Sybase数据仓库解决方案在贵州电信的应用

核心提示：数据分析和展现联机分析处理(OLAP)是一个分析处理技术，它从企业的数据集合中收集信息，Sybase数据仓库解决方案在贵州电信的应用(3)，并运用数学运算和数据处理技术，灵活、交互式地提供统计、趋势分析和预测报告，而且可以预见，由于整体方案领先的技术、开放的架构以及与战略合作伙伴的软件集成的策略，通过多种OLAP工具对

数据分析和展现

联机分析处理(OLAP)是一个分析处理技术，它从企业的数据集合中收集信息，并运用数学运算和数据处理技术，灵活、交互式地提供统计、趋势分析和预测报告。通过多种OLAP工具对数据仓库中的数据进行多维分析、汇总，形成图表或报表的形式，使决策者可以清晰、直观地看到分析结果，这正是数据仓库系统所要达到的目的。

数据仓库的开发应用主要有结构设计、数据集中组织和管理、数据的快速高效访问等。其中数据的访问一般都是由较为成熟的业务智能工具完成，因此不同于 OLTP 系统，数据仓库系统的前端开发编程量是比较小的，但是其维护工作的时间跨度要大，因为决策支持应用的随意性较强，不可能再象业务系统那样固定一个统一的操作模式。

Sybase 的数据仓库解决方案采取开放的集成策略，对现在市场上主流的OLAP和前端展现工具都可以很好的配合，因此可以更好的适应贵州电信的实际需要。

另外数据挖掘也是商业智能很重要的一个方面，本方案采用的 SPSS Clementine 提供了一个可视化的快速建立模型的环境，被誉为业界第一的数据挖掘工具。使用它，企业可以将数据分析和建模技术与特定的商业问题结合起来，找出其他传统数据挖掘工具可能找不出的答案。

组成部分－－包括数据获取(Data Access)、探查(Investigate)、整理(Manipulation)、建模(Modeling)和报告(Reporting)－－都使用一些有效、易用的按钮表示，用户只需用鼠标将这些组件连接起来建立一个“数据流”，可视化的界面使得数据挖掘更加直观交互，从而可以将用户的商业知识在每一步中更好的利用。

数据仓库的维护和管理

元数据是关于数据的数据，能够表示、定义数据的意义及系统各组成部件之间的关系的数据，它包括关键字、

属性、数据描述、物理数据结构、源数据结构、映射及转换规则、综合算法、代码、缺省值、安全要求及数据时限等。管理好元数据是管理数据仓库的关键。

Sybase的Warehouse Control Center通过对元数据仓库的集中管理，提供了数据仓库解决方案的保证技术。从设计和开发到实现到最终用户访问，由工具和数据库产生的对元数据的密集型集成和管理保证了真正企业级数据仓库的建立。Warehouse Control Center 是基于 Intellidex 技术的为数据仓库开发人员提供的数据仓库元数据管理工具，能够在数据仓库环境下进行数据采集、捕捉、存储、管理和发布逻辑的、物理的以及上下文相关的信息，而不用去管它的物理存储位置是在联合数据仓库上、分布式数据仓库上还是二者兼有。业务用户可以浏览根据其需求而生成的元数据对象，甚至可以使用发布和登记性能请求或选择附加性能。　

系统主要功能

1.数据采集: 采集系统管理、手工录入采集、脱机平面文件采集和联机数据的抽取采集。

2.主题分析: 客户主题分析、业务发展主题分析、帐务主题分析、营销管理主题分析、市场竞争主题分析、服务质量主题分析。

3.专题分析: 客户流失分析、客户发展分析、客户信用度评估分析、营销计划预演、竞争对手分析、高额欺诈分析、业务使用情况分析。

结束语

总之，Sybase BI的整体解决方案有效地支撑了当前贵州电信决策经营分析系统的建设，而且可以预见，由于整体方案领先的技术、开放的架构以及与战略合作伙伴的软件集成的策略，必为整个系统适应将来剧烈的市场变化环境下对经营分析系统的高适应性要求提供坚实的基础。

　　Sybase BI的整体解决方案有效地支撑了当前贵州电信决策经营分析系统的建设，而且可以预见，由于整体方案领先的技术、开放的架构以及与战略合作伙伴的软件集成的策略，必为整个系统适应将来剧烈的市场变化环境下对经营分析系统的高适应性要求提供坚实的基础。