建设数据仓库项目的目标-Oracle数据仓库用户案例

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。

使用IMP命令导入详细数据： IMP TRANSPORT_TABLESPACE=y DATAFILES='/db/tempjan.f' TABLESPACES=ts_temp_sales FILE=jan_sales.dmp 通过分区交换，将新数据添加到目标表： ALTER TABLE sales ADD PARTITION sales_00jan VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-feb-2000','dd-mon-yyyy')); ALTER TABLE sales EXCHANGE PARTITION sales_00jan WITH TABLE temp_s

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。

PROBE中的主题分析涵盖了客户特征、客户细分、销售机会、营销活动、分析与报告等内容，重点关注客户产品利用率、产品定购行为、收入网络、产品特征利用率以及流量产品的使用活动响应支付等。

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。

ORACLE 的数据仓库案例，蛮值得前端开发者留意一下，尤其是你做可视化或对接后台数据的时候。法国电信、新西兰电信这些老牌企业都在用，它稳定性和扩展性确实在线。不少场景是那种大数据量的批，读写压挺大，但系统还是扛得住，底子厚。你可以看看这些案例，脑子里有个印象，之后项目涉及到 Oracle 的时候会更从容。

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

数据仓库的建设需要业务人员和信息部门人员共同组建项目小组，共同开发数据仓库。业务人员负责明确决策主题，信息部门人员负责数据抽取。双方需要相互沟通协作。

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。