数据挖掘在企业中的应用
数据挖掘的应用
数据挖掘的应用数据挖掘是一种通过发现、提取和分析大量数据中的潜在模式、关系和趋势来提取实用信息的技术。
它可以匡助企业和组织从海量数据中获取有价值的洞察，以支持决策和战略制定。
以下是数据挖掘在不同领域的应用。
1. 零售业在零售业中，数据挖掘被广泛应用于市场营销和销售预测。
通过分析顾客购买历史和偏好，零售商可以了解消费者的需求，并根据这些信息制定个性化的推荐和促销策略。
此外，数据挖掘还可以匡助预测销售趋势和需求，以优化库存管理和供应链。
例如，一家超市可以通过数据挖掘技术分析顾客购买历史和购物篮组合，发现某些商品之间的关联性。
这样，他们可以将这些商品放在相邻的货架上，以促进交叉销售。
2. 金融领域在金融领域，数据挖掘可以用于信用评分、风险管理和欺诈检测。
通过分析客户的个人信息、交易历史和行为模式，银行和金融机构可以评估客户的信用风险，并制定相应的授信策略。
此外，数据挖掘还可以匡助发现潜在的欺诈行为，以保护金融机构和客户的利益。
举个例子，一家银行可以使用数据挖掘技术分析客户的交易数据，以检测异常交易模式，如大额转账或者频繁的跨国交易，从而及时发现潜在的欺诈行为。
3. 医疗保健在医疗保健领域，数据挖掘可以用于疾病预测、诊断辅助和药物研发。
通过分析患者的病历、生理指标和基因数据，医生和研究人员可以发现疾病的风险因素和早期预警信号，并制定相应的治疗方案。
此外，数据挖掘还可以匡助医药公司发现新的药物靶点和疗效评估。
举个例子，研究人员可以使用数据挖掘技术分析大量的癌症患者数据，以发现不同基因变异与药物疗效的关联性，从而个性化治疗方案。
4. 物流和运输在物流和运输领域，数据挖掘可以用于路线优化、货物跟踪和运输效率提升。
通过分析历史运输数据和实时交通信息，物流公司可以找到最佳的路线和交通模式，以减少运输时间和成本。
此外，数据挖掘还可以匡助预测货物的交付时间和提供实时的货物跟踪服务。
举个例子，一家物流公司可以使用数据挖掘技术分析历史运输数据和交通流量数据，以确定最佳的配送路线和交通模式，从而提高物流效率和客户满意度。
数据挖掘技术在企业人力资源管理中的应用
数据挖掘技术在企业人力资源管理中的应用哎呀，这可是个大话题啊！数据挖掘技术在企业人力资源管理中的应用。
那咱们就从头说起吧。
咱们得明白什么是数据挖掘技术。
简单来说，就是从大量的数据里面，通过一些算法啊，模型啊，找出那些有用的信息。
这些信息对企业人力资源管理来说，可是非常重要的哦。
比如说，你可以通过数据分析，了解员工的工作表现，然后根据这些信息来制定培训计划啊，晋升机会啊等等。
这样一来，企业就能更好地管理员工，提高工作效率了。
那么，数据挖掘技术在企业人力资源管理中到底有哪些应用呢？咱们来聊聊吧。
咱们可以利用数据挖掘技术来进行员工招聘。
你知道吗，现在很多企业都喜欢用大数据来招聘员工。
他们会收集大量的求职者信息，然后通过数据挖掘技术来分析这些信息。
比如说，他们会看看求职者的教育背景啊，工作经历啊，兴趣爱好啊等等，然后根据这些信息来判断求职者是否适合这个岗位。
这样一来，企业就能更准确地找到合适的人才了。
接下来，咱们来说说员工培训。
你知道吗，有些企业会根据员工的工作表现来制定培训计划。
他们会收集员工的工作数据，然后通过数据挖掘技术来分析这些数据。
比如说，他们会看看员工在工作中犯了什么错误啊，哪些技能需要提高啊等等，然后根据这些信息来制定培训计划。
这样一来，员工就能更好地提高自己的技能了。
再来说说员工激励。
你知道吗，有些企业会根据员工的工作表现来给予奖励。
他们会收集员工的工作数据，然后通过数据挖掘技术来分析这些数据。
比如说，他们会看看员工在工作中取得了什么成绩啊，哪些方面做得比较好啊等等，然后根据这些信息来给予奖励。
这样一来，员工就能更有动力地工作了。
咱们来说说员工离职率。
你知道吗，有些企业会利用数据挖掘技术来降低离职率。
他们会收集员工的工作数据，然后通过数据挖掘技术来分析这些数据。
比如说，他们会看看员工为什么会离职啊，是因为工资太低啊还是因为工作压力太大啊等等，然后根据这些信息来采取措施。
这样一来，企业就能更好地留住人才了。
数据挖掘在企业中的应用
数据挖掘在企业中的应用随着互联网的快速发展，数据已经成为企业的重要资源。
企业通过收集和利用数据来进行产品研发、市场营销和服务升级等方面的决策。
然而，庞大的数据量和复杂的数据结构给企业带来了挑战，很难快速发现数据中隐藏的价值。
数据挖掘作为一种快速有效的数据分析手段，正被越来越多的企业用于发现和利用数据中的潜在价值。
一、数据挖掘简介数据挖掘是指通过多种数据分析技术挖掘出数据中隐藏的模式、趋势和关联规律，以便进行预测和决策支持的过程。
数据挖掘包括数据清洗、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评价和模型解释等多个步骤。
其中，数据挖掘是整个过程的核心环节，也是取得有效结果的关键。
二、1. 营销决策在企业的市场营销中，通过数据挖掘技术可以准确得到客户群体特征、购买习惯等信息。
企业可以根据这些信息，有针对性地开展市场营销活动，提高市场营销效果。
例如，某饮料公司可以通过数据挖掘找出哪些地区的消费者更喜欢饮料中加入蜂蜜，哪些人更喜欢碳酸口感等等，然后对其进行有针对性的营销。
2. 产品研发在产品研发领域，数据挖掘可以帮助企业发现市场上潜在的需求和客户的需求。
例如，某家手机公司可以通过挖掘消费者对手机颜色、品牌等的喜好，从而更好地指导新机型的开发，从而更好地满足客户的需求。
3. 流程优化在企业的运营过程中，数据挖掘可以帮助企业找到流程中的瓶颈和问题，并提供解决方案。
例如，某家物流公司可以通过数据挖掘找出每一个流程中存在的问题，进而对其进行优化，从而更好地提升物流效率。
4. 风险控制在金融领域，数据挖掘可以帮助企业发现潜在的风险。
例如，银行可以通过数据挖掘发现客户偿还贷款的信用等级，从而制定更为有针对性的贷款利率，从而比较有效地控制风险。
三、数据挖掘面临的挑战随着数据挖掘技术的不断发展，企业越来越依赖数据挖掘技术来支持业务决策。
但是，数据挖掘技术所面临的问题和挑战也越来越多。
1. 数据质量数据质量是数据挖掘的基础。
数据挖掘技术在制造业中的应用
数据挖掘技术在制造业中的应用一、引言数据挖掘技术是指从大量数据中发现潜在的、有用的信息和规律的一系列技术。
在制造业中，大量的生产数据、质量数据和物流数据被不断产生并积累，如何通过数据挖掘技术提取有价值的信息，对于企业的生产、营销和管理等方面都具有重要的意义。
二、数据挖掘技术在制造业中的应用1. 生产规划与调度通过对生产数据的挖掘，可以发现不同产品的生产周期、生产工艺以及主要供应商的情况，从而为企业制定更加科学的生产规划、调度以及生产控制方案提供重要依据，以提高生产效率和生产质量。
例如，一些制造企业利用数据挖掘技术对生产数据进行分析，明确各个生产环节的生产效率，通过调整生产流程，实现生产效率的提高，一定程度上帮助企业节省生产成本。
2. 质量检测与预警对于制造企业而言，保证产品的质量是非常重要的一个方面。
通过数据挖掘技术对质量数据的挖掘分析，可以发现质量问题的根本原因，提高产品质量，减少市场出现售后问题的风险，从而更好地满足客户需求。
例如，一些汽车制造企业通过对大量的生产数据进行分析，并利用数据挖掘技术，对零部件的质量进行预测和预警，减少了由于零部件质量问题引起的使用故障率。
3. 物流管理制造企业一般利用物流进行产品的运输、仓储以及配送等活动，对于物流的管理涉及到供应链管理、运输管理以及库存管理等方面。
通过对物流数据的挖掘可以优化物流效率，减少物流成本，更好地提供服务。
例如，一些制造企业通过对物流数据的挖掘，找到物流环节中的瓶颈，减少运输时间，提高货物流转速度、减少库存积压，从而实现货物快速、准确的到达目的地并避免了长时间等待。
4. 营销与市场分析通过对市场调研数据的挖掘，制造企业可以发现消费者的喜好、购买习惯以及消费行为，为企业的营销活动提供基础数据，实现更加精准的营销活动。
例如，一些制造企业通过对消费者数据的挖掘，发现消费者的需求从简单的性能到追求更加的功能多样性，从而为新产品设计和研发提供了新的思路，满足了更多消费者需求。
运用数据挖掘技术改善企业绩效管理
运用数据挖掘技术改善企业绩效管理一、背景近年来，企业管理面临了前所未有的挑战。
传统的经验主义管理方式已经不能满足当下企业的需求，企业迫切需要应用现代科技手段对管理进行升级。
数据挖掘技术作为一种强大的分析工具，可以帮助企业从大量数据中分析出有价值的信息，提高企业的管理效率和绩效水平。
本文将探讨运用数据挖掘技术改善企业绩效管理的方法与效果。
二、数据挖掘技术在企业绩效管理中的应用1. 风险评估企业在运营过程中难免会遇到各种风险，如市场风险、信用风险、战略风险等。
通过数据挖掘技术，企业可以将大量的历史数据进行分析，建立预测模型，对现有和潜在的风险进行评估，并及时采取相应的应对措施，减少企业经营风险，提高企业的经济效益。
2. 产品质量控制一个产品的质量直接关系到企业的市场口碑和消费信任度。
通过对产品生产和销售过程中的大量数据进行分析，包括生产周期、生产批次、原料/零部件的采购情况、客户投诉情况等，运用数据挖掘技术可以找到潜在的产品质量问题，对生产过程进行调整和优化，从根本上提高产品质量。
3. 生产效率提升企业生产效率的提升是企业追求长期竞争力的关键。
数据挖掘技术可以通过对企业数据进行分析，找到生产效率低下的瓶颈，对生产线进行调整和优化，有效地提高生产效率。
4. 营销策略优化企业的营销策略一直是企业管理的重要一环。
通过数据挖掘技术，企业可以对客户购买历史、观看历史、行为模式等数据进行深入分析，找到客户的需求、兴趣和喜好，制定有针对性的营销策略，提高企业的市场份额和客户满意度。
三、运用数据挖掘技术改善企业绩效管理的效果据相关数据显示，运用数据挖掘技术改善企业绩效管理可以带来显著的效果。
通过风险评估，企业可以减少不必要的损失，提高经济效益；通过产品质量控制，企业可以提高产品品质，赢得更多客户信任；通过生产效率的提升，企业可以更快速地响应市场变化，提高竞争力；通过营销策略的优化，企业可以更好地满足客户需求，提高客户满意度和忠诚度。
数据挖掘在企业中的应用
数据挖掘在企业中的应用随着信息技术的不断发展和应用，数据量呈现爆炸式增长。
而企业在处理如此庞大的数据流中需要依赖数据挖掘技术来实现对数据的快速处理和分析。
数据挖掘技术通过自动化提取隐藏在大量数据中的知识、洞察企业的市场和消费者，帮助企业制定更加精准的营销策略、优化企业运营，提高企业竞争力。
数据挖掘技术的应用在企业中非常广泛，例如：市场营销、风险管理、人力资源管理、战略决策等。
本文将重点讨论数据挖掘在企业中的应用。
一、市场营销市场营销是一个非常广泛的概念，包括了企业在不同市场环境下的各种策略和行动。
市场营销的关键在于准确了解并满足消费者需求，提高消费者忠诚度。
数据挖掘技术能帮助企业从大量消费者数据中识别出消费者的喜好和需求，从而更好地满足消费者需求，提高销售量和企业利润。
一些市场营销方面的数据挖掘技术应用包括：1.客户细分客户细分是将客户群体按照其需求、喜好等相关特征分类的过程。
数据挖掘技术能够帮助企业从海量数据中自动化地识别出各类消费者，并将其分为不同的细分市场，为企业发送更有针对性的信息、营销活动或产品促销活动等，提高销售收入和客户忠诚度。
2.销售预测销售预测是一个企业对于未来销售情况的估计和预报。
数据挖掘技术能够通过分析已有的销售数据、市场行为等因素，来预测销售情况，并且推测出未来的趋势，帮助企业优化公司营销战略和销售计划。
3.产品推荐产品推荐是系统自动根据客户的需求和行为向其推荐产品的过程。
数据挖掘技术可以基于消费者的历史购买记录、搜索行为、社交媒体行为等数据，来实现针对性更强、更能符合需求的产品推荐。
二、风险管理风险管理是企业必须处理的挑战之一。
数据挖掘技术可以通过对大量数据的深度分析，识别出企业可能面临的风险，从而及早预警，制定相应的解决方案或风险管理策略，减少潜在的损失。
以下是几个数据挖掘在风险管理方面的应用：1.投资风险评估数据挖掘技术可以根据历史投资数据、市场趋势、股票分析等因素，提供基于盈利预测和股票评价的投资建议和投资风险评估，有助于企业避免不必要的投资损失。
数据挖掘技术在企业管理中的应用
数据挖掘技术在企业管理中的应用随着信息化时代的到来，企业管理工作也发生了翻天覆地的变化。
但是，信息量不断增加也带来了一个问题，那就是如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，并用于企业的决策制定与实践中。
这时，数据挖掘技术的出现为企业管理带来了新的思路和方法。
一、数据挖掘技术简介数据挖掘技术来源于计算机科学的人工智能和数据库等多个学科领域，它是从大量的数据中自动地发现隐藏的模式、关系和规律的过程。
它可以通过分类、聚类、关联规则等方法，将不规则的数据信息转化为有价值的知识信息，为企业决策提供有力的依据。
二、数据挖掘技术在企业管理中的应用1、市场营销分析企业的营销决策常常会受到市场营销环境的影响，数据挖掘技术能够帮助企业将大量的销售数据进行分析，从而掌握市场中的各种信息，包括消费者的购买行为、品牌偏好、购买渠道等。
通过这些数据的分析，企业可以根据消费者的需求进行个性化市场推广，并实时调整企业的营销策略。
2、风险评估企业在进行业务投资、保险和信用风险评估时，需要进行大量的数据分析来了解风险情况，并进行风险预测。
通过数据挖掘技术可以通过历史数据和行业趋势来分析风险，发现和预测未来可能出现的风险，指导企业的投资和经营决策。
3、人力资源管理在企业的人力资源管理中，数据挖掘技术可以应用于人才招聘、职业发展和员工绩效分析。
通过分析员工的工作表现和评价、招聘经验和员工的个人能力，企业可以预测员工的未来表现和潜力，制定的有效的人才招聘和培养计划。
同时，公司还可以利用数据挖掘技术来分析员工的工作表现和绩效，发现绩效改进方法或发现不尽如人意的情况，进一步进行劳动力资源管理。
4、预测趋势企业在未来的发展计划中需要考虑到市场趋势、行业的未来发展方向以及技术变革的影响。
数据挖掘技术可以帮助企业收集和分析所有相关数据，提取有价值的信息来预测未来发展趋势，并为企业制定发展策略提供重要依据。
三、数据挖掘技术在企业管理中的优势1、节省成本数据挖掘技术可以结合企业数据来进行多种分析和预测，节省了人工和成本，以更高质量分析以及决策，提高了效率。
数据挖掘技术在企业经营中的应用
数据挖掘技术在企业经营中的应用随着信息技术的不断发展，企业对于数据分析和利用的需求越来越迫切。
数据挖掘技术是一种利用计算机技术对大量数据进行分析和挖掘的技术，它可以帮助企业从数据中挖掘出潜在的规律和价值，为企业经营决策提供有力的支持。
一、市场营销领域的应用在市场营销领域，数据挖掘技术可以帮助企业进行精准营销和客户细分。
通过对客户行为和购买偏好的分析，企业可以更准确地制定营销策略和推广方案。
比如，企业可以根据客户的购买记录和消费习惯，针对性地推送商品或优惠活动，提升客户购买意愿和满意度。
同时，数据挖掘技术还可以帮助企业发现新兴市场和潜在客户，扩大市场份额和提高销售收入。
二、生产管理领域的应用在生产管理领域，数据挖掘技术可以帮助企业提高生产效率和降低成本。
通过对生产流程和质量数据的分析，企业可以找出生产过程中的瓶颈和问题所在，优化生产流程，提高每个环节的生产效率。
同时，数据挖掘技术还可以帮助企业预测生产需求和物料采购量，避免因为生产计划不当而造成的资源浪费和成本过高。
三、供应链管理领域的应用在供应链管理领域，数据挖掘技术可以帮助企业优化供应链管理，提高供应链的协同效率和响应速度。
通过对供应链数据的分析，企业可以找出供应链中的薄弱环节和瓶颈，并及时采取措施加以优化。
比如，企业可以根据供应商的历史交易数据和信用评级，对供应商进行分类管理和采购决策，最大限度地减少采购成本和风险。
同时，数据挖掘技术还可以帮助企业预测市场需求和货源供给，提高供应链的协同效率和服务质量。
四、客户服务领域的应用在客户服务领域，数据挖掘技术可以帮助企业提高客户服务质量和满意度。
通过对客户反馈和投诉数据的分析，企业可以发现客户服务中存在的问题和改进的空间，并及时采取措施进行改进。
比如，企业可以根据客户历史服务记录和行为特征，对不同客户有针对性地提供服务，提高服务效率和质量。
同时，数据挖掘技术还可以帮助企业建立客户画像和客户关系管理系统，为企业提供更加个性化的客户服务。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据挖掘在企业中的应用
数据挖掘在企业中的应用
近年来，人们希望有新的技术和工具对大量数据进行强有力的分析，从中提取出有价值的信息，为决策者提供必要的支持。
由此，数据挖掘技术应运而生。
许多企业实施了ERP系统，完成了企业业务管理的功能，并形成了准确、及时、完整的基础数据。
然而，决策中最重要问题是如何获取更高层次的知识，来把握企业整体运作和决定企业未来的战略发展，这就需要可靠的决策支持系统，而数据挖掘技术就成为实现决策支持系统的最佳途径。
一、数据挖掘的发展
20世纪90年代以来，由于经济全球化和市场国际化的发展趋势，制造业所面临的竞争更趋激烈。
经历了40年代的订货点法、60年代的时段式MRP、70年代的闭环MRP、80年代的MRPII后，随着市场竞争的加剧，企业竞争空问与范围进一步扩大，MRPII逐步发展为怎么样有效利用和管理整体资源的管理思想。
随后，在MRPII基础上发展起来的ERP于90年代产生[]。
ERP是一个高度集成的信息系统，它体现了物流信息与资金流信息的集成。
在ERP系统中，制造、供销和财务三大部分是其重要组成部分。
此外，在功能上还增加了支持物料流通体系的运输管理、仓库管理；支持在线分析处理(OLAP)、售后服务及质量反馈；支持生产保障体系的质量管理、试验室管理、设备维修和备品备件管理；支持跨国经营的多国家地区、多工厂、多语种、多币值需求；支持多种生产类型或混合型制造企业：支持远程通信(web／Intranet／Internet／E—business)、电子数据交换(EDI)、电子商务(E—cormerce)；支持工作流动态模型变化与信息处理程序命令的集成等。
事实上，当前的一些ERP软件所具备的功能已经远远超出制造业的应用范围，成为一种适应性强、具有广泛应用意义的企业管理信息系统[]。
随着企业信息化的发展，ERP做为一个集成的、以电子化的管理信息与业务流程贯穿于企业经营各个方面的系统，在企业中广泛得以应用，极大地提高了企业的竞争力，并且积累了比较准确的、及时的、完整的基本事务数据。
然而，对于企业管理层来说，想要得到可以辅助决策的信息，就需要决策支持系统。
它是以管理科学、计算机科学等为基础，以计算机技术、人工智能技术、数学方法和信息技术等为手段，主要面对半结构化的决策问题，支持中高级决策者的决策活动的一种人机交互系统。
它能为决策者迅速而准确地提供决策需要的数据、信息和背景材料，帮助决筑者明确目标，建立和修改模型，提供备选方案，评价和优选各种方案，通过人机对话进行分析、比较和判断，为正确决策提供有力支持[]。
根据这个定义，可以看到现有ERP系统满足的只是预先定义处理规则的日常决策。
例如，根据企业制定的库存最低限额，仓库管理员每天都要做出这样的决策：今天有哪些材料要提请采购、采购量各是多少等?而那些战术层次的、半结构的决策，ERP系统就不能像操作决策那样完全可以驾驭、甚至取代人来完成了。
例如，年度经营预算的编制，无论是以销售收入为起点的预算、还是以制造数量为起点的预算，虽然有其规范的编制格式和项目间的联动关系，但其起点的销售收入和制造数量，则由于相关因素太多，而不能给出非常合理的预测。
不难看出，ERP只能完成量化的部分、来自内部与历史的部分，而那些定性的、柔性的部分，只能由决策者在此基础上自行完成。
所以，如何由ERP系统直接为决策者提供基于历史数据的决策支持，正是现有ERP系统期待解决的问题。
将组件技术和数据挖掘技术进行有效结合，把数据挖掘的算法模型组件化，并应用到采购决策支持系统的设计中。
一方面采用数据挖掘技术提高了采购决策过程中的准确性和科学性，另一方面又充分利用先进的组件技术实现挖掘算法，实现了决策模型的移植和重用，从而降低了DSS系统的开发周期和费用，使我们能利用模型组件快速搭建系统，同时也提高了系统的可维护性、可靠性和可扩充性。
五、决策系统在汽车ERP中的应用
近年来，企业资源计划ERP在我国的应用越来越广泛，许多企业把实施ERP系统作为在WTO环境下实现企业信息化、提升竞争力的唯一选择。
然而，对汽车业的调查资料显示：ERP系统实施运行后，虽然在一定程度上有效地改善了企业内部管理，但系统积累的大量实时数据没有被深层次综合分析利用，系统存在数据利用程度不够、预测功能难以有效实现等缺陷。
事实上，ERP作为一种先进的企业管理信息系统，其基本特征是“联机事务处理”【】，一般着眼于企业的后台管理，把需求预测作为外部输入，但是用常规数据分析方法进行的市场销售预测往往不准确，因而难以依据这种预测合理地安排生产。
能否利用ERP系统本身积累的大量完整数据资料，并通过导入数据挖掘技术找出预测所需的信息呢？在中国Geely汽车公司ERP系统中的研究实验表明，利用决策树方法在GL-ERP系统中进行数据挖掘是有效的，可以为系统的需求预测提供一些潜在的有用信息，在一定程度上缓解传统ERP系统把需求预测作为外部输入带来的局限性。
六、数据仓库在税收领域的应用
1 税务系统信息化建设现状和存在的问题
伴随着信息技术的迅猛发展，税务部门的信息化建设水平也在不断提高，信息技术已经融人到涉税事务的方方面面。
但是现有的不同版本、不同功能的税收业务系统并不能解决税务决策支持所带来的问题，主要原因如下：
1、数据的处理时效问题
税收业务系统主要解决税务人员在日常事务处理中面临的问题，侧重于事务处理的操作性和实时性。
而税务决策支持则需要遍历大量的涉税数据，问题处理的时间亦较长，有时可能会连续运行多个小时，因此用税收业务系统来处理税务决策支持所需要解决的问题显然是不合适的【】。
2、数据的集成性问题税收业务系统主要解决某项具体的涉税事务，例如申报征收、税务稽查、执法考核等，侧重于税务系统内部的事务。
而税务决策支持要解决某个决策分析问题，则不仅需要税务部门内部的数据，还需要银行、工商、统计等部门的外部数据，这就涉及到系统数据的集成性问题，而一般的税收业务系统则不具备这样的功能【】。
3、数据的时间性问题
税收业务系统主要解决当前的涉税操作问题，数据库中只保存短期的数据而税务决策支持要解决的问题在时间上有比较大的跨度，因此只保留短期的涉税数据是远远不够的，它可能需要几年前甚至更长时间的相关数据，对数据的时间性要求更高【】。
4、数据的综合性问题
由于税收业务系统主要处理的是日常操作型问题，系统产生了大量的细节数据，而税务决策支持是对某个问题进行宏观的决策分析，这些数据的存在将会影响分析的效率，同时亦不利于分析人员在浩瀚的数据中找到有价
值的信息．因此在决策支持分析之前需要将它们进行适度的综合。
显然，传统的税收业务系统并不能满足税务决策支持的需要。
而税务数据仓库的构建则可以很好地解决这个问题。
传统的税收业务系统并不能满足税务决策支持的需要。
而税务数据仓库的构建则可以很好地解决这个问题。
通过整体分析设计，数据仓库建模，数据仓库的生成，完成了整个税收决策数据仓库的设计，在这个过程中，经历了对原数据的处理，模式概念的设计等，最终设计出适合应用于辅助税务决策的系统。