优化数据仓库建设目标-Oracle数据仓库用户案例

建设数据仓库项目的目标在于建立统一的数据信息平台，集中存储客户资料和生产数据。利用先进的数据仓库技术和决策分析技术，有效支持市场营销和客户服务工作，包括流失分析、欺诈分析、客户发展分析以及客户关系管理。

PROBE中的主题分析涵盖了客户特征、客户细分、销售机会、营销活动、分析与报告等内容，重点关注客户产品利用率、产品定购行为、收入网络、产品特征利用率以及流量产品的使用活动响应支付等。

数据存储系统需求包括存储12至18个月的详单数据，按小时装载详单数据，每天要求在8小时内处理5亿条详单，高峰时每小时处理6500万条详单。同时，需要在8小时内完成1亿7000万次汇总操作，支持680个并发用户和8000个系统用户。95%的预定义查询在5秒内完成，每秒处理23个查询操作。

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。

使用IMP命令导入详细数据： IMP TRANSPORT_TABLESPACE=y DATAFILES='/db/tempjan.f' TABLESPACES=ts_temp_sales FILE=jan_sales.dmp 通过分区交换，将新数据添加到目标表： ALTER TABLE sales ADD PARTITION sales_00jan VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-feb-2000','dd-mon-yyyy')); ALTER TABLE sales EXCHANGE PARTITION sales_00jan WITH TABLE temp_sales_jan INCLUDING INDEXES WITH VALIDATION;

PROBE中的主题域产品在网络事件、网元地域、帐务等方面的应用，为客户交互和营销提供了关键支持。

在Oracle数据仓库中，混合分区设计包括按地区建立列表分区和按时间建立范围分区。例如，365天以上的话单数据按天建立分区，而一天以内的话单则按小时建立分区。

随着数据技术的不断进步，Oracle数据仓库的逻辑结构包括数据缓冲池、操作数据存储、数据汇总计算及更新等多个关键组成部分。这些组件支持数据的采集、预处理、转换和导出，同时管理系统管理员和操作员的角色，确保数据仓库的稳定运行。数据集市的建设涉及客户资料接收和准备、质量检查以及生产系统数据的转换。另外，中央数据存储和普通用户预处理应用也是关键组成部分，支持各种应用平台和WEB界面的即席查询。

数据仓库的建设需要业务人员和信息部门人员共同组建项目小组，共同开发数据仓库。业务人员负责明确决策主题，信息部门人员负责数据抽取。双方需要相互沟通协作。