《7.1数据仓库用户7.2数据仓库应用案例7.3数据仓库的运行技》.ppt

* 第七章数据仓库应用与管理 7.1数据仓库用户 7.2数据仓库应用案例 7.3数据仓库的运行技术管理 7.4数据仓库的元数据管理 7.5数据仓库应用中的法律问题 7.6数据仓库的成本与效益分析 练习 第七章数据仓库应用与管理 7.1 数据仓库用户 7.1.1 数据仓库的用户——信息使用者与知识挖掘者 信息的使用者以一种可以预计的、重复的方式使用数据仓库 对数据仓库进行有规律的信息访问 观察一些概括性数据或聚集数据 知识的挖掘者对数据仓库的使用不规则 对仓库中的海量数据进行挖掘 要求数据仓库进行一些复杂的数据处理 7.1.2 信息使用者的数据仓库使用方式 在战术管理层上利用数据仓库监控企业战略实施的效果 往往只涉及到数据仓库的业务运行领域 希望在很短的时间内就能够得到响应 提交的查询大多是一些预先定义好的查询 在数据仓库的设计过程中就要知道这些预定义查询的需求、预定义查询的数据结构和数据内容 常常使用一些概括性的数据 7.1.3 知识挖掘者的数据仓库使用方式 两个方面：一是对从不知晓的企业运营的内在知识进行挖掘，希望挖掘出隐含在企业数据内部的一些商业知识、一些商业模式，为制定企业的发展战略、培养企业的核心竞争力提供帮助。另一是针对企业过去的成功或失败，探索成功或失败的原因，使企业能够继续保持成功或免蹈覆辙。 使用数据仓库的一般过程主要有：概况分析、数据抽取、建模分析和分类处理。 7.2 数据仓库应用案例 7.2.1 分层决策体系 某大型超市在全国各地拥有上百家子公司，各子公司拥有相当大的自主权 公司总部需要集成各地子公司的经营信息 子公司不但数量多，而且经营模式也不尽相同 各子公司也希望能对各自的经营状况进行分析 采用分布式数据仓库方案 各子公司先建立各自的局部数据仓库。然后公司总部再在此基础上建设全局的数据仓库 7.2.2 数据抽样分析 产出率来评价每次化学产品生产的效率 每炉产品有50，000个变量会影响到产品的产出率 50，000个变量中，有的对产品质量影响很大，有的却不显著 最高层是按照专家意见选出最重要的200个变量 下一层是4，000个变量 最低一级存储了所有50，000个变量的数据 50，000个变量 200个变量 4，000个变量 7.2.3 发挥历史数据的经济效益 远程函购销售，需要定期向外散发商品目录单 建立一个数据仓库包含各种对零售商有用的集成历史信息方便用户的信息查询 数据仓库的数据直接来自该公司多年的业务活动记录 向客户进行有针对性的销售，可以向客户推销他喜欢的产品 开发成本极低，但是所获取的效益却不可小觑 7.2.4 回扣分析 旅行社每订出一张机票，将获得一定回扣 回扣太低，旅行社就会转向和别的航空公司进行交易 回扣太高，又会降低航空公司的利润 需要两条信息——该航班的当前订票情况和历史订票情况 折衷方案是周期地扫描数据仓库，然后进行统计、汇总，把结果存入数据仓库以备分析之用 制定某个合理回扣比率时，就可方便而快捷地调出当前汇总数据和历史汇总数据进行比较和计算 7.2.5 客户关系管理 1.维护客户基础 必须避免那些重要客户的流失 不断进行客户的细分工作，发现谁是最好的客户，谁是最好的潜在客户 能够发现竞争对手在哪些地区很活跃，在哪些层次上很敏感 帮助制定非常成功的客户保留计划，针对客户的具体情况提供新的服务协议来赢回客户 7.2.5 客户关系管理 2.管理的收益 一对一销售的市场营销理念 迅速准确地预期客户需求，提高盈利能力 统一的数据仓库可以将客户服务系统和CRM进行有机集成 为客户提供多层次、个性化、多样化的服务 保持现有的客户、发现潜在客户 对已积累的客户信息，进行深度分析挖掘，产生客户分类模式及行为模式 3.企业的营销策略管理 现有的客户可能会带来取得新的收益机会，利用交叉销售或提升销售可以使企业获得销售的增长。通常企业的业务处理数据是一种特定的信息源，一般仅适用于本企业。如果将业务处理数据与统计数据结合，可以产生一个特定的信息库，利用它可以更好地了解客户，例如客户的购买方式、产品包装、服务需求等方面。具有这些源于数据仓库的经验后，可以制定能带来大量利润或吸引顾客的市场营销策略。 4.改变竞争的基础 从数据仓库中的历史数据中收集关于客户的知识，并通过对实际运行结果的快速反馈而加强这些客户知识。这些知识可能会造就一种可行的、更快和更新的业务运营方式，以便更精确、更全面地满足顾客的需要。例如，市场定位系统可以将更适当的产品、合适的特征，在