數據倉庫在移動通信企業經營分析系統中的應用
1.2.4 樣本數據庫
樣本數據庫是數據倉庫的一種有趣的、混雜的形式,它只是真實檔案數據或輕度綜合數據的子集。術語“樣本”源于它是更大數據庫的子集(即樣本)這一事實,并需要進行定期刷新。
1.2.5 數據倉庫中的數據組織
數據倉庫中最簡單最常用的數據組織形式也許是簡單堆積結構,從操作型環境中取出每天的事務處理,然后綜合成數據倉庫記錄,這個綜合可根據顧客、帳戶或者任何組織到數據倉庫的主題領域來進行。這里的事務處理是以天來進行綜合。數據通過與前面相同的處理方法從操作型環境輸入到數據倉庫環境中。只是在輪轉綜合文件中的數據才被輸入到不同的結構形式中。第一周的7天中的活動被逐一綜合到7個每日相應的位置,到第八天,將7個每日位置的數據加到一起,并放人第一周的數據位置中。然后,第八天的每日總計加到第一個每日數據位置。
1.2.6 元數據
數據倉庫環境中一個重要方面是元數據。元數據是關于數據的數據。只要有程序和數據,元數據就是信息處理環境的一部分。但是在數據倉庫中,元數據扮演一個新的重要角色。也正因為有了元數據,可以最有效地利用數據倉庫。元數據使得最終用戶/DSS分析員能夠探索各種可能性。元數據在數據倉庫的上層,并且記錄數據倉庫中對象的位置。
1.2.7 數據索引與監視
數據倉庫的靈魂就在于靈活性和對數據的不可預測的訪問。數據倉庫中的數據如果不能方便和有效地檢索,那么建立數據倉庫這項工作就不成功。當然,設計者可以利用許多方法來使數據盡可能的靈活,例如利用雙重粒度級和數據分割。但這些技術一定要支持方便的索引,如二級索引、稀疏索引、動態索引、臨時索引等。而且建立和應用索引的費用不能太高。同時數據倉庫中的數據也應能隨意地被監視,監視數據的費用也不能太高,過程不能太復雜,監視程序在需要時應能隨時運行。
1.2.8 數據周期
所謂數據周期是指從操作型環境數據發生改變起,到這個變化反映到數據倉庫中所用的時間。原則上從操作型環境知道數據的改變到這個變化反映到數據倉庫中至少應該經歷24 h。沒有必要急于把這個變化轉入信息倉庫中去,原因在于如果操作型環境與數據倉庫相互之間結合得越緊密,那么所需的費用就越昂貴,技術也越復雜。24 h的時間間隔以現有技術來說將很容易被實現。更有說服力的一個原因是,時間間隔給環境附加了一個特殊的限制。間隔24 h,使得在數據倉庫中不必做操作型處理;在操作型環境中不必做數據倉庫處理。時間間隔的另一個好處是在轉入數據倉庫之前,數據能達到穩定。
1.2.9 數據分析
數據分析技術是指一種能夠應用在數據倉庫基礎之上,進行業務應用分析的數學方法。在現階段主要包括OLAP技術、數據挖掘技術、統計分析技術、聯機挖掘等內容。
OLAP技術也叫聯機分析處理。是使分析人員、管理人員或執行人員能夠從多種角度對從原始數據中轉化出來的、能夠真正為用戶所理解、并真實反映企業維特性的信息進行快速、一致、交互地存取,從而獲得對數據的更加深入了解的一類軟件技術。
OLAP技術的技術核心就是維。如地理維、時間維等。維也可以分層次的。例如時間維可以向下分成日期、月份、季節、年等不同的層次;地理維可以向下劃分為區、省、市、縣、鄉等層次。
2 數據處理方案的選擇
對于移動通信企業而言,數據倉庫的實施是對移動經營分析管理的一次提升,因此要謹慎地選擇適合需要的數據倉庫數據處理與分析產品。目前主流數據倉庫的數據處理專業工具有:CA,NCR,IBM,Informix(IBM),Oracle和SAS。
經過采樣測試和對用戶的調查,SAS效率較其他工具高,ETL的效果較好,適合經營分析領域的數據處理。在國際學術界有條不成文的規定:凡是SAS統計分析的結果,可以不說明算法。通過對SAS 8.0的使用,發現SAS的人機對話界面很友好,既可以通過編程進行數據的處理,也可以通過在對話框選擇命令來間接得到數據處理代碼。但SAS數據處理的劣勢是它的數據倉庫是一種比較落后的數據集模式。
由于SAS數據處理的效率性能和相關功能及對經營分析的針對性都優于其他專業工具。最終決定選擇SAS作為數據處理的工具,為彌補SAS數據庫技術的落后,數據倉庫的存儲還是采用最流行的Oracle。
3 數據分析方案的選擇
市場上流行的主要有Cognos,Business Objects,Brio等數據倉庫前端分析工具。對于移動通信企業經營分析系統,除了要有基本的旋轉、切片、鉆取功能等OLAP功能以外,關鍵是有功能強大完整的Web端。Brio可以支持Web/Intranet環境,并且報表生成速度快,支持多種數據導出格式,如excel,pdf,txt,html,csv等。其離線分析方式也保證了經營分析系統的性能不會受到用戶的增加而減弱。Brio在這些方面比較合適企業經營分析系統的要求,所以我們選擇Brio作為移動通信企業經營分析系統的數據分析工具。
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