数据仓库实例

新西兰电信是新西兰最大的综合电信运营商，服务覆盖新西兰和澳洲，拥有超过6900名员工和210万用户。公司总资产达83亿新西兰元，年收入达55亿新西兰元。业务涵盖市话、长途、移动通信、互联网、宽带和增值服务。

数据仓库建设实践包括多个关键阶段：进行目标调研和需求分析，确立系统的主题目标；分析业务需求，制定详细的需求框架；设计系统技术架构和业务分析模型；完成系统的开发和上线；运行系统并逐步优化；积累和分析数据；对系统进行再优化和数据重构。

全面的数据集合，涵盖广泛主题，满足您的各种需求。

存款账户Agreement实例解析 本节以存款账户为例，解析TD数据仓库模型中Agreement的应用。 Agreement在TD数据仓库模型中扮演着关键角色，它定义了银行与客户之间的协议条款。 对于存款账户，Agreement可能包含以下信息： 账户类型：例如，支票账户、储蓄账户 利率：存款利率如何计算 费用：账户维护费用、透支费用等 其他条款：例如，最低存款额要求 通过Agreement，我们可以清晰地了解每种存款账户的具体条款，从而更好地管理和分析数据。 以下是一个简化的存款账户Agreement例子： | 字段 | 描述 ||---|---|| Agreement ID | 协议ID || 账户类型 | 支票账户 || 利率 | 年利率0.25% || 月维护费 | 10元 || 透支费用 | 每笔50元 |

在数据仓库应用的范围中，IT人员为业务用户开发支持独立分析的系统，满足不同用户群体的需求。主要应用包括： 专业分析人员：为这些用户提供复杂分析工具和资源。 标准报表：针对常规数据分析需求，提供稳定的报表输出。 即席查询分析：为用户提供灵活、实时的查询分析功能，支持即时决策。 复杂分析：通过深度分析工具，帮助专业人员进行数据挖掘和高级分析。

数据仓库是主题导向、整合、相对稳定、反映历史变化的数据集合。它是一种“数据存储”体系结构，支持结构化、启发式、标准化查询、分析报告和决策支持。

企业数据仓库是一个集成和存储企业各种数据的系统，用于支持决策制定和业务分析。它能够整合来自多个源头的数据，提供统一的数据视图和分析能力，帮助企业管理者更好地理解和利用数据资产。数据仓库的建设优化数据管理流程，提升信息利用效率。

数据仓库总线方法论是数据仓库建模的核心理念之一，它通过定义一种结构化的方法来指导数据仓库的设计和构建过程。

优化数据仓库建设目标，建立一个统一的数据信息平台，集中存储客户资料和生产数据。运用先进的数据仓库技术和决策分析方法，为市场营销和客户服务提供有效支持，包括流失分析、欺诈检测、客户发展和客户关系管理。