ORACLE数据仓库用户案例的主题分析

PROBE中的主题域产品在网络事件、网元地域、帐务等方面的应用，为客户交互和营销提供了关键支持。

优化数据仓库建设目标，建立一个统一的数据信息平台，集中存储客户资料和生产数据。运用先进的数据仓库技术和决策分析方法，为市场营销和客户服务提供有效支持，包括流失分析、欺诈检测、客户发展和客户关系管理。

汇总- ROLLUP- CUBE抽样- Sampling排名- Rank- Percentile- Top- Bottom滑动窗口- Avg- Sum- Min- Max- Count- Variance- Stddev- Firstvalue同比- Period-over-period comparisons时间序列- Lag报表函数- Sum- Avg- Min- Max- Variance- Stddev- Count- Ratiotoreport统计函数- Covariance- Correlation- Linear regression

PROBE中的主题域产品正在广泛应用于网络事件、网元、地域帐务等多个方面，以促进客户交互和营销。

1996年至2002年期间，Oracle参与设计和建设数据仓库，并逐步增加了50个新的分析应用。目前，Oracle与新西兰电信和EDS合作，共同实施“360º客户视图”项目，建立了数据仓库与业务系统的实时接口，实现了客户细分的实时处理。

建设数据仓库项目的目标在于建立统一的数据信息平台，集中存储客户资料和生产数据。利用先进的数据仓库技术和决策分析技术，有效支持市场营销和客户服务工作，包括流失分析、欺诈分析、客户发展分析以及客户关系管理。

随着数据技术的不断进步，Oracle数据仓库的逻辑结构包括数据缓冲池、操作数据存储、数据汇总计算及更新等多个关键组成部分。这些组件支持数据的采集、预处理、转换和导出，同时管理系统管理员和操作员的角色，确保数据仓库的稳定运行。数据集市的建设涉及客户资料接收和准备、质量检查以及生产系统数据的转换。另外，中央数据存储和普通用户预处理应用也是关键组成部分，支持各种应用平台和WEB界面的即席查询。

数据仓库系统的逻辑结构包括数据缓冲池、操作数据存储汇总、生产数据采集和预处理、数据转换与导出等关键组成部分。系统管理员和操作员负责管理和处理数据仓库功能，确保数据质量和操作的准确性。普通用户和高级用户可以通过WEB界面进行数据访问和查询，满足其数据分析和决策需求。

数据仓库其实就是一个专门为企业决策支持的数据存储系统。它的设计比较有意思，强调的是面向主题的数据整合，而且一旦数据进入仓库后就不可修改，随时间积累逐渐变得更加丰富。你可以把它看作是一个时间胶囊，随着时间流逝，数据不断变化和丰富，企业可以从中提取更深层次的洞察来指导决策。 数据仓库的核心是整合来自不同源的数据，像是把公司各个系统的数据汇聚到一个地方。它为决策者了一个统一的视图，支持、报告和未来的预测。一个常见的应用就是商业智能系统，通过数据仓库中的数据，你可以轻松实现数据挖掘，洞察客户行为或市场趋势。 你可以通过下面的链接了解一些具体案例和实践： 1. 面向主题的数据组织与数据仓库概述，这个文章