数据仓库建设与实施指南

优化数据仓库建设目标-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。

Oracle 18 2024-07-27

建设数据仓库项目的目标-Oracle数据仓库用户案例

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。

Oracle 12 2024-08-19

优化数据仓库建设实践 - 实例分享

数据仓库建设实践包括多个关键阶段：进行目标调研和需求分析，确立系统的主题目标；分析业务需求，制定详细的需求框架；设计系统技术架构和业务分析模型；完成系统的开发和上线；运行系统并逐步优化；积累和分析数据；对系统进行再优化和数据重构。

数据挖掘 22 2024-07-17

数据仓库建设的演进过程与产品区别

数据仓库的建设是一个不断演进的过程，而非简单的产品。它通过统一处理和管理来自多个数据源的数据，并通过灵活的展现方式支持决策。数据仓库在技术进步中不断演进，成为管理和决策支持的重要工具。

Oracle 9 2024-09-28

数据仓库建设与数据分析任务指南PostgreSQL建模实操

数据仓库项目的任务指南蛮实用的，适合你要上手做数据作业的时候用。文档把销售数据的流程讲得挺细，比如怎么对电子产品的销售数据做、怎么用编辑距离跟三项组方法比对记录，还有怎么用PostgreSQL建模这些全都有。你只要有点 SQL 基础，看起来不会太吃力，实操部分也比较清晰。嗯，像建视图、拉汇总这些在里面都有提到，响应也快，改一改还能直接当模板用。

算法与数据结构 0 2025-06-15

数据仓库建设的基石：数据质量保障方案

数据仓库建设的挑战并非来自设计阶段，而是在业务扩张、数据规模激增后的数据治理环节。数据治理涵盖数据本身的管理、安全、质量以及成本等诸多方面。其中，数据质量治理尤为关键，它是数据分析结果可靠性和准确性的基石。 保障数据质量，确保数据的可用性是数据仓库建设中不可或缺的一环。

统计分析 23 2024-05-12

构建企业级数据仓库ETL实践技巧与模型建设

详细介绍了建立企业级数据仓库的基本步骤和高级技巧，重点讨论了ETL在数据仓库构建中的关键作用。通过分析、设计和建模，提供了解决方案和实用的技巧，特别是在数据仓库模型设计和ETL处理方面。

Oracle 29 2024-07-16

Flink与Iceberg全场景实时数据仓库的建设经验分享

随着数据处理技术的进步，Flink和Iceberg作为关键技术组件，正在被广泛应用于实时数据仓库的建设中。分享了它们在全场景实时数据处理中的实际应用和优势。

算法与数据结构 7 2024-07-17

数据仓库设计指南

第1章探讨了决策支持系统的发展，从直接存取存储设备到个人计算机和第四代编程语言技术的演化，以及数据抽取程序和自然演化体系结构中的问题。章节还涵盖了体系结构设计环境、用户身份、开发生命周期、硬件利用模式和重建工程的建立。监控数据仓库环境和总结也在此章进行。

Oracle 9 2024-09-22