数据仓库建设

优化数据仓库建设目标-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。

Oracle 2 2024-07-27

数据仓库建设与实施指南

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。

Hive 8 2024-05-12

建设数据仓库项目的目标-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。

Oracle 0 2024-08-19

优化数据仓库建设实践 - 实例分享

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。

数据挖掘 4 2024-07-17

数据仓库建设的基石：数据质量保障方案

数据仓库建设的挑战并非来自设计阶段，而是在业务扩张、数据规模激增后的数据治理环节。数据治理涵盖数据本身的管理、安全、质量以及成本等诸多方面。其中，数据质量治理尤为关键，它是数据分析结果可靠性和准确性的基石。 保障数据质量，确保数据的可用性是数据仓库建设中不可或缺的一环。

统计分析 6 2024-05-12

数据仓库建设的演进过程与产品区别

数据仓库的建设是一个不断演进的过程，而非简单的产品。它通过统一处理和管理来自多个数据源的数据，并通过灵活的展现方式支持决策。数据仓库在技术进步中不断演进，成为管理和决策支持的重要工具。

Oracle 0 2024-09-28

数据仓库

全面的数据集合，涵盖广泛主题，满足您的各种需求。

DB2 4 2024-05-15

构建企业级数据仓库ETL实践技巧与模型建设

详细介绍了建立企业级数据仓库的基本步骤和高级技巧，重点讨论了ETL在数据仓库构建中的关键作用。通过分析、设计和建模，提供了解决方案和实用的技巧，特别是在数据仓库模型设计和ETL处理方面。

Oracle 2 2024-07-16

Flink与Iceberg全场景实时数据仓库的建设经验分享

随着数据处理技术的进步，Flink和Iceberg作为关键技术组件，正在被广泛应用于实时数据仓库的建设中。分享了它们在全场景实时数据处理中的实际应用和优势。

算法与数据结构 2 2024-07-17

企业信息化建设的新挑战数据仓库综述

随着市场竞争的加剧，企业信息化建设面临着更高的要求。科学决策的及时性和准确性变得尤为重要，而有效数据的利用成为支撑科学决策的基础。从产品中心向以客户为中心的经营管理模式转变，强调个性化服务和优化客户关系，已成为企业发展的重要趋势。

SQLServer 0 2024-08-04