企业数据仓库

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在大数据分析时代，企业数据仓库的作用经历了显著的演变。Kimball集团的白皮书详细阐述了这一过程。

与完全独立的数据仓库模式不同，大多数企业内部的部门之间存在一定程度的集成。很少有企业像图6-20所示那样完全自主运作。更常见的是，多个数据仓库项目以图6-21所示的形式开发。 逻辑上属于同一个数据仓库 在图6-21中，一家公司在世界各地设有不同的分支机构（站点），例如美国、加拿大、南美、远东和非洲等地。每个分支机构都拥有自己特有的数据，机构之间不存在数据重叠，特别是对于详细的事务数据。 当第一个体系结构环境建立后，公司期望为每个分公司创建一个数据仓库。不同分支机构之间存在一定程度的业务集成，同时也假定在不同的区域，业务运作具有当地特色。这种企业组织模式在许多公司中很常见。 许多企业在构建数据仓库时，首先是在每个位于不同地域的部门内创建一个局部数据仓库。图6-22展示了一个局部数据仓库的构造情况。每个分部根据自己的需要创建具有本地特色的自主数据仓库。值得注意的是，至少就事务数据而言，在不同的区域之间不存在冗余的细节数据。换句话说，反映非洲事务的数据单元不可能出现在欧洲的局部数据仓库中。 局部数据仓库的优缺点 使用这种方法创建分布式全局数据仓库有几个优缺点。 优点： 快速完成：每个局部小组控制局部数据仓库的资源和设计，并乐于拥有这样的自主权和控制权。 立竿见影：这种方式开发的数据仓库的优点能够在整个企业内实时地表现出来。局部数据仓库可以在6个月内建成、运行并使局部层分公司受益。 缺点： 无法识别或合理处理部门间数据结构（非内容）的共同性。

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。

该数据仓库实例可从网络中获取。

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。

随着数据管理需求的增长，Oracle数据仓库解决方案在业界备受关注。该方案不仅提供了强大的数据管理功能，还支持业务智能需求的高效实现。