Oracle数据仓库-电信行业应用案例
大数据分析在电子行业的应用案例
大数据分析在电子行业的应用案例随着科技的迅速发展，电子行业正处于蓬勃发展的阶段。
大数据分析技术的应用为电子行业带来了巨大的改变和机遇。
本文将通过介绍几个实际案例，探讨大数据分析在电子行业的应用。
案例一：产品市场调研电子行业中的企业在研发新产品前需要进行市场调研，以了解消费者需求和市场趋势。
通过大数据分析，企业可以获得大量的市场和消费者数据，这些数据可以帮助企业预测市场趋势、洞察消费者需求，从而指导产品的研发和定位。
比如，一家智能手机厂商可以通过分析社交媒体上的用户对不同手机品牌的讨论和意见，来了解市场上的主流趋势和用户对不同功能的喜好，有针对性地开发新产品或改进现有产品。
案例二：供应链优化电子行业的供应链复杂且庞大，包含各种不同类型的供应商和合作伙伴。
通过大数据分析，企业可以对供应链进行全面的分析和优化，提高供应链的效率，减少库存和成本。
例如，一家电子设备制造商可以通过分析供应链中的历史订单数据、物流数据和库存数据，优化原材料的采购计划，合理安排生产计划，减少因物料短缺或废品过多带来的生产延误和损失。
案例三：客户行为分析大数据分析技术可以帮助电子行业了解客户购买行为和消费习惯，从而提高客户满意度、增加销售额。
例如，一家电子零售商可以通过分析客户的购买历史、浏览记录和购物车信息，提供个性化的推荐和优惠券，吸引客户购买更多的产品。
同时，通过分析客户留存率和流失率，企业可以制定相应的客户关系管理策略，提高客户忠诚度。
案例四：故障预测与维修优化电子设备在使用过程中难免会出现故障和损坏，这给用户和企业都带来了一定的困扰。
大数据分析可以帮助电子行业进行故障预测，及时发现并解决潜在的问题。
例如，一家电视制造商可以通过分析产品传感器数据和用户使用数据，预测电视机的故障可能性，并提前向用户发出警报或提供维修建议。
这不仅可以提高用户满意度，还可以减少售后维修成本。
综上所述，大数据分析在电子行业有着广泛的应用。
通过市场调研、供应链优化、客户行为分析和故障预测，企业可以更好地了解市场、提高效率、增加销售额和改善用户体验。
基于Oracle数据仓库应用技术的研究与实现
基于Oracle数据仓库应用技术的研究与实现本文介绍了数据仓库系统的设计与实现方法。
武汉科技大学硕学论士位文摘要一1第页数据仓库是一项基于数据管理和利用的综合性技术。
近年来，数据仓库技术在信息技术领域中日益成熟，己成为业界研究的重点。
企业要想在市场竞争中取胜，获得更大的经济效益，可以利用数据仓库技术，对企业的业务数据进行深层次的挖掘、分析历史和当前的业务数据以及相关环境的数据，快速获取其中有用的决策信息，为企业提供快速、准确和方便的决策支持。
数据仓库是面向主题的、集成的、变的时和非易失的数据集合，支持管理的决策过程。
数据仓库不是一个新的平台，而是一个新的概念。
数据仓库也不是一个现成的产品，而是一个解决方案。
数据仓库是在收集各种分散、异构数据源的基础上，对数据进行转换和集成，从而为决策者提供单一的分析环境，帮助其进行科学决策。
联机分析处理(LnAltc1rcigOA)O一ieayiaPoen,Lp是数据仓库的一个典型的应用。
nn它能将数据仓库中的数据按照不同的粒度级进行聚合和预计算，从而在用户面前展现多维数据视图。
同时，联机分析处理还提供了较直观的多维分析操作，包括切片、切块、上卷、下钻和旋转等，使用户能多角度、多层次地观察数据仓库中的数据。
本论文对面向决策支持的数据仓库技术进行了深入的研究，利用数据仓库和联机分析处理的相关知识，独立设计了钢铁销售决策支持的数据仓库系统的架构，建立了数据仓库系统，并在此基础上进行应用研究。
本文阐述了数据仓库的基本概念及特点、数据仓库的体系结构、数据仓库的数据组织、数据仓库的数据分析等知识，介绍了oal公司提供的rce基于oalg数据仓库解决方rcei案及其关键工具，在对本文的理论基础进行了详细的介绍后，研究了如何将数据仓库及联机分析处理有关理论、方法应用于决策支持系统中.完成的主要工作有：结合钢材销售主业务，构建数据仓库模型，划分了合同、销售及来款三个主题，建立了满足此模型需求OA三层客户/LP服务器体系结构，进而完成了为销售决策提供支持的数据仓库环境的设计；运用O工具实Bw现了部分系统需求数据的T转换；为了EL在两维的屏幕中显示多维数据，运用了最新的oaluieltlineol中的lcvrrrceBnnelgcTonoee及e相关工具，实现了LPO多维分析操作；A设计了oal数据仓库的应用模型，基于cer独立完成了某钢铁公司销售决策支持系统的数据仓库架构设计、建模及OA分析，LP从而实现了数据仓库系统在销售决策中的实际应用。
电信运营行业的云计算技术与实践案例
电信运营行业的云计算技术与实践案例云计算技术是指将数据存储、处理和管理任务等传统计算应用通过互联网与大规模的计算设备相连接，以达到优化计算资源的利用效率和降低运营成本的目的。
在电信运营行业，云计算技术的广泛应用已经成为提高服务质量、加强网络安全和提升运营效率的重要手段。
本文将以电信运营行业中的几个典型案例为例，探讨云计算技术的应用和实践。
一、基础设施云化随着云计算技术的成熟和发展，电信运营商纷纷将传统的IT基础设施迁移到云端，实现基础设施云化。
以中国移动为例，其利用云计算技术建设了全国最大的云平台——云+。
这一平台整合了移动互联网、大数据、人工智能等先进技术，为电信运营商提供了包括计算、存储、虚拟化、安全等在内的全方位云服务。
通过基础设施云化，电信运营商可以大幅降低IT运营成本，提高服务的可靠性和稳定性。
二、大数据分析云计算技术为电信运营商提供了强大的计算和存储能力，为大数据分析提供了支撑。
通过对海量的用户数据进行分析，电信运营商可以挖掘出用户需求、行为模式等有价值的信息，并通过个性化推荐、营销策略等方式提供更好的服务。
例如，中国联通利用云计算技术对用户的通话记录、短信记录等进行大数据分析，提供个性化的套餐推荐，有效提高了用户的满意度和忠诚度。
三、虚拟化网络云计算技术还可以支持电信运营商实现网络资源的虚拟化，提高网络的弹性和可扩展性。
以中国电信为例，其利用云计算技术建设了虚拟化网络，实现了网络功能的软件化和可编程化。
通过虚拟化网络，电信运营商可以提供更加灵活、高效的网络服务，为用户提供更好的上网体验。
同时，虚拟化网络还可以提供网络安全的保护，有效防止网络攻击和数据泄露。
四、边缘计算随着物联网的快速发展，电信运营商需要处理和分析越来越多的位于边缘的设备产生的数据。
云计算技术为处理边缘设备的数据提供了解决方案。
以中国移动为例，其利用边缘计算和云计算技术搭建了“移动物联网云平台”。
通过在物联网边缘部署计算和存储资源，实现了对边缘设备数据的快速处理和分析，为物联网提供了更好的服务。
Oracle的数据仓库解决方案
Oracle的数据仓库解决方案在数据驱动的时代，企业越来越重视数据的收集、分析和利用。
数据仓库作为数据集中存储和管理的关键组件，成为企业实现数据驱动决策的重要基础。
Oracle作为全球领先的数据库技术提供商，也提供了强大的数据仓库解决方案。
Oracle的数据仓库解决方案主要包括以下几个关键组件和特点：1. 数据采集和清洗：Oracle提供了丰富的数据采集工具和方案，可以从各种关系型数据库和非关系型数据库等数据源中提取、转换和加载数据到数据仓库中。
此外，Oracle还可以对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据存储和管理：Oracle的数据仓库解决方案采用高性能的数据库引擎来存储和管理数据。
它支持多种存储结构，如关系型、多维和列式存储等，以满足不同的数据分析和查询需求。
此外，Oracle还提供了强大的数据压缩和索引技术，以优化数据存储和查询性能。
3. 数据集成和转换：Oracle的数据仓库解决方案可以帮助企业将分散、异构的数据集成到一个统一的数据模型中。
它提供了强大的ETL（抽取、转换和加载）工具，可以对数据进行清洗、转换和整合，使数据在数据仓库中具有一致的结构和格式。
4. 数据分析和挖掘：Oracle的数据仓库解决方案提供了丰富的分析和挖掘功能，帮助企业发现数据中的模式、规律和趋势。
它支持各种常用的分析工具和技术，如OLAP（在线分析处理）、数据挖掘和机器学习等，以帮助企业实现更深入、高效的数据分析。
5. 数据安全和权限控制：Oracle的数据仓库解决方案提供了全面的数据安全和权限控制机制，以保护企业的数据资产安全。
它支持各种安全功能，如数据加密、访问控制和审计等，以确保数据的机密性、完整性和可用性。
综上所述，Oracle的数据仓库解决方案提供了全面、可靠的解决方案，帮助企业构建高效、可扩展的数据仓库。
它的强大功能和灵活性使得企业能够深入挖掘数据的价值，提升决策能力和竞争优势。
Oracle 数据库一体机 — Exadata
• Sun Oracle Database Machine
– 预配置，提供高性能 – 平衡的系统 – 无限扩展性能，容量、带宽和处理 能力
• Exadata Storage Server Software 11gR2
• Exadata Storage Server Software 11gR2 • Oracle Database 11gR2
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Exadata 产品
Exadata Storage Server & Database Machine • Exadata Storage Server
– 为Oracle 数据库优化的存储产品 – 提供极限 I/O 和 SQL 执行性能 – 软硬件一体化
数据库处理
超高速并发网络
Exadata Cell
InfiniBand 交换网络
Exadata Cell
Exadata Cell
智能存储
基础技术 – 分布式计算
计算密集型处理 • Exadata 智能存储服务器
– 在存储部件中实现数据密集型处理 • 进行表及索引扫描，过滤查询无关数据
数据密集型处理
• 数据库服务器承担计算密集型处理（同传统结构）
– 50 GB/秒
50 40 30
未压缩数据的查询吞 吐量
50
• 与列压缩相结合
21 11.4 7.5 10
20 – 闪存中有超过 50 TB 的数据 10 – 对压缩数据的查询提高 到 500 GB/秒
0
HITACHI
USP V
TERADATA NETEZZA SUN ORACLE
大数据分析技术在电信行业中的应用案例研究
大数据分析技术在电信行业中的应用案例研究近年来，随着大数据技术的迅速发展，电信行业也开始广泛应用大数据分析技术来提升运营效率、改善用户体验等方面。
本文将通过介绍几个应用案例，阐述大数据分析技术在电信行业中的重要性及其带来的益处。
一、智能营销推荐电信运营商通常会收集到大量关于用户的数据，包括通话记录、短信记录、上网记录等。
通过大数据分析技术，可以对这些数据进行深度挖掘和分析，以获取用户的消费习惯、兴趣爱好等信息。
运营商可以根据分析结果，对用户进行个性化的产品和服务推荐，提高销售成功率。
例如，通过分析用户的通话记录和上网记录，可以向用户推荐适合其使用需求的通信套餐和上网服务；通过分析用户的短信内容和兴趣爱好，可以向用户推荐他们感兴趣的广告等。
二、精细化运维管理电信网络的运维管理是一项庞大而复杂的任务。
大数据分析技术可以帮助运营商实时监测网络状态、故障诊断和预测，提升运维效率和网络可用性。
例如，通过分析网络设备的运行数据和历史故障数据，可以预测设备的故障风险，提前进行维护，避免设备故障对用户服务造成的影响；通过分析用户的网络连接质量数据，可以及时发现并解决网络问题，提供更稳定的网络服务。
三、智能客户服务电信运营商每天都会有大量的客户服务咨询和投诉，如何高效地处理这些咨询和投诉成为了运营商面临的一大难题。
大数据分析技术可以通过自然语言处理和机器学习算法，实现对客户咨询和投诉内容的智能化处理。
例如，通过分析客户的投诉内容和情绪表达，可以自动分类和分派投诉给相应的处理人员，提高投诉处理效率；通过分析客户的咨询和投诉内容，可以发现用户的需求变化和问题痛点，为运营商提供改进产品和服务的参考。
四、网络安全防护随着电信网络的覆盖面越来越广，网络安全问题也越来越突出。
大数据分析技术可以帮助运营商实时监测网络安全事件和异常行为，提升网络安全防护能力。
例如，通过分析网络流量数据和用户行为数据，可以及时发现和阻止网络攻击和恶意代码的传播；通过分析用户的设备安全风险数据，可以为用户提供定制化的安全服务，提升用户的网络安全意识和能力。
大数据存储与分析技术在数据库中的应用实践案例
大数据存储与分析技术在数据库中的应用实践案例随着互联网和计算设备的迅速发展，我们正处于一个数字化时代。
企业、政府和个人生成和收集了大量的数据，这些数据包含了宝贵的信息和洞察力，对于业务决策和创新非常重要。
然而，传统的数据库技术已经无法满足海量数据的存储和处理需求。
因此，大数据存储与分析技术成为了当今业界关注的焦点。
本文将介绍几个大数据存储与分析技术在数据库中的应用实践案例，以展示它们的重要性和成功。
这些案例涵盖了不同行业和领域，充分说明了大数据存储与分析技术的多样化应用。
首先，我们来看看电子商务领域。
互联网电商平台面临着海量的用户数据和交易数据。
这些数据对于电商企业来说非常重要，可以帮助他们了解用户的喜好和购物习惯，以便进行个性化推荐和精准营销。
许多大型电商平台已经部署了大数据存储与分析技术，通过分析用户的浏览历史、购买记录和点击行为，为用户推荐定制化的产品。
这不仅提高了用户体验，还增加了电商企业的销售额。
其次，金融领域也是大数据存储与分析技术的重要应用领域之一。
金融机构每天处理大量的交易数据、市场数据和客户数据。
这些数据包含了重要的金融信息和趋势，对于风险控制、投资决策和客户关系管理至关重要。
通过利用大数据存储与分析技术，金融机构能够更快速和准确地发现潜在的风险信号、掌握市场趋势和优化投资组合。
例如，一些银行利用大数据存储与分析技术构建了风险模型，可以实时监控交易活动并及时发现异常行为。
这种技术的应用可以及时预警可能的金融风险，提高金融机构的安全性和稳定性。
在医疗领域，大数据存储与分析技术也发挥了重要作用。
医疗行业不断产生大量的病历、检查报告和生物医学图像等数据。
这些数据对于临床决策、疾病预测和治疗方案制定非常重要。
通过利用大数据存储与分析技术，医疗机构可以更好地利用这些数据，提高医疗质量和效率。
例如，医院可以通过存储和分析大量的病历数据，发现患者的病情变化和病情趋势，提前预测并防止并发症的发生。
《数据库》第十八章 Oracle实战案例
acc_cardsid NUMBER(19) NOT NULL, acc_usernumber NUMBER(10) NOT NULL, acc_cardspassword NUMBER(6) NOT NULL, acc_cardsdate DATE NOT NULL, acc_cardsmoney DECIMAL(10,2) NOT NULL, acc_balance DECIMAL(10,2) NOT NULL, acc_cardsstate VARCHAR2(40), CONSTRAINT pk_t_account PRIMARY KEY(acc_cardsid) ); COMMENT ON TABLE t_account IS '账户表'; COMMENT ON COLUMN t_account.acc_usernumber IS '用户编号'; COMMENT ON COLUMN t_account.acc_cardsid IS '卡号'; COMMENT ON COLUMN t_account.acc_cardspassword IS '密码'; COMMENT ON COLUMN t_account.acc_cardsdate IS '开户日期'; COMMENT ON COLUMN t_account.acc_cardsmoney IS '开户金额'; COMMENT ON COLUMN t_account.acc_balance IS '余额'; --创建ATM表 CREATE TABLE t_atm( atm_number NUMBER(10) NOT NULL, atm_state CHAR(1) NOT NULL, atm_balance NUMBER(10,2) DEFAULT 0.00, atm_address VARCHAR2(100), CONSTRAINT pk_t_atm PRIMARY KEY(atm_number) ); COMMENT ON TABLE t_atm IS 'ATM表'; COMMENT ON COLUMN t_atm.atm_number IS 'ATM编号'; COMMENT ON COLUMN t_atm.atm_state IS 'ATM运行状态'; COMMENT ON COLUMN t_atm.atm_balance IS 'ATM余额'; COMMENT ON COLUMN t_atm.atm_address IS 'ATM地址';
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转眼，从事电信行业BI/DW已经有三年时间了，一直想写点东西，给大家共同分享，感谢ERP 100给我了一个展示的平台！连载时间：一周一篇连载提纲:第一篇数据仓库建设目标、系统规模及项目面临的技术挑战第二篇选择数据仓库平台的考虑第三篇选择Oracle产品的原因第四篇系统现状分析、DW数据仓库建设原则及整体规划的实现第五篇整体规划的实现、新增应用优先级的确定及螺旋式建设方法第六篇数据仓库的效益、成本和风险控制第七篇数据模型设计方法第八篇构建闭环的信息流、数据模型-分层设计、DW中的数据功能划分第九篇数据抽取策略、数据抽取过程管理、对脏数据的管理、数据去重及元数据管理及第十篇典型的应用流程、主题分析及应用推广方法（第一篇）数据仓库建设目标、系统规模及项目面临的技术挑战1 数据仓库项目建设目标:建立统一的数据信息平台，实现客户资料和生产数据的集中存储。
利用先进的数据仓库技术和决策分析技术为市场营销和客户服务工作提供有效的支撑:2 目前系统规模:包含12个月的话单；数据库容量为65TB,其中原始数据为25TB；最大的表包含1800亿话单3 项目面临的技术挑战:数据存储－系统要求存储12－18个月的详单数据；数据装载－按小时装载详单数据，要求每天在8小时内装载5亿条详单；高峰时一个小时装载6500万条详单；在8小时内同时完成1亿7000万个汇总操作数据访问－支持680个并发用户，支持8000个系统用户;5%的预定义查询操作在5秒钟内完成;每秒钟23个查询操作Sina微薄互动地址：/2186879022/zDx5x29Cw感谢大家的参与和鼓励，pathwide的建议很好，下面列举出该连载的计划提纲，如下：连载周期:一周一篇连载提纲：第一篇数据仓库建设目标、系统规模及项目面临的技术挑战第二篇选择数据仓库平台的考虑第三篇选择Oracle产品的原因第四篇系统现状分析、DW数据仓库建设原则及整体规划的实现第五篇整体规划的实现、新增应用优先级的确定及螺旋式建设方法第六篇数据仓库的效益、成本和风险控制第七篇数据模型设计方法第八篇构建闭环的信息流、数据模型-分层设计、DW中的数据功能划分第九篇数据抽取策略、数据抽取过程管理、对脏数据的管理、数据去重及元数据管理及第十篇典型的应用流程、主题分析及应用推广方法希望大家积极参与，共同分享BI/DW的项目经验，同时，有不到位的地方，还请大家多多指正，谢谢！选择数据仓库平台时的考虑4 选择数据仓库平台时的考虑4.1 强大的ETL支持能力－支持按小时的数据装载4.2 高效的数据访问－硬件的支持:多CPU 大内存并发处理分区技术索引技术数据库内置分析能力4.3 高可用性7 * 24小时不间断运行4.4 数据访问每秒钟23到100个并发查询操作; 95%的查询在1秒内完成4.5 数据表分区－混合分区按地区建立列表分区；按时间建立范围分区；4.6 可传输的表空间操作系统文件的直接复制；不需要数据的导入、导出（第三篇）选择Oracle产品的原因:目前主要的数据仓库产品供应商包括Oracle、IBM、Microsoft、SAS、Teradata、Sybase、SAP Business Objects等.在数据仓库系列技术中，主要的支撑技术包括数据库技术、ETL技术、OLAP技术、报表技术、数据挖掘技术.1 数据库技术数据库技术是支撑数据仓库技术的基础技术，在已有的数据仓库实践中，关系数据库仍然是实质的数据库存储工具，只是将数据库表改称为事实表和维表，将属性之间的关系重新定义为维度、指标和事实,维度表和事实表之间的关系模型转化为星型模型、雪花模型等1.1 Oracle数据库优点：a) 关系型数据库 b)可用性、可扩展性及稳定性强 d)数据安全性(支持闪回及完美恢复) e) 高可用性及网络控制2 ETL技术数据仓库系统是集成的、与时间相关的数据集合，ETL作为数据仓库的核心，负责将分布的、异构数据源中的数据进行抽取、清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
ETL工具的选择上，我们选择的是Oracle 的ODI产品,结合Oracle golden gate组件，实现各种外围系统异构数据库数据的全量和增量抽取。
但就ETL工具的易用性、效率、二次开发、集成和开放性而言，与Informatica公司的Informatica还有一定差距。
3 联机分析处理(OLAP)是针对特定问题的联机数据访问和分析，通过对信息进行快速、稳定、一致和交互式的存取，对数据进行多层次、多阶段的分析处理，以获得高度归纳的分析结果。
联机事务处理(OLTP)已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。
4 报表技术报表技术主要是将集成在数据模型里的数据，按照复杂的格式、指定行列统计项，计算形成的特殊表格。
一般的简单报表可以使用通用的前台展现技术实现，而复杂的报表则需要使用特定的报表技术。
主流的报表技术都可以灵活的制定各种报表模版库和指标库，并根据每个区块或单元格的需要引用指标，实现一系列复杂的符合要求的报表的自动生成。
数据仓库基本概念第四篇系统现状分析、DW数据仓库建设原则、整体规划的实现4.1 系统现状分析1 各个系统采用不同的平台、数据库(核心系统采用Oracle EBS)2 各个系统缺乏统一的数据标准3 数据采集和集成困难4 多个系统中存在冗余数据4.2 DW数据仓库建设原则1 客户需求驱动－从多种渠道识别客户、实现精确营销及提升客户价值2 实用性－紧密配合业务部门的市场营销活动、客户维系、营销活动管理及新业务开发4.3 DW数据仓库建设方法－整体规划，分部实施1 统一规划:数据模型、数据获取策略及元数据2 分部实施:螺旋递增式建设方法（第五篇）整体规划的实现、新增应用优先级的确定及螺旋式建设方法数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理决策制定。
5.1 整体规划的实现- 统一规划1 数据模型2 数据获取策略3 元数据5.2 确定新增应用的优先级5.3 螺旋递增式建设方法1 每次迭代目标明确，快速见效2 滚动投资，每年追加费用是初始投资的15%～20%系统中使用的Oracle关键技术1 可传输的表空间和分区技术实现数据快速装载(一) 详单数据的导出1. 1 把需要传输的数据放在单独的表空间CREATE TABLE temp_jan_salesNOLOGGING TABLESPACE ts_temp_salesAS SELECT * FROM salesWHERE time_id BETWEEN '31-DEC-1999' AND '01-FEB-2000'；1.2 导出数据字典EXP TRANSPORT_TABLESPACE = yTABLESPACES = ts_temp_salesFILE = jan_sales.dmp；1.3 复制数据文件和数据字典到数据仓库服务器（二）详单数据的导入1. 4 导入数据字典IMP TRANSPORT_TABLESPACE=yDATAFILES='/db/tempjan.f'TABLESPACES = ts_temp_sales FILE = jan_sales.dmp；1. 5 通过分区交换，将新数据加入目标表1.5 1. ALTER TABLE salesADD PARTITION sales_00janV ALUES LESS THAN (TO_DA TE('01-feb-2000','dd-mon-yyyy'));1.5.2. ALTER TABLE salesEXCHANGE PARTITION sales_00jan WITH TABLE temp_sales_janINCLUDING INDEXES WITH V ALIDATION;（三）系统测试结果1.6.1 数据装载：装载包含5000万条详单的一个分区和2个索引的一个表空间1.6.2 文件传输：4分50秒16.3 数据导入到Oracle数据仓库：瞬时1.6.4 创建索引: 7分50秒1.6.5 预计算及其它运算:14秒1.6.6 合计：32分26秒2 物化视图提高汇总数据的访问性能3 使用Oracle内置的SQL分析函数（第六篇）数据仓库的效益、成本和风险控制6.1 效益:我们通过这个项目的实施获得什么？6.1.1 有形：增加收入、降低成本6.1.2 无形：工作效率提高、企业更“智能化”6.2 成本：为了实现这些效益需要付出什么代价？6.2.1 一次性成本6.2.2 持续性成本6.3 风险:会遇到哪些障碍？回复龙行四海, 具体硬件配置目有需要的朋友，请加QQ好友！谢谢！(第七篇) 数据模型设计方法1.从业务需求出发2.识别各主题分析所需要的数据3.数据探索-分析数据源的数据质量4.找出来自多个系统的公共表统一维护5.建立原子层数据模型6.模型非规范化7.建立访问层数据模型-维度模型数据模型设计方法(第八篇) 构建闭环的信息流、数据模型-分层设计、DW中的数据功能划分数据仓库一般采用分层设计，即ODS层，数据仓库层(DWD)，数据仓库聚合层(DW A)和数据集市(DM)等等；数据仓库的分层是灵活的，没有固定的模式，一切视实际情况而定。
数据模型分层设计。