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数据仓库——在“啤酒与尿布”中挖掘 |
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| 数据仓库——在“啤酒与尿布”中挖掘 |
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| 作者：佚名 文章来源：本站整理 更新时间：2008-10-14 9:45:32 |
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上，数据仓库更像一个过程，一个用户逐步认识自己、提高自己的过程。第三，数据仓库不仅要反映出企业的现状，而且还要依靠用户做出最终的决策。总之，国内数据仓库不太成功的原因除了用户的应用水平、业务管理水平有待提高外，数据仓库产品价格居高不下的原因也多多少少影响到其在国内的顺利推广。陈道斌：我本人是从事信息分析方面工作的，对于为什么要借助数据仓库也正在展开一些研究。作为用户我感到，银行业最需要数据仓库技术，也最应该大力发展数据仓库技术。近几年国内几大银行都在这方面进行了一些尝试，然而迄今为止失败者多，成功者少。其中最主要的原因就是许多银行在建立数据仓库系统时，对系统所要实现的功能定位不明确。一个数据仓库系统应明显区别于业务处理系统，因为业务系统的要求往往是快速响应和界面简单等。而数据仓库与业务系统并不是平行的关系，它应该是基于所有业务系统之上的，对业务信息进行采集、分析、整理和发布等，应该是一个稳定的、带有时间参数的数据集合。数据仓库技术本身并没有新的内容，它是管理科学、计算机科学、网络科学和分析手段的大融合。数据仓库技术好用吗？主持人：数据仓库应用不理想是否存在技术上的原因？使用者的层次与数据仓库前端工具之间是否存在矛盾？孟晓峰：在数据仓库的三个概念中，数据仓库是企业进行数据分析的基础，它的主要工作是将数据库中的原始数据进行归纳整理，聚集成一个可供高层次使用的数据集合。在数据仓库的基础上有两类分析工具，一类是做分析型工作的OLAP，另一类是做预测型工作的数据挖掘。数据挖掘概念的提出，是希望发现像“啤酒和尿布”这样具有关联性的规律。但目前这套技术体系，无论在中国还是在世界其他国家，应用都受到一定制约，最主要的原因是，这套技术还没有达到数据库技术的成熟度和易用性。但目前看来，所有产品的可用性都还值得怀疑，因为如果你不是一个数据库专家、统计学专家以及人工智能专家，你将很难用好这样的分析工具。目前市场上的数据仓库产品都是基于一个通用的技术平台而设计的，这种产品虽然能够解决不同用户的分析需求，但它没有将特殊领域的商业逻辑与数据仓库技术集成起来，因而分析效果不可能达到峰值。另一个技术瓶颈是目前各种算法层出不穷，还没有经历一个大浪淘沙的沉淀，而数据库中的检索技术经过人们多年的摸索，已经形成几种固定、成熟的技术模式，这是数据仓库产品没能达到数据库产品实用性的另一个原因，所以说目前数据仓库技术的发展仍处于积累阶段。陈道斌：工商银行在建立数据仓库系统时的统一认识是，在市场上买不到可以直接使用的数据仓库产品，必须根据自己的业务进行量身定制，必须将自己的数据源及业务需求理清楚，然后将中间搭桥的工作做好，这个搭桥的工作需要市场上的数据仓库产品的支持，从一开始就必须注意业务与技术的协调。祁国辉：由于数据仓库是从西方国家产生的，它带着浓厚的西方文化色彩，最典型的是数据仓库中的报表展现。国外的产品注重的是报表内容，但是中国要求内容和格式一样重要，甚至有些时候格式比内容更重要，在这一点上，国外的报表工具很难满足中国用户的需要。数据仓库作为一个工具，企业内部每个层次的用户都可能利用它产生效益，但是真正实现起来，还是存在用户水平与需求问题，我们不可能要求每个用户都能够自已去数据仓库中获取数据，而且安全措施也不允许这样做。这时，我们需要的是一系列不同的数据仓库前端工具，而这正是目前所有的数据仓库产品都缺乏的。目前的产品大多数只提供一种工具，试图满足所有人的需求，结果每个人都不满意。 数据仓库应用范围如何？主持人：哪些行业对数据仓库的需求较大?目前数据仓库技术在国内哪些行业应用较好？为什么？杨 上一页 [1] [2] [3] [4] 下一页
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