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第一章 引言
1.1 问题的提出
我国的电信业,尤其是移动通信业,起步比较晚,但发展非常快,对许多
业务的决策和方向的把握都是在摸索中进行的,某些立项缺乏统一意见和充足
的科学依据,带有一定程度的盲目性。另一方面,经过多年运营,积累了庞大
的业务数据,如计费中心的计费数据、客服中心的用户信息数据等,这些海量
数据中包含着宝贵的经验和商业信息,可以很好地拿来借鉴今后的业务运作。
但是这些数据信息隐藏在庞大、复杂的数据库里面,许多有价值的信息并没有
直接表现出来,而是掩盖在无聊的数据后面。多数情况下,我们不得不用到某
些分析工具,以期取得丰富而又客观翔实的商业信息,用于开发更大的市场和
提供更完善的服务。
到目前为止,电信业尚无比较完备的分析工具,然而另一方面,电信业又
面临着许多急于解决的问题,如:话费流失问题、新业务开展问题、基站分配
问题、批价问题等等。以话费流失为例,我国电信业每年仅此项损失就达数亿
元人民币之巨,基本上无法追回。如何尽快避免或尽量减免这一损失,就显得
极为迫切和必须。
在这种背景下,数据仓库技术以及其上的一些分析挖掘工具就应运而生了,
如联机分析处理、数据挖掘等等。
决策支持系统(DSS-Decision Support System)是70 年代由美国M.S.Scott
Morton 提出,迅速发展起来的新型学科。决策支持系统是综合利用大量数据,
有机组合众多模型(数学模型与数据处理模型等),通过人机交互,辅助各级决
策者实现科学决策的系统。
数据仓库DW(Data Warehouse)建立在传统事务型数据库的基础之上,
为企业DSS 及数据挖掘系统提供数据源。它从原事务数据库中将分析型数据与
事务型数据相分离,单独存放而形成数据集合。数据仓库就是要把分散存放在
企业各个地方的数据集中到一起,并利用这些数据制定出更好的决策。
联机分析处理 OLAP(On Line Analysis Processing)是数据仓库上的分析
应用工具。它建立在多维数据视图的基础上,主要有在线性和多维分析两个特
点。
数据挖掘 DM(Data Mining)是从大量数据中提取出可信的、新颖的、有
效的并能被人理解的模式的高级处理过程。
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1.2 国内外发展现状
目前,各大数据库厂商均在数据仓库项目上提出了风格各异、内容相似的
数据仓库全面解决方案,比较知名的有Oracle、Sybase、Informix、 IBM、NCR、
CA 等公司。
Sybase 拥有一个独特而强有力的点对点方案,用来设计、建立和管理数据
仓库和数据集市。各个部门之间通过集中的元数据进行交互,具有完整性、集
中性和灵活性等特点。使用的工具也具有很多优越性能,如Power Designer
Warehouse Architect、Power Stage、Adaptive Server IQ、Power Dimensions 等。
Sybase 的解决方案及其组成具有以下特点:快速实现、数据集市与中心仓库的
无缝集成、极高的查询速度、高效的数据压缩。
Oracle 提出一个面向决策支持应用的数据仓库解决方案,开发出了Oracle
Warehouse Builder、Oracle8i 数据库、Oracle Express 等系列工具,其中Oracle8i
直接对分区键值作更新,有利于大量重复操作;还在SQL 引擎内建立强大的指
令集,如扩展了CUBE 和ROLLUP SQL 操作,支持对表进行抽样查询。
Informix 为促使 IT 专业人员迅速建立和运用数据仓库和数据集市,提供了
尖端决策方案套装,这一合成的产品和服务是专为概括高级关键商务分析的决
策支持环境设计的。为关键商务数据仓库提供世界一流的数据仓库产品和服务,
及工业领先的工具,包括:Informix 的专家级数据库设计,具有超级的可操作
性,伸缩性和广泛性。为建立和展开分析应用的合成工具, 包括数据抽取,转
换,清理和装载。提供了基于ROLAP 的多维数据分析、导向、汇报以及一整
套编程工具和APIs。值得一提的是,Informix 的OLAP 工具METACUBE 在汉
化方面做了大量的工作,基本能够满足国内用户的需求。
其他公司的解决方案大体类似,只是具体开发工具在功能上有所不同。这
些国外公司的最大特点是各种开发工具齐全,从数据仓库模型设计、数据抽取
工具、数据库管理系统到OLAP 分析工具。用户只需要面对一个厂商就可以获
得全部的支持和服务
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