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第6章  CRM中的数据管理 数据仓库（data warehouse）与数据挖掘（ data mining） 传统的数据库是面向应用而进行数据组织的，其抽象程度不够高，没有完全实现数据与应用的分离。但这种方式能较好地将企业业务活动与数据库模式相对应，利于从手工处理向计算机处理过渡，因而具有较好的可操作性；数据仓库是面向主题而进行数据组织的。 主题是一个在较高层次上对数据的抽象，在逻辑意义上，它是对企业中某一宏观领域所涉及的分析对象，即将数据组织成主题域。 面向主题 操作型数据库含有“当前值”的数据，这些数据的准确性在访问时是有效的，同样当前值的数据能被更新。而数据仓库中的数据仅仅是一系列某一时刻生成的复杂的快照。 操作型数据的键码结构可能包含也可能不包含时间元素，如年、月、日等。而数据仓库的键码结构总是包含某时间元素。数据仓库的数据码键都包含时间项，用作标明数据的历史时期。数据仓库中的数据包含有大量综合数据，很多与时间有关，如按时间段进行综合或隔时间片进行抽样。随着时间变化，数据仓库需要不断增加新数据、删去旧数据。 6.1.2 数据仓库中的数据组织 1 数据的粒度 2 数据仓库的数据组织结构 3 数据的分割 4 数据仓库的数据组织形式 5 数据仓库的数据组织模式 6 数据的追加 1 粒度 粒度——是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或总合程度的级别。 细化程度越高，粒度级就越小；细化程度越低，粒度级就越大。 粒度——细节的级别 粒度的划分决定了数据仓库中数据量的大小和查询的详细程度。 多重粒度 粒度的一个例子 2 数据仓库的数据组织结构 3 分割 分割——将当前细节数据分散到各自的物理单元中去以便能分别独立处理，以提高数据处理效率。 分片——数据分割后的独立单元。 数据的分割 提高了数据管理的灵活性重构、索引、重组、恢复、监控 分割的标准：日期、地域、业务领域。 分割的一个例子 4 数据仓库的数据组织形式 简单堆积数据 轮转综合数据 简化直接数据 连续数据 简单堆积文件 轮转综合文件 简化直接文件 连续文件 数据库快照 姓名 顾客号 地址 张平 C960100 北京 王珂 C960101 上海 刘辉 C960102 天津 李强 C960103 成都 . . . 一月份顾客表 操作性数据 生成简化直接文件 * * 6.1 数据仓库的基本原理 数据仓库的兴起 1.“数据太多，信息不足”的现状 2. 异构环境的数据源 据美国《幸福》杂志所列的全球2000家大公司中已有90%将Internet网络和数据仓库这两项技术列入企业计划。 数据仓库是1995年开始盛行起来的。 6.1.1 数据仓库的概念 （1）W.H.Inmon在《建立数据仓库》一书中，对数据仓库的定义为： 数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的，不同时间的数据集合，用于支持经营管理中决策制定过程。 （2）SAS软件研究所定义： 数据仓库是一种管理技术，旨在通过通畅、合理、全面的信息管理，达到有效的决策支持。 传统数据库用于事务处理，也叫操作型处理，是指对数据库联机进行日常操作，即对一个或一组记录的查询和修改，主要为企业特定的应用服务的。用户关心的是响应时间，数据的安全性和完整性。 数据仓库用于决策支持，也称分析型处理，用于决策分析，它是建立决策支持系统（DSS）的基础。 操作型数据（DB数据）与 分析型数据（DW数据）之间的差别为： 数据仓库特点 （1）数据仓库是面向主题的 主题是数据归类的标准，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。 例如，银行的数据仓库的主题：客户 DW的客户数据来源： 从银行储蓄DB、信用卡DB、贷款DB等三个DB中抽取同一客户的数据整理而成。 在DW中分析客户数据，可决定是否继续给予贷款。 汽车 人寿 健康 意外伤亡 操作性环境 应 用 顾客 保险单 保险费 索赔 数据仓库 主 题 （2）数据仓库是集成的 数据进入数据仓库之前，必须经过加工与集成。 对不同的数据来源进行统一数据结构和编码。统一原始数据中的所有矛盾之处，如字段的同名异义，异名同义，单位不统一，字长不一致等。 将原始数据结构做一个从面向应用到面向主题的大转变。 数据库 应用A m,f 应用B 1,0 应用C x,y 应用D 男，女 数据仓库 m,f 编码 应用A 管道cm 应用B 管道inches 应用C 管道mcf 应用D 管道yds 管道cm 属性度量 应用A 描述 应用B 描述 应