商業(yè)分析第5章-商業(yè)信息的管理

--商業(yè)數(shù)據(jù)的分析、挖掘和應用華東師范大學出版社數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫設計數(shù)據(jù)集市商業(yè)信息倉儲設計商業(yè)智能數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫概念：數(shù)據(jù)庫（Database）是依照某種數(shù)據(jù)模型組織起來并存放二級存儲器中的數(shù)據(jù)集合。這種數(shù)據(jù)集合具有如下特點：盡可能不重復；以最優(yōu)方式為某個特定組織的多種應用服務；其數(shù)據(jù)結構獨立于使用它的應用程序；對數(shù)據(jù)的增、刪、改和檢索由統(tǒng)一軟件進行管理和控制。從發(fā)展的歷史看，數(shù)據(jù)庫由文件管理系統(tǒng)發(fā)展起來的，它是數(shù)據(jù)管理的高級階段。數(shù)據(jù)庫建設的必要性：1.劣質(zhì)信息要付出成本 2.難以辨別企業(yè)最有價值的客戶 3.由于不準確的單據(jù)，難以對收入進行追蹤

4.優(yōu)質(zhì)信息將帶來明顯的好處數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)之于數(shù)據(jù)庫，就如同文字處理軟件之于文件，或電子表格軟件之于電子表格。一個是信息，而另一個是人們用來操作這些信息的軟件。優(yōu)勢數(shù)據(jù)倉庫概念：

1990年比爾·恩門（Bill

Inmon）提出了數(shù)據(jù)倉庫（Data

Warehouse）的概念。數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的（Subject

Oriented）、集成的（Integrate）、相對穩(wěn)定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time

Variant）的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別從數(shù)據(jù)量來說，數(shù)據(jù)倉庫要比數(shù)據(jù)庫更龐大得多在為應用服務的過程中，數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫往往要結合使用。5.2.1

相關概念1.三層結構三層體系結構，是在客戶端與數(shù)據(jù)庫之間加入了一個中間層。三層體系結構的應用程序?qū)I(yè)務規(guī)則、數(shù)據(jù)訪問、合法性校驗等工作放到了中間層進行處理。通常情況下，客戶端不直接與數(shù)據(jù)庫進行交互，而是通過與中間層通訊建立連接，再經(jīng)由中間層與數(shù)據(jù)庫進行交互。5.2.1

相關概念表示層（Browser）中間層（WebServer）數(shù)據(jù)層

（DBServer）表示層位于客戶端，一般沒有應用程序，借助于Javaapplet、Actives、Javascript、vbscript等技術可以處理一些簡單的客戶端處理邏輯。中間層是用戶服務和數(shù)據(jù)服務的邏輯橋梁。它負責接受遠程或異地的用戶請求，對用戶身份和數(shù)據(jù)庫存取權限進行驗證，運用服務器腳本，借助于中間件把請求發(fā)送到數(shù)據(jù)庫服務器（即數(shù)據(jù)層），把數(shù)據(jù)庫服務器返回的數(shù)據(jù)經(jīng)過邏輯處理并轉換成HTML及各種腳本傳回客戶端。數(shù)據(jù)層位于最底層，它負責管理數(shù)據(jù)庫，接受Web服務器對數(shù)據(jù)庫操縱的請求，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫查詢、修改、更新等功能及相關服務，并把結果數(shù)據(jù)提交給Web服務器。2.三級模型和二層映射數(shù)據(jù)庫的設計有一個嚴謹?shù)捏w系結構，即：三級模式，它包括外模式、概念模式、內(nèi)模式。三級模式有效地組織、管理數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)庫的邏輯獨立性和物理獨立性。數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)在這三級模式之間提供那個了兩層映像：

外模式/模式映像，模式/內(nèi)模式映像。數(shù)據(jù)倉庫的生成05數(shù)據(jù)字典和元數(shù)據(jù)06物理模型設計04總體分析設計01邏輯模型設計03概念模型設計021.總體分析設計①確定研究內(nèi)容這一環(huán)節(jié)主要是明確要研究的內(nèi)容，即要研究的問題，圍繞該問題所需要的數(shù)據(jù)和信息及如何獲得這些信息等方面問題進行研究。②確定主題這一步中，需要根據(jù)所研究的內(nèi)容確定相應的主題，并盡可能明確主題之間的關系。以企業(yè)為例，當企業(yè)在選擇促銷商品的時候，它可能考慮的主題包括：商品、顧客、供應商。其中商品主題包含商品編號、商品名稱、價格、庫存、產(chǎn)品、顏色、大小等；顧客主題包含顧客編號、年齡、姓名、性別、職業(yè)等；供應商主題包含供應商編號、供應商所在地、供應商品編號、供應商品名稱等。在這三個主題中，一個供應商可以供應多種商品，一種商品可以由多個供應商供應，供應商主題和商品主題之間的聯(lián)系就是商品供應關系；一位顧客可以買多種商品，一種商品可以被多個顧客購買，商品主題和顧客主題之間的聯(lián)系是購買關系；顧客主題和供應商主題之間沒有直接關系，它們之間的關系是通過商品來實現(xiàn)的。③技術環(huán)境準備在這一階段，一般包括兩個步驟：a)要根據(jù)要處理的問題來確定數(shù)據(jù)倉庫的各項性能指標。一般情況下，需要在這一步里確定的性能指標包括：管理大數(shù)據(jù)量的能力；進行靈活數(shù)據(jù)存取的能力；根據(jù)數(shù)據(jù)模型重組數(shù)據(jù)的能力；數(shù)據(jù)發(fā)送和接收的能力；周期性成批裝載數(shù)據(jù)的能力；可設定完成時間的作業(yè)管理能力。b)要根據(jù)上面的各項性能指標來確定相應的軟硬件配置。2.概念模型設計將總體分析設計中得到的用戶需求抽象為計算機表示的信息結構，即概念模型。它是從客觀世界（用戶）到計算機世界的一個中間層次，即用戶需求的數(shù)據(jù)模型。概念模型常用的表示方法是實體-關系法（E-R圖法），這種方法用E-R圖作為描述工具。3.邏輯模型設計邏輯模型設計描述了數(shù)據(jù)的形式，是數(shù)據(jù)倉庫需求部分的重要文檔，是數(shù)據(jù)倉庫細化的準備工作。主要包括以下幾方面內(nèi)容：⑴分析主題域主題域是對某個主題進行分析后確定的主題集合的邊界。選擇第一個主題域所要考慮的是它要足夠大，以便使得該主題域能建設成為一個可應用的系統(tǒng)；它還要足夠小，以便于開發(fā)和較快的實施。如果所選擇的主題域很大并且很復雜，可以針對它某個有意義的子集來進行開發(fā)。在每一次的反饋過程中，都要進行主題域分析。⑵粒度層次劃分數(shù)據(jù)粒度是指數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)中保存數(shù)據(jù)的細化程度或綜合程度的級別。細化程度越高，粒度級別就越??；相反，細化程度越低，粒度級別就越高。數(shù)據(jù)倉庫邏輯設計中要解決的一個重要問題是決定數(shù)據(jù)倉庫的粒度劃分層次，粒度層次劃分適當與否直接影響到數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)量和所適合的查詢類型。通過估算數(shù)據(jù)行數(shù)和所需的直接存取存儲設備數(shù)，來確定是采用單一粒度還是多重粒度，以及粒度劃分的層次。⑶確定數(shù)據(jù)分割策略在選擇數(shù)據(jù)分割的標準時，一般要考慮以下幾個方面因素：數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)分析處理的實際情況、簡單易行以及粒度劃分策略等。數(shù)據(jù)量的大小是決定是否進行數(shù)據(jù)分割和如何分割的主要因素。數(shù)據(jù)分析處理的要求是選擇數(shù)據(jù)分割標準的一個主要依據(jù)，因為數(shù)據(jù)分割是跟數(shù)據(jù)分析處理的對象緊密聯(lián)系的。⑷關系模式定義數(shù)據(jù)倉庫的每個主題都是由多個表來實現(xiàn)的，這些表之間依靠主題的公共碼鍵聯(lián)系在一起，形成一個完整的主題。在概念模型設計時，已經(jīng)確定了數(shù)據(jù)倉庫的基本主題，并對每個主題的公共碼鍵、基本內(nèi)容等做了描述，接下來就要對選定的當前實施的主題進行模式劃分，形成多個表，最終確定各個表的關系模式。與概念模型設計中的E-R圖相對，邏輯模型設計中需要將其轉化為邏輯模型，主要包括星形模型、雪花型模型。⑴星形模型用星形模型來表示邏輯模型，設計簡單，容易被用戶理解。星形模型主要包含兩部分：指標實體和維度實體。指標實體是位于星形模型中間的實體，它是用戶最關心的實體，為用戶的商務活動提供定量的數(shù)據(jù)，指標實體用矩形表示。維度實體是位于星形模型角星上的實體，其作用是限制用戶的查詢結果，用菱形表示。⑵雪花型模型雪花型模型是星形模型的進一步細化。與星形模型相比，雪花模型增加了一個詳細類別實體，詳細類別實體代表維度內(nèi)的一個單獨層次，用結束符號表示。4.物理模型設計物理模型設計主要是確定數(shù)據(jù)的存儲結構，確定索引策略，確定數(shù)據(jù)存放位置，確定存儲分配。要實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫的物理模型，設計人員必須做到以下幾點：a)全面了解所選用的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，特別是存儲結構和存取方法。b)了解數(shù)據(jù)環(huán)境、數(shù)據(jù)的使用頻度、使用方式、數(shù)據(jù)規(guī)模以及響應時間要求等，這些事對空間和時間效率進行平衡和優(yōu)化的重要依據(jù)。c)了解外部存儲設備的特性，如分塊原則、塊大小的規(guī)定、設備的I/O特性等。根據(jù)這些要求，所做的工作包括以下四點：⑴確定數(shù)據(jù)的物理存儲結構⑵確定索引策略⑶確定存儲分配5.數(shù)據(jù)倉庫的生成這一環(huán)節(jié)主要是把數(shù)據(jù)放入數(shù)據(jù)倉庫中，并進行接口的設計，一旦完成，就可以在其上建立數(shù)據(jù)倉庫的應用。⑴設計接口將操作型環(huán)境下的數(shù)據(jù)裝載進數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境，需要在兩個不同環(huán)境的記錄系統(tǒng)之間建立一個接口。在這一過程中，還要考慮到物理設計的一些因素和技術條件限制，根據(jù)這些內(nèi)容，嚴格地制定規(guī)格說明。⑵數(shù)據(jù)裝入在這一步里所要進行的就是運行接口程序，將數(shù)據(jù)裝入到數(shù)據(jù)倉庫中。主要的工作是：①確定數(shù)據(jù)裝入的次序。②清除無效或錯誤數(shù)據(jù)。③數(shù)據(jù)粒度管理。④數(shù)據(jù)刷新等。數(shù)據(jù)倉庫生成完后數(shù)據(jù)是穩(wěn)定的，但并不是一成不變的，而是要根據(jù)需求在使用過程中不斷地維護和更新。6.數(shù)據(jù)字典和元數(shù)據(jù)嚴格來說，這并不是建立數(shù)據(jù)倉庫的一個步驟，而是建立數(shù)據(jù)倉庫過程中所要涉及的特殊數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)字典是數(shù)據(jù)庫中各類數(shù)據(jù)描述的集合，通常包括數(shù)據(jù)項、數(shù)據(jù)結構、數(shù)據(jù)流、數(shù)據(jù)存儲和處理過程五個部分，其中數(shù)據(jù)項是數(shù)據(jù)的最小組成單位，若干個數(shù)據(jù)項可以組成一個數(shù)據(jù)結構，數(shù)據(jù)字典通過對數(shù)據(jù)項和數(shù)據(jù)結構的定義來描述數(shù)據(jù)流、數(shù)據(jù)存儲的邏輯內(nèi)容。⑴數(shù)據(jù)項數(shù)據(jù)項是不可再分的數(shù)據(jù)單位。對數(shù)據(jù)項的描述通常包括數(shù)據(jù)項名、數(shù)據(jù)項含義說明、數(shù)據(jù)類型、長度、取值范圍、取值含義等。⑵數(shù)據(jù)結構數(shù)據(jù)結構反映了數(shù)據(jù)之間的組合關系。一個數(shù)據(jù)結構可以由若干個數(shù)據(jù)項組成，也可以由若干個數(shù)據(jù)結構組成。數(shù)據(jù)結構的描述通常包括數(shù)據(jù)結構名、含義說明、數(shù)據(jù)項等。⑶數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)流是數(shù)據(jù)結構在系統(tǒng)內(nèi)傳輸?shù)穆窂?，對?shù)據(jù)流的描述通常包括數(shù)據(jù)流名、說明、數(shù)據(jù)流來源、數(shù)據(jù)流去向、平均流量等。其中“數(shù)據(jù)流來源”用于說明該數(shù)據(jù)流來自哪個過程?！皵?shù)據(jù)流去向”用于說明該數(shù)據(jù)流將到哪個過程去?！捌骄髁俊笔侵竼挝粫r間(如每天)里的傳輸次數(shù)。⑷數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)存儲是數(shù)據(jù)結構保存數(shù)據(jù)的地方，數(shù)據(jù)存儲的描述通常包括數(shù)據(jù)存儲名、說明、編號、輸入的數(shù)據(jù)流、輸出的數(shù)據(jù)流、數(shù)據(jù)量、存取頻度、存取方式。其中“存取頻度”指每小時或每天或每周存取幾次、每次存取多少數(shù)據(jù)等信息?！按嫒》绞健卑ㄊ桥幚磉€是聯(lián)機處理、是檢索還是更新、是順序檢索還是隨機檢索等。另外，“輸入的數(shù)據(jù)流”要指出其來源，“輸出的數(shù)據(jù)流”要指出其去向?！拜敵龅臄?shù)據(jù)流”要指出其去向。⑸處理過程處理過程一般用判定表或判定樹來描述。數(shù)據(jù)字典中只需要描述處理過程的說明性信息，通常包括處理過程名、說明、輸入、輸出、處理。其中“處理”主要說明該處理過程的功能及處理要求。可見，數(shù)據(jù)字典是關于數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的描述，而不是數(shù)據(jù)本身。數(shù)據(jù)字典是數(shù)據(jù)庫的元數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)(MetaData)被定義為關于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)(DataaboutData)。目前，元數(shù)據(jù)這一術語實際用于各種類型信息資源的描述記錄。元數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中是描述數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)及其環(huán)境的數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中不僅定義了數(shù)據(jù)倉庫有什么，還指明了數(shù)據(jù)倉庫中信息的內(nèi)容和位置，刻畫了數(shù)據(jù)的抽取和轉換規(guī)則的說明，存儲了與數(shù)據(jù)倉庫主題有關的各種商業(yè)信息，而且整個數(shù)據(jù)倉庫的運行都是基于元數(shù)據(jù)的，如數(shù)據(jù)的修改、跟蹤、抽取、裝入、綜合以及使用等。由于元數(shù)據(jù)遍及數(shù)據(jù)倉庫的所有方面，因此它已成為整個數(shù)據(jù)倉庫的核心。數(shù)據(jù)倉庫的元數(shù)據(jù)共包含有四類元數(shù)據(jù)，除對數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的描述(數(shù)據(jù)字典)外，還有以下三類元數(shù)據(jù)：①關于數(shù)據(jù)源的元數(shù)據(jù)②關于抽取和轉換的元數(shù)據(jù)③關于最終用戶使用數(shù)據(jù)倉庫的元數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫的誕生是一次變革，讓數(shù)據(jù)的存儲變得便捷而有序，發(fā)展出的數(shù)據(jù)倉庫技術又是一次變革，讓數(shù)據(jù)的價值通過整理和分析更加得以發(fā)揮。數(shù)據(jù)集市是由數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展而來，某種層面上講，它是屬于企業(yè)某個部門的小型數(shù)據(jù)倉庫，強化了一部分功能，擁有更專業(yè)的目的。雖然數(shù)據(jù)集市比企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫應用范圍更小，包含數(shù)據(jù)更少，但是進一步支撐了所屬部門的數(shù)據(jù)處理和信息獲取能力，是一次體系結構上的巨大進步，是對“大而全”目標反向思考的成功結果。對于部門而言，了解和應用數(shù)據(jù)集市，并將其與企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫整合，可能比單純的使用數(shù)據(jù)倉庫更有效。概述：數(shù)據(jù)集市(DataMarts)，作為一種更小、更集中的數(shù)據(jù)倉庫，為公司提供了一條分析商業(yè)數(shù)據(jù)的廉價途徑，主要針對某個具有戰(zhàn)略意義的應用或者具體部門級的應用，支持用戶利用已有的數(shù)據(jù)獲得重要的競爭優(yōu)勢或者找到進入新市場的具體解決方案。是滿足部分特殊用戶群體用來收集、管理他們本部門、本專業(yè)信息的數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市的幾個特征：⑴面向部門，由部門定義、設計和開發(fā)，也由部門來管理和維護。數(shù)據(jù)集市面向部門的，這就要求它的整個實施過程需要由部門來主導，才能達到更貼近部門需求，提高部門實力的效果。⑵規(guī)模小，便于實施，購買較便宜，投資快速回收。數(shù)據(jù)集市相對數(shù)據(jù)倉庫的規(guī)模較小，能夠快捷的設立，發(fā)揮作用，產(chǎn)生的效益能夠較快的覆蓋為設立數(shù)據(jù)集市付出的投資。⑶提供更詳細的、預先存在的、數(shù)據(jù)倉庫的摘要子集，可升級到完整的數(shù)據(jù)倉庫。無論如何，數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)和功能都是數(shù)據(jù)倉庫的一個子集，并不擁有數(shù)據(jù)倉庫的全部，一些公司通過先行建立數(shù)據(jù)集市再完善成數(shù)據(jù)倉庫，這絕對是可以做到的，盡管一些專家認為這可能導致后生成的數(shù)據(jù)倉庫整體性不夠而產(chǎn)生問題。5.3.3關于商業(yè)集市的誤區(qū)數(shù)據(jù)集市是一個數(shù)據(jù)分支子集，它可以從一個數(shù)據(jù)倉庫中找到，或者是為一個單獨業(yè)務單元提供決策支持而建立的。甚至企業(yè)的大部分戰(zhàn)略都可以由數(shù)據(jù)集市來完成，在這個過程中制定行動方針。但是，在建立一個數(shù)據(jù)集市之前，企業(yè)應該知道幾個關于數(shù)據(jù)集市的不切實際的看法。⑴單純用數(shù)據(jù)量大小來區(qū)分數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉庫用大小來判斷一個企業(yè)是在實施數(shù)據(jù)倉庫還是數(shù)據(jù)集市的做法是很片面的。尺寸大小不是數(shù)據(jù)集市的本質(zhì)特征，真正的問題在于，數(shù)據(jù)集市(它可能是一個數(shù)據(jù)倉庫的子集)的數(shù)據(jù)模型一定是滿足應用的特定需求的。⑵簡單地理解數(shù)據(jù)集市容易建立數(shù)據(jù)集市的確比數(shù)據(jù)倉庫的復雜程度低一些，因為它只針對某一需要解決的特定的商業(yè)問題，但是圍繞數(shù)據(jù)獲取的很多復雜問題并沒有減少。數(shù)據(jù)集市要從多個數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)，這個過程很耗時，因為這個過程與建立一個數(shù)據(jù)倉庫一樣，需要相同的計劃和管理，并且需要把數(shù)據(jù)模型化。⑶數(shù)據(jù)集市很容易升級成數(shù)據(jù)倉庫事實上，數(shù)據(jù)集市針對特殊的業(yè)務需要，不可能很容易地伸縮。如果沒有事先擴展數(shù)據(jù)模型，追加數(shù)據(jù)是非常困難的。例如，一個數(shù)據(jù)集市可以很快找到最暢銷款式的鞋的銷售數(shù)字，為了增加關于這種鞋的信息，比如新顧客的百分比，就需要新的數(shù)據(jù)模型，這種數(shù)據(jù)集市的擴充是困難的。一個組織為何要構建數(shù)據(jù)集市呢？雖然OLTP和遺留系統(tǒng)擁有寶貴的信息，但是可能難以從這些系統(tǒng)中提取有意義的信息并且速度也較慢。而且這些系統(tǒng)雖然一般可支持預先定義操作的報表，但卻經(jīng)常無法支持一個組織對于歷史的、聯(lián)合的、“智能的”或易于訪問的信息需求。因為數(shù)據(jù)分布在許多跨系統(tǒng)和平臺的表中，而且通常是“臟的”，包含了不一致的和無效的值，使得難于分析。數(shù)據(jù)集市將合并不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源來滿足業(yè)務信息需求。若能有效地得以實現(xiàn)，數(shù)據(jù)集市將可以快速且方便地訪問簡單信息以及系統(tǒng)的和歷史的視圖。一個設計良好的數(shù)據(jù)集市將會：發(fā)布特定用戶群體所需的信息，且無需受制于數(shù)據(jù)來源系統(tǒng)（如業(yè)務數(shù)據(jù)庫）的大量需求和操作性危機。支持訪問非易變的業(yè)務信息（非易變的信息是以預定的時間間隔進行更新的，并且不受OLTP系統(tǒng)進行中的更新的影響）。調(diào)和來自于組織里多個運行系統(tǒng)的信息，比如賬目、銷售、庫存和客戶管理以及組織外部的行業(yè)數(shù)據(jù)。通過默認有效值、使各系統(tǒng)的值保持一致以及添加描述以使隱含代碼有意義，從而提供凈化的數(shù)據(jù)。通過提供對于遺留系統(tǒng)和OLTP應用程序的選擇來減少對這些應用程序的要求，以獲得更多所需信息。5.3.5

建模一般數(shù)據(jù)集市模型的建設是在數(shù)據(jù)倉庫的基礎上基于需求分析得到的結果，數(shù)據(jù)集市的建模主要針對事實表和維表的設計。例如，部門員工關系表，如果事實表包含部門編碼，則數(shù)據(jù)可以分析到部門；如果事實表又包含員工編碼，則數(shù)據(jù)既可以分析到部門，又可以分析到員工。一張事實表除了包含所要分析的維度編碼外，還包括需要分析的度量值。例如，用戶用電分析事實表，它的主題描述就是按地區(qū)、時間、電壓等級統(tǒng)計用戶的耗電量、應收電費，并進行同期對比；它的維度就是地區(qū)、時間、電壓等級，度量值包括耗電量、應收電費等；指標來源就是數(shù)據(jù)倉庫中的計費結果表、用戶基本信息表。維表一般采用增量的方式進行抽取。2006年，中國移動決定將數(shù)據(jù)集市作為移動地市級公司的建設重點之一。電信行業(yè)對于數(shù)據(jù)倉庫并不陌生，為了實現(xiàn)從產(chǎn)品導向往客戶導向的轉變，電信公司紛紛建立以客戶為中心的數(shù)據(jù)倉庫，希望依據(jù)客戶的需要、期望及喜好來制訂策略，提升