数据仓库基础培训
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数据仓库培训课件
聚类分析
将相似的数据聚集成不同的群体， 如客户分群、市场细分等。
数据展现技术
报表
通过报表展示数据的汇总和分析 结果，如销售报表、财务报告等
。
图表
通过图表展示数据的趋势和关系 ，如折线图、柱状图、饼图等。
可视化大屏
通过可视化大屏展示数据的实时 动态和全局信息，如监控大屏、
指挥中心等。
03
CATALOGUE
案例二：亚马逊的数据仓库实践
背景介绍：亚马逊作为全球最大的在线零售商之一，需要处理海量的销售数据和客户评价数据，为了更好地进行数据分析和 决策，亚马逊建立了自己的数据仓库。
亚马逊的数据仓库实践采用了分布式计算平台，基于Hadoop平台进行构建，处理海量的销售数据和客户评价数据，同时采 用了ETL工具进行数据清洗和整合，建立了自己的数据仓库模型，并进行了数据分析和挖掘，为公司的决策提供了有力的支持 。此外，亚马逊还利用数据仓库进行了客户行为分析，为个性化推荐和精准营销提供了支持。
采用星型模型设计数据仓库，将数据分为事实表和维度表，适用 于快速查询和报表生成。
雪花模型设计
采用雪花模型设计数据仓库，将数据按照层级进行划分，适用于需 要高度扩展和稳定性的系统。
ETL工具的使用
采用ETL工具进行数据抽取、转换和加载，提高数据处理效率和准 确性。
04
CATALOGUE
数据仓库实施
实施步骤
案例四：银行的数据仓库设计
背景介绍：银行作为金融行业的重要机构之 一，需要处理大量的金融交易数据和客户信 息数据，为了更好地进行风险管理和业务决 策，银行进行了数据仓库设计。
银行的数据仓库设计采用了分布式计算平台 ，基于Hadoop平台进行构建，处理大量的 金融交易数据和客户信息数据，同时采用了 ETL工具进行数据清洗和整合，建立了自己 的数据仓库模型，并进行了数据分析和挖掘 ，为风险管理和业务决策提供了有力的支持 。此外，银行还利用数据仓库进行了客户行 为分析，为个性化服务和精准营销提供了支
将相似的数据聚集成不同的群体， 如客户分群、市场细分等。
数据展现技术
报表
通过报表展示数据的汇总和分析 结果，如销售报表、财务报告等
。
图表
通过图表展示数据的趋势和关系 ，如折线图、柱状图、饼图等。
可视化大屏
通过可视化大屏展示数据的实时 动态和全局信息，如监控大屏、
指挥中心等。
03
CATALOGUE
案例二：亚马逊的数据仓库实践
背景介绍：亚马逊作为全球最大的在线零售商之一，需要处理海量的销售数据和客户评价数据，为了更好地进行数据分析和 决策，亚马逊建立了自己的数据仓库。
亚马逊的数据仓库实践采用了分布式计算平台，基于Hadoop平台进行构建，处理海量的销售数据和客户评价数据，同时采 用了ETL工具进行数据清洗和整合，建立了自己的数据仓库模型，并进行了数据分析和挖掘，为公司的决策提供了有力的支持 。此外，亚马逊还利用数据仓库进行了客户行为分析，为个性化推荐和精准营销提供了支持。
采用星型模型设计数据仓库，将数据分为事实表和维度表，适用 于快速查询和报表生成。
雪花模型设计
采用雪花模型设计数据仓库，将数据按照层级进行划分，适用于需 要高度扩展和稳定性的系统。
ETL工具的使用
采用ETL工具进行数据抽取、转换和加载，提高数据处理效率和准 确性。
04
CATALOGUE
数据仓库实施
实施步骤
案例四：银行的数据仓库设计
背景介绍：银行作为金融行业的重要机构之 一，需要处理大量的金融交易数据和客户信 息数据，为了更好地进行风险管理和业务决 策，银行进行了数据仓库设计。
银行的数据仓库设计采用了分布式计算平台 ，基于Hadoop平台进行构建，处理大量的 金融交易数据和客户信息数据，同时采用了 ETL工具进行数据清洗和整合，建立了自己 的数据仓库模型，并进行了数据分析和挖掘 ，为风险管理和业务决策提供了有力的支持 。此外，银行还利用数据仓库进行了客户行 为分析，为个性化服务和精准营销提供了支
数据仓库开发培训(1)-DB2基础
-2-
数据仓库开发系列培训
DB2 基础
阅读说明 本文主要面向数据库设计和开发人员、部署人员和性能调优人员。 杭州滨江 2013 年 7 月 3 日
-3-
数据仓库开发系列培训
DB2 基础
目录
培训介绍...................................................................................................................................... - 2 本文内容...................................................................................................................................... - 2 阅读说明...................................................................................................................................... - 3 第一篇 基础理论........................................................................................................................ - 6 1 DB2 数据库基本概念 ........................................................................................................
数据仓库培训文档(2)
to_location dollars_cost units_shipped shipper
shipper_key shipper_name 22 location_key shipper_type
Measures
数据仓库概念与体系结构
度量
• 数据的实际意义，即描述数据是“什么”。 一般情况下，变量总是一个数值度量指标， 如：话务量、掉话次数、拥塞率等
• 焦点是为决策者进行数据建摸和分析，而不是为
了日常的事务处理
• 通过把对决策支持没有用的数据隔离，对特殊的
主题提供了一个简单明了的视图
8
数据仓库概念与体系结构
与传统数据库的区别：集成的
• 需要集成多个、异构的数据源
–原始数据文件 –网管数据库 –客服数据库
• 数据清洗和数据集成
9
数据仓库概念与体系结构
location
location_key street city_key
location_key units_sold dollars_sold avg_sales Measures
city
city_key city province_or_state country
21
星系模型
item
time
time_key day day_of_the_week month quarter year
与传统数据库的区别：集成的
操作型环境 应用A 应用B 应用C 应用D M，F 1，0 X，Y 男，女 数据仓库 M，F
操作型环境 应用A 应用B 应用C 应用D 管道-Cm 管道-Inches 管道-m 管道-yds
数据仓库
Cm
10
数据仓库概念与体系结构
《数据仓库基础培训》课件
数据仓库的安全性和保密性
1 权限管理
数据仓库中的数据应根据用户角色和权限进行精确的管理，保证敏感数据的安全性。
2 数据加密
对敏感数据进行加密处理，防止未授权的访问和数据泄露。
3 备份与恢复
定期备份数据仓库，以确保数据的可靠性和可恢复性。
数据仓库的性能优化
索引优化
通过合理的索引设计和优化， 提高数据仓库的查询性能。
易用性
数据仓库的设计应简化用户的操作和查询过程， 使其能够轻松获取所需的信息。
数据仓库的建设流程与方法
1
需求分析
根据业务需求和数据源确定数据仓库的
数据建模
2
规模、范围和功能。
设计数据仓库的逻辑模型，包括维度模
型和事实表的建立。
3
ETL开发
进行数据抽取、转换和加载的开和完整。
数据仓库建设的经验与案例分享
成功案例
分享一些数据仓库建设的成功案例，探讨其经验和 最佳实践。
挑战与解决方案
讨论数据仓库建设过程中可能遇到的挑战，以及如 何解决和应对。
数据仓库的未来发展与挑战
1 大数据时代
随着大数据技术的不断发展，数据仓库将面临更大的数据规模和复杂性。
2 实时数据分析
实时数据分析需求的增加，将对数据仓库的实时性和性能提出更高要求。
分区与分片
将数据仓库的数据进行分区和 分片，以提高查询和加载的效 率。
缓存管理
使用缓存技术，预先加载常用 的数据，减少查询时间。
数据仓库的容错机制
数据复制
通过数据复制技术，将数据仓库的副本存储在不同 的地点，提高系统的容错能力。
灾难恢复
制定灾难恢复计划，确保在系统故障或灾难情况下 能够及时恢复数据仓库。
数据仓库技术PPT培训资料
数据仓库技术
—信管0701 HT
1
数据仓库技术
✓什么是数据仓库 ✓数据仓库的产生 ✓新一代数据仓库的发展趋势 ✓总结
2
什么是数据仓库
概念
数据仓库概念创始人W.H.Inmon在《建立数据 仓库》一书中对数据仓库的定义是：数据仓库就是 面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时 间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经 营管理中的决策制定过程、数据仓库中的数据面向 主题，与传统数据库面向应用相对应。
6
• 近几十年来，大量新技术、新思路的涌现出来并 被用于关系型数据库系统的开发和实现：客户/服 务器系统结构、存储过程、多线索并发内核、异 步I/O、代价优化，等等，这一切足以使得关系数 据库系统的处理能力毫不逊色于传统封闭的数据 库系统。而关系数据库在访问逻辑和应用上所带 来的好处则远远不止这些，SQL的使用已成为一 个不可阻挡的潮流，加上近些年来计算机硬件的 处理能力呈数量级的递增，关系数据库最终成为 联机事务处理系统的主宰。
9
新一代数据仓库的发展趋势
• 严格的投资回报率评估 • 整合数据集市 • 增加更多的分析 • CRM与数据仓库后期Internet 的兴起与飞速发展，我 们进入了一个新的时代，大量的信息和数据，迎 面而来，用科学的方法去整理数据，从而从不同 视角对企业经营各方面信息的精确分析、准确判 断，比以往更为迫切,实施商业行为的有效性也比 以往更受关注。
企业数据仓库为通用数据仓库，它既含有大量详细的数据， 也含有大量累赘的或聚集的数据，这些数据具有不易改变 性和面向历史性。
二、操作型数据库（ODS）
操作型数据库既可以被用来针对工作数据做决策支持，又 可用做将数据加载到数据仓库时的过渡区域。
三、数据市集（DataMart）
—信管0701 HT
1
数据仓库技术
✓什么是数据仓库 ✓数据仓库的产生 ✓新一代数据仓库的发展趋势 ✓总结
2
什么是数据仓库
概念
数据仓库概念创始人W.H.Inmon在《建立数据 仓库》一书中对数据仓库的定义是：数据仓库就是 面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时 间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经 营管理中的决策制定过程、数据仓库中的数据面向 主题，与传统数据库面向应用相对应。
6
• 近几十年来，大量新技术、新思路的涌现出来并 被用于关系型数据库系统的开发和实现：客户/服 务器系统结构、存储过程、多线索并发内核、异 步I/O、代价优化，等等，这一切足以使得关系数 据库系统的处理能力毫不逊色于传统封闭的数据 库系统。而关系数据库在访问逻辑和应用上所带 来的好处则远远不止这些，SQL的使用已成为一 个不可阻挡的潮流，加上近些年来计算机硬件的 处理能力呈数量级的递增，关系数据库最终成为 联机事务处理系统的主宰。
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新一代数据仓库的发展趋势
• 严格的投资回报率评估 • 整合数据集市 • 增加更多的分析 • CRM与数据仓库后期Internet 的兴起与飞速发展，我 们进入了一个新的时代，大量的信息和数据，迎 面而来，用科学的方法去整理数据，从而从不同 视角对企业经营各方面信息的精确分析、准确判 断，比以往更为迫切,实施商业行为的有效性也比 以往更受关注。
企业数据仓库为通用数据仓库，它既含有大量详细的数据， 也含有大量累赘的或聚集的数据，这些数据具有不易改变 性和面向历史性。
二、操作型数据库（ODS）
操作型数据库既可以被用来针对工作数据做决策支持，又 可用做将数据加载到数据仓库时的过渡区域。
三、数据市集（DataMart）
数据仓库应用实例培训课件(ppt 50张)
•
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46．凡事不要说＂我不会＂或＂不可能＂，因为你根本还没有去做！ 47．成功不是靠梦想和希望，而是靠努力和实践． 48．只有在天空最暗的时候，才可以看到天上的星星． 49．上帝说：你要什么便取什么，但是要付出相当的代价． 50．现在站在什么地方不重要，重要的是你往什么方向移动。 51．宁可辛苦一阵子，不要苦一辈子． 52．为成功找方法，不为失败找借口． 53．不断反思自己的弱点，是让自己获得更好成功的优良习惯。 54．垃圾桶哲学：别人不要做的事，我拣来做！ 55．不一定要做最大的，但要做最好的． 56．死的方式由上帝决定，活的方式由自己决定！ 57．成功是动词，不是名词！ 28、年轻是我们拼搏的筹码，不是供我们挥霍的资本。 59、世界上最不能等待的事情就是孝敬父母。 60、身体发肤，受之父母，不敢毁伤，孝之始也； 立身行道，扬名於后世，以显父母，孝之终也。——《孝经》 61、不积跬步，无以致千里；不积小流，无以成江海。——荀子《劝学篇》 62、孩子：请高看自己一眼，你是最棒的！ 63、路虽远行则将至，事虽难做则必成！ 64、活鱼会逆水而上，死鱼才会随波逐流。 65、怕苦的人苦一辈子，不怕苦的人苦一阵子。 66、有价值的人不是看你能摆平多少人，而是看你能帮助多少人。 67、不可能的事是想出来的，可能的事是做出来的。 68、找不到路不是没有路，路在脚下。 69、幸福源自积德，福报来自行善。 70、盲目的恋爱以微笑开始，以泪滴告终。 71、真正值钱的是分文不用的甜甜的微笑。 72、前面是堵墙，用微笑面对，就变成一座桥。 73、自尊，伟大的人格力量；自爱，维护名誉的金盾。 74、今天学习不努力，明天努力找工作。 75、懂得回报爱，是迈向成熟的第一步。 76、读懂责任，读懂使命，读懂感恩方为懂事。 77、不要只会吃奶，要学会吃干粮，尤其是粗茶淡饭。 78、技艺创造价值，本领改变命运。 79、凭本领潇洒就业，靠技艺稳拿高薪。 80、为寻找出路走进校门，为创造生活奔向社会。 81、我不是来龙飞享福的，但，我是为幸福而来龙飞的！ 82、校兴我荣，校衰我耻。 83、今天我以学校为荣，明天学校以我为荣。 84、不想当老板的学生不是好学生。 85、志存高远虽励志，脚踏实地才是金。 86、时刻牢记父母的血汗钱来自不易，永远不忘父母的养育之恩需要报答。 87、讲孝道读经典培养好人，传知识授技艺打造能人。 88、知技并重，德行为先。 89、生活的理想，就是为了理想的生活。 —— 张闻天 90、贫不足羞，可羞是贫而无志。 —— 吕坤
数据仓库培训
OLAP基本操作
上卷操作：通过维层次，在数据立方体上进 行聚集。 下钻操作：是上卷操作的逆操作，由不太详 细的数据到更详细的数据。 切片和切块：切片在给定的数据立方体的一 个维上进行选择，切块则是在两个或两个以 上的维进行选择。 旋转操作：是改变维度的位置关系，使最终 用户可以从其他视角来观察多维数据。
日期
一季度 二季度 三季度 四季度
ALL
南京 苏州 常州
TV PC
VCD ALL
产 品
地 区
ALL
数据仓库的主要应用
信息处理
支持查询和基本的统计分析，并使用表或图进行报告.
分析处理
支持基本的OLAP操作，在汇总的和细节的历史数据上操作.
数据挖掘
支持知识发现，包括找出隐藏的模式和关联，构造分析模型， 进行分类和预测，并用可视化工具提供挖掘结果.
一次处理的数据量小
面向应用，事务驱动
一次处理的数据量大
面向分析，分析驱动
面向操作人员，支持日常操作 面向决策人员，支持管理需要
OLTP和OLAP的区别
用户和系统的面向性:
OLTP是面向顾客的,用于事务和查询处理； OLAP是面向市场的,用于数据分析。
数据内容:
OLTP系统管理当前数据； OLAP系统管理大量历史数据,提供汇总和聚集机制。
Data Mart（数据集市）
小型的，面向部门或工作组级数据仓库.
数据仓库中的几个重要概念 (续)
Operation Data Store
操作数据存储 — ODS是能支持企业日常的全局应 用的数据集合，是不同于DB的一种新的数据环境, 是DW 扩展后得到的一个混合形式。 四个基本特点：面向主题的(Subject -Oriented)、集 成的、可变的、 当前或接近当前的。
BW基础知识(介绍)专题培训课件
SAP 数据仓库（BW） 与其它 SAP系统紧密集成 开放的架构
主数据管理(MDM) 跨系统的主数据同步
SAP 集成平台（XI） 与其它 SAP系统紧密集成 信息映射 多种接口实现方式
SAP Web Application Server 稳定的系统运行平台
ETL工具
BW是SAP系统整体报表工具一部分
结论性分析
BW
BW
LIS – FIS - HIS
标准报表 Report Writer Report Painter
R/3 ABAP Query
ABAP SAP R/3 数据字典 & 表格
交易性分析
BW将提供更深层次的分析报表，但是不会取代所有 通过R3产生的报表。
数据仓库系统实施背景
背景介绍
ERP系统上线后，随着日常业务的开展，将产生大量的业务 交易数据，如何充分利用这些数据，为各层经营管理人员提供有效 的帮助，是一个即将面临的问题。
数据仓库系统实施背景 成功实施R/3之后…
业务终于通过R/3规范了
库存准了
订单管起来了
财务结帐快了
业务和财务数据一致了
业务情景二 执行层
？没有一个好的信息决策能预警销售数据就好了 ？我们有5年的销售数据，应该好好利用利用才
对,可是怎么整理这些数据好呢 ？怎么比较我的销售和竞争对手的销售
数据仓库系统实施背景 业务情景三 操作层
业务人员 技术人员
？为什么现在系统速度变慢了 ？为什么有些报表运行要这么长时间
BW系统的整体定位
是面向企业中、高级管理进行业务分析和绩效考核的数据 整合、分析和展现的工具；
是主要用于历史性、综合性和深层次数据分析； 数据来源是ERP（SAP R/3）系统或其他业务系统； 能够提供灵活、直观、简洁和易于操作的多维查询分析; 不是日常交易操作系统，不能直接产生交易数据；
主数据管理(MDM) 跨系统的主数据同步
SAP 集成平台（XI） 与其它 SAP系统紧密集成 信息映射 多种接口实现方式
SAP Web Application Server 稳定的系统运行平台
ETL工具
BW是SAP系统整体报表工具一部分
结论性分析
BW
BW
LIS – FIS - HIS
标准报表 Report Writer Report Painter
R/3 ABAP Query
ABAP SAP R/3 数据字典 & 表格
交易性分析
BW将提供更深层次的分析报表，但是不会取代所有 通过R3产生的报表。
数据仓库系统实施背景
背景介绍
ERP系统上线后，随着日常业务的开展，将产生大量的业务 交易数据，如何充分利用这些数据，为各层经营管理人员提供有效 的帮助，是一个即将面临的问题。
数据仓库系统实施背景 成功实施R/3之后…
业务终于通过R/3规范了
库存准了
订单管起来了
财务结帐快了
业务和财务数据一致了
业务情景二 执行层
？没有一个好的信息决策能预警销售数据就好了 ？我们有5年的销售数据，应该好好利用利用才
对,可是怎么整理这些数据好呢 ？怎么比较我的销售和竞争对手的销售
数据仓库系统实施背景 业务情景三 操作层
业务人员 技术人员
？为什么现在系统速度变慢了 ？为什么有些报表运行要这么长时间
BW系统的整体定位
是面向企业中、高级管理进行业务分析和绩效考核的数据 整合、分析和展现的工具；
是主要用于历史性、综合性和深层次数据分析； 数据来源是ERP（SAP R/3）系统或其他业务系统； 能够提供灵活、直观、简洁和易于操作的多维查询分析; 不是日常交易操作系统，不能直接产生交易数据；
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BI概要介绍 山西移动业务介绍 山西移动经营分析系统
山西移动经分关键主题域
山西移动策略
市场为导向
山西移动策略
客户为中心
效益为目标
经分系统辅助完善业务策略制定以及业务策略执行
中国移动运营发展
移动经分建设背景
需要确定业务原因
企业运营需要
•周期冗长
新 的 报 表 要 求
失 去 •报表繁多 时 •信息不完整 间 意 •无法核对 义 数据上报
数据仓库基础培训
山西项目组 2010.6
Agenda
1 2 3 4
BI概要介绍 山西移动业务介绍 山西移动经营分析系统
山西移动经分关键主题域
BI是什么？
BI(Business Intelligence)即商业智能，是一种以计算机为工具，应 用决策科学及有关学科的理论与方法，以人机交互方式辅助决策者解决 半结构化和非结构化决策问题的信息系统。 最早在1996年提出，初期BI定义为一类由数据仓库（或数据集市）、 查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮 助企业决策为目的技术及其应用。目前，BI通常被理解为将企业中现有 的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。 商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术 层和战略层的决策 BI是数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(DM)等技术的 综合运用，可看做一种解决方案。 在中国移动系统建设中，BI系统称之为经营分析系统。
OLAP(联机分析处理) 是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种 角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反 映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的 更深入了解的一类软件技术。
切片和切块(Slice and Dice) 钻取(Drill) 旋转(Rotate) ROLAP/MOLAP/HOLAP
① 上市业务公告 ② 企业管理决策 ③ 市场战略调整 ④ 绩效考核
⑤ 市场反应和主动营销
帐务
其它
数据
运营
移动经分建设背景
业务发展快，系统林立，数据分散缺
呼叫中心
乏统一标准，数据存在大量的不一致
大客户
由于信息不准确，不完整，无法实现
精确营销理念； 缺乏企业内部的信息共享架构，从整
BOSS
VGOP
BI厂商列表
下表列出了截止到2009年中国大陆地区的主要BI厂商
厂商
IBM Oracle Microsoft Informatica
产品及简介
DB2以及Cognos、SPSS、DataStage，覆盖BI全部领域 Oracle、Hyperion，覆盖BI全部领域，数据挖掘领域有待加强 SQLServer，覆盖BI全部领域，适合中小型企业，性价比高 Informatica，主要是数据集成领域
BI涉及技术-DW
数据仓库(DataWarhouse)是一个面向主题、集成、时变、非易失的数据集合,是支持管
理部门的决策过程。
面向主题(Subject Oriented)
1
集成(Integrated)
数据仓库通常是结合多个异种数据源构成的，异种数据源可能
数据仓库通常围绕一些主题，如“产品”、 “销售商”、“消费者”等来进行 组织。
国内BI厂商关注度
BI发展趋势
企业并购和重组仍将继续
操作型BI应用得到发展
MDM将在大型企业中逐步应用
数据分析从简单走向深入
BI企业将在垄断中不断新生
BI发展 趋势
数据集成应用得到重视
SAAS BI将得到快速发展
中小企业BI应用逐渐扩大市场份额
职业技能要求
技术人员
业务人员
1、Teradata数据库使用 2、熟练编写SQL及SQL优 化 3、ETL 4、OLAP 5、JAVA
1...* 0...* 设备信息 客户 1...* 1...* 0...* 用户
0...* 普通客户 大客户 集团客户
帐户
帐户域模型
用户
1
1...*
帐务关系
1...*
1
帐目
1...* 1 客户 帐户 1 1...* 账本
1...*
0...*
数据业务分类
按用户划分
个人数据业务
短信，彩信，彩铃，飞信，GPRS,手机报，来电显示，来电提醒，语言信箱，手机邮箱，pushmail,语音杂志 ，号簿管家，随E行，WLAN业务等。
1、熟练掌握移动业务 2、业务分析方法 3、沟通表达能力 4、文档能力
Agenda
1 2 3 4
BI概要介绍 移动业务介绍 山西移动经营分析系统
山西移动经分关键主题域
营业总体数据流图
实时帐务 信用管理 欠费提醒 业务受理 用户 业务变更 缴费 积分管理 销帐 帐单 三户资料 订单管理 黑名单管理 统一开通
BI涉及技术-DM
数据挖掘(Data Mining)是从数据中自动地抽取模式、关联、变化、异 常和有意义的结构。 数据挖掘大部分的价值在于利用数据挖掘技术改善预言模型。
关联 分类 聚类 决策树 神经网络
BI发展方向
第一阶段： 第二阶段： 第三阶段 第四阶段：
第五阶段：
集团数据业务
集团彩信、无线PBX、集团VPMN、企业信息机、BLACK Berry、IDC、企业随E行、农信通、银信通、航信通 、校信通等。
按通讯信道划分
语音增值业务
彩铃、来电显示、来电提醒、主叫隐藏、电话会议、语音信箱、语言秘书、语言杂志(IVR)
SMS信道
短信，梦网短信，银信通/航信通/校信通等
CSD信道 CSD手机上网
无线数据业务信道 GPRS/EDGE/3G
WLAN/WiMAX
Wlan、随e行、企业随e行、wlan无线互联网等。
GPRS无线互联网、WAP手机上网、彩信(MMS)、手机报、飞信、pushmail、手机邮箱等，无线DDN等。
数据业务分类(续)
按合作运营方式
包括关系数据库、面向对象数据库、文本数据库、Web数据库、
2
数据仓库关注的是决策者的数据建模与分析， 一般文件等 而不针对日常操作和事务的处理。因此，数
据仓库提供了特定主题的简明视图，排除了 对于决策无用的数据
4
DW特点
时变(Time Variant)
非易失(Nonvolatile)的数据集合
数据存储从历史的角度提供信息，数据仓库中 包含时间元素，它所提供的信息总是与时间相 关联的。数掘仓库中存储的是一个时间段的数
HLR
集团规范定义的三户模型
客户与客户关系
1..* 1..* 客户与用户关系 客户 1 1..* 1 0..* 帐户
用户与用户关系 1..* 1..* 用户 1 1..* 1 1..* 1..* 0..* 1..* 帐务关系
品牌
0..1
1..* 订购信息 0..*
0..*
1 产品与品牌关系 1..* 产品 1 帐目
BI行业应用
制造、零售行业 保险、能源、烟草、政务行业 金融、电信
40%
30%
30%
国内BI行业前景
金融：在BI领域投资稳步增长，每年均有大量的BI需求，操作型BI应用越来越广泛，尤其 是信贷评审领域。中小型银行BI需求也不断涌现，未来将是金融行业BI市场的主要增长 点。在未来5年时间里，BI应用在金融行业仍将高速发展。 电信：电信行业信息化程度很高，对信息化依赖很强，积累了大量的数据，具有实施商业 智能项目的基础条件和资金实力。电信行业对于BI深入应用是最渴望的，在话费套餐设 置、客户潜力分析等都需要数据挖掘技术来提供决策依据。在这些行业，实力雄厚的BI厂 商已占据有利的地位。 保险：大型保险公司中基本已经建立商业智能相关系统，并发挥了一定的作用。但是随着 新业务的推出，系统地后期开发和维护仍然需要大量的投资。据ChinaBI了解，中小型保 险公司也还有待加强商业智能系统的建设。 能源：石油和电力等能源行业的企业，均是国有大型企业，基本上已经实施了商业智能系 统，但是还有待深入挖掘商业智能的价值。这些企业的省市分公司，将会不断有新的需求 涌现，发展潜力较大。
希望发生什么?
发生了什么? 为什么会发生? 将会发生什么?
正在发生什么?
战略与战术的结合
主要是批处理 统计查询
动态查询 分析功能 逐渐增加
分析预测 挖掘模型
持续数据更新及 快速响应查询
事件驱动
BI的建设是一个过程，而不是一个项目
统计 分析查询 分析预测 持续数据更新和 快速查询 事件驱动
国内BI行业应用
国内BI行业前景
烟草：各地烟草企业已经建立很多商业智能系统，但是还有更大的空白市场。烟草公司项 目建设难度低、利润大，应用前景不错。 政务：商业智能在电子政务中的应用，更多的涉及到报表填制、数据统计，需要报表系统 能很好的满足中国特色报表的要求。一般采用自上而下的市场推广手段会前景广阔。 航空：国内的航空公司，也在逐步深入BI系统的建设。 制造：制造业的企业信息化水平参差不齐，有些大中型企业已经成功使用商业智能技术， 但是大部分企业基础信息化水平仍未达到，随着这些企业的信息化水平逐步提高，建设商 业智能系统的需求也会随之而来。随着金融危机的度过和国内经济的恢复，制造业将是未 来商业智能新的增长点。 零售：一些大型的超市、百货、电器、手机等销售企业，绝大部分已经实现了连锁，基础 信息化建设程度高，商业智能技术已经应用较广泛，未来还有进一步的应用空间 据ChinaBI预测，未来商业智能在各行业均稳定发展，新的利润增长点主要 集中于金融和制造业。
个企业范围来看，存在信息孤岛的隐患
数据->信息->知识的有效转化较少， 并且分析结果不能有效地反馈回操作环