【正文】 構 。 星網(wǎng)模型OLAP服務器將加強和規(guī)范化決策支持的服務工作， 集中和簡化了原客戶端和數(shù)據(jù)倉庫服務器的部分工作 ，降低了系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸量。 一般包含： 可視化工具： 以圖形化方式展示數(shù)據(jù)，可以幫助了解數(shù)據(jù)的結構，關系以及動態(tài)性。 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)由 數(shù)據(jù)倉庫（ DW）、倉庫管理和分析工具 三部分組成。 數(shù)據(jù)倉庫的用戶最關心的是兩類元數(shù)據(jù)： （ 1）元數(shù)據(jù)告訴數(shù)據(jù)倉庫中有什么數(shù)據(jù)，它們從哪里來。關于數(shù)據(jù)源的元數(shù)據(jù)? 目前， 全世界對數(shù)據(jù)倉庫總投資的一半以上均集中在數(shù)據(jù)集市上 。 歷史基本數(shù)據(jù)： 近期基本數(shù)據(jù)隨時間的推移，由數(shù)據(jù)倉庫的時間控制機制轉為歷史基本數(shù)據(jù)。統(tǒng)一原始數(shù)據(jù)中的所有矛盾之處，如字段的同名異義，異名同義，單位不統(tǒng)一，字長不一致等。數(shù)據(jù)倉庫的概念 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫 用于 事務處理 ，也叫 操作型處理 ，是指對數(shù)據(jù)庫聯(lián)機進行日常操作，即對一個或一組記錄的查詢和修改，主要為企業(yè)特定的應用服務的。 在 DW中分析客戶數(shù)據(jù)，可決定是否繼續(xù)給予貸款。 而數(shù)據(jù)庫只包含當前數(shù)據(jù)，即存取某一時間的正確的有效的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫結構? 數(shù)據(jù)倉庫工作范圍和成本常常是巨大的。? 數(shù)據(jù)集市 是指 具有特定應用的數(shù)據(jù)倉庫 ，主要針對某個應用或者具體部門級 的應用，支持用戶獲得競爭優(yōu)勢或者找到進入新市場的具體解決方案。 （ 2）所有數(shù)據(jù)項的 業(yè)務定義 。當數(shù)據(jù)源中的一個數(shù)據(jù)項與數(shù)據(jù)倉庫建立了映射關系，就應該記下這些數(shù)據(jù)項發(fā)生的 任何變換或變動 。關于數(shù)據(jù)倉庫使用的元數(shù)據(jù) 信息引導器 ：使用戶容易訪問倉庫數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)倉庫采用服務器結構， 客戶端 所做的工作有：客戶交互、格式化查詢、結果顯示、報表生成等。 兩維表，如通常的電子表格。雪花模型 雪花模型是對星型模型的擴展， 雪花模型對星型模型的維表進一步層次化 ，原來的各維表可能被擴展為小的事實表，形成一些局部的 “ 層次 ” 區(qū)域。 它體現(xiàn)了四個特征： （ 1）快速性 ：用戶對 OLAP的快速反應能力有很高的要求。 要求多維數(shù)據(jù)庫服務器能夠被不同的應用和工具所訪問。如日、月、季、年是時間維的層次。（ 1） OLTPOLTP是低層人員利用計算機網(wǎng)絡對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行查詢、增、刪、改等操作，以完成事務處理工作。取鉆?。豪?， 1995年各部門銷售收入表如下：對時間維進行下鉆操作，獲得新表如下：鉆 如銷售情況已超出預定義閾值的上限或下限時提醒分析員。 1994 1995 % 增 長 率銷 售 利 潤增 長%銷 售 利 潤增 長%銷 售 利 潤增 長汽車375,098 325,402 () 維修195,051 180,786 () 附件 116,280 122,545 音樂63,767 22,071 () 向下鉆取 1995銷 售量現(xiàn) 有 計 劃 差量 差量 %服裝 381,102 350,000 家具 66,005 69,000 (2,995) ()汽 車 325,402 300,000 25,402 所有其它 306,677 350,000 (44,322) 旋轉表（ 1）來源：數(shù)據(jù)應該來自于什么 DBMS的源數(shù)據(jù)？（ 2）傳輸：數(shù)據(jù)通過什么樣的網(wǎng)絡拓撲結構傳送過來？（ 3）目的地：數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)倉庫的什么硬件環(huán)境？（ 4）元數(shù)據(jù)：確定存儲和訪問數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)。用戶訪問方法的設計和開發(fā)分析活動就是了解報表數(shù)據(jù)的涵義，需要更多更詳細的數(shù)據(jù)進行各種角度的分析。 第 4種決策支持側重在戰(zhàn)術性決策支持。 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)存放每一位客戶同銀行往來的詳細的歷史交易明細數(shù)據(jù)，對客戶有統(tǒng)一的視圖。利潤評價模型 建立所有客戶的每一個帳號的利潤評價模型，以便了解每一位客戶對銀行的總利潤貢獻度。演講完畢，謝謝觀看！。 另外，銀行可以模擬和預測，新產品對銀行利潤的貢獻度，或是新政策對銀行會產生什么樣的財務影響，或是客戶流失或留住對銀行的整體利潤的影響。 通過客戶喜好的渠道完成交易，是增強商業(yè)銀行競爭能力最有效的手段。事件觸發(fā)的自動決策 數(shù)據(jù)倉庫的第 5種決策支持是由事件觸發(fā)，利用動態(tài)數(shù)據(jù)庫自動決策，達到 “ 希望發(fā)生什么 ” 。 報表 (“發(fā)生了什么 ”) 隨機分析 (“為什么會發(fā)生 ”) 預測 (“將要發(fā)生什么 ”) 實時決策 (“正在發(fā)生什么 ”) 事件觸發(fā)的自動決策 (“希望發(fā)生什么 ”)報表 數(shù)據(jù)倉庫所面臨的最大挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)集成。（ 6）訪問：最終用戶怎樣才能查詢數(shù)據(jù)？ （ 1）主題域分析 確定所需數(shù)據(jù)的范圍和內容。 模型計算 增加模型，如增加系統(tǒng)優(yōu)化、統(tǒng)計分析、趨勢分析等模型，以提高決