企业数据仓库与商业智能：构建高效分析平台

"商业智能产品.docx 是一个关于企业数据仓库和商业智能的文档，讨论了数据仓库在电信行业的应用，以及如何构建高效的企业数据平台。文档提到了统一数据模型、ETL过程优化和元数据技术在数据仓库建设中的重要性，同时也概述了企业数据仓库的系统架构和主要功能，包括数据域的划分，如客户域、产品域、市场营销域等。" 本文主要介绍了企业数据仓库（Enterprise Data Warehouse, EDW）在商业智能中的关键作用和系统构建方法。EDW是企业分析型数据的集中存储，旨在解决数据分散、重复和共享问题，提高数据资源的价值和信息化投资回报率。企业数据平台通过层次化的数据仓库结构和统一的数据模型整合生产系统的数据，为数据分析和CRM等应用提供支持。 首先，企业数据仓库的建设涉及统一数据模型的研发，这在电信行业中尤为重要。中国联通就采用了这一模型作为标准规范。数据仓库技术、元数据技术和ETL（Extract, Transform, Load）过程的优化是实现数据仓库高效运行的关键。ETL过程负责抽取、转换和加载生产数据到数据仓库，以满足不同系统对数据的需求。 在系统架构方面，EDW的数据存储按域划分，包括客户域、产品域、市场营销域、服务域、业务域和竞争域。这些领域分别对应不同的业务焦点，如客户域关注客户属性、订购信息和行为，产品域关注产品的定价、生命周期等，市场营销域则关注营销活动和结果。 每个数据域的加工都是基于ODS（Operational Data Store）的数据整合，通过分层次、分类和多维度的方式进行数据汇总，以支持各种分析和决策需求。例如，客户域会整合营业、计费、帐务和结算域的数据，而产品域会集成与产品相关的多个域的数据。 整体而言，商业智能产品文档详细阐述了构建高效企业数据仓库的策略和实践，强调了数据的整合、治理和利用对于提升企业决策质量和业务效能的重要性。这样的数据平台能够为企业提供全方位的数据支撑服务，推动精细化市场分析、客户洞察和战略决策。