幾個非常經典的對“資料倉儲”的解釋(ZT)

幾個非常經典的對“資料倉儲”的解釋

　　資料倉儲更多的是一個概念，不要把資料倉儲想成那些號稱是資料倉儲的軟體產品們。資料倉儲的物理上就是資料庫。相對業務系統資料庫叫OLTP資料庫（用於業務處理），這種資料庫叫OLAP資料庫（用於業務分析）。

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第一、

資料庫是一個裝資料（資訊的原材料）的地方。
資料倉儲是一種系統，這種系統也是用資料庫裝東西。
資料倉儲系統（用資料庫裝東西）與其他基礎業務系統（例如財務系統、銷售系統、人力資源系統等，也是用資料庫裝東西）的區別是：
基礎業務系統的特點是各管各的，例如財務系統生產了白菜，那麼用一個資料庫來裝，人力資源系統生產了豬肉，再用一個資料庫來裝。我要做一道菜，需要分別到各個資料庫去取，比較麻煩（現實的情況是大部分時候讓種菜的農民伯伯送過來，但送過來的東西不一定是我想要的，而且不同的時候我想要不同的東西，經常會被農民伯伯罵，弄得雙方都不開心）。另外一方面，各個資料庫中放的是一些比較原始的東西，我要拿過來做菜，還需要經過很麻煩的清洗過程，一不小心裡面可能就藏著一條大青蟲。
那麼，資料倉儲系統就是建立一個大的超市，將各地農民伯伯出產的東西收集過來，清洗乾淨，分門別類地放好。這樣，你要哪種菜的時候，直接從超市裡面拿就可以了。

第二、幾大智慧等

客戶智慧(客戶關係管理)：
　　提供全方位的客戶資訊查詢、分析和監控功能。利用客戶智慧可幫助企業制定獲取客戶、保留情況和提升客戶利潤貢獻度的客戶管理策略。客戶智慧還可以對客戶滿意度、忠誠度以及客戶生命週期進行分析，並透過先進的績效管理框架對客戶利潤貢獻度進行評估進而制定客戶細分策略。

　　 營銷智慧：
　　透過分析、報告、管理和監控營銷資訊來幫助企業的決策者、營銷專家和分析人員制定戰略性的營銷策略，幫助企業提高營銷能力。並可以根據企業制定的營銷策略進行計算機模擬，觀察銷售策略是否能達到預期的效果。

　　 銷售智慧：
　　提供全面的銷售團隊分析、銷售業績分析、根源分析和業績管理來幫助決策者制定銷售策略及對銷售業務快速做出市場反應。銷售智慧還提供很多隨時可以執行的智慧報告和分析手冊，評估銷售趨勢、市場開拓活動、產品利潤、產品生存週期以及促銷效果。

　　 財務智慧：
　　分析與服務相關活動的全面資訊，監控服務質量，幫助企業制定更合理高效的服務策略。該智慧進行閉環式的跟蹤反饋，並與業務人員的工作績效直接掛鉤，起到指導和監督的作用。

　　 財務智慧：
　　提供易於使用的財務盈利狀況分析報表、現金流分析報表、現金狀況分析報表、資產管理分析報表、專案分析報表等，方便決策者迅速地分析財務資訊。

第三、

一般人只看到資料倉儲好處的表皮，其實還有一個重要作用是，資料倉儲透過分析資料（包括報表、OLAP、挖掘），能把分析出來的東西找出來，就可以對症下藥，採取措施。比如某品牌產品，在某代理商代理的銷售中，在某地區某季度業績很差，於是在下鑽分析，分析出銷售中第幾步出了問題，分析出問題是質量不好，服務不好，還是其他原因。分析好了後，在即席查詢中將所有條件列出，查詢出具體的情況，公司相關部門負責人去處理，解決好具體環節。

這才是資料倉儲解決實際具體情況的深入應用，不僅僅是給老總決策參考，而是給老總及部門負責人具體的，詳細的資訊，指導如何去處理。

第四、

資料倉儲的作用重在資料的集中管理。集中管理的最終目的是為了分析，預測。
所謂的ETL。不過是資料倉儲的構建的一個必須過程。資料的抽取轉換與裝載，都是為了集中管理所做的基礎工作，這些資料與動作的描述，都會有有響應的後設資料進行描述。

在資料倉儲建模的過程，我們一般都是採用多維模型，如星形，雪花型等等，這樣做最大的特點就是效率高，資料的冗餘度低。所以，把OLAP與資料倉儲混為一談我認為是片面的解釋。
我們也可以選擇業務邏輯模型建立資料倉儲，這是很早以前的做法了，特點就是效率不高，資料的冗餘度高，但他能實現非常難以表達的業務邏輯設計。

基於資料倉儲最重要的是分析與預測，我認為，歷史現在將來是資料倉儲的精華。。
基於資料倉儲的DM，OLAP都是為了分析與預測。為了讓使用企業單位更好的把握現在，預測將來，因此他最實效的說法我認為是給決策者與管理者進行決策管理提供分析與預測的依據。

第五、

資料倉儲可以說是決策支援系統，能幫助老闆瞭解企業的整體全貌，看到資料倉儲提供的經過整理統計歸納的資料後老闆憑自己的管理經驗可以發現企業的問題或困難或成功因素在哪一方面，然後可以不斷的追溯資料，直到確定到最具體的細節上，這樣能夠不斷提升老闆或管理層的管理水平，不斷改善企業的管理。我們知道的最好的一個例子就是美國某大型超市啤酒和尿布的故事。

沃爾瑪公司在美國的一位店面經理曾發現，每週，啤酒和尿布的銷量都會有一次同比攀升，一時卻搞不清是什麼原因。後來，沃爾瑪運用商業智慧（Business Intelligence，簡稱ＢＩ）技術發現，購買這兩種產品的顧客幾乎都是25歲到35歲、家中有嬰兒的男性，每次購買的時間均在週末。沃爾瑪在對相關資料分析後得知，這些人習慣晚上邊看球賽、邊喝啤酒，邊照顧孩子，為了圖省事而使用一次性的尿布。得到這個結果後，沃爾瑪決定把這兩種商品擺放在一起，結果，這兩種商品的銷量都有了顯著增加。

資料庫是資料倉儲的基礎。資料倉儲實際上也是由資料庫的很多表組成的。需要把存放大量操作性業務資料的資料庫經過篩選、抽取、歸納、統計、轉換到一個新的資料庫中。然後再進行資料展現。老闆關注的是資料展現的結果。

第六、

早期一直不理解資料倉儲是什麼困惑得很。

宏觀一點講，資料倉儲就是堆放公司所有資料的地方，之所以把資料都堆在一起，是為了從中間找到有價值的東西。

資料倉儲更多的是一個概念，不要把資料倉儲想成那些號稱是資料倉儲的軟體產品們。

資料倉儲的物理上就是資料庫。相對業務系統資料庫叫OLTP資料庫（用於業務處理），這種資料庫叫OLAP資料庫（用於業務分析）。

資料倉儲的概念是針對以下基本需求產生的：
公司的業務系統很多，業務系統的歷史資料不方便查詢。不同的業務系統往往管理部門不同，地域不同。能不能將所有這些資料集中起來，再淘淘有沒有有意義的業務規律。

資料倉儲資料庫往往很大，因為公司所有的資料集中得越多，越能淘到有價值的發現。例如隨便就100G以上。

資料倉儲的組成十分繁雜，既有業務系統的歷史資料，又有人事、財務資料，還要自己建一些基礎性的資料，例如，公共假期資料、地理資訊、國家資訊等等。

資料倉儲概念包含從業務生產系統採集資料的程式，這個程式還不能影響業務系統的執行。（屬於所謂“ETL”過程）

資料倉儲包括業務系統長期的歷史資料，例如5年，用來分析。（所謂“ODS”資料）

資料倉儲包括針對某相業務值（例如銷售量）重新打上標籤的業務流水資料。（所謂“事實表”、“維度表”）。

資料倉儲概念興許還包含報表生成工具（所謂“BI”工具）。這些工具能夠達到幾年前所謂DSS（決策分析）的效果。

資料倉儲的客戶歷史資量的分析，也許又與CRM系統粘點邊。

總之，一點，一個公司想針對已有的歷史業務資料，充分的利用它們，那麼就上資料倉儲專案。至於哪些嚇唬人的大寫字母的組合，只是達到這個目標的科學技術罷了。

牢記住資料倉儲的基本需求，不要被供應商嚇著。

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