ibm数据仓库架构之二

【IBM数据仓库架构之二】深入解析 IBM的电信数据仓库（TDW）是一个专门针对电信行业的数据存储和分析解决方案，旨在帮助企业应对不断变化的行业趋势和商业需求。本架构着重于提供客户情报、业务驱动因素，以及如何通过数据仓库实现价值最大化。 一、行业趋势与客户需求 1. 市场泡沫破裂：全球电信市场在2002年经历了一段动荡期，市场资本值大幅缩水，如Vodafone、Verizon等大型运营商的市值均受到重创。 2. 过度自由化：市场竞争加剧，导致市场碎片化，企业需寻找新的竞争优势。 3. 市场成熟：客户流失率上升，增长放缓，平均 revenue per user（ARPU）下降，投资回报率降低。 4. 大规模资本支出：在资本紧张的市场环境下，企业仍需大量投入用于许可证和技术创新升级。 二、IBM TDW项目方法 1. 项目实施策略：IBM采用结构化的方法来构建TDW，确保项目的顺利进行，包括需求分析、设计、开发、测试和部署等阶段。 2. 价值主张：IBM强调通过TDW为企业建立强大的案例，证明数据仓库在提升业务智能（BI）、客户关系管理（CRM）、盈利能力分析、风险管理及数据管理中的关键作用。 三、专家团队 1. Roy Elgar：作为IBM亚太区数据仓库架构师，拥有丰富的BI/DW和CRM项目经验，涉及银行、电信、保险、制造和医疗等多个行业。他的专长在于数据和技术架构设计、BI方法、技术团队领导及战略规划。 2. Frederick Ferguson：作为IBM电信数据仓库的首席顾问，他在数据仓库、BI和CRM领域有14年的经验，尤其精通电信行业的多个子领域，包括固定线路、无线通信、电缆、卫星、3G、数据网络和IP连接。他的专长还包括BI和CRM战略、大规模数据库建模、ETL和OLAP。 四、TDW架构核心 1. 数据集成：通过ETL（抽取、转换、加载）过程，将来自不同来源的电信数据整合到单一的、一致的数据仓库中。 2. 大规模数据库建模：逻辑和物理模型的设计，以支持高效的数据存储和检索，应对电信行业的高数据量需求。 3. 分析能力：利用OLAP（在线分析处理）技术，提供多维度的数据分析，支持复杂的商业决策。 4. 客户情报：通过数据分析，企业可以获取深入的客户洞察，以提高客户保留、降低客户流失率，优化ARPU。 5. 风险和盈利能力管理：数据仓库为风险评估和利润分析提供基础，帮助企业在不确定的市场环境中制定更稳健的战略。 总结，IBM的电信数据仓库架构是针对行业挑战的综合解决方案，通过强大的数据管理和分析功能，助力电信企业提升业务效率，优化决策，适应快速变化的市场环境。这个架构展示了IBM在数据仓库和BI领域的专业实力，以及其为客户创造价值的能力。