【正文】 中某一宏觀領(lǐng)域所涉及的分析對象 ， 即將數(shù)據(jù)組織成主題域 。 ? 著名的數(shù)據(jù)倉庫專家 《 Building the Data Warehouse》 一書中給予如下描述： 數(shù)據(jù)倉庫（ Data Warehouse）是一個(gè)面向主題的（ Subject Oriented）、集成的（ Integrate）、相對穩(wěn)定的（ NonVolatile）、反映歷史變化（ Time Variant）的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。必須把分析型數(shù)據(jù)從事務(wù)處理環(huán)境中提取出來，按照 DSS處理的需要進(jìn)行重新組織，建立單獨(dú)的分析處理環(huán)境，數(shù)據(jù)倉庫正是為了構(gòu)建這種新的分析處理環(huán)境而出現(xiàn)的一種數(shù)據(jù)存儲和組織技術(shù)。而事務(wù)處理系統(tǒng)不具備這種綜合能力，根據(jù)規(guī)范化理論，這種綜合還往往因?yàn)槭且环N數(shù)據(jù)冗余而加以 限制。沒有歷史數(shù)據(jù)的詳細(xì)分析，是難以把握企業(yè)的發(fā)展趨勢的。集成數(shù)據(jù)必須以一定的周期（例如 24小時(shí)）進(jìn)行刷新，我們稱其為動態(tài)集成。全面而正確的數(shù)據(jù)是有效的分析和決策的首要前提，相關(guān)數(shù)據(jù)收集得越完整，得到的結(jié)果就越可靠。在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)基礎(chǔ)上的 DSS應(yīng)用程序可能需要連續(xù)幾個(gè)小時(shí)，從而消耗大量的系統(tǒng)資源。對于客戶量大、市場策略對企業(yè)影響較大的企業(yè)來說，必須在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中包含數(shù)據(jù)倉庫。 第 6章 CRM與數(shù)據(jù)倉庫 第 6章 CRM與數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫概述 數(shù)據(jù)倉庫的產(chǎn)生 數(shù)據(jù)倉庫概念及特征 數(shù)據(jù)倉庫的內(nèi)容 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu) 客戶關(guān)系管理中的數(shù)據(jù)倉庫 客戶關(guān)系管理需要數(shù)據(jù)倉庫 客戶關(guān)系管理中數(shù)據(jù)倉庫的作用 客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)施 客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫試驗(yàn) 客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)試驗(yàn) 客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫使用試驗(yàn) 數(shù)據(jù)倉庫概述 數(shù)據(jù)倉庫與 CRM有著難以割舍的密切關(guān)系，客戶關(guān)系管理很多工作都是以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)展開的。 數(shù)據(jù)倉庫的產(chǎn)生 ? 早期的數(shù)據(jù)庫主要支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理 ? 決策支持對數(shù)據(jù)分析的需求 ? 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)不適宜 DSS ① 事務(wù)處理和分析處理的性能特性不同 ② 數(shù)據(jù)集成問題 ③ 數(shù)據(jù)動態(tài)集成問題 ④ 歷史數(shù)據(jù)問題 ⑤ 數(shù)據(jù)的綜合問題 ⑥ 操作繁簡問題 （ 1）事務(wù)處理和分析處理的性能特性不同 ? 所有聯(lián)機(jī)事務(wù)處理強(qiáng)調(diào)的是數(shù)據(jù)更新處理性能和系統(tǒng)的可靠性，并不關(guān)心數(shù)據(jù)查詢的方便與快捷。 ? 聯(lián)機(jī)分析和事務(wù)處理對系統(tǒng)的要求不同，同一個(gè)數(shù)據(jù)庫在理論上難以做到兩全，將具有如此不同處理性能的兩種應(yīng)用放在同一個(gè)環(huán)境中運(yùn)行顯然是不適當(dāng)?shù)?。?dāng)前絕大多數(shù)企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)的真正狀況是分散而非集成的。顯然，事務(wù)處理系統(tǒng)不具備動態(tài)集成的能力。 DSS對數(shù)據(jù)在空間和時(shí)間的廣度上都有了更高的要求，而事務(wù)處理環(huán)境難以滿足這些要求。 （ 6）操作繁簡問題 ? 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的模式是針對事務(wù)處理系統(tǒng)而設(shè)計(jì)的，數(shù)據(jù)的格式和描述方式并不適合非計(jì)算機(jī)專業(yè)人員進(jìn)行業(yè)務(wù)上的分析和統(tǒng)計(jì)。 ? 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)從聯(lián)機(jī)的事務(wù)處理系統(tǒng)、異構(gòu)的外部數(shù)據(jù)源、脫機(jī)的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中得到。 數(shù)據(jù)倉庫概念的兩個(gè)層次 ? 功能上：數(shù)據(jù)倉庫用于支持決策，面向分析型數(shù)據(jù)處理，它不同于企業(yè)現(xiàn)有的操作型數(shù)據(jù)庫； ? 內(nèi)容和特征上：數(shù)據(jù)倉庫是對多個(gè)異構(gòu)的數(shù)據(jù)源有效集成，集成后按照主題進(jìn)行了重組，并包含歷史數(shù)據(jù)，而且存放在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)一般不再修改。 例如 ， 在銀行經(jīng)營運(yùn)作中 ， 業(yè)務(wù) (存款 、 貸款 、 匯兌 )、 貨幣 、 客戶 、 機(jī)構(gòu) 、 會計(jì)科目是其主要構(gòu)架或方向 ， 因此在銀行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫中 ， 選擇業(yè)務(wù) 、 貨幣 、 客戶 、 機(jī)構(gòu) 、 會計(jì)科目五個(gè)主題 ， 并將會計(jì)科目作為連接其他四個(gè)主題的交易主題進(jìn)行處理 。 應(yīng)用問題的設(shè)計(jì)人員歷經(jīng)多年制定出來的不同的設(shè)計(jì)決策有很多很多種不同的表示方法 ， 沒有什么應(yīng)用在編碼 、 命名習(xí)慣 、 實(shí)際屬性 、 屬性度量等方面是一致的 ， 各個(gè)應(yīng)用問題設(shè)計(jì)員自由地做出他或她自己的設(shè)計(jì)決策 。 數(shù)據(jù)倉庫四個(gè)特點(diǎn) 相對穩(wěn)定的 ? 操作型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)通常實(shí)時(shí)更新 ， 數(shù)據(jù)根據(jù)需要及時(shí)發(fā)生變化 。操作型系統(tǒng)的時(shí)間期限一般是 6 0～ 9 0天，而數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的時(shí)間期限通常是 6～1 0年。而數(shù)據(jù)倉庫的鍵碼結(jié)構(gòu)總是包含某時(shí)間元素。 數(shù)據(jù)倉庫四個(gè)特點(diǎn) 反映歷史變化 數(shù)據(jù)倉庫本質(zhì) ? 數(shù)據(jù)倉庫實(shí)際上是一個(gè) “ 以大型數(shù)據(jù)管理信息系統(tǒng)為基礎(chǔ)的、附加在這個(gè)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)之上的、存儲了從企業(yè)所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中獲取的綜合數(shù)據(jù)的、并能利用這些綜合數(shù)據(jù)為用戶提供經(jīng)過處理后的有用信息的應(yīng)用系統(tǒng) ” 。因此，在技術(shù)上人們習(xí)慣于從工作過程等方面來分析，并按其關(guān)鍵技術(shù)部份分為數(shù)據(jù)的抽取、存儲與管理以及數(shù)據(jù)的表現(xiàn)等三個(gè)基本方面。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)并不要求與聯(lián)機(jī)事務(wù)處理系統(tǒng)保持實(shí)時(shí)同步，因此數(shù)據(jù)抽取可以定時(shí)進(jìn)行，但多個(gè)抽取操作執(zhí)行的時(shí)間、相互的順序、成敗對數(shù)據(jù)倉庫中信息的有效性則至關(guān)重要。針對現(xiàn)有各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行抽取、清理，并有效集成，按照主題進(jìn)行組織。 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)源 ? 數(shù)據(jù)源是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的基礎(chǔ)，是整個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源泉。 OLAP服務(wù)器 ? OLAP服務(wù)器對分析需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效集成 ，按多維模型予以組織 ， 以便進(jìn)行多角度 、 多層次的分析 ， 并發(fā)現(xiàn)趨勢 。其中數(shù)據(jù)分析工具主要針對 OLAP服務(wù)器，報(bào)表工具、數(shù)據(jù)挖掘工具主要針對數(shù)據(jù)倉庫。這需要雙方互相溝通，共同協(xié)商開發(fā)數(shù)據(jù)倉庫，因此是一個(gè)不斷往復(fù)前進(jìn)的過程。因此數(shù)據(jù)倉庫的建立可以從 數(shù)據(jù) 、 技術(shù) 和應(yīng)用 三方面展開。方向性需求包括：決策類型、決策者感興趣的問題（或?qū)ο螅┑取７治鲭A段必須堅(jiān)持用戶參與，并且與原有系統(tǒng)開發(fā)或維護(hù)人員進(jìn)行深入的溝通。 ? 數(shù)據(jù)倉庫的邏輯設(shè)計(jì)一般采用星型模型和雪花模型設(shè)計(jì)其數(shù)據(jù)模型。如果數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)只需要考慮數(shù)據(jù)模型的話，可以推斷所有的實(shí)體都是平等關(guān)系。一些實(shí)體，要求有它們自己的特別處理。將會有大量的數(shù)據(jù)載入代表訂單實(shí)體的表中，而在代表別的實(shí)體的表中載入的數(shù)據(jù)量則相對較少。 ? 在其周圍分別是“產(chǎn)品”、“客戶”、“供應(yīng)商”和“發(fā)貨”實(shí)體。事實(shí)表還包含了指向其周圍的表 — 維表的外鍵。通過數(shù)據(jù)預(yù)連接和建立有選擇的數(shù)據(jù)冗余，設(shè)計(jì)者為訪問和分析過程大大簡化了數(shù)據(jù)，這正是數(shù)據(jù)倉庫所需要的。但是由于數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)裝載 — 訪問環(huán)境，它包括很多歷史數(shù)據(jù)，且有大量的數(shù)據(jù)要管理，因此，星型連接的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是十分理想的。 在維表上連接對事實(shí)表進(jìn)行詳細(xì)描述的詳細(xì)類別表 ， 達(dá)到了縮小事實(shí)表 ， 提高查詢效率的目的 。其過程包括以下三個(gè)方面： 1）確定物理存儲結(jié)構(gòu)； 2）確定索引策略； 3）確定存儲分配。 在組織不同來源的數(shù)據(jù)過程中 ， 先將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一種中間模式 ， 再把它移至臨時(shí)工作區(qū) 。 在數(shù)據(jù)抽取過程中 ， 必須在最終用戶的密切配合下 ， 才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的真正統(tǒng)一 。 首先從元數(shù)據(jù)庫查詢所需元數(shù)據(jù) ，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫更新作業(yè) ， 更新結(jié)束后 ， 將更新情況記錄于元數(shù)據(jù)庫中 。如何采用合理有效的技術(shù)是實(shí)現(xiàn)一個(gè)好的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的基本條件。 ? 技術(shù)體系確定以后需要選擇實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用的各種產(chǎn)品，包括硬件平臺、 ETL工具、OLAP服務(wù)器、數(shù)據(jù)展現(xiàn)工具等，并進(jìn)行產(chǎn)品的安裝和測試。因此，需要設(shè)計(jì)合適的應(yīng)用工具，為不同的用戶提供友好的用戶界面。應(yīng)用開發(fā)是通過應(yīng)用設(shè)計(jì)說明書，按照標(biāo)準(zhǔn)的軟件開發(fā)流程，實(shí)現(xiàn)模板的設(shè)計(jì)。 ? 目標(biāo)數(shù)據(jù)維護(hù)是根據(jù)元數(shù)據(jù)庫所定義的更新頻率、更新數(shù)據(jù)項(xiàng)等更新計(jì)劃任務(wù)來刷新數(shù)據(jù)倉庫，以反映數(shù)據(jù)源的變化，且對時(shí)間相關(guān)性進(jìn)行處理。 ? 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的設(shè)計(jì)是一個(gè)動態(tài)反饋和循環(huán)的過程 ，以上只完成了數(shù)據(jù)倉庫建立的一個(gè)生命周期 。 ? 粒度是指數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)單位中保存數(shù)據(jù)的細(xì)化或綜合程度的級別。 粒度級別 ? 低粒度級，每個(gè)活動 (如一次電話 )被詳細(xì)記錄下來。到月底每個(gè)顧客平均有 2 0 0條記錄 (全月中每個(gè)電話都記錄一次 )，因而總共需要 40 000個(gè)字節(jié)。高粒度級不僅只需要少得多的字節(jié)存放數(shù)據(jù)，而且只需要較少的索引項(xiàng)。當(dāng)一個(gè)企業(yè)或組織的數(shù)據(jù)倉庫中擁有大