数据仓库在企业管理中的应用
大数据技术在企业管理中的应用
大数据技术在企业管理中的应用摘要：顺应智能信息化时代发展潮流，企业组织内部也不断地改革创新，向着数字化、智能化、自动化转型升级。
从历史发展的视角来看，大数据技术发展与普及应用同样也一直影响着企业的人力资源管理活动，并且随着企业的转型升级，影响的效果越来越明显。
由此可见，企业要想转型，人才必须先行。
关键词：大数据技术；企业管理；人力资源管理随着信息技术的发展，大数据技术应用范围越来越广泛，人们的日常生活和工作都离不开大数据信息，企业也随之将大数据技术应用于管理之中，大数据的运用给企业带来发展机遇的同时，也带来了无限挑战，如何应对挑战并且利用大数据技术真正实现企业发展，成为了众多企业思考的问题。
一、大数据时代企业管理的新现象（一）管理模式创新大数据时代下，企业借助数据完善企业管理措施。
首先企业管理者通过对于数据的分析和整合，转变以往以直觉和经验为主的决策方式，提高了决策的科学性和合理性。
[1 ]其次，通过对于大数据技术的运用，能够在保证稳定性的基础上，提高管理模式的灵活性，有效地提高管理的效率。
最后，大数据技术还能够控制企业管理的成本，为企业的未来发展规划提供有力支撑。
（二）企业管理流程优化通过对于大数据的运用，企业不需要再由各个部门收集资料进行分析、决策，有效地提高了决策的效率，同时企业决策的信息收集不再需要各个部门逐一汇报信息，再由管理者做出决策，管理者可以直接通过大数据信息进行决策，再由各部门去实施，管理流程的简化也为企业管理带来了更大的时间效益。
[2]（三）信息交流更加广泛频繁大数据时代下，信息量的交流更加巨大和广泛，企业所能接收到的外界信息也更多，同时企业的内部信息也得到了整合，方便企业能够及时的对市场变化做出反应，推出新的决策和计划来适应市场，对于企业发展起着重要作用。
（四）数据成为重要战略资源大数据时代下，企业和市场所产生的各种数据信息，不仅对企业管理经营者的决策和管理起着重要的指向作用，也是企业生产经营、市场分析的一个重要环节，企业所掌握的数据信息越多，对于自身、市场、竞争对手就越发了解，所能做出的决策就更加科学合理，能够为企业带来更多的效益。
数据仓库在CRM中的应用研究
具 、 Ｌ Ｐ ￣ 和 数 据 挖 掘 （ ａａ ｎｎ ） 具 等 。 Ｏ Ａ ３具 Ｄ ｔＭｉｉｇ ￣
Ｏ Ａ 工具 支持 复杂 的分 析 和查 询操 作 。对分 析需要 的数 ＬＰ
据 进 行 有 效 集 成 ， 多 维 模 型 进 行 组 织 ， 行 多 角 度 、 层 次 的 按 进 多
策型 数据 的访 问 ．为 用户 更方 便 地查 询 所需 信 息提 供 决 策支 持 。企业 数据 仓库 的建设 ， 以企 业现 有业 务系统 和 大量业 务 是
数 据 的 积 累 为 基 础 ， 信 息 加 以 整 理 和 重 组 ， 及 时 服 务 于 管 将 并 理人员 的经 营决策需 要 。
决 策分 析及 管理 的不 同领域 和 阶段 。
（） １ 关联 分析 （ ｏｒｌｔ ｎ 。 目的是挖 掘 出隐藏在 数据 问 Ｃ ｒ ａｉ ） 其 ｅ ｏ 的相互 关系 。 如 ，０ 例 ８ ％顾客 同时 会在 购买某 种Ａ 品 的同 时购 产
进 行 分类 的方 法 。
１ 数据 仓 库 技 术 ２ 数 据挖 掘 的主 要 方 法体
传 统 的数 据库 系统 主要 面 向以事 务处 理 为主 的Ｏ Ｔ （ ＬＰ 联 机事务 处理 ） 用 ， 法 满足 制定决 策时 的分 析处 理要求 。 据 应 无 数 仓库技 术有 效地把 操作 型数 据集成 到统 一 的环境 中 。 提 供决 以 数 据 挖 掘 也 被 称 作 Ｋ Ｄ（ ｎｗ ｅ ｇ ｉ ｏ ｅ ａａａｅ ， Ｄ Ｋ ｏ ｌｄ ｅＤｓ ｖ ｒ ｉ Ｄ ｔｂｓ ） ｃ ｙｎ 是 一 种 决 策 支 持 过 程 ， 主 要 运 用 人 工 智 能 、 器 学 习 、 计 学 它 机 统 等 技 术 ， 度 自动 化 地 分 析 企 业 原 有 数 据 ， 出 归 纳 性 推 理 ， 高 作 从
数据仓库概述(概念、应用、体系结构)
事务处理 分析处理
DB
从数据 OLTP 数据
DW
从数据 信息（知识） OLAP（DM、OLAM）
18
数据仓库与传统数据库的区别
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OLTP和OLAP的区别
用户和系统的面向性:
转换描述从操作数据库到数据仓库的映射方法以及转换数据的算法访问权限备份历史存档历史信息传输历史数据获取历史数据访问等等29主题区和信息对象类型包括查询报表图像音频视频等支持数据仓库的其它信息例如信息传输系统包括的预约信息调度信息传送目标的详细描述商业查询对例如数据历史快照版本拥有权数据抽取的审计跟踪数据的使用方法30与数据访问和分析工具的集成31元数据库metadatarepository和工具32主要使用数据来源的物理结构信息企业数据模型和仓库数据模型最终用户最关心两类元数据
4
业务系统不适宜DSS应用
事务处理和分析处理的性能要求和特性不同
事务处理对数据的存取操作频率高而每次操作处理的时 间短； 在分析处理环境中，某个DSS应用程序可能需要连续几 个小时，会消耗大量的系统资源。
数据集成问题 历史数据问题 数据的综合问题（更高粒度）
5
建立数据仓库的投资回报
数据模型：（1）逻辑数据结构，包括为有效进行数据
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、 集成的、可变的、 当前或接近当前的。 库处理由DBMS提供的操作和约束；（2）数据表示系统（ 例如，ER图和关系模型）。
25
元数据
数据仓库技术在财务分析与报表中的应用
数据仓库技术在财务分析与报表中的应用引言：在当今数字化时代，数据无处不在。
对于企业而言，准确的财务分析和报表是做出决策和规划的重要依据。
数据仓库技术（Data Warehouse）作为一种高效的数据集成和分析工具，已经成为许多企业财务分析与报表的不可或缺的一部分。
本文将探讨数据仓库技术在财务分析与报表中的应用。
一、数据仓库技术的基本概念数据仓库技术是一种用于集成和存储各种来源的数据，并通过数据抽取、转换和加载（ETL）等过程进行统一清洗和加工，形成可供决策支持的高质量数据。
与传统的数据库相比，数据仓库技术更加适用于大数据量、多来源的数据处理与分析。
二、财务分析中的数据仓库应用1. 数据整合：财务分析需要涵盖多个方面的数据，如销售额、成本、利润等。
通过数据仓库技术，可以将来自不同系统和部门的数据进行整合，提供全面、一致的数据视图，为财务分析提供更准确的数据基础。
2. 数据清洗：在进行财务分析前，需要对数据进行清洗和预处理，排除错误数据和异常值的干扰。
数据仓库技术可以通过数据质量管理、数据清洗和数据校验等手段，提高数据的准确性和可靠性，保证财务分析的准确性。
3. 多维度分析：财务分析往往需要从多个维度进行分析，如时间、地区、产品等。
数据仓库技术通过多维数据建模和OLAP（在线分析处理）工具的支持，可以对数据进行快速、灵活的多维度分析，帮助企业发现业务规律和趋势。
4. 数据挖掘：财务分析不仅需要对历史数据进行分析，还需要对未来的业务趋势和风险进行预测。
数据仓库技术通过数据挖掘算法和模型的应用，可以对大数据进行智能分析和预测，发现隐藏的商机和风险。
5. 报表生成：财务报表是财务分析的重要输出结果，而数据仓库技术可以提供自动化的报表生成功能。
通过与BI（商业智能）工具的集成，可以实现个性化、动态的财务报表生成，提高企业决策效率。
三、数据仓库技术的优势和挑战数据仓库技术在财务分析与报表中的应用具有以下优势：1. 高效性：数据仓库技术采用了优化的数据存储结构和查询算法，可以实现快速的数据检索和分析，大大提高了财务分析的效率。
基于ERP的数据仓库应用研究
现代企业的发展离不开信息技术的融合运用。
企业的信息系统不仅仅只是一个内部的技术系统，更应该是一个能帮助企业发展的战略性社会技术系统;企业信息系统不仅要能迅速处理日常事务活动，也应该提供相应的决策支持功能以供企业作管理决策。
因此，企业信息系统应该是一个集成化的信息系统，既包含事务处理，又包含决策支持。
企业信息化发展概述自从计算机进入企业开始为企业服务起，企业就开始不断开发相应的计算机系统来为企业服务。
刚开始，一般是开发各个部门的应用系统如工资系统、人事系统等。
随着企业的发展和信息技术的进步，这些系统也不断的进行着功能上的扩充、修改和维护以适应新形势下企业发展的需求，这时也可能引进了一些商业软件包来完善企业管理。
这时，企业各个部门的系统之间也开始有了数据的共享和交换的需求;或许，由于企业的扩大，可能合并了其它一些企业，这时企业就面临着不同信息系统之间的合并，而这些系统在设计之初根本就未考虑过将来与其它系统之间的集成问题。
随着企业的发展，企业已不满足信息系统仅仅提供对企业事务处理的支持，更希望能够辅助企业的管理决策活动，因而，很多企业也开发了相应的决策支持系统。
但是由于企业应用过于分散，经常是各个部门或个人的需要又在原有事务处理系统基础上开发新的数据抽取应用程序用于支持管理决策活动，这样使得企业的应用系统就更加复杂，而且往往效果并不好。
由于企业应用系统日益复杂，使得系统的运行和维护效率变低，企业数据分散、重复存放、不可用、垃圾数据等情况纷纷出现，导致一方面企业的事务数据越来越多，放入了企业信息系统这个黑箱中，而另一方面管理决策人员却为无法及时准确的获得所需的数据而发愁。
上述发展过程显示了企业对信息系统的两个不同方面的需求：一是结合先进管理思想，能够高效集成企业内外部资源为企业战略目标服务的事务处理系统;二是将来能够使企业内部事务处理和企业外部的数据转化为信息。
有需求就会有发展，到了20世纪90年代，信息技术发展出现了两个新的方向：企业资源计划(ERP)和数据仓库(Data Warehousing)。
企业数据仓库系统在管理决策中的应用
２０ ０ ６年 １ ０月
中 国管 理 信 息化
Ｃｈ ｎ ｎ ｇ ｍｅ ｔＩ ｆ ｒ ｔ ｎ ｚ ｔｏ ｉ ａ Ｍａ ａ ｅ ｎ ｎｏ ｍａ ｉ ｉａｉｎ ｏ
Ｏ ｔｂ ｒ ２ ０ ｃｏ ｅ ， ０ ６
第 ９卷第 １ 期 ０
Ｖｏ ．． ｏ １ Ｉ Ｎ ．０ ９
软件 工具 。 其结 构 由 ６个基本 层次 பைடு நூலகம்成 ： 据源 层 、 数 数 据后 端处理 层 、 数据 仓库及其 管 理层 、 数据 集市 层 、 数 据仓库应用 层 、 数据展示层 。Ｄ 系统的层次结构示 意 Ｗ
见 图 ｌ 。
据平 台 ，长时 间多个 应用反复构 建就会形成一 种复杂 的 、 以维护和继 续开发 的蜘蛛 网状结构 ， 难 这将使 企业 数据陷入极端混乱 的状态 。 为解决这一 问题 ， 必须构建 统一 的数据应用平 台——企业数 据仓库系统 。 １ 数据 仓库 １１ 建立分离的数据仓库 ． 被 尊为数据 仓库 之父 的 Ｗｉｉ ． ｎ ｏ ｌａ Ｈ Ｉｍ ｎ将数 据 ｌｍ 仓库（Ｗ） Ｄ 定义为一个面 向主题 的 、 集成 的 、 随时间变化
企业数据仓库系统在管理决策中的应用
张新 兰 ， 江 曲
（ 中国地 质大学 管理 学院 ， 武汉 ４ ０ ７ ） ３０ ４
『 摘 要１ 据仓 库是 最 近 发展 起 来 的数 据存 储 和 管理 模 式 ， 服 了传 统 关 系数 据 库 在 管理 决 策 应 用 中仅 面 向业 务 层 数 克
关 系管理） 等一 系列 信息系统 。但是在企业 多个信 息系 统应用过 程 中会 出现多个平 台 ，为实现多平 台上 的数 据共享 。必须在 多个 平台上构建 多个数 据接 口为企 业
数据仓库在电信企业的应用
１国 内外 发展现 状
从 全 球 范 围来 看 ， 名 大 型 电信 运 营 商 都通 过 采 用 数据 仓 库 系 统 作 为经 营决 策 的 工具 ， 提 高 客户 满 意 度 和增 加 经 营 利润 。例 著 来
如 ， 国 电报 电话 公 司 （ Ｔ Ｔ 、 新 英 格 兰 电 信 、 国西 南 贝尔（Ｂ ）法 国 电信 、 尔 南方 （ ｅ Ｓｕｈ 、ｐ ｎ、 国 通用 电话 电气 公 美 Ａ ＆ ）南 美 Ｓ Ｃ、 贝 Ｂ ｌ ｏｔ）Ｓ ｒ ｔ美 ｌ ｉ
中 图 分 类 号 ： Ｐ １ Ｔ ３１
文献 标 识 码 ： Ａ
文 章编 号 ： ０ ９ ３ ４ （０ ０ ２ — ９ ２ ０ １ ０ — ０ ４２ １ ）５ ６ ２ — ２
Ａｎ ｐｐｌ ａｔｏ ｏｆＤ ａ ａ Ｗ ａｒ ｈｏｕ ｅ ｉ Ｔｅｅ ｏ ｍ ｕｎ ｃ ｔｏ Ｅｎｔ ｒ ｉｅ Ａ ｉ ｉｎ ｔ ｃ ｅ ｓ ｎ ｌｃ ｍ ｉ ａ ｉ ｎ ｅ ｐｒｓ
行业 ， 年来 积 累了 海 量 的 业务 处 理 数 据 ， 且 存 储较 为分 散 ， 查 询 一 次历 史 数 据 时 ， 力 费 时 ， 不 用 说 把 不 同 业 务部 门 的数 据 多 而 要 费 更
来 关 联 比 较分 析 了 ， 用 传统 的数 据库 查询 检 索 机 制 和 统 计 分 析 方 法 很 难 从 中获 取 有 价 值 的信 息 ， 此 各 运 营 商 纷 纷 针 对 企 业 的 使 为 实 际情 况 ， 引入 了数 据 仓 库 技术 ， 满 足企 、不 同 部 门 、 同 层 次 的 信 息需 求 ， 效 支 撑 企 业 的 运 营分 析 和管 理 决 策 ， 以 ｌ 不 有 为企 业 降 低 成
数据仓库
23
数据仓库的数据模型
面向用户的需求
概念模型
细 化层 次
信息包图 逻辑模型
星型图模型
物理数据模型 更详细的 技术细节
物理模型
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概念模型
由于大多数商务数据是多维的， 但传统的数据模型表示三维以 上的数据有一定困难。概念模 型简化了这个过程并且允许用 户与开发者和其他用户建立联 系：
源数据 数据准备区
数据仓库
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数据净化
当数据从源数据库中提取到数据准备区后，必须先进行数 据净化才可以装载到数据仓库中去。数据净化主要指对数 据字段的有效值检验。有效值的检验通常包括：范围检验、 枚举字段取值和相关检验。范围检验要求数据保证落在预 期的范围之内，通常对数据范围和日期范围进行检验，如 对任何在指定范围之外的日期的发票都应删除。枚举字段 取值指对一个记录在该字段的取值，若不在指定的值中， 则应该删除。相关检验要求将一个字段中的值与另外一个 字段中的值进行相关检验，即在数据库中某个字段应与另 一个字段形成外键约束。
3
事务型处理数据和分析型处理数据的区别
特性 OLTP 计 数据 汇总 视图 工作单位 存取 关注 操作 访问记录数 用户数 DB规模 优先 度量
操作处理 事务 办事员、DBA、数据库专业人员 日常操作 基于E-R，面向应用 当前的；确保最新 原始的，高度详细 详细，一般关系 短的、简单事务 读/写 数据进入 主关键字上索引/散列 数十个 数千 100MB到GB 高性能，高可用性 事务吞吐量
数据仓库
Data Warehouse
1
事务型处理
事务型处理：即操作型处理，是指对数据库的联机操作 处理OLTP。事务型处理是用来协助企业对响应事件或 事务的日常商务活动进行处理。它是事件驱动、面向应 用的，通常是对一个或一组记录的增、删、改以及简单 查询等（大量、简单、重复和例行性）。 在事务型处理环境中，数据库要求能支持日常事务中的 大量事务，用户对数据的存取操作频率高而每次操作处 理的时间短。
中国数据库一体机应用场景-概述说明以及解释
中国数据库一体机应用场景-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：中国数据库一体机是一种集成了数据库管理系统和硬件设备的一体化解决方案，为用户提供了便捷、高效的数据管理服务。
随着信息化的发展，数据库一体机在各个领域得到了广泛应用，成为了企业、政府部门和教育机构的首选方案之一。
本文将探讨中国数据库一体机在不同领域的应用场景，以及其在提升工作效率、降低成本、保障数据安全等方面的优势。
通过对不同场景下的案例分析，展示中国数据库一体机的价值和潜力。
1.2 文章结构文章结构部分主要介绍了本文的组织框架，其中包括引言、正文和结论三个部分。
引言部分主要对文章的主题进行概述，介绍了中国数据库一体机的应用场景，并阐述了本文的目的和意义。
正文部分分为企业应用场景、政府部门应用场景和教育领域应用场景三个小节，具体探讨了在各个领域中中国数据库一体机的应用情况和价值。
结论部分对本文进行了总结，展望了中国数据库一体机在未来的发展前景，同时提出了对读者的一些建议和提示。
1.3 目的文章目的是探讨中国数据库一体机在不同领域的应用场景，分析其在企业、政府部门和教育领域的具体应用情况，为读者提供更全面的了解和认识。
通过对各个领域的具体案例进行分析和比较，帮助读者更好地了解数据库一体机的应用优势和价值所在，为其在实际工作和生活中的使用提供参考和指导。
同时，通过展望未来数据库一体机在中国的发展趋势，为相关行业的专业人士和决策者提供参考和启示，促进中国数据库一体机技术的进一步创新和发展。
2.正文2.1 企业应用场景在企业领域，数据库一体机的应用场景非常广泛。
一体机的集成化设计使得其在企业内部数据管理和应用部署方面具有诸多优势。
首先，企业可以利用数据库一体机来构建大规模的数据仓库。
通过一体机的高性能和高可靠性，企业可以快速地存储和分析海量数据，从而帮助企业管理层做出更加准确的决策。
其次，企业可以利用数据库一体机来构建实时数据分析系统。
一体机的高并发处理能力和实时数据同步功能可以帮助企业实时监控业务情况并做出及时调整。
企业计算机系统数据仓库的应用
总第 １５期 ０
上海港科来自技 ２０ ０ ２年 第 ５期
企 业 计算 机 系统 数 据 仓 库的 应 用
上 海 外 高桥 保 税 区港务 公 司 王
现代 化 的企 业没 有 自己 的计 算机 应用 系统 是 不 可想象的 ， 计算机系统可 以帮助操作人员完成手工 不 能完 成 的复杂 工 作 ， 企业 也籍 此加 快 自身 的发 展 。 成 功 的计算 机 系统 一般 分 为三个 阶段 ： 构 造 基 础 阶段 ， 就 是 建 立 Ｏ Ｔ 也 Ｌ Ｐ系 统 ， 其 目的是让 大量 的 事 物 电 子 化 、 息 化 。 比如 现 在 运 信
一
数据仓库内的信息是按主题进行 组织的 ， 为主题进 行 决策 的过 程提 供 信 息 ； 成 是 指 数 据 仓 库 中的 信 集 息 并不 只是 从 各 个 业 务 处 理 系 统 中 简 单 抽 取 出 来 的， 而是 经过 系统 的加 工 、 总 和整 理 ， 证 数 据仓 汇 保 库 内 的信息 是关 于 整 个 企业 的 一致 的 全 局 信息 ； 稳 定 是指 一旦 某个 数 据 进 人 数据 仓 库 以 后 ， 般 情 况 一 下将 被 长期保 留 ， 就 是 数 据 仓 库 中一 般 有 大 量 的 也 插 人 和查询 操作 ， 修改 和删 除操 作 很少 ； 含历 史 但 包 数据 是 指数据 仓 库 内的信 息 并不 只是 关 于企 业 当时 或 某一 时点 的信 息 ， 而是 系统 记 录 了企 业 从 过 去 某 时点 到 目前 的各 个 阶段 的 信 息 ， 过 这 些 信 息 可 通 以对企 业 的发展 历程 和未 来 趋势 做 出定 量分 析 和预 测 。把 信息 加 以整 理 归 纳 ， 及 时 提 供 给 相 应 的管 并 理 决策 人员 ， 数据 仓库 的根 本 任务 。 是 几乎所有的企业都面对着激烈的市场竞争 ， 正 确 及时 的决 策是 企 业 生 存 与 发 展 的 最 重 要 的 环 节 。 越 来越 多 的企业认 识 到 ， 只有 充 分利 用 、 发掘 现有 数 据， 才能 实现 更 大 的 效益 。 日常 的业 务 应 用 生 成 了 大 量 的数据 ， 这些 数 据 若 用 于 决 策 则 会 带 来 更 多 的 价值 。若再加上其 他一些如调 查报告 等外来数据 时， 对于决 策 将 是 更 强 有 利 的 支持 。数 据 仓 库 正是 汇 总 了这 些 信息 ， 对这些 数 据进 行数 据 发掘 、 维 并 多 分析等尖端技术和传统 的查询与报表功能。 调查 研究 表 明 ， 多数 企业 并 不缺 少 数据 ， 大 而是 受 阻于过 量 的数据 或 是数 据分 散 是它 们 变得难 以访 问 、 理并 用 于决 策 。但 是 数 据 量 正 不 断 的 以成 倍 管 的速 度增 长 。这样 ， 于 企 业 内部 的 信 息 部 门将 面 对 临着如何将这些 大量的数据用于决策支持。数据仓 库被 广泛 的公 认 为是最 好 的解 决 方案 。
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数据仓库在企业管理中的应用
随着信息技术的不断发展和进步，越来越多的企业开始关注数据仓库的建设与
应用。
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于多维分析和决策支持的数据存储和
管理系统。
在企业管理中，数据仓库的应用已经成为一种必需品。
一、企业需求与数据仓库的建设
企业管理涉及到各个方面，如销售、生产、采购、研发、财务等。
这些业务流
程产生了大量的数据，对于企业而言，如何更好地利用这些数据进行决策支持和业务分析，是一个非常重要的问题。
在这种情况下，数据仓库的建设成为了解决问题的有效手段。
数据仓库的建设需要考虑到企业的需求，包括从哪些数据源获取数据、如何进
行数据抽取、如何进行数据清洗、如何进行数据转换、如何进行数据存储等。
在建设过程中，需要确保数据的准确性、一致性和完整性。
同时，还需要根据企业的业务需求来设计合适的数据模型和多维分析模型，以便更好地支持企业的决策和分析。
二、企业管理中的数据仓库应用
1.决策支持
数据仓库提供了丰富的数据集合和分析工具，可以辅助企业管理者进行有效的
决策支持。
通过对数据仓库中的数据进行多维分析，可以帮助企业管理者了解业务状况，发现潜在的问题和机会，制定相应的决策方案。
例如，通过对销售数据的分析，可以了解不同产品的销售情况、销售渠道的效果等，从而制定更合理的销售策略。
2.业务分析
数据仓库提供了大量的数据源和多维分析技术，可以为企业提供全面的业务分
析支持。
通过对企业各个业务环节的数据进行分析，可以了解业务流程的瓶颈和问
题，提高业务效率和质量。
例如，通过对生产数据的分析，可以了解不同产品的生产效率、原材料的损耗情况、设备的维修情况等，从而帮助企业提高生产效率和降低生产成本。
3.数据挖掘
数据仓库中的数据经过清洗、转换和加工，已经具有一定的精度和规范化，可以作为数据挖掘的数据源。
通过对数据仓库中的数据进行数据挖掘，可以发现未知的、潜在的、有价值的信息，为企业管理者提供更全面的视角和决策支持。
例如，通过对销售数据的数据挖掘，可以发现顾客的购买习惯、喜好等，从而制定更合理的市场策略。
三、数据仓库建设的挑战
数据仓库的建设是一个系统性的工程，需要对数据进行抽取、清洗、转换等多种处理，同时还需要进行数据建模和多维分析，因此建设难度较大。
同时，由于企业管理涉及到多个业务流程和多个系统，数据的来源和格式也具有一定的差异性，因此数据仓库建设也需要考虑数据的整合和标准化。
此外，数据仓库的建设还面临着数据安全、性能优化、数据质量保证等挑战。
特别是数据安全方面，数据仓库的数据具有重要性和机密性，需要对数据进行严格的保密和授权管理，以确保数据的安全性和隐私保护。
总之，数据仓库在企业管理中的应用已经越来越广泛，作为一种有效的决策支持和业务分析工具，对于企业管理者来说，建设和应用数据仓库已经成为了一种必需品。
企业需要根据自身的需求和实际的情况，选用合适的数据仓库建设方案，并充分考虑数据整合、标准化、安全等方面的要求，以确保数据仓库的有效性和可靠性。