可以确定最佳的农作物种植方式和时机。
数据仓库技术在电子商务中的应用案例分析(二)
数据仓库技术在电子商务中的应用案例分析一、引言随着信息和通信技术的迅猛发展，电子商务成为了商业领域的重要组成部分。
在电子商务中，获取并整理大量的数据对于企业的经营决策和战略规划至关重要。
数据仓库技术作为数据集成与分析的重要工具，提供了有效的解决方案。
本文将通过几个案例分析，探讨数据仓库技术在电子商务中的应用。
二、案例一：商品推荐系统在电子商务中，准确地向用户推荐商品是提高销售额和用户满意度的关键。
通过建立一个基于数据仓库的商品推荐系统，企业可以根据用户的历史购买记录、浏览行为等数据，进行精准的商品推荐。
例如，某电商企业可以根据用户过去购买的商品和浏览的商品类别进行数据分析，将具有相似用户喜好的商品推荐给用户，提高用户的购买意愿和购物体验。
三、案例二：库存管理与预测电子商务企业通常需要处理大量的商品库存和订单数据。
利用数据仓库技术，企业可以建立一个全面的库存管理系统，实现对库存情况的实时监控和高效管理。
同时，通过数据仓库中的历史订单数据和市场趋势分析，企业还可以进行库存预测，准确预估商品的需求量和采购规划，降低库存成本并提高交货效率。
四、案例三：用户行为分析用户行为分析是电子商务企业的重要任务之一。
通过数据仓库技术，企业可以将用户的浏览记录、点击行为以及购买行为等数据进行整合和分析，深入了解用户的偏好和购买习惯。
例如，某电商企业可以根据用户数据，判断用户的购买倾向和购物周期，并通过精准的营销推广策略，提高用户的转化率和粘性。
五、案例四：供应链管理供应链管理是电子商务企业中的重要环节，涉及到商品采购、仓储、配送等多个方面。
通过数据仓库技术，企业可以建立一个全面的供应链管理系统，实现供应链各环节的数据共享和实时监控。
例如，某电商企业可以通过数据仓库中的供应商数据和市场需求情况，实现供应链的及时调整和优化，提高供应链的运作效率和降低成本。
六、案例五：营销策略优化电子商务企业需要通过各种营销活动来吸引用户和提高销售额。
数据仓库技术应用案例分享
数据仓库技术应用案例分享数据仓库是一种集成、关联，且描述数据随时间变化的数据存储架构。
它为企业提供了一种可信赖的数据存储方式，使得企业可以依据历史趋势和数据以及数据的变化趋势进行预测和分析。
数据仓库是商业智能（BI）和数据挖掘（DM）的基础，是实现数据应用的必要条件。
数据仓库技术应用广泛，不仅应用于传统的业务数据分析领域，也应用于各种其他领域，例如医疗卫生、城市安全等领域。
下面我将分享几个数据仓库技术应用案例。
案例1：汽车保险数据挖掘为了实现对汽车保险数据的有效分析，保险公司建立了一个基于数据仓库技术的数据挖掘系统。
该系统通过将保单、理赔、交通违规等数据整合到一个数据仓库中，并且运用数据挖掘和机器学习技术对保险进行风险评估、保费计算和理赔处理。
该系统的数据仓库结合了大数据量，通过应用模型和算法进行快速分析，帮助公司深入了解客户风险，并制定更好的保险产品和正确的赔偿标准。
案例2：医疗信息化医疗信息化是一项非常复杂的任务，需要应用数据仓库技术来分析和处理大量的医疗数据。
医院可以将病人就诊记录、医生门诊看诊记录、各种医疗设备产生的数据以及药剂数据等整合到一个数据仓库中，通过数据挖掘和机器学习技术对病人进行精细化管理和治疗。
例如，将来自多个ICU设备的数据整合到一个数据仓库中，可以为医生提供一个完整的病人健康记录，从而对患者病情发展和治疗效果进行更精细化的分析和诊断。
案例3：城市安全监控随着城市建设和智能化不断推进，数据仓库技术也被广泛应用于城市安全监控。
例如，通过将城市公安部门、交通部门、气象部门和环保部门等各个部门的数据整合到一个数据仓库中，可以实现对城市安全状态的实时监控。
数据仓库技术还可以帮助用警车、监视器、警报等各种设备产生的数据，实现整体实时监控和预警功能，以提高公共安全和防范城市恐怖袭击等事件。
总结数据仓库技术作为商业智能和数据挖掘的基础，广泛应用于各种领域。
无论是汽车保险、医疗信息化还是城市安全监控，数据仓库技术都可以帮助企业更好地进行数据分析和决策。
数据仓库技术在制造业中的应用案例分析(一)
数据仓库技术在制造业中的应用案例分析导言：随着信息技术的快速发展，大数据时代已经来临。
数据对于制造业的意义愈发重要，因为数据的分析和应用能够为制造企业提供有效的决策支持和竞争优势。
在制造业中，数据仓库技术的应用已经变得日益普遍。
本文将通过分析几个实际的数据仓库应用案例，探讨数据仓库技术在制造业中的应用和价值。
一、质量管理在制造业中，质量管理一直是一个关键的问题。
制造企业需要监控原材料和生产过程中的质量问题，以便及时采取纠正措施。
数据仓库技术的应用可以帮助制造企业构建完整的质量管理体系，并提高产品质量。
案例1：某电子产品制造企业的质量管理该企业通过数据仓库技术搜集各个生产环节的关键数据，包括原材料的供应商信息、生产线上的工艺参数和产品的测试结果。
通过分析这些数据，企业发现了一个关键环节中的质量问题，并及时采取措施解决。
这个问题导致的产品质量不稳定将导致不良率增加，影响企业形象和销售业绩。
通过数据仓库的分析，企业发现了这个问题并采取措施加以改进，从而提高了产品质量和客户满意度。
二、供应链管理供应链管理对于制造业来说是至关重要的。
制造企业需要在供应商、生产和分销端之间进行紧密的配合和协调。
数据仓库技术的应用可以帮助企业实现供应链的可视化和优化，提高效率和降低成本。
案例2：某汽车制造企业的供应链管理该企业使用数据仓库技术整合了供应商、仓库和分销端的数据，实现了供应链的全面管理。
通过数据仓库的分析，企业发现供应链上的一个瓶颈，导致了库存滞销和生产效率低下。
企业通过数据仓库的分析结果，及时调整了供应商的配送方式，并优化了生产线上的生产计划。
通过这个优化措施，企业成功解决了库存滞销和生产效率低下的问题，提高了供应链的效率和企业的竞争力。
三、预测分析制造企业需要对市场需求进行准确的预测，以便合理安排生产计划和库存管理。
数据仓库技术可以帮助企业实现基于历史数据的预测分析，提高市场预测的准确性。
案例3：某纺织制造企业的市场预测该企业使用数据仓库技术分析了历史销售数据和市场环境因素，建立了市场需求的预测模型。
数据仓库技术在供应链管理中的应用案例分析(八)
数据仓库技术在供应链管理中的应用案例分析随着信息技术的迅猛发展，数据在现代企业中扮演着越来越重要的角色。
在供应链管理中，数据的收集、整理和分析对于企业的运营决策至关重要。
数据仓库技术作为一种管理和分析大规模数据的技术手段，被广泛应用于供应链管理领域。
本文将通过案例分析的方式，介绍数据仓库技术在供应链管理中的具体应用和效果。
案例一：联合利华公司的供应链优化联合利华公司是全球领先的消费品公司，其供应链覆盖范围广泛。
为了提高供应链运作效率和减少成本，该公司引入了数据仓库技术进行供应链优化。
通过将各个环节的数据整合到数据仓库中，联合利华公司实现了对供应链的全面监控和分析。
基于数据仓库的分析结果，企业可以及时调整供应链的运作策略，提高物流效率和产品质量。
此外，数据仓库还可以帮助企业识别供应链中存在的问题和瓶颈，进一步优化供应链的整体表现。
案例二：亚马逊的实时库存管理亚马逊作为全球最大的电子商务公司之一，其供应链管理对于业务成功至关重要。
为了更好地管理库存和满足客户需求，亚马逊采用了数据仓库技术来进行实时库存管理。
通过将各个仓库和销售渠道的数据整合到数据仓库中，亚马逊可以实时了解库存量和销售情况。
基于这些数据，亚马逊可以精确地预测产品的需求量，并且及时调整库存策略。
这种实时的库存管理方式不仅可以减少库存积压和损失，还可以提高客户满意度，提升业绩。
案例三：沃尔玛的供应链风险管理沃尔玛作为全球最大的零售商之一，其供应链的稳定性和风险管理至关重要。
为了更好地预测和管理供应链风险，沃尔玛引入了数据仓库技术。
通过将供应商、订单、物流和市场等各个环节的数据整合到数据仓库中，沃尔玛可以实时监控供应链的运作情况，并且及时发现和应对潜在的风险。
基于数据仓库的分析结果，沃尔玛可以优化供应链策略，减少因供应链风险导致的损失。
这种供应链风险管理方式使得沃尔玛能够更加稳定地为客户提供商品，提高竞争力。
通过以上案例分析我们可以看到，数据仓库技术在供应链管理中发挥着重要的作用。
数据仓库技术在库存管理中的应用案例分析(九)
数据仓库技术在库存管理中的应用案例分析导言：在当今的商业环境中，库存是一个非常重要的组成部分，如何高效地管理库存，对企业的运营和利润至关重要。
而数据仓库技术作为现代信息管理和决策支持的关键工具之一，其在库存管理中的应用正逐渐成为企业重视的焦点。
本文将通过分析一个实际案例，探讨数据仓库技术在库存管理中的应用，展示其优势和效果。
一、案例介绍某电子产品制造商在全球拥有多个工厂和销售渠道，面临着库存管理的挑战。
由于工厂和渠道分布广泛，库存数据分散且庞大，导致实时监控和统计非常困难。
由此产生了一系列问题，包括库存过高、库存缺货、库存滞销等，严重影响了企业的运营效率和盈利能力。
为了解决这些问题，该企业引入了数据仓库技术，并进行了库存管理的全面升级。
二、数据仓库技术的应用1. 数据集成与清洗通过数据仓库技术，该企业将各个工厂和销售渠道的库存数据进行集成和清洗。
通过对数据进行清洗和去重，确保数据的准确性和完整性。
同时，将庞大的数据量进行压缩和优化，提高数据的存储和处理效率。
2. 数据统一视图通过建立数据仓库，该企业实现了库存数据的统一视图。
通过数据仓库的搭建，企业能够实时对全球范围内的库存情况进行监控和分析。
通过仓库管理系统，企业能够准确了解各个工厂和渠道的库存情况，避免库存过高或缺货的问题。
同时，通过数据仓库技术，企业还能够了解产品的销售情况和趋势，合理规划库存和生产计划。
3. 数据挖掘与分析数据仓库技术的引入，为企业提供了更多的数据挖掘和分析的机会。
通过对库存数据进行深度挖掘和分析，企业能够发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
例如，可以通过对某产品的库存数据进行分析，找到库存滞销的原因，并采取相应的措施。
又如，可以通过对多个产品的库存数据进行关联分析，预测产品的销售趋势，提前进行库存调整和生产计划的优化。
三、数据仓库技术的优势和效果1. 实时监测和预警通过数据仓库技术，企业能够实时监测库存情况，及时发现问题并采取措施。
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中国银行广东分行数据仓库成功应用案例信用卡业务是商业银行业务中非常重要的一部分，中国的商业银行开展信用卡业务已多年，相关数据积累相对完备且真实，信用卡业务的经营运作也已从简单的扩大规模、以量取胜阶段进入到成熟竞争、以质取胜阶段，各商业银行不断推出新的服务品种和花样繁多的增值服务，提高市场占有率并强化品牌意识以获得利润。
中国加入WTO后，银行卡业务将在3至5年内对外资银行开放，而银行卡业务不依赖于分支机构的特点将使中国的商业银行信用卡业务面临更加严酷的竞争。
信用卡业务竞争本质上就是客户的竞争，而且是优质客户的竞争。
针对客户发现、客户提升、客户保持、市场细分、忠诚度、贡献度、个性化服务乃至个人信用风险等等一系列围绕客户关系的新问题，支持日常运作的信用卡生产系统是面向柜员和交易的日常营运和客户服务基础设施，无法提供众多分析、决策型用户对大量历史数据同时进行突发的、复杂的决策分析，而建立一套以客户为中心的信用卡业务分析系统则是实现上述命题的必要可行手段。
在这种情况下，中国银行广东分行引入了海波龙的Hyperion Intelligence，希望通过利用Hyperion Intelligence应用实现这样的目标:建立一套以客户为中心的信用卡业务分析系统，方便企业各级工作人员获取各类信息，实现对成本收益、风险控制、绩效评估、客户管理、营销战役等决策目标的支持，并达到风险管理和控制、客户关系管理与个性化服务、商户分析与市场策略、费用控制与利润分析四大应用目标。
成功典范
中国银行广东省分行是国内金融界最早成功实施数据仓库应用解决方案的单位，其在1996年投产的省市两级金融管理信息系统(FMIS)因首次采用并成功实施先进的数据仓库/OLAP技术而荣获“八五”国家科技攻关重大成果奖，并成为目前业界反复引用的典型成功案例。
在随后的数年中，中国银行广东省分行在决策支持/数据仓库应用研发方面的投入一直保持相当大的力度，陆续推出数项新的应用，应用领域也从最初的财务管理、资产负债指标监控等分析主题逐步延伸至目前的客户及消费行为分析、个人信用评估、授信风险监控、客户关系管理以及一对一个性化营销等分析主题。
广东华际友天信息科技有限公司和中国银行广东省分行共同实施的信用卡分析系统采用了Hyperion和IBM在业界领先的数据仓库技术和工具，专门针对信用卡业务的商业智能应用。
此系统的研制目的是为与信用卡业务有关各级管理人员、统计分析人员、风险监控人员，特别是业务发展人员提供灵活有效的实时数据分析/决策支持环境，使他们能够便捷地获得并分析客户特征信息、各交易要素信息以及市场统计信息，从而支持成本收益、风险控制、绩效评估、客户管理、营销战役等决策目标的实现。
信用卡业务分析系统构建在企业级数据仓库基础上，它整合了银行内部信用卡相关的所有重要数据，通过对数据进行快速而准确的分析和挖掘，以及提供的全方位、多层次的辅助决策支持手段，帮助银行领导在短时间内对市场变化及趋势做出更好的战略性商业决策，以挖掘重点客户、提高服务质量、减少运作成本，为银行带来有利的市场竞争优势。
实现这一思想的技术基础包括数据仓库技术、数据挖掘技术、联机分析技术(OLAP)以及先进的决策支持与报表工具。
具体地，在硬件层面，系统采用一台IBM RS6000M80小型机分两个LPAR，一个LPAR作为数据存储服务器和ETL服务器，一个LPAR作为应用服务器和Web服务器，这些服务器通过局域网连接各类相关的分析客户端;在软件层面，系统采用DB2 UDB 作为数据存储和管理软件，ETL开发工具采用UNIX SHELL结合DB2 SQL Procedure，前端数据分析工具使用Hyperion Intelligence。
前端工具使用的Hyperion Intelligence，在商业智能技术和产品中，处于领先水平。
Hyperion Intelligence提供丰富的信息展现能力:强大的查询功能，灵活的报表设计和编辑功能，并且提供多项OLAP引擎扩展功能。
同时，海波龙强大的数
据PULL/PUSH技术，特别是其服务器端的分析任务计划调度、基于Web的报表分发、客户端零管理等功能，为用户搭建出高效的数据分析环境。
系统功能
系统结合信用卡业务的特点，对信用卡业务信息的分析涉及:客户信息分析、交易信息分析、商户信息分析、透支风险信息分析、综合信息分析以及财务信息分析等，全面地覆盖了信用卡业务的关键性内容。
分析产生的各种分析报表、图表、统计数据等以直观友好的形式呈现于最终用户面前。
系统提供如下功能:
●客户关系管理与个性化服务
根据客户的风险度和消费能力进行分类;根据客户的消费行为进行分类;根据客户的个人特征(年龄、性别、职业、收入等)进行分类;根据客户的喜好制订客户服务计划，提供个性化服务。
●风险管理和控制
对客户信用级别进行科学评估;挖掘分析风险因素，归纳和总结产生坏帐的原因和种类;监控客户的异常消费行为，减少恶意透支和欺诈行为;及时提供止付名单;基于原有客户的信息分析，有针对性发展新客户。
●商户分析与市场策略
分析商户行业的客户群、消费特征;根据商户种类和给银行带来利润的状况进行归类分析，有针对性地发展商户;分析客户和商户的特定联系，有计划地推出满足不同客户群的营销计划;根据客户的交易变化情况，制订相关的捆绑销售计划。
●费用控制与利润分析
利润分析、比较;收入与费用的结构和比例分析;发卡行的经营指标分析、考核;发卡行的经营管理分析。
具体的分析应用包括:客户分析、特约商户分析、透支风险分析、授权交易分析、交易动态分析、业务发展分析、效益综合分析，还有国际卡分析功能和金卡分析功能。
应用状况
中国银行广东省分行所实施的信用卡业务分析系统解决方案在借鉴吸收业界先进技术以及国外同类成功应用经验的同时，也针对我国商业银行具体发展状况特别是中国银行的信用卡业务特点进行了大量的本地化工作，特别是核心信用卡数据仓库数据模型，在设计过程中充分采纳经验丰富的业务专家的意见，并参考分析了数例国际知名数据仓库厂商的商业银行企业给数据仓库数据模型原型，确保了系统的先进性和实用性。
自2002年初正式推出以来，系统已成为中国银行广东省分行信用卡业务相关人员进行决策分析和经营管理的有效支持工具。
一方面，通过对客户信息的分析，识别出给银行带来更多利润并且信用好的客户，对这些客户提供更多更好的服务;
另一方面，对信用差的客户，则想办法防止其坏账呆账行为，降低风险。
除此之外，还找出那些使用了银行其他服务，却没有使用信用卡服务的客户，并针对具有较好潜在利润的客户群体设计促销活动，将这些客户吸引到银行来，进行交叉销售，这样既拓展了信用卡业务，又降低了促销成本。
❖讨论
1、中国银行广东分行数据仓库案例中研究的主题是什么？数据仓库主题规划有什么重要性？
答：
（1）案例中研究的主题是以客户为中心的信用卡业务分析系统。
其中包括客户消费行为分析、个人信用评估、特约商户分析、透支风险分析、授权交易分析、交易动态分析、业务发展分析、效益综合分析、国际卡分析功能、金卡分析、客户关系管理以及一对一个性化营销等应用领域。
（2）数据仓库的主题是一个抽象的概念，它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名词，每一个主题都是决策者所关心的问题。
数据仓库中的数据是面向主题进行的数据组织。
数据源的选择要与建立的数据仓库主题相对应，所建立的多维事实表都是面向这个主题，整个系统也是按照这个主题对数据进行查询、分析。
简而言之，数据仓库主题规划是建立数据仓库系统的前提与方向。
2、中国银行广东分行数据仓库的商业价值是什么？
答：中国银行广东分行数据仓库的商业价值是专门针对信用卡业务的商业智能应用。
它整合了银行内部信用卡相关的所有重要数据，通过对数据进行快速而准确的分析和挖掘，以及提供的“成本收益、风险控制、绩效评估、客户管理、营销战役”等全方位、方面多层次的辅助决策支持手段，帮助银行领导在短时间内对市场变化及趋势做出更好的战略性商业决策，以挖掘重点客户、提高服务质量、减少运作成本，并达到风险管理和控制、客户关系管理与个性化服务、商户分析与市场策略、费用控制与利润分析四大应用目标，为银行带来有利的市场竞争优势。
3、根据该数据仓库的体系结构，谈谈数据仓库系统主要由哪几部分组成？
答：该数据仓库的体系结构建在企业级数据仓库基础上，它整合了银行内部信用卡相关的所有重要数据。
具体地，该数据仓库系统由硬件和软件两大部分组。