数据仓库建立-江苏电信模拟

江苏电信数据仓库建立的知识点涵盖了业务分析、多维建模、公共维度提取、维度表、事实表、星型模型和雪花型模型的应用等关键概念和技术实现。 在业务分析部分，江苏电信模拟了三个主要业务场景： 1. 套餐制定决策目标：旨在通过分析套餐使用情况，调整套餐组合，以此提高营业额。涉及的流程包括新卡套餐的选择、套餐的更换、停机、套餐宣传以及选择、更改、取消套餐的渠道。分析对象涵盖了套餐选择数量、套餐使用时间、增值服务选择以及通过不同渠道（店面、手机客户端、PC网站）操作（订购/取消）的记录。 2. 服务项目定价决策目标：通过分析消费记录来设置合理的服务项目和价格。这涉及到订购和取消渠道、使用记录、服务宣传等方面，以及服务项目的收入分析。 3. 客户群体分析目标：转向以客户为中心的分析应用，包括客户数据集成、信息分析和挖掘。这一步骤强调了数据仓库在客户关系管理中的作用。 在多维建模的过程中，首先提出了公共维度的提取，这些维度是多个业务主题共同使用的时间、地域、服务项目、店面、套餐、客户、购买渠道、宣传渠道和人口统计维度。随后，详细描述了公共维度表（例如时间维表、服务项目维表和客户维度表）的建立方法，以及如何根据数据来源、关键字段和描述符进行维度表的设计。 对于事实表和多维建模，文档说明了三种事实表的设计方法： 1. 套餐消费事实表的设计，采用了雪花型模型，因为套餐维度需要服务项目维度的信息。 2. 服务项目消费事实表，根据服务项目的不同，使用了互斥列来记录服务的具体信息，如开始时间和结束时间、流量等，也是采用雪花型模型。 3. 客户关系管理表的设计，由于表之间关系简单，所以采用星型模型。 此外，文档还提到了将时间维表细分为表示最小单位为日的日期维度和具体时间维度，并说明在分析中通常关心的是某时间段情况，因此将时间维度作为退化维度集成到事实表中。 总结来说，江苏电信模拟的数据仓库建立涉及到了一系列复杂的IT知识和技术步骤，包括业务流程的分析、多维模型的设计、维度表和事实表的构建，以及星型模型和雪花型模型的应用，都是数据仓库建设中的核心内容。这个过程不仅仅是技术的实现，更是对企业业务需求深入理解后，进行数据组织和分析的结果。通过这种方式，江苏电信能够更好地管理其业务数据，为决策提供数据支持，从而提升企业运营效率和市场竞争力。