XX通信公司数据仓库系统设计与决策支持

"该文档是关于XX通信公司的数据仓库系统设计，主要涵盖了系统设计的背景、术语定义、参考资料以及系统设计的策略和技术选择。" 在数据仓库系统设计中，首要的任务是理解系统的背景和目标。在这个案例中，系统被命名为XX通信公司网上通信记录查询平台，旨在为用户提供快速、精确和准确的通信记录查询服务。数据仓库（DW）在此扮演关键角色，它是存储历史数据的中心，用于支持决策分析和数据挖掘。系统设计还涉及到数据中心（DC）的运用，确保数据的安全和高效处理。 术语定义部分列出了与数据仓库系统相关的专业词汇，如OLTP（在线事务处理）用于日常业务操作，而OLAP（在线分析处理）则服务于复杂的分析需求。此外，BI（商业智能）和DSS（决策支持系统）是基于数据仓库进行高级分析和辅助决策的重要工具。ETL（数据抽取、转换、加载）是构建数据仓库的核心过程，它处理数据源并准备数据供进一步分析。其他如SOA（面向服务的架构）和EA（企业架构）强调系统的灵活性和可扩展性。 系统设计部分阐述了采用多层体系结构的决定，这种结构包括前端的客户层、中间的应用层和后端的数据管理与服务层。这种分层设计增强了系统的可维护性和适应性，使得业务逻辑和表示逻辑分离，同时能够轻松应对不断变化的业务需求。数据仓库的建设还强调了结构化、层次化和模块化，这得益于面向对象技术的应用，使得系统可以由多个接口清晰的模块组成，便于管理和升级。 在实现过程中，数据仓库会根据不同的主题（Subject）进行组织，这些主题可能包括用户行为、通信流量、费用统计等，每个主题下可能包含多个指标（Statistical Parameter）。元数据（MetaData）管理也是数据仓库系统不可或缺的一部分，它提供了关于数据仓库中数据的描述性信息，帮助用户理解和使用数据。 这个数据仓库系统设计文档为XX通信公司提供了一个全面的框架，以构建一个能够有效管理和分析通信记录的平台，旨在提升决策效率和支持商业智能活动。通过利用数据仓库、OLAP、BI和DSS等技术，系统旨在为用户提供强大的查询和分析能力，同时也为未来的业务扩展和数据整合预留了空间。