＜O管理＞O数据仓库
数据仓库中OLAP的实现技术
和 分 析 。通 过 对 信 息 （ 些 信 息 已 经 从 原 始 的 数 据 进 行 了转 这
换 ． 反 映 用 户 所 能 理 解 的 企 业 的 实 际 的 “ ” 的 很 多 种 可 能 以 维 ） 的观 察 开 工 进 行 快 速 、 定 一 致 和 交 互 性 的存 取 ． 许 管 理 决 稳 允 策 人员对数据进行 深入观察 。
ห้องสมุดไป่ตู้
Ｉ ＡＰ和 Ｍ（Ｌ ） ＡＰ优 点 的 综 合 ． 然 ． 当 ＨＯＩ ＡＰ技 术 发 展 并 非 完 全成 熟 ， 有 一 点 是 肯 定 的 ， 但 ＨＯＩ ＡＰ工 具 不 是 简 单 地 将 ＭＯ— Ｉ ＡＰ与 Ｒ Ｐ 组 合 起 来 。 实现 的 基 本 策 略 是 ， 合 计 数 据 ＯＩ Ａ 其 将
毕 利
摘
张 礼 平
毕 茹
要 本 文 介 绍 了数 据 仓 库 和 联 机 分 析 处 理 的 概 念 ．
的多维视 图。
分 析 阐 述 了基 于 数 据 仓 库 的 ０Ｉ Ｐ 的 三 种 存 储 机 制 、 施 框 Ａ 实
架 、 据 操 纵 机 制 和 索 引 机 制 。 及 多维 数 据 模 型 上 的 ＯＩＡＰ 数 的实现技 术。
Ｉ９ ５年 起 ， ｕ ｃ 提 出 了 “ ＡＳ ” 断 准 则 。所 ９ ＯＩ ＡＰ Ｃｏ ｎ ｉ ｌ Ｆ ＭＩ 判 谓 “ Ａ ＭＩ ． “ ａ ｔＡｎ ｌｓｓ ｏ ｈ ｒ ｄ Ｍｕ ｔ ｉ ｎ ｉｎ ｌ Ｆ Ｓ ” 即 Ｆｓ ａｙ ｉ ｆ Ｓ ａｅ ｌ ｄｍｅ ｓ ａ ｉ ｏ
数据仓库技术在数据存储与数据处理中的应用
图的 同义语 ， 这些 多维视 图是 由多维数据库技 术所支持的 ， 他们 为数据 仓库应 用中所需的计 算和分析提供了技 术基础。 在实 际应用 中 ， Ｌ Ｐ常 常包 括对 数据 的 ＯＡ 相互查询 ，这项活 动发 生在通 过多种途径的一 系列分析之后 ， 底层 细节的进一步挖掘。 如对 ２３ Ｏ Ａ ． Ｌ Ｐ的结构 ＯＡ Ｌ Ｐ结构包括逻辑构件和物理构件 。
２３１ 辑结 构 ＿．逻
ＯＡ Ｌ Ｐ的功能结 构 由三个 服务 构 件组成 ： 数据存储服务 、 Ｌ Ｐ服务 、 ＯＡ 用户描述服 务。在 这种情况下 ，功能结构是 三层的客户机 ／ 务 服 器结构。 ２３ 物 理结 构 ．． ２ 物理结 构包括基 于数据存储技术 的两种方 式： 多维数据存储 和关 系数 据存储 。 多维数 据存储主要有 两种选择 ，即多维数 据存储 于工作站客户端或是 ０ Ａ Ｌ Ｐ服务 器上 。 在第一种情况下 ， 多维数 据存储 于客户 端 ， 它实施胖客户端 ， 用户可 以按范 围来分析 ， 这是 种 漫游选择 ， 只在数据加载至工作站时 ， 网络 才成为瓶颈 。它可能存在 的副作用是操作 的安 全性 和数据 的安全性 。 此选 择具有交通形式 ， 它 将多维数据存储于数据站场一级 ，以便为每一 个工作战配置本地存储和访问所选的多维数据 的子集 。 第二种情况 ，多维数 据存储与 Ｏ Ａ 服务 ＬＰ 组合在一起 。 工作站并不那么胖 了， 它抽取源于 数据仓库的数据 ，然后将其转换为多维数据结 构， 存储于数据站场服务器。 ３数据仓库与 ０ ＡＰ Ｌ 虽然数据仓库和联机 分析 处理 （ Ｐ 这 ０ ） 两个 术语有 时可互换 使用 ，但它们却适 用于通 常称 为决策支持系统或业务智能系统的不同组 件。这些类 型的系统的组件包括一些数 据库和
数据仓库联机分析技术研究
函 ＝ ＝
分析服务器
值。对 于每 一维都 有 一 张 “ 表 ” 维 表 ” 维 。“ 中记
在 星型架 构 中 ， 单 维 的维 表 与 另 一 个维 表 将
录 的是有 关这 一维 的属性 。 Βιβλιοθήκη 数据仓库 服务器细 节数据
连 接 ， 就 构成 了关 系 数据 库 中 的多 维分 析 空 这样 间， 这个 多维 空 问 的核 心 就 是 事实 表 。维表 关 键 字是事 实表关 键 字 的一 个 组成 部 分 ， 据仓 库 中 数 的关键 字应使 用 系 统 生 成 的代 理 关 键 字 ， 而不 是 直接使 用操 作 型数 据 库 的关键 字 ， 这是 由数据 仓
一
、
引 言
在 数据 仓 库 应 用 中 ， Ｌ Ｐ一 般 是 数 据 仓 库 应 用 ＯＡ 的前 端 工 具 。 同 时 ， Ｌ Ｐ工 具 还 可 以与 数 据 挖 ＯＡ 掘工具 、 统计分析工具配合使用 ， 增强决策分析的 功能。 １联 机 分析 特 征 ． 联 机分 析 处 理 （ Ｌ Ｐ） 一 种 软 件 技 术 ， ＯＡ 是 它 使分 析 人 员及管 理 人员通 过 对信 息的 多种 观察 角
辑不是分布于 网络上 的众多 Ｐ ｃ上 ， 而是集 中存 放在 Ｏ Ｃ Ｌ Ｐ服 务 器 上 。有服 务 器 提供 高效 的 数据 存储 ， 安排后台处理以及报表预处理， 它由数据源
回
（ 数据仓 库 或 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ数据 库 组 成 ） Ｏ Ａ 、 Ｌ Ｐ服务 器 、
构实 际上是 关 系环 境下 的多维模 式 。 ３ 星型 架构 ．
二 、联 机分 析工具 及 系统 结构
度进行快速 、 一致和交互 的存取获得对信息的深 人理解。这些信息是从原始数据而来 ， 反映 了用 户所 能理 解 的企 业 的真 实 数据 “ ” Ｌ Ｐ特 征 维 。Ｏ Ａ 可 以分 为 以下 几 个方 面 ：首先 提供 数 据 的多 维 概 念视图 ， 数据的多维视图使最终用户能从多角度 、 多层 次 和多侧 面考 察 数 据 库 中 的数 据 ， 而 深 入 从 地理解包含在数据 中的信息及其内涵。其次是快 速响应用户的分析请求。第三是分析功能。这是 指 ＯＡ Ｌ Ｐ系统 可 以提 供 给 用 户 强 大 的统 计 、 析 分 和报 表 处 理 功 能。 第 四 是 共 享 特 性 。 这 是 指 ＯＡ Ｌ Ｐ系统应 有很高 的安全性。第 五是信息性 。 这是指 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ系统分析所需 的数据及导出的有用 信息。 ２ 联机 分析 系 统 的体系 结构 ． ＯＡ Ｌ Ｐ的结构 应该 是 一 种 多 用 户 的 ３层 客 户
数据仓库、数据挖掘及OLAP之两两关系
ｗ．． ｌｏ 在 他 所 著 的 （ ｕｌｉｇｔｅＤ ｔ Ｗａ ｏｓ） 书 ＨＩ ｎ ｌ ｎ ｌ Ｂ ｉ ｎ ａ ￣ｈｕｅ － ｄ ｈ ａ 中。 给数 据仓 库 作 出 的 定 义 是 ：数 据 仓 库 就 是 面 向主 题 的 、 他 集 成 的 ． 可 更 新 的 、 同 时 问 的 数 据 集 合 ， 以支 持 经 营 管 理 中 不 不 用 的 决 策制 订 过 程 。 据仓 库 的构 建 是 一个 处 理 过 程 。 过 程从 历 数 该
２２联 机 分 析９： Ｏ ｌ ｅＡ ａｙｃｌ ｒｃｓｉｇ Ｌ Ｐ ． ．￣（ｎｉ ｎ ｌ ｉ ｏｅｓ ， Ａ １ １ ｎ ｔａ Ｐ ｎＯ 支持 。而 Ｏ Ｕ 技 术 则 利 用 数 据 仓 库 中 的数 据 进 行 联 机 分 析 ． Ｏ Ｕ 是 一 种 重 要 的 数据 分 析 工 具 ＯＵ 的概 念 最 早 是 由 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ利用 多 维 数 据集 和 数 据 聚 集 技 术 对 数 据 仓 库 中 的数 据 进 关 系数 据 库 之 父 Ｅ Ｆ Ｃ ｄ ．． ｏ ｄ于 １ ９ ９ ３年 提 出 的 ．他 认 为 联 机 事 务 行 组 织 和汇 总 ．用 联机 分析 和可 视 化 工 具 对 这 些 数 据 迅 速进 行
这 三 种 技 术 的 基 本 概 念 及 相 互之 间的 两 两 关 系 。
【 键词】 关 ：数 据 仓 库； 据 挖 掘； Ｌ Ｐ 数 Ｏ Ａ
１ ．引 言
要 求 ． 以 直接 作 为数 据 挖 掘 的 数 据 源 。 果将 数据 仓 库 和 数 据 可 如
将 同时 能 大 大 提 高 数 据 随着 管 理 信 息 系统 的广 泛 应 用 和 逐 趋 完 善 ，相 应 的 信 息 数 挖掘 紧密 联 系 在 一 起 ． 获 得 更 好 的 结 果 ， 据 量 也 得 到 了 快速 增 长 ．人 们 所 拥 有 的 数 据 已 经 达 到 了极 大 的 挖掘 的工 作 效 率 。 ２ 数 据挖 掘 的数 据 源 不 一定 必 须 是 数据 仓 库 系统 、 丰 富 。同 时 ， 着 数 据 库技 术 应 用 的 发展 ， 户 对 于 数 据 的应 用 随 用 作 为 数据 挖掘 的数 据 源 不 一 定 必 须 是 数 据 仓 库 它 可 以是 提 出 了更 高 的要 求 ．用 户 己不 仅 仅 满 足 于 对 事 务 处 理 的 电 子 化
基于数据仓库的财务分析
一
集市开发 的应用 。 其中数 特 点
计算机 在应用 于管 理领 域的历史 进 程中 ，主要经历 了电子数据处理阶段 ， 管
理信息 系统 阶段 ， 策支持系统阶段和专 决
家 系统。
基于数据仓库的
、
复Ｉ － ．
流程： 记账凭证的输入到各种 固定报表的 应用４ 个部分 。
输 出， 即使 有 少量 的分析 功能 ， 也只产 生
一
数据源 ：是数 据仓 库系统 的基础 ， 整 合数据均 放于 多维数据 库中 ； Ｏ Ａ 而Ｈ Ｌ Ｐ
些基于 ＯＴ （ ＬＰ 联机事务处理 ） 让管理 个系统的数据源泉。 通常包括企业内部信 是Ｒ Ｌ Ｐ Ｍ Ｌ Ｐ Ｏ Ａ － Ｏ Ａ 的综合， ￣ 基本数据存放
时候 ， 并不强调一定有时间信息。数据仓 数据 （ ＯＡ ） 与 具体包括数据仓库的数据字典 、 记 （ Ｌ Ｐ 提 出了一种综 合的解决方 案 ，
库则不 同， 出于决 策 的需要 ， 数据仓库 中 录系统定义 、 数据转换 规则 、 数据 加载频 以往很多 技术不 同的是 ，它是 一种概念 ， 的数据都要标 明时间属性 。决策 中， 间 率以及业务规则等信 息） 时 。按照数据的覆 而不是一种产品。它包括电子邮件文档、
人 员看 了只 觉得新 鲜而无太 大 实用价 值 息和外部信息。 ＢＳ 聚合数据存放于多维数据 内部信息包括存放于企业 于ＲＤ Ｍ 之 中，
的图表 。然 而， 想增 强财务模 块的分析 操作 型数据 库中 的各 种业务数 据 和办公 库 中。 要 决篡能力，现行的面向 ＯＴ ＬＰ的数据库 结 自动化系统包含的各类文档数据。 外部信 前端 具与应用 ： 端工具包括各种 工 前
主数据管理系统和 ODS 的关系
主数据管理介绍前言企业主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等；它是具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。
本文将针对主数据管理的概念以及主数据管理解决方案的实施等方面跟大家作一个探讨。
主数据和主数据管理的概念企业主数据可以包括很多方面，除了常见的客户主数据之外，不同行业的客户还可能拥有其他各种类型的主数据，例如：对于电信行业客户而言，电信运营商提供的各种服务可以形成其产品主数据；对于航空业客户而言，航线、航班是其企业主数据的一种。
对于某一个企业的不同业务部门，其主数据也不同，例如市场销售部门关心客户信息，产品研发部门关心产品编号、产品分类等产品信息，人事部门关心员工机构，部门层次关系等信息。
数据管理的范畴和主数据管理的概念图1.数据管理的范畴如图所示，企业数据管理的内容及范畴通常包括交易数据、主数据以及元数据。
∙交易数据：用于纪录业务事件，如客户的订单，投诉记录，客服申请等，它往往用于描述在某一个时间点上业务系统发生的行为。
∙主数据：主数据则定义企业核心业务对象，如客户、产品、地址等，与交易流水信息不同，主数据一旦被记录到数据库中，需要经常对其进行维护，从而确保其时效性和准确性；主数据还包括关系数据，用以描述主数据之间的关系，如客户与产品的关系、产品与地域的关系、客户与客户的关系、产品与产品的关系等。
∙元数据：即关于数据的数据，用以描述数据类型、数据定义、约束、数据关系、数据所处的系统等信息。
主数据管理是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案，以保证主数据的完整性、一致性和准确性(“Thesetofdisciplines,technologies,andsolutionsusedtocreateandmaintainconsistent,com plete,contextualandaccuratebusinessdataforallstakeholders(users,applications,dataware houses,processes,companies,tradingpartners,customers,etc.)acrossandbeyondtheenterprise”)。
Oracle数据仓库中的OLAP及ODM技术分析
１Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＬＡＰ多维分析技术在传统的数据仓库技术中，数据访问技术经常分为两部分，复杂度较低的、简单的查询应用可直接访问基于关系数据库的数据仓库服务器，而复杂度较高的联机分析处理应用（ＯＬＡＰ）程序则需要通过专门的多维数据库和工具实现。
虽然专门的多维数据库提供一整套的分析功能，查询性能更好，但系统的维护十分困难。
多维数据库需要从数据仓库复制数据，获取数据的时间延迟相当长，并需要独立的管理过程，专门的数据建模、ＥＴＬ过程、安全措施和灾难恢复方案。
特别是当数据仓库的容量迅速膨胀时，系统性能会急剧下降，使数据访问应用变得不可使用。
１．１ＯＬＡＰ的体系结构Ｏｒａｃｌｅ数据库作为数据仓库的核心和引擎，它集成了ＯＬＡＰ，Ｏｒａｃｌｅ数据库的ＯＬＡＰ选项是一种可用的关系多维数据库。
多维技术和关系技术共存在同一平台上，实现了数据可管理性和分析能力之间的平衡。
通过对ＳＱＬ的扩充以及在关系数据库中提供ＯＬＡＰ功能，支持复杂分析查询和提供卓越性能的同时，简化了数据迁移过程并降低了维护数据的费用。
１．２Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中ＯＬＡＰ的相关特点与传统的多维数据库相比，它集成了ｏｒａｃｌｅ数据库管理系统的优势。
（１）由于ＯＬＡＰ集成在Ｏｒａｃｌｅ数据库中，将所有的管理任务整合到单一的数据库中，从而简化了管理。
（２）Ｏｒａｃｌｅ数据库提供了基于角色的权限管理，没有授权的用户是无法访问Ｏｒａｃｌｅ数据库的。
数据库中的所有数据，包括ＯＬＡＰ数据，都得到了单一安全策略的保护。
所有的用户都被定义在单一的用户目录中，通过标准的Ｏｒａｃｌｅ安全功能，例如ＧＲＡＮＴ和ＰＲＩＶＩＬＥＧＥ来分配权限。
（３）Ｏｒａｃｌｅ数据库是能够对关系和多维数据同时提供ＳＱＬ和ＯＬＡＰＡＰＩ访问的数据库。
应用程序开发者可选择使用ＯＬＡＰＡＰＩ的计算和多维数据功能，或使用标准的ＳＱＬ访问多维数据，任何ＯＬＡＰ计算都可通过ＳＱＬ进行查询。
提供ＡｎａｌｙｔｉｃＷｏｒｋｓｐａｃｅＭａｎａｇｅ（简称ＡＶＭ）。
数据仓库的访问控制策略研究
第２ ４卷 第 １ ２期 ２０ ０ ７年 １ ２月
计 算机 应 用与软件
Ｃｏ ｐ ｔ ｒＡｐ ｌｃ ｔ ｎ ｎ ｏｔ ｒ ｍ ｕ ｅ ｐ ｉａｉ ｓａ ｄ Ｓ ｆｗａ ｅ ｏ
Ｖ０． ４ Ｎｏ １ １２ ． ２ Ｄｅ ． ０（ ｅ２ ） ７
ＲＥＳＥＡＲＣＨ ｏＮ ＴＨＥ ＡＣＣＥＳＳ ＣｏＮＴＲｏＬ ＰｏＬＩ ＣＹ ｏＦ ＤＡＴＡ ＡＲＥＨｏ ＵＳ Ｗ Ｅ
Ｘｕ Ｌａ ￣ｎｇ Ｚ ａ ｇ Ｄａ ｈｅ Ｌ ｕ Ｈｕ Ｓ ｎ ｘａ ｎ ｈ ｎ ｓ ｎ ｉ ｉ ａ ｇ Ｚｉｉ
（ ｃｏｌｆＣ ｍ ｕｅ ｃ ｎｅａｄＴｃｎｌ ） Ｈ ａｈｎ ｎｖｒｔ ｆ ｃ ｎｅａｄ Ｔｃｎｌ ｙ Ｗ ｈｎ４ ０ ７ ， ｕｅ，ｈｎ ） Ｓｈｏ ｏ ｏ ｐ ｔ Ｓｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ ， ｕｚｏｇＵ ｉ ｓ）ｏ Ｓｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏｏ ， ａ ａ ３ ０ ４ Ｈ ｂｉＣ ｉａ ｒ ｅ ｏ ｅｉ ｅ ｇ
控制能控制访问的灵活性 ， 不能控制 未被授权 的用户获取非 但 法信息 ； 于角色 的访问控制为每一个用户指派相应角色 ， 基 使用
户通 过 指 派 的 角 色 获得 访 问权 限 ， 简单 、 全 的 管 理方 式 可 防 其 安 止 授 权 的用 户 滥 用访 问权 限 。
Ｋｅ ｗｏ ｄ ｙ ｒｓ Ｄａａ ｗ ｒ ｈ ｕ ｅ Ａ ｃ ｓ ｏ ｔ ｌ Ｂａ ｅ ｔｂ ｅ Ｒ ｇ ｔ Ｓ ｃ ｒ ｙ ｌｖ ｌ ｔ ａ ｅ ｏ ｓ ｃ ｅ ｓ ｃ ｎｒ ｏ ｓ ａ ｌ ｉ ｈ ｅ ｕ ｉ ｅ ｅ ｔ
０ 前
言
１ 基 本 定 义
（ ） 用 尸 １
．
ｔ ｅ ｄ ｆ ｉｎ ｙ ｏ ｉ ｇｅ ａ （ ｓ ｏ ｔ ｌｐ ｌ ｙ Ｉ ｈ ｓｓｒ ｎ ｌｘｂ ｌ ｙ ａ ｄ ｔｎ ｓ ｕ ｈ ｅ ｕ ｉ ｆｄ ｔ ａ ｅ ｏ ｓ ． ｈ ｅ ｃｅ ｃ ｆａ ｓｎ ｌ ｃ ｅ ｓｃ ｎ ｒ ｏｉ ． ｔ ａ ｔ ｇ ｆ ｉ ｉ ｔ ， ｎ ｏ ｅ ｐ ｔｅ ｓ ｃ ｒ ｙ ｏ ａａ ｗ ｒ ｈ ｕ ｅ ｉ ｏ ｃ ｏ ｅ ｉ ｔ
医药流通企业供应链管理数据仓库模型设计
专 ２
制改进具有较高的相关性 ， 表明良好 的设计方案更具有柔 性 ；内部控制执行和内部控制改进具有较高 的相关性 ， 表 明较好的内部控制执行措施有利于为控制方案的改进提
供 有 效 的经验支 持 ； 控制 执行 与 内部控 制评 价 具有 较 内部 高的 相关 性 ． 明有 效 的方案 执行 措施 有利 于 为控 制评 价 表
毛
实 践经验 。 以现实 的行业 运作特 性为依 据 。 并
得因子协方差矩阵为（ 修正后） 如表 ４所示 ， 中阴影 部 控制 的规 章制 度缺 乏完 善性 ： 活 动缺 乏有 效性 和 持 其 审计 部分的相关系数缺乏显著性。
表４ 协方差 矩阵表
考 － 专． １ １ ． Ｏ
授 ， 士 ， 要研究方向： 流管理 、 术经济。 博 主 物 技
策者及时掌握市场信息， 调整经营策略 ， 为企业创造效益。 数据仓库建模是数据仓库设计的基础 ， 数据仓库建模 ［ 者简介 ］ 作 项喜 章 （９ ６ ） 男 ， １ ５ 一 ， 湖北 武汉人 ， 汉工业 学院 教 武
过程 包 括 ： 业模 型设 计 、 企 概念 模 型设 计 、 逻辑 模 型设 计 和 程 中缺 乏完 善 的审计 制度 ；内部 控制 缺乏 持 续监 督性 ； 内 续性 ； 息系统 建设 滞后 ， 创新 。 信 缺乏 （） ２ 由因子协方差矩阵可知 ： 内部控制设计与 内部控
【 关键词 】 数据仓库； 供应链管理； 医药流通企业 ［ 中图分类号］Ｆ ７． ２０ ［ ７ 文献标识码 ］Ａ ［ 文章编号 ］１７— １４ ２０ ）９０６ －４ ６３ ０９ （０ ８ １— ０８ ０ 现有医药流通企业供应链管理系统多 以 “ 进货一库 由于药品种类繁多、 药品价格变动无序 、 质量追踪周期长 存一销售” 为模式 ， 重在对药品流的管理 ， 但是其软件平 台 等因素的影响， 要求医药流通企业建立操作 型数据环境来 ３ 在满足数据收集 、 存储和简单管理 的同时 ， 却无法满足医 完成 １常业务数据的收集和存储 ，同时建立核心数据仓
数据仓库和OLAP技术在CRM投诉分析中的应用研究
中 图分 类 号 ： Ｔ ３ １ Ｐ １ 文献标识码 ： Ａ
Ａｐｐｌｃ ｔｏ ａ ｅ ｅ ｒ ｈ ｔ ｉ ｉ ｎｄ ｎ。ｌ ｎａｙｓｓ ｉ ａ ｉ ｎ ｎｄ ｒ ｓ ａ ｃ ｏｆｄａ ａ ｍ ｎ ｎｇ ａ ｏ ＿ ｉ ａ ｌ ｉ ＿ ｎｅ －
ｓ ｒ ｉｅ ｒｖａｔｔ ｅ ｎｅｗ ｏ ｋ ｅ ． ｅ ｖ ｃ ｓｆ ｓ ｈ ｔ ｒ ｔ ｄ ｔ ｒｈ ｕ ｅ ｍｕ ｔ ｄｍ ｅ ｓ ｎ ｎ ｙ ｉ； ＯＬ ｙ ｒ ｓ ＣＲ ｃ ｍｐａｎ ； ａａｗａｅ ｏ ｓ ； ｌ ｉ ｎ ｉ ａ ａ ａ ｓ ｉ ｏｌ ｌ ｓ ＡＰ
２ Ｓ ｕｈ ｅｔ ｉｅｓｙ Ｃ ｏ ｇ ｉｇ ０ ７ ５ Ｃ ｉａ ｏ ｔｗ ｓＵｎ ｒｔ， ｈ ｎ ｑ ０ １， ｈｎ ） ｖ ｉ ｎ４
Ａ ｂｓ ｒ ｔ ｓｎ ｈｅ ｔｃ ｏｌ ｙ ｏ ｉ ｓ ｎｔｌ ｇｅ ｅ ｓ ｌ ｉ ｎｄ ｉ ｏ ｍ ａ ｉ ｒ ｍ ｌ ｋ ｎｄ ｆｎｅ ｅ ｖ ｃ ｙ ｔｍ ｓ ｔ ａｃ ：Ｕ ｉ ｇ ｔ ｅ ｈｎ ｏｇ ｆｂｕｓｎｅｓｉ ｅｌ ｎｃ ｏｕｔｏｎ ａ ｎｆ ｒ ｔｏｎ ｆｏ ａｌ ｉ ｓｏ ｔｓ ｒ ｉ ｅｓ ｓｅ ， ｉ
ｒ ｓ ｌ ｏ ｐ ｏ ｉ ｅ ｔ ｅ ｐ ｗｅ ｆ ｌ ｅ ｈ ｉａ ｕ ｐ ￣ ｆ ｒｔ ｅ ｉ ｉ ａｉ ｅ ｍｏ ｉ ｒｎ ｆｔｌ ｃ ｍ ｐ ｒ ｔ ｒ， ｒ ｖ ｄ ｈ ｅｔｒ ｅ ｕ ｔ ｔ ｒ ｖｄ ｈ ｏ ｒ ｃ ｎ ｃ ｓ ｐ ｏ ｏ ｈ ｎ ｔ ｔ ｎ ｔ ｉ ｇ ｏ ｅ ｏ ｏ ｅａ ｏ ｓ ｐ ｏ ｉ ｅ ｔ ｅ ｂ ｔｅ ｓ ｕ ｔ ｌ ｉ ｖ ｏ ｅ
摘要 ：借助商业 智能解决方案技术 ，充分利 用各种网络业务运行 信息 ，通过科 学的主动监控技术 发现 网络业 务运 行中的潜在 问题 ，实现有效 的主动监控预警 分析 ，及时 的做 出预先警告 ， 并进 一步推进集 中监控 的精细 化 ，提高 网络业 务运行的安全性 、稳定性 。重点要以客户投 诉数 据建立数据仓 库 ，针对不 同的分 析主体设计 建 立各 自的多维 数据集 ，利 用联机 分析技 术进行 多维度 分析 ，得 出客观 的 ，值得 运营 商借 鉴 的实时动 态结 果 ，为电信运 营商设备的主动监管提供有力的技术支持 ，为广大 的网络用户提供更优质的服务 。
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（O管理）O数据仓库 Oracle数据仓库 解决方案 Oracle中国有限公司 二零零零年十二月
目录 一.数据仓库发展的商业驱动力3
1.1 企业生存环境的变化3 1.2 企业如何迎接市场变化带来的挑战4 1.2.1 开拓市场：理解市场4
1.2.2 提高企业运作绩效：理解业务5
1.2.3 平衡市场发展目标和企业运作5 1.3 基于数据仓库的有效的商务解决方案的要求6 1.4 ORACLE数据仓库：被证明是有实力的商务解决方案6 二、ORACLE数据仓库的体系结构7
2.1 数据仓库的平台：数据库和决策分析工具11 2.1.1 Oracle8i的数据仓库新特性11
2.1.2 Oracle OLAP产品的新发展13
2.1.3 Oracle 集成的决策支持产品工具集16
2.2 市场发展分析应用17 2.3 企业运作分析应用18 2.4 平衡市场和企业运作目标的应用18 2.5 ORACLE商业智能系统19 2.6 ORACLE数据仓库实施咨询服务19 2.7 ORACLE数据仓库合作伙伴计划20 三、ORACLE数据仓库的平台--ORACLE8I21
3.1 丰富查询处理技术（RICH QUERY PROCESSING TECHNIQUES）22 3.2 高级SQL优化器（SOPHISTICATED SQL OPTIMIZER）23 3.3 高端数据仓库技术和OLTP24 3.4 资源管理24 3.5 分区表(PARTIONED TABLES)与索引24 3.6 摘要管理25 3.7 透明的表空间25 3.8 直接的路径装载API26 3.9 数据仓库的增强功能26 3.10 先进的查询技术与业务事件26 3.11 ORACLE8I并行服务器改进27 3.12 扩展的备份与恢复子系统28 3.13 ORACLE开放式网关提供异种数据源访问技术28 3.14 增强的多媒体信息处理能力ORACLE 8I INTERMEDIA30 3.15 数据库管理工具ORACLE ENTERPRISE MANAGER31 四、ORACLE数据仓库设计和建立工具--WAREHOUSE BUILDER34
五、ORACLE集成的决策分析工具集36
5.1 ORACLE的联机分析处理(OLAP)工具--ORACLE EXPRESS36 5.1.1 Oracle Express服务器36
5.1.2 Oracle OLAP的强大的开发工具42
5.2 ORACLE即席查询分析工具--ORACLE DISCOVERER48 5.3 ORACLE 企业级的报表工具--ORACLE REPORTS57 5.4 ORACLE的数据挖掘工具--DATA MINING SUITE60 5.5 ORACLE应用服务器—INTERNET APPLICATION SERVER61 六、数据仓库的发展趋势：与电子商务的融合64 一.数据仓库发展的商业驱动力 1.1企业生存环境的变化 在信息时代，伴随着Internet技术的蓬勃发展，全世界范围内的各个企业都在经历一场深刻的变革，各企业都在利用Web无所不达的特性来扩展自己将商品和服务推向市场的能力，但同时由于Internet的存在，客户的期望也是水涨船高。客户需要即时访问各类信息，并不断比较您和您的竞争对手的情况。因此，在Internet时代，谁能在正确的时间以正确的价格交付正确的产品，谁就是赢家。那么，企业在扩大市场、提高效率和保持客户的原始商业驱动力不变的情况下，如何继续保持竞争的优势，它关系到企业在未来的发展命运。有远见的公司都会意识到，只有将自己建成能够对客户作出迅速反应的公司才能获得诸多收获，这些收获包括收入、新客户、客户满意度、客户回头率以及公司效益的增加，从而使竞争力大为提升。
在80年代中期及90年代初，许多企业开始重新设计其商业流程，以期降低成本并提高效率和竞争能力。同时，这些企业也意识到，要达到这些目的，所需要开发的技术耗资巨大、复杂且耗时冗长。因此，许多公司转而求助于企业资源规划（ERP）应用系统。这些应用系统帮助它们实现了内部商业流程，如财务、制造、库存管理和人力资源的自动化和优化，从而将企业从战术性的日常商业运作事务中解放了出来。 自此以后，企业关注的焦点逐渐由改进内部运作转移到更多地关注客户上来。各类人士和商业机构都开始要求得到更多的关注和更及时的服务，许多公司都开始调整自己的商业模式，并将更多的注意力投向外部。由于需要将更多的注意力集中到客户身上，许多企业都再度开始寻求技术的帮助，即求助于客户关系管理（CustomerRelationshipManagement）软件。和ERP一样，CRM解决方案着力于提高企业运作的自动化和改进业务处理流程，建立客户关系管理（CRM）系统的目的是赋予企业更完善的与客户交流的能力，即从潜在客户识别、生成有需求的客户，到销售完结、付运订单以及不断进行的服务和支持，提供全过程的自动化处理和更好的协调与合作，以提高客户满意度和客户忠实度，增加市场机会和销售利润，为企业发展服务。
通过不断采用新的技术手段，推出新的业务模式，企业的发展规模在不断的扩大，企业所积累的信息（包括企业内部业务数据和客户相关数据）越来越多，如何充分利用这些信息，为企业的进一步发展服务，已经成为企业急需解决的一个关键问题。
1.2企业如何迎接市场变化带来的挑战 “Internet的发展正在改变我们人类生活的方方面面”，对于企业经营的挑战主要来自三个方面： 如何把握急速扩张的市场机会（ExpandMarkets）：市场竞争的全球化日趋激烈，传统的商业界限正在逐步消失，新的业务模式层出不穷，如何抓住机会，占领更多的市场份额。 如何提高企业的运营效率(ImproveEfficiencies)：降低企业经营的成本，建立新的高效的业务流程，推出更好的业务模式，争取最大的利润。 如何保持更多的客户(RetainCustomers)：客户是企业生存的根本保障，如何掌握更多的客户信息，加强同客户的沟通，提供更好的服务，提高客户满意度，是企业保留老客户并争取新客户的迫切要求。
企业如何来面对挑战，适应网络时代发展的需要，我们传统的业务模式和经营理念正面临强大的冲击，我们必须逐步改变我们的管理方式和业务流程，利用信息时代的技术优势，更好理解企业所面对的市场环境，更好的分析优化企业内部的业务流程，更好的协调客户需求与企业发展的平衡关系。
最有效的解决之道，就是建立企业级的数据仓库，有效的存储和分析企业的大量珍贵的数据，从中发现市场变化的趋势、客户的需求、企业的实际经营情况等有用的信息，为企业的科学化管理决策服务，为企业的深层次发展服务。 1.2.1开拓市场：理解市场 市场是企业发展的根本，如何进一步开拓市场，扩大企业的市场份额，提高企业的市场竞争力，最重要的是对企业客户的把握，任何企业所提供的产品和服务，都希望被最多的人所接受，得到更多的客户认可，产品和服务的价值才能真正体现出来，如何保证企业的产品和服务就是客户所急需的，需要企业对市场和客户的需求有一个很好的理解。
理解市场和客户需要的前提，是企业必须拥有足够的市场和客户信息，同时具有很好的辅助分析工具，帮助企业快速、准确的了解市场动态，理解客户需求，实现一对一的市场模式。
一对一的市场模式的实现需基于以下四个步骤： 客户定位：通过客户群体分析和企业所提供的产品、服务的主要功能，来定位企业所要面向的主要客户群。 识别出真正有价值的客户：对选定客户群体进行更详细的分析，找出最有价值或最有潜在购买能力的客户，重点分析他们的需求情况，根据最有价值的客户的实际需要，定义企业所提供的产品和服务的功能范畴。 与客户的交互式接触：通过面对面、电话、网络等多种渠道与客户接触，发布产品信息，并从客户的反馈情况中更多的了解客户需要，更好的定义产品功能，提供给客户更好的服务。 提供定制化的产品和服务：在充分了解市场及客户需求后，根据客户的需要，提供大量的符合客户实际需要的产品和服务。
1.2.2提高企业运作绩效：理解业务 在市场竞争不断加剧的情况下，企业要以最好的价格提供最好的产品和服务，就必须在企业内部管理、优化业务处理流程、降低成本、提高效率上下工夫，企业需要对自身的实际运作情况有准确的了解。需要对企业内部的大量业务数据进行汇总和分析，从中发现潜在的问题，实现更好的内部管理机制和更好的成本控制策略，提高企业运作效率。
为更好的理解业务，企业需要强有力的辅助分析和决策支持工具，帮助企业领导决策层及时、准确的掌握企业信息，作出科学化的决策。
1.2.3平衡市场发展目标和企业运作 企业在深刻理解市场和业务情况后，需要对市场发展目标和企业内部运作的关系，作出有效的协调与平衡，在发现市场并作出准确定位后，需要企业内部各个部门通力协作，保证在市场允许的时间内，提供高质量的产品和服务，如何协调市场需求与企业生产能力的矛盾，企业需要很好的商业智能工具，帮助企业领导层准确的预测和协调市场与企业的发展矛盾，充分利用企业的生产能力，争取最大的市场份额，保证企业的持续发展。
1.3基于数据仓库的有效的商务解决方案的要求 为满足企业发展的需要，为实现对关键事务的决策支持，企业需要借助于新的技术手段，建立企业级的数据仓库，如何实现基于数据仓库的有效的商务解决方案，数据仓库必须满足如下要求：
全面的：必须满足您的商务需求，提供全套产品，提供服务与支持，以及拥有能提供补充产品的合作伙伴。所有这些，才能确保你的数据仓库能满足你现在及将来的特殊要求。一个全面的解决方案是在技术基础上的延伸，包括分析应用，从而使业务经理能提高企业运作效率，扩大市场以及平衡两者间的关系。 完整的：必须适合现存的环境，它必须提供一个符合工业标准的完整的技术框架，以保证你系统的各个部分能协调一致地工作。 不受限制的：必须能适应变化，必须能迅速、简单地处理更