Ⅰ 企業如何更好的搭建數據倉庫
0 引 言
隨著計算機應用的深入，大量數據存儲在計算機中，信息的存儲、管理、使用和維護顯得越來越重要，而傳統的資料庫管理系統很難滿足其要求。為了解決大數據量、異構數據集成以及訪問數據的響應速度問題，採用數據倉庫技術，為最終用戶處理所需的決策信息提供有效方法。
1 數據倉庫
數據倉庫是為管理人員進行決策提供支持的一種面向主題的、集成的、非易失的並隨時間而變化的數據集合。數據倉庫是一種作為決策支持系統和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。
從目前數據倉庫的發展來講，數據可以存放於不同類型的資料庫中，數據倉庫是將異種數據源在單個站點以統一的模型組織的存儲，以支持管理決策。數據倉庫技術包括數據清理、數據集成、聯機分析處理（OLAP）和數據挖掘（DM）。OLAP是多維查詢和分析工具，支持決策者圍繞決策主題對數據進行多角度、多層次的分析。OLAP側重於交互性、快速的響應速度及提供數據的多維視圖，而DM則注重自動發現隱藏在數據中的模式和有用信息。OLAP的分析結果可以給DM提供分析信息，作為挖掘的依據；DM可以拓展OLAP分析的深度，可以發現OLAP所不能發現的更為復雜、細致的信息。OLAP是聯機分析處理，DM是通過對資料庫、數據倉庫中的數據進行分析而獲得知識的方法和技術，即通過建立模型來發現隱藏在組織機構資料庫中的模式和關系。這兩者結合起來可滿足企業對數據整理和信息提取的要求，幫助企業高層做出決策。在歐美發達國家，以數據倉庫為基礎的在線分析處理和數據挖掘應用，首先在金融、保險、證券、電信等傳統數據密集型行業取得成功。IBM、oracle、Teradata、Microsoft、Netezza和SAS等有實力的公司相繼推出了數據倉庫解決方案。
近幾年開始流行「分布式數據倉庫」，是在多個物理位置應用全局邏輯模型。數據被邏輯地分成多個域，但不同位置不會有重復的數據。這種分布式方法可以為不同的物理數據創建安全區域，或為全球不同時區的用戶提供全天候的服務。此外，有由Kognitio發起數據倉庫託管服務，即DBMS廠商為客戶開發和運行數據倉庫。這種最初出現在業務部門，業務部門購買託管服務，而不是使用企業內IT部門提供的數據倉庫。
2 數據挖掘技術
數據挖掘（DataMining），又稱資料庫中的知識發現（KnoWledge Discoveryin Database，KDD），是指從大型資料庫或數據倉庫中提取隱含的、未知的、非平凡的及有潛在應用價值並最終可為用戶理解的模式過程。它是資料庫研究中的很有應用價值的新領域，是人工智慧、機器學習、數理統計學和神經元網路等技術在特定的數據倉庫領域中的應用。數據挖掘的核心模塊技術歷經數十年的發展，其中包括數理統計、人工智慧、機器學習。從技術角度看，數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際數據中，提取隱含在其中的、人們所不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。從商業應用角度看，數據挖掘是嶄新的商業信息處理技術，其主要特點是對商業資料庫中的大量業務數據進行抽取、轉化、分析和模式化處理，從中提取輔助商業決策的關鍵知識。
從技術角度講，數據挖掘可應用於以下方面：
（1）關聯規則發現是在給定的事物集合中發現滿足一定條件的關聯規則，簡單來講，就是挖掘出隱藏在數據間的相互關系，為業務主題提供指導。
（2）序列模式分析和關聯規則發現相似，但其側重點在於分析數據間的前後關系。模式是按時間有序的。序列模式發現是在與時間有關的事物資料庫中發現滿足用戶給定的最小支持度域值的所有有序序列。
（3）分類分析與聚類分析，分類規則的挖掘實際上是根據分類模型從數據對象中發現共性，並把它們分成不同的類的過程。聚類時間是將d維空間的n個數據對象，劃分到k個類中，使得一個類內的數據對象間的相似度高於其他類中數據對象。聚類分析可以發現沒有類別標記的一組數據對象的特性，總結出一個類別的特徵。
（4）自動趨勢預測，數據挖掘能自動在大型資料庫裡面尋找潛在的預測信息。一個典型的利用數據挖掘進行預測的例子就是目標營銷。數據挖掘工具可以根據過去郵件推銷中的大量數據找出其中最有可能對將來的郵件推銷作出反應的客戶。
3 聯機分析（OLAP）處理技術
聯機分析（OLAP）是數據倉庫實現為決策提供支持的重要工具，是共享多維信息，針對特定問題的聯機數據訪問和分析的快速軟體技術。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，能夠真正為用戶所理解，並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深入了解的一類軟體技術（OLAP委員會的定義）。OLAP的特性包括：①快速性：系統應能在5s內對用戶的大部分分析要求做出反應；②可分析性：能處理與應用有關的任何邏輯分析和統計分析；⑨多維性：多維性是OLAP的關鍵屬性。系統必須提供對數據的多維視圖和分析，包括對層次維和多重層次維的完全支持；④信息性：系統應能及時獲得信息，並能管理大容量信息。
OLAP的數據結構是多維，目前存在方式：①超立方結構（Hypercube），指用三維或更多的維數來描述一個對象，每個維彼此垂直。數據的測量值發生在維的交叉點上，數據空間的各部分都有相同的維屬性（收縮超立方結構。這種結構的數據密度更大，數據的維數更少，並可加入額外的分析維）；②多立方結構（Multicube），即將超立方結構變為子立方結構。面向某特定應用對維分割，它具有強靈活性，提高了數據（特別是稀疏數據）的分析效率。分析方法包括：切片、切塊、旋轉、鑽取等。
OLAP也被稱為共享的多維數據的快速分析FASMI，應用在數據密集型行業，如市場和銷售分析、電子商務的分析、基於歷史數據的營銷、預算、財務報告與整合、管理報告、利益率、質量分析等。
4 小 結
採用數據倉庫的數據挖掘及聯機分析技術實現的決策支持系統，是彌補傳統輔助決策系統能力不足的有效途徑，具有重要的現實意義。
Ⅱ 企業要自己建立資料庫，應該怎麼做
如果要求時間很短，幾乎做到能無縫切換， 那需要做sql 集群或者伺服器雙機熱備！
如果對於宕機時間要求不高的， 比如幾小時內恢復就成的那種
做好資料庫的備份計劃， 比如每日完備， 每兩小時或一小時事務日誌備份，當然最好備份到其它存儲器或磁帶上！
或者做復制器的復制訂閱， 這樣主伺服器宕機， 把從伺服器的頂上去就行了。
Ⅲ 假設要建立一個企業資料庫，該企業有多個下屬單位，每一個單位有多個職工
一個企業表，每個企業有對應的id。
一個單位表，單位裡面除了有自己的單位id外，還需要一個另外一個欄位，一般需要設置成外鍵。
這個欄位對應的是企業id，也就是說，多個單位可以對應同一個企業id，也就對應到同一個企業了，也就是你說的一個企業下有多個下屬單位。
Ⅳ 一企一策是什麼意思，一企一策方案如何編制
「一企一策」是指地方政府為實現一定的經濟和社會發展目標，採用個體談判的方式，對一個個企業採用差異化的特定政策。
編制大綱
一、企業概況
二、生產工藝
（一）生產工藝流程。
（二）產品產量。
（三）原輔材料用量。
三、VOCs產排污環節及控制現狀
（一）VOCs產生源分析。
（二）VOCs控制現狀。
四、VOCs排放量核算
五、已（擬）實施的VOCs綜合治理方案
（一）源頭控制方案
1、低揮發性原料調整
2、工藝調整
（二）過程式控制制方案
（三）末端治理方案
（四）日常監管方案
1、建立企業VOCs管理台帳
2、提出企業VOCs排放自查方案
Ⅳ 企業資料庫如何快速搭建
1、會進行需求剖析，然後做工作流規劃，比如這個使命是什麼時分跑的、依靠於哪些事務。工作流規劃完成後進行數據採集和數據同步。
2、數據開發，咱們供給了WEB-IDE，支撐SQL、MR、SHELL和
PYTHON等。然後咱們供給了冒煙測驗的場景，測驗完成後發布到線上，讓它每天守時進行主動調度，並進行數據質量監控。以上步驟都完成後，就能把咱們的數據環流到事務系統庫，或者用QuickBI、DataV這些東西進行頁面展示。
3、咱們規劃的使命是離線的，每天會在12點的時分把規劃的使命變成一個實例快照。目前咱們的使命依靠在業內也是最先進的。
現在最常見的需求就是每天有日報，每周要寫周報，每月要寫月報。為了節省資源，就可以運用日報的數據直接轉成周報或月報。
Ⅵ 企業如何建立客戶資料庫
客戶關系管理，是建立在以客戶為中心元素的信息協同管理。其目的是讓公司的管理層能夠很好跟蹤銷售的趨勢，並建立些策略來應對銷售中的問題。在客戶關系管理系統的設計上，國外的專家，力圖讓客戶關系管理系統具備營銷的功能，即所謂的營銷輔助支持（前面即所謂的銷售自動化）。那麼這個營銷的輔助支持是如何體現在營銷和市場中。它的關鍵就是全面的客戶資料庫，這個資料庫發展起來就將成企業核心競爭力。 1）客戶數據的收集平台 要想建立一個全面，立體客戶資料庫，必須依託一個平台的強大運作。不管是採用電子表格報告形式，還是利用一個分布式信息系統，都必須跨空間的，並且橫渡時間坐標的。我們知道一個信息系統在技術上都能具備分布和實時性，一個好的信息系統就可以做到。 2）客戶數據的收集過程 客戶數據的收集過程，是企業管理之功。漢江源於精楚大地的山川，而漢江將匯於長江，追溯長江，還有諸多支流，同樣源於中華的山川。長江黃河是中華的生命動脈，對於企業來說把握好自己的動脈，將來才可以形成企業的核心競爭力。 3）客戶數據的分級策略 管理者的運籌帷幄，必須把不可控的因素，都變成准可控因素，方能勝！治軍，日日不廢，治客戶數據，也需策之入日，同樣是日日不廢。 4）客戶數據的分析平台 有了以上的步驟和海量客戶數據，那麼你的營銷策略，市場策略就可以啟航，同時你的企業「核心競爭力」就形成拉。因此客戶關系管理是一個長期的效益的工程，並且一定是「人之為」，加上新技術的充分利用。
Ⅶ 為企業建立資料庫的六個步驟
需求分析－概念結構設計（系統流程圖，數據流圖，數據字典）－邏輯結構設計－資料庫物理設計－資料庫的實施－維護。
Ⅷ 如何快速搭建資料庫
為需要事務智能的企業，供給指導事務流程改進、監督時刻、成本、質量以及操控。
當咱們接到一個需求，首先會進行需求剖析，然後做工作流規劃，比如這個使命是什麼時分跑的、依靠於哪些事務。工作流規劃完成後進行數據採集和數據同步。接下去就是數據開發，咱們供給了WEB-IDE，支撐SQL、MR、SHELL和 PYTHON等。然後咱們供給了冒煙測驗的場景，測驗完成後發布到線上，讓它每天守時進行主動調度，並進行數據質量監控。以上步驟都完成後，就能把咱們的數據環流到事務系統庫，或者用QuickBI、DataV這些東西進行頁面展示。
咱們規劃的使命是離線的，每天會在12點的時分把規劃的使命變成一個實例快照。目前咱們的使命依靠在業內也是最先進的。
現在最常見的需求就是每天有日報，每周要寫周報，每月要寫月報。為了節省資源，就可以運用日報的數據直接轉成周報或月報。
關於如何快速搭建資料庫，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
Ⅸ 如何建立企業資料資料庫
1．首先打開我們的訪問程序，要打開的方法是點擊開始——所有程序。
Ⅹ 如何建立企業資料庫
一般大企業都用ORACLE資料庫.性能要高點.具體的就不清楚了...