從呼叫中心通向CRM—數(shù)據(jù)倉庫必不可少

段云峰 楊鳳年 宋俊德　2002/04/19

　　在呼叫中心業(yè)務(wù)系統(tǒng)收集到大量數(shù)據(jù)之后，要將這些信息進(jìn)行有效利用，從而為CRM系統(tǒng)提供正確的依據(jù)，這個(gè)過程中，數(shù)據(jù)倉庫是必不可少的要素。數(shù)據(jù)倉庫是一項(xiàng)基于數(shù)據(jù)管理和利用的綜合性技術(shù)和解決方案，它將成為數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)的新一輪增長點(diǎn)，同時(shí)也將成為下一代應(yīng)用系統(tǒng)的重要組成部分。

　　本文共分三大部分，介紹了數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)集市的概念，并對(duì)如何獲取高質(zhì)量信息、數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)、數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中的三個(gè)工具層以及數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)的評(píng)測(cè)指標(biāo)進(jìn)行了較為詳細(xì)的闡述，同時(shí)分析了數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展方向。

什么是數(shù)據(jù)倉庫？

　　1．?dāng)?shù)據(jù)倉庫概念解析

　　面對(duì)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈與瞬息萬變的市場(chǎng)，面對(duì)不同層次的大量信息，企業(yè)各級(jí)管理人員將如何應(yīng)用，以便在企業(yè)的經(jīng)營和管理中迅速做出正確的決策？

　　數(shù)據(jù)倉庫就是針對(duì)上述問題而產(chǎn)生的一種技術(shù)方案，它是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的決策支持系統(tǒng)環(huán)境的核心。數(shù)據(jù)倉庫之父H·W·Inmon是這樣定義數(shù)據(jù)倉庫的：數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)面向主題的、集成的、不可更新的且隨時(shí)間不斷變化的數(shù)據(jù)集合，用來支持管理人員的決策。

　　我們常常會(huì)認(rèn)為，數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)或一組產(chǎn)品，可以幫助我們得到問題的答案，或幫助我們提高決策能力。其實(shí)數(shù)據(jù)倉庫并不是這么簡單，它雖然可以幫助我們得到答案以便更好地做出決策，但這只是其全局過程的一部分。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)從何而來？數(shù)據(jù)如何進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫？如何維護(hù)數(shù)據(jù)倉庫？數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)如何組織？這些都是建立數(shù)據(jù)倉庫之前必須回答的問題。建立數(shù)據(jù)倉庫包括創(chuàng)建、管理、維護(hù)數(shù)據(jù)倉庫的所有活動(dòng)。因此，數(shù)據(jù)倉庫不是產(chǎn)品，而是解決方案。

　　數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫是不一樣的概念。數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)綜合的解決方案，而數(shù)據(jù)庫只是一個(gè)現(xiàn)成的產(chǎn)品。數(shù)據(jù)倉庫需要一個(gè)功能十分強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫引擎來驅(qū)動(dòng)。與關(guān)系數(shù)據(jù)庫不同，數(shù)據(jù)倉庫并沒有嚴(yán)格的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)，它更偏向于工程。由于數(shù)據(jù)倉庫的這種工程性，在技術(shù)上可以根據(jù)它的工作過程分為數(shù)據(jù)的抽取、數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理、數(shù)據(jù)的表現(xiàn)以及數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)的技術(shù)咨詢等四個(gè)方面。

　　2．?dāng)?shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市的區(qū)別

　　談到數(shù)據(jù)倉庫，就不可避免地談到數(shù)據(jù)集市。由于一些廠商的誤導(dǎo)，很多人往往把這兩個(gè)概念混淆了。數(shù)據(jù)集市也是當(dāng)前非常熱門的一個(gè)術(shù)語，一種比較常見的誤解是，認(rèn)為它與數(shù)據(jù)倉庫的差別只是數(shù)據(jù)量的大小而已。事實(shí)上，數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)級(jí)的，能為整個(gè)企業(yè)各個(gè)部門的運(yùn)行提供決策支持手段: 而數(shù)據(jù)集市則是一種微型的數(shù)據(jù)倉庫，它通常有更少的數(shù)據(jù)，更少的主題區(qū)域，以及更少的歷史數(shù)據(jù)，因此是部門級(jí)的，一般只能為某個(gè)局部范圍內(nèi)的管理人員服務(wù)，因此也稱之為部門級(jí)數(shù)據(jù)倉庫。

　　數(shù)據(jù)集市有兩種，即獨(dú)立的數(shù)據(jù)集市（Independent Data Mart）和從屬的數(shù)據(jù)集市（Dependent Data Mart）。所謂從屬，是指它的數(shù)據(jù)直接來自于中央數(shù)據(jù)倉庫。顯然，從屬的數(shù)據(jù)集市的這種結(jié)構(gòu)仍能保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性。一般為那些訪問數(shù)據(jù)倉庫十分頻繁的關(guān)鍵業(yè)務(wù)部門建立從屬的數(shù)據(jù)集市，這樣可以很好地提高查詢的反應(yīng)速度。獨(dú)立數(shù)據(jù)集市，它的數(shù)據(jù)直接來源于各生產(chǎn)系統(tǒng)。許多企業(yè)在計(jì)劃實(shí)施數(shù)據(jù)倉庫時(shí)，往往出于投資方面的考慮，最后建成的就是這種結(jié)構(gòu)的獨(dú)立數(shù)據(jù)集市，用來解決個(gè)別部門比較迫切的決策問題。從這個(gè)意義上講，它和企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫除了在數(shù)據(jù)量大小和服務(wù)對(duì)象上有所區(qū)別外，邏輯結(jié)構(gòu)并無多大區(qū)別，這也是有人把數(shù)據(jù)集市稱為部門數(shù)據(jù)倉庫的主要原因。

如何建立數(shù)據(jù)倉庫？

　　1．獲取高質(zhì)量的信息

　　數(shù)據(jù)倉庫作為決策支持系統(tǒng)(DSS)和聯(lián)機(jī)分析應(yīng)用數(shù)據(jù)源的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)環(huán)境所要研究和解決的問題，就是從數(shù)據(jù)庫中獲取信息。數(shù)據(jù)質(zhì)量差是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫時(shí)需要解決的最困難的問題之一，有許多不同的方法可以用于改善數(shù)據(jù)倉庫中信息的質(zhì)量。當(dāng)發(fā)現(xiàn)在源系統(tǒng)中哪些地方存在數(shù)據(jù)質(zhì)量問題之后，就需要研究一些方法來改善數(shù)據(jù)質(zhì)量。一種改善數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法是改善源系統(tǒng)中數(shù)據(jù)質(zhì)量: 另一種方法是在將數(shù)據(jù)從老系統(tǒng)移植到數(shù)據(jù)倉庫的過程中校正數(shù)據(jù)。

　　2．?dāng)?shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)

　�。�1）設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過程

• 定義倉庫的體系結(jié)構(gòu)，做容量規(guī)劃，選擇存儲(chǔ)服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫、OLAP服務(wù)器以及其他工具；
• 集成服務(wù)器、存儲(chǔ)、客戶端工具；
• 設(shè)計(jì)倉庫的模式和視圖；
• 定義物理的數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)，確定數(shù)據(jù)的存放、分區(qū)以及訪問的方法；
• 使用數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)、ODBC驅(qū)動(dòng)程序或者其他封裝器連接數(shù)據(jù)源；
• 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、裝載和刷新的腳本程序；
• 將數(shù)據(jù)庫的模式、視圖定義、腳本以及其他元數(shù)據(jù)裝入倉庫；
• 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)終端用戶的應(yīng)用程序；
• 將數(shù)據(jù)倉庫和基于它的應(yīng)用投入使用。

　�。�2）需要注意的問題

　　數(shù)據(jù)倉庫的模型設(shè)計(jì)（包括邏輯模型設(shè)計(jì)和物理模型設(shè)計(jì)）是系統(tǒng)的基礎(chǔ)和成敗的關(guān)鍵，在實(shí)際操作中應(yīng)對(duì)下列問題引起注意：

• 主題的確定：主題是一個(gè)邏輯概念，它應(yīng)該能夠完整、統(tǒng)一地描述出分析對(duì)象所涉及的各項(xiàng)數(shù)據(jù)以及相互聯(lián)系。劃分主題的根據(jù)主要來源于兩方面: 對(duì)原有固定報(bào)表的分析和對(duì)業(yè)務(wù)人員的訪談。原有固定報(bào)表能較好地反映出以往工作對(duì)數(shù)據(jù)分析的需求，而且其數(shù)據(jù)含義和格式相對(duì)成熟、穩(wěn)定，在模型設(shè)計(jì)中需要大量借鑒。

• 分析內(nèi)容的細(xì)化：主題的劃分實(shí)際上是與分析內(nèi)容的范圍直接相關(guān)的，一旦主題劃分清楚了，下一步就是細(xì)化分析的具體內(nèi)容以及根據(jù)分析內(nèi)容的性質(zhì)確定它在數(shù)據(jù)倉庫中的位置。通常，維元素對(duì)應(yīng)的是分析角度，而度量對(duì)應(yīng)的是分析所關(guān)心的具體指標(biāo)。一個(gè)指標(biāo)究竟是維元素、度量還是維屬性，取決于其具體的業(yè)務(wù)需求，但從實(shí)際操作中可以總結(jié)出這樣的概念性經(jīng)驗(yàn): 作為維元素或維屬性的通常是離散型的數(shù)據(jù)，只允許有限的取值；作為度量的是連續(xù)型數(shù)據(jù)，取值無限。

• 粒度的設(shè)計(jì)：數(shù)據(jù)倉庫模型中所存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)的粒度，將對(duì)信息系統(tǒng)產(chǎn)生多方面影響。事實(shí)表中以各種維度的什么層次作為最細(xì)粒度，將決定存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)能否滿足信息分析的功能需求，而粒度的層次劃分以及聚合表中粒度的選擇，將直接影響查詢的響應(yīng)時(shí)間。

　　 在數(shù)據(jù)抽取過程中，應(yīng)該注意以下幾點(diǎn)：

• 數(shù)據(jù)抽取的規(guī)則要作為元數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范和管理，抽取過程中的源表、源字段、目的表、目的字段、轉(zhuǎn)換規(guī)則以及轉(zhuǎn)換條件都要做好詳細(xì)記錄。這樣不僅便于編程人員實(shí)現(xiàn)，而且在抽取規(guī)則或邏輯模型發(fā)生變化時(shí)也便于修改。

• 如何記錄業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中的變動(dòng)情況，是數(shù)據(jù)抽取中一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。由于數(shù)據(jù)倉庫中是按時(shí)間保存數(shù)據(jù)，因此不同時(shí)間點(diǎn)之間數(shù)據(jù)的差異就成為一個(gè)關(guān)鍵性因素。通常可以利用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)提供的手段在數(shù)據(jù)庫級(jí)產(chǎn)生數(shù)據(jù)變動(dòng)日志，根據(jù)日志再判斷數(shù)據(jù)的變動(dòng)情況完成抽取，這是一個(gè)從性能、可操作性以及對(duì)原業(yè)務(wù)系統(tǒng)的影響等多方面綜合考慮都比較理想的方法。

• 當(dāng)數(shù)據(jù)倉庫中同一表中的數(shù)據(jù)來自于原有系統(tǒng)中不同的表，甚至不同的庫時(shí)，抽取時(shí)務(wù)必保證這些數(shù)據(jù)單位一致，而且都滿足同一時(shí)間條件。

• 數(shù)據(jù)抽取不僅要考慮數(shù)據(jù)的提取，還要考慮抽取的時(shí)間安排和執(zhí)行方式，這樣才是一個(gè)完整的數(shù)據(jù)抽取方案，也才能保證抽取出來的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、可用。

　　3．?dāng)?shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的三個(gè)工具層

　　OLAP的查詢分析型工具、DSS的分析預(yù)測(cè)型工具與數(shù)據(jù)挖掘型工具共同構(gòu)成了數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的工具層。它們各自的側(cè)重點(diǎn)不同，適用范圍和針對(duì)的用戶也不相同。數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)具備了這三種工具，人們才能真正高效地利用其中蘊(yùn)藏的大量寶貴的信息。

　�。�1）聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）

　　聯(lián)機(jī)分析處理主要通過多維的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、查詢和報(bào)表。它不同于傳統(tǒng)的聯(lián)機(jī)事物處理（OLTP）應(yīng)用。OLTP應(yīng)用主要是用來完成用戶的事務(wù)處理，如民航訂票系統(tǒng)、銀行儲(chǔ)蓄系統(tǒng)等，通常要進(jìn)行大量的更新操作，同時(shí)對(duì)響應(yīng)時(shí)間要求比較高。而OLAP應(yīng)用主要是對(duì)用戶當(dāng)前及歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，輔助領(lǐng)導(dǎo)決策。其典型的應(yīng)用有對(duì)銀行信用卡風(fēng)險(xiǎn)的分析與預(yù)測(cè)、公司市場(chǎng)營銷策略的制定等，主要是進(jìn)行大量的查詢操作，對(duì)時(shí)間的要求不太嚴(yán)格。

　　目前常見的OLAP主要有基于多維數(shù)據(jù)庫的MOLAP及基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的ROLAP。在數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用中，OLAP應(yīng)用一般是數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用的前端工具，同時(shí)OLAP工具還可以與數(shù)據(jù)挖掘工具、統(tǒng)計(jì)分析工具配合使用，增強(qiáng)決策分析功能。

　�。�2）決策支持系統(tǒng)（DSS）

　　決策支持系統(tǒng)(DSS)和數(shù)據(jù)倉庫的目標(biāo)用戶相同，都是面向企業(yè)的中高層領(lǐng)導(dǎo)，它們執(zhí)行的都是決策和趨勢(shì)分析類的應(yīng)用。DSS中的一些技術(shù)可以很好地集成到數(shù)據(jù)倉庫中，并使數(shù)據(jù)倉庫的分析能力更加強(qiáng)大。例如：DSS中的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析模型可以幫助用戶對(duì)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行更加有效、更加深入的分析，從而更好地掌握和利用信息。而一些智能決策技術(shù)，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在發(fā)現(xiàn)顧客行為模式、預(yù)測(cè)金融市場(chǎng)行為等方面顯示了強(qiáng)大的功能。這些DSS的核心技術(shù)在數(shù)據(jù)倉庫中的應(yīng)用，不但會(huì)大大提高數(shù)據(jù)倉庫的決策支持能力，同時(shí)也使DSS的應(yīng)用范圍更加廣泛。

　�。�3）數(shù)據(jù)挖掘

　　數(shù)據(jù)挖掘是當(dāng)前業(yè)界的熱門技術(shù)，已經(jīng)在多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域產(chǎn)生了巨大的效益。數(shù)據(jù)挖掘不一定需要建立在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上，但是如果將數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫協(xié)同工作，則可以簡化數(shù)據(jù)挖掘過程的某些步驟，從而大大提高數(shù)據(jù)挖掘的工作效率。由于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源于整個(gè)企業(yè)，保證了數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)來源的廣泛性和完整性。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用中比較重要且相對(duì)獨(dú)立的部分。目前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正處在發(fā)展當(dāng)中。數(shù)據(jù)挖掘涉及到數(shù)理統(tǒng)計(jì)、模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能等多種技術(shù)，技術(shù)含量比較高，實(shí)現(xiàn)難度較大。此外，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還會(huì)同可視化技術(shù)、地理信息系統(tǒng)、統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)相結(jié)合，豐富數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及工具的功能與性能。

　　4．?dāng)?shù)據(jù)倉庫平臺(tái)的評(píng)測(cè)指標(biāo)

　　由于許多數(shù)據(jù)庫廠商都在大力推廣和宣傳自己的數(shù)據(jù)倉庫解決方案，使最終用戶無所適從。那么，是否有第三方機(jī)構(gòu)或組織制訂一個(gè)比較公正而權(quán)威的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)呢？回答是肯定的。

　　目前，專門針對(duì)數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)的評(píng)測(cè)指標(biāo)主要有兩個(gè)：

　�。�1）TPC-D

　　TPC是一個(gè)國際性的組織，由45個(gè)會(huì)員公司組成，IBM、Microsoft、NCR、NEC、HP、Sun等跨國公司都是其會(huì)員。TPC專門負(fù)責(zé)為各種開放平臺(tái)在不同類型的應(yīng)用上制定一個(gè)統(tǒng)一、公正的測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)。

　　對(duì)于OLTP系統(tǒng)，衡量其數(shù)據(jù)庫性能的主要指標(biāo)是TPC-C，這里不做分析。對(duì)于數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，衡量其數(shù)據(jù)庫性能的主要指標(biāo)則是TPC-D。主要有3方面的數(shù)據(jù)需要考慮：

• QppD：描述系統(tǒng)的查詢處理能力。
• QthD： 即流量測(cè)試結(jié)果，描述系統(tǒng)在多個(gè)用戶同時(shí)進(jìn)行查詢時(shí)的處理能力。換言之，它也充分代表了系統(tǒng)的并行處理能力。
• QphD：即價(jià)格性能比。

　　顯然，前面兩個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)越大越好，而最后一個(gè)則越小越好。當(dāng)然，首先要考慮的應(yīng)該是能否滿足業(yè)務(wù)上的需求。

　　各家供應(yīng)商的TPC-D值以及TPC-D的詳細(xì)描述可以從TPC在Internet的主頁上找到。另外，也可以從Microsoft、IDEAS等公司的主頁上找到TPC-D的測(cè)試結(jié)果。

　　需要做些說明的是流量測(cè)試結(jié)果。盡管它描述了系統(tǒng)處理并發(fā)查詢請(qǐng)求的能力，但并非所有廠商的流量測(cè)試都是在多用戶狀態(tài)下進(jìn)行的。TPC-D給了供應(yīng)商們一個(gè)選擇: 直接進(jìn)行多用戶狀態(tài)下的流量測(cè)試; 或者先在單用戶狀態(tài)下進(jìn)行測(cè)試，然后利用測(cè)得的處理能力指標(biāo)QppD和流量指標(biāo)的計(jì)算公式來計(jì)算出QthD。

　　如何區(qū)分這兩種測(cè)試結(jié)果呢？只要把TPC-D的測(cè)試概要下載并打印出來，就可以了解在做流量測(cè)試時(shí)的Stream數(shù)目。Stream數(shù)實(shí)際上代表了同時(shí)遞交查詢請(qǐng)求的用戶個(gè)數(shù)。如果是單用戶狀態(tài)下的測(cè)試，則只能發(fā)現(xiàn)一個(gè)Stream，即Stream00。

　�。�2）Data Challenge

　　由于TPC-D對(duì)測(cè)試的數(shù)據(jù)庫模型、數(shù)據(jù)的加載以及所有查詢都做了非常嚴(yán)格的規(guī)定，這樣，參與測(cè)試的各廠商有可能預(yù)先做許多調(diào)整，使其性能更好，致使數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)際應(yīng)用情況與之有較大的區(qū)別。因此，TPC-D的測(cè)試結(jié)果主要給用戶在做數(shù)據(jù)倉庫軟硬件平臺(tái)選型時(shí)提供一個(gè)初步的參考。

　　除TPC-D以外，還有一個(gè)于1998年5月宣布的稱為Data Challenge（數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)）的測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)。與TPC-D不一樣的是，它非常注重考察系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)查詢能力，所有查詢都不公開，參與測(cè)試的廠商無法做預(yù)先的調(diào)整。測(cè)試前由各廠商按照規(guī)定設(shè)置好環(huán)境，然后由Data Challenge公司的技術(shù)專家來進(jìn)行各種性能評(píng)測(cè)。

　　當(dāng)用戶在決定選擇一個(gè)廠商為其實(shí)施數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)時(shí)，至少應(yīng)該考慮以下問題：

• 目前業(yè)務(wù)部門有些什么急需解決的問題，這些問題借助傳統(tǒng)的生產(chǎn)系統(tǒng)能解決嗎？
• 所選廠商在此行業(yè)是否有實(shí)施數(shù)據(jù)倉庫的經(jīng)驗(yàn)？效果如何？
• 目前有多大的數(shù)據(jù)量，今后的擴(kuò)展要求如何，能不能做在線的升級(jí)？
• 系統(tǒng)的并行處理能力怎樣？因?yàn)樗鼘⒅苯佑绊懴到y(tǒng)處理復(fù)雜查詢和動(dòng)態(tài)查詢的能力。
• 對(duì)系統(tǒng)的管理是否復(fù)雜？有沒有數(shù)據(jù)庫重組的問題？因?yàn)閺?fù)雜的管理需要很多的數(shù)據(jù)庫管理員，這種人工是非常昂貴的。
• 系統(tǒng)的高可用性和可靠性如何？當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)，對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生的影響有多大，企業(yè)對(duì)這種故障的容忍程度如何？

　　當(dāng)認(rèn)真考慮了以上各方面的問題后，所投資建立的實(shí)際系統(tǒng)一般都能達(dá)到預(yù)期的效果。

數(shù)據(jù)倉庫向何處去？

　　1．技術(shù)趨勢(shì)

　　數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的發(fā)展包括數(shù)據(jù)抽取、存儲(chǔ)管理、數(shù)據(jù)表現(xiàn)和方法論等方面。

　　在數(shù)據(jù)抽取方面，未來的技術(shù)發(fā)展將集中在系統(tǒng)集成化方面。它將互聯(lián)、轉(zhuǎn)換、復(fù)制、調(diào)度、監(jiān)控等納入標(biāo)準(zhǔn)化的統(tǒng)一管理，以適應(yīng)數(shù)據(jù)倉庫本身或數(shù)據(jù)源的變化，使系統(tǒng)更加便于管理和維護(hù)。

　　在數(shù)據(jù)管理方面，未來的發(fā)展將使數(shù)據(jù)庫廠商明確推出數(shù)據(jù)倉庫引擎，并作為服務(wù)器產(chǎn)品與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器并駕齊驅(qū)。在這一方面，帶有決策支持?jǐn)U展的并行關(guān)系數(shù)據(jù)庫將最具發(fā)展?jié)摿Α?

　　在數(shù)據(jù)表現(xiàn)方面，數(shù)理統(tǒng)計(jì)的算法和功能將被普遍集成到聯(lián)機(jī)分析產(chǎn)品中，同時(shí)與Internet/Web技術(shù)緊密結(jié)合，推出適用于Intranet、終端免維護(hù)的數(shù)據(jù)倉庫訪問前端。在這個(gè)方面，按行業(yè)應(yīng)用特征細(xì)化的數(shù)據(jù)倉庫用戶前端軟件將形成產(chǎn)品，并作為數(shù)據(jù)倉庫解決方案的一部分。數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)過程的方法論將更加普及，將成為數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的一個(gè)明確分支，成為管理信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)的必備部分。

　　計(jì)算機(jī)應(yīng)用發(fā)展的數(shù)據(jù)倉庫傾向，是數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展的推動(dòng)力。傳統(tǒng)的聯(lián)機(jī)事務(wù)處理系統(tǒng)并不單獨(dú)考慮數(shù)據(jù)倉庫，但實(shí)際應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)倉庫所能提供的功能卻早有需求。因此，許多事務(wù)處理系統(tǒng)近年來陷入一個(gè)兩難的境地：在現(xiàn)有系統(tǒng)上增加有限的聯(lián)機(jī)分析功能，包括復(fù)雜的報(bào)表和數(shù)據(jù)匯總操作，這樣一方面嚴(yán)重影響了事務(wù)處理聯(lián)機(jī)性能，另一方面，統(tǒng)計(jì)分析又因系統(tǒng)結(jié)構(gòu)上的種種限制而不能得到充分體現(xiàn)。因此，應(yīng)用技術(shù)是朝著更加細(xì)化、更加專業(yè)的方向發(fā)展。

　　在新一代的應(yīng)用系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)倉庫在一開始便被納入系統(tǒng)設(shè)計(jì)的考慮之中，聯(lián)機(jī)分析將被應(yīng)用于普遍的事務(wù)處理系統(tǒng)之中。在數(shù)據(jù)管理上，聯(lián)機(jī)事務(wù)處理和數(shù)據(jù)倉庫在應(yīng)用中相對(duì)獨(dú)立，聯(lián)機(jī)事務(wù)處理系統(tǒng)本身將更加簡潔高效，同時(shí)分析統(tǒng)計(jì)也更為便利。面向行業(yè)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)向更為普遍的應(yīng)用發(fā)展，并集成到應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫解決方案中。它們將立足于數(shù)據(jù)倉庫所提供的豐富信息，更好地為業(yè)務(wù)決策服務(wù)。

　　2．市場(chǎng)預(yù)測(cè)

　　在市場(chǎng)上，可以從廠商和用戶兩個(gè)方面看數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展。對(duì)于提供數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品和解決方案的廠商來說，嚴(yán)酷的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)是永恒的主題，無法提供完整解決方案的廠商，可能被其他公司收購。例如，從事數(shù)據(jù)抽取、提供專用工具的軟件公司很可能并入大型數(shù)據(jù)庫廠商。能夠持續(xù)發(fā)展的廠商大致有兩類：一是擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)管理背景的公司；二是專門提供面向具體行業(yè)的、關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫實(shí)施的技術(shù)咨詢的公司。

　　從用戶的角度看，數(shù)據(jù)管理的傳統(tǒng)領(lǐng)域，如金融、保險(xiǎn)、電信等行業(yè)中的特定應(yīng)用，除信用分析、風(fēng)險(xiǎn)分析、欺詐檢測(cè)之外，數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用將隨著現(xiàn)代社會(huì)商業(yè)模式的變革而進(jìn)一步普及和深入。

　　近年來，一場(chǎng)革命正在改變產(chǎn)品制造和服務(wù)的提供方式，它就是數(shù)字化定制經(jīng)濟(jì)模式。在這個(gè)世界里，用戶可以購買一臺(tái)根據(jù)自己要求組裝的計(jì)算機(jī)、一條根據(jù)自己體形設(shè)計(jì)的牛仔褲、一種根據(jù)自己身體需要而生產(chǎn)的保健藥、一副與自己臉型相配的眼鏡……大規(guī)模的定制不僅是一種制造過程、后勤系統(tǒng)或者推銷策略，它很可能成為企業(yè)生產(chǎn)的組織原則。在未來大規(guī)模定制經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，數(shù)據(jù)倉庫將成為企業(yè)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵武器。

計(jì)算機(jī)世界報(bào)　2002/04/19