数据仓库技术介绍(2).pptx

数据仓库技术介绍(2).pptx 是一份关于数据仓库及其在企业管理中应用的文档资料，主要涉及财务管理领域。数据仓库是解决企业面临的数据爆炸问题和信息需求的关键技术，旨在从海量数据中提炼出有价值的信息，支持决策制定。 一、动机与需求 在当今信息化社会，企业积累了大量来自不同源头的原始数据和业务数据。然而，这些数据分散在各个系统中，无法被有效整合和利用。企业需要一种工具来集中存储和管理这些数据，以便进行统计分析，识别业务模式，提高决策效率。例如，超市希望通过商品关联分析提升销售额，保险公司需识别高风险客户群体，医疗机构则试图从病例中发现疾病共性。面对这些挑战，数据仓库提供了有效的解决方案。 二、数据仓库技术 数据仓库是一种特定的数据库系统，设计用于支持决策分析，而不是日常事务处理。它具有以下几个关键特性： 1. **数据集成**：从多个异构数据源抽取、转换和加载（ETL）数据，形成一致的数据视图。 2. **面向主题**：围绕特定业务领域（如销售、财务）组织数据，提供深入洞察。 3. **非易失性**：数据一旦加载到仓库，不会轻易更改，保证历史数据的完整性。 4. **时间维度**：支持历史数据存储，便于趋势分析和比较。 5. **数据冗余**：为了性能优化，数据仓库可能会有一定程度的数据冗余。 三、数据仓库在宝钢的实践 宝钢作为大型钢铁企业，其信息系统包括多个层次的控制和管理系统。传统的OLTP系统处理日常事务，但缺乏对历史数据的有效利用。宝钢需要一个数据仓库来整合这些数据，以支持企业战略决策。例如，通过数据仓库，宝钢可以分析生产效率、产品质量、市场趋势等，以优化生产计划，提高服务质量，满足客户需求，提升竞争力。 四、结束语 数据仓库技术的出现，源于对数据深度分析和决策支持的需求。随着市场竞争的加剧，从数据中挖掘知识变得至关重要。从早期的手工业务自动化到联机事务处理系统，再到数据仓库的发展，企业的信息系统不断进化，旨在将数据转化为有价值的商业洞察。数据仓库不仅解决了数据集成和历史数据分析的问题，也为企业的长期成功提供了信息基础。