数据仓库的实现

这些特征表明-1仓库from数据organization to数据processing与原来的数据database有很大的不同，后者也需要/。只有制定正确的数据 仓库计划，机构主力才能有序实现数据 仓库的开发应用，数据 仓库的开发应用规划是开发数据 仓库的首要任务。

Da 数据数据仓库的性能优化主要集中在以下四个方面:在数据 仓库的构建过程中，我们不可避免的会进行数据任务，那么如何配置这些任务呢？如果任务调度配置出现问题，会导致瓶颈任务，或者不能及时提供业务所需的数据。这时候就需要先从调度方面考虑。有些任务的调度时间是否不合理？还是有些任务的优先级设置不合理？

3NF建模方法或者实体建模方法的应用会差一些，很多情况下性能会差一些，但是3NF会避免数据的冗余，扩展性会更好。维度建模会有一定的冗余度数据，冗余度会很高，但是对于上层用户来说，其可用性会好很多，查询性能也会好很多。虽然牺牲了一些扩展性，但还是在可以接受的范围内。之所以推荐在大数据框架下进行维度建模，是因为建模生成的数据对于大数据离线数据仓库来说冗余度不高，因为都属于SATA磁盘存储，所以存储成本很低。

数据仓库是管理用数据，主要是思考用。具体实现工具是数据 数据的模型构造，是异构/异源的。要使用etl，根据具体情况，您可以使用工具或编写您的erwin程序。数据的存储一般是借助关系数据库来实现的，所以会用到oracle之类的。但是传统的关系数据 library已经逐渐被抛弃，使用了一些Nosql平台，比如hadoop上的hive。

1CRM系统1.1 CRM简介一个完整的CRM可以分为三个部分:运营型CRM、协作型CRM和分析型CRM。运营型CRM是CRM中最基础的功能系统，提供整个CRM流程管理功能，主要提供营销、销售、服务、支持等以客户为中心的业务流程的自动化。协同CRM以客户服务中心为主要形式，以计算机电话集成为核心，使客户能够通过电话、传真、电子邮件和网站更快速有效地与企业进行交互。