建设数据仓库项目的目标-Oracle数据仓库用户案例

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。

1996年至2002年期间，Oracle参与设计和建设数据仓库，并逐步增加了50个新的分析应用。目前，Oracle与新西兰电信和EDS合作，共同实施“360º客户视图”项目，建立了数据仓库与业务系统的实时接口，实现了客户细分的实时处理。

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。

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。

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。

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

数据仓库系统的应用案例展示：在短短两小时内完成了1亿7000万次汇总计算，无需专用服务器支持，每秒处理23到100个并发查询，95%的查询在1秒内完成。