企业数据仓库

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随着互联网技术的迅猛发展，全球企业正经历着深刻的转型。企业利用互联网广泛覆盖的特性，扩展其产品和服务推广能力。然而，随着客户期望不断提高，他们需要即时访问各类信息，并不断比较各企业及其竞争对手的情况。在这个信息时代，谁能在适当的时间、以适当的价格、提供适当的产品，谁就能取得市场的胜利。因此，对于企业而言，在保持竞争优势、提高效率和保持客户满意度的同时，如何继续保持市场竞争力至关重要。有远见的企业认识到，只有构建能够迅速响应客户需求的公司，才能够实现多方面的收益增长，包括增加收入、吸引新客户、提高客户满意度、增强客户忠诚度及公司效益的提升。

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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。

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。

该数据仓库实例可从网络中获取。

在现代企业管理中，企业信息工厂是指通过整合各类信息资源，构建数据流转、处理和存储的一体化平台。其核心目标是提升信息的共享与利用效率。在这一过程中，数据仓库建模方法论发挥着关键作用。数据仓库不仅仅是存储数据的场所，更是实现企业决策支持和数据分析的基础。通过建模，可以确保数据的结构化、高效性和准确性，推动企业数据的深入挖掘与分析，进而提高决策水平和业务响应速度。