企業數據倉庫建設范文
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企業數據倉庫建設的階段性包括報表、查詢、統計，數據分析，數據挖掘，運營導向（現場決策），運營自動化（自動決策）等等。
1、報表、查詢、統計。
報表、查詢、統計是多年以來IT技術輔助企業管理決策最常用的技術應用模式，這種模式為企業所有管理部門所熟悉和使用，因此，數據倉庫技術必須以此為切入點，首先覆蓋這種成熟應用模式的所有功能，讓企業管理決策者的思維習慣和應用模式可以平滑地進行過渡，進一步，數據倉庫技術必須在報表、查詢、統計方面體現出比傳統技術和應用更加強大的特點和功能，讓企業管理決策者體會到數據倉庫技術的與眾不同。
2、數據分析。
在線分析處理技術(OLAP)，通過業務建模，把原來二維的信息轉換為多維的信息，以此為基礎，OALP提供切片功能，即從多角度、多層次、多剖面地觀察分析數據的手段，讓企業管理決策者能夠更加深入地掌握企業的經營狀況；同時，OLAP提供鉆取功能，即從任一角度自上而下的層層鉆取、深入分析到問題源頭的功能，反之，也可以自下而上層層匯總信息。OLAP動態、靈活的特征能夠從容地面對不確定性的隨機分析，并且提供良好的實時性，以及支持大批量用戶并發查詢；同時，OLAP應用提供友好的交互特性，以及通過圖形用戶界面（GUI）和語義層直接訪問數據倉庫的能力。OLAP能夠幫企業改善決策的質量和速度。
3、數據挖掘。
數據挖掘使用諸如神經網絡、規則歸納和集群之類的技術，用來發現數據之間的關系，做出基于數據的推斷，這些推斷的結論往往隱藏在數據之中，不十分明顯，或者過于復雜以致采用一般的統計分析方法難以奏效。數據挖掘用于幫助企業發現經營活動中有關于客戶消費行為、市場發展趨勢等各種規律，讓企業更深入地把握未來環境的動向，協助企業更為積極地制定、實施和管理公司的戰略。
4、運營導向（現場決策）。
第1到第3階段的數據倉庫都以支持企業內部戰略性決策為重點，第4階段則重在戰術性決策支持。數據倉庫對戰略性決策的支持是為企業長期決策提供必需的信息；戰術性決策支持的重點則在企業對外的業務活動，為在業務現場執行企業戰略的一線業務人員提供實時的決策支持。隨著市場的成熟、競爭的加劇、全球化的挑戰，市場細分、個性化服務、以客戶為中心的經營思想對企業所提供的服務提出了向精細化轉變的挑戰，這種挑戰讓企業的服務活動需要更多的現場實時決策，同時也讓企業面臨更大的經營風險。數據倉庫技術能夠幫助企業從容面對這種挑戰，它為企業的前端運營提供導向功能，使得每項業務最優化，從而整體提高了企業業務的質量，為企業的利潤最大化提供了最有力的保障。
5、運營自動化（自動決策）。
隨著電子商務技術、通訊技術、CallCenter技術、CRM的迅速發展及在企業應用中的普及，產生了各種各樣的自動化銷售、供應及服務模式，這一模式對企業的經營會隨著時間的推移越來越重要，這一復雜的過程在無人介入的情況下自動發生，響應時間以秒或毫秒計。面對這種客戶與企業IT系統的互動，企業需要十分個性化的客戶關系優化決策過程，為了尋求決策的有效性和連續性，企業只能選擇自動決策。
隨著技術的進步，越來越多的決策由事件觸發，然后自動發生，數據倉庫技術允許用戶采用事件觸發和復雜決策支持功能，以最佳方案逐個產品、逐個機構作出決策。在CRM環境中，利用數據倉庫技術，可以根據每一位客戶的情況做出個性化的決策。
二、結論與建議
從第1階段到第5階段的建設過程，是數據倉庫技術從支持戰略決策到支持戰術決策的拓展，是從為企業局部提供信息和決策支持到為整個企業提供信息和決策支持的拓展，第4和第5階段數據倉庫的運營導向和自動決策，是第1～3階段開發的企業戰略能夠得以執行的保證。
數據倉庫應用是一個逐漸演進的過程，后期每個階段的數據倉庫建設都必須以前一個階段的成果為基礎，而且每個階段的應用建設都面向不同的企業用途，我們不能從第1階段直接跳到第5階段。當數據倉庫應用發展到具有戰略決策支持功能時，必然會提出戰術決策的更高要求。數據倉庫技術如果能用于整個企業，其商業價值會大大增加。向整個企業中成千上萬的決策者（甚至通過CRM的應用，客戶也可參與決策）提供信息，將給企業的業務發展帶來巨大的優勢。
摘要：本文淺談了企業數據倉庫建設需要有階段性。整體規劃，可以綜合考慮系統的可擴展性，保證數據倉庫數量級的平滑過渡，及前端應用由淺及深的充分擴充能力；分階段實施，避免了一次投資金額過大所帶來的壓力，能夠較好地降低和控制風險，并且能夠迅速取得系統實際應用上的成功；循序漸進，可以保證企業的BI應用有良好的基礎，既能夠保護前期的應用投資，又能夠保證在后期的建設中縮短時間、節約成本。
關鍵詞：企業；數據倉庫；建設；階段性。
