Oracle在项目中的参与数据仓库用户案例分析

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。

在数据仓库项目中，计划和领导涉及多个角色的合作，类似于其他软件开发项目。初始阶段至关重要，通常需要数据模型师（兼任项目经理）、ETL架构师/程序员（DW架构师）以及应用专家（业务分析师）。这些专家负责建立技术框架、设计物理ETL流程，以及搜集业务需求并设计前端接口和初始报表。缺乏完整的计划和方法论可能导致项目无效。

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。

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。

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。

汇总- ROLLUP- CUBE抽样- Sampling排名- Rank- Percentile- Top- Bottom滑动窗口- Avg- Sum- Min- Max- Count- Variance- Stddev- Firstvalue同比- Period-over-period comparisons时间序列- Lag报表函数- Sum- Avg- Min- Max- Variance- Stddev- Count- Ratiotoreport统计函数- Covariance- Correlation- Linear regression

PROBE中的主题域产品正在广泛应用于网络事件、网元、地域帐务等多个方面，以促进客户交互和营销。

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。

数据仓库系统的逻辑结构包括数据缓冲池、操作数据存储汇总、生产数据采集和预处理、数据转换与导出等关键组成部分。系统管理员和操作员负责管理和处理数据仓库功能，确保数据质量和操作的准确性。普通用户和高级用户可以通过WEB界面进行数据访问和查询，满足其数据分析和决策需求。