1、SourceDatabasesData Extraction,Transformation,loadWarehouseAdmin.ToolsExtract,Transformand LoadDataModelingToolCentralMetadataArchitectedData MartsData Accessand AnalysisEnd-UserDW ToolsCentral DataWarehouseCentral DataWarehouseMid-TierMid-TierDataMartDataMartLocal MetadataLocal MetadataLocal Metada
2、taMetadataExchangeMDBDataCleansingToolRelationalAppl.PackageLegacyExternalRDBMSRDBMSSourceDatabasesHub-Data Extraction,Transformation,loadWarehouseAdmin.ToolsExtract,Transformand LoadDataModelingToolCentralMetadataArchitectedData MartsData Accessand AnalysisCentral Data Ware-house and ODSCentral Dat
3、aWarehouseMid-TierRDBMSDataMartMid-TierRDBMSDataMartLocal MetadataLocal MetadataLocal MetadataMetadataExchangeODSOLTPToolsDataCleansingToolRelationalAppl.PackageLegacyExternalMDBEnd-UserDW ToolsRelationalPackageLegacyExternalsourceDataCleanToolDataStagingEnterprise DataWarehouse DatamartDatamartRDBM
4、SROLAPRDBMSEnd-UserToolEnd-UserToolMDBEnd-UserToolEnd-UserToolExternal DataLocal Data MartOperational DataEnterprise Warehouse局部数据集市局部数据集市外部数据外部数据操作型数据操作型数据(全部全部)操作型数据操作型数据(局部局部)操作型数据操作型数据(局部局部)局部数据集市局部数据集市企业数据仓库企业数据仓库EDBDateMonthYearDateCustIdCustNameCustCityCustCountryCustSales Fact Table Date Pro
5、duct Store Customer unit_sales dollar_sales Yen_salesMeasurementsProductNoProdNameProdDescCategoryQOHProductStoreIDCityStateCountryRegionStoreDateMonthDateCustIdCustNameCustCityCustCountryCustSales Fact Table Date Product Store Customer unit_sales dollar_sales Yen_salesMeasurementsProductNoProdNameP
6、rodDescCategoryQOHProductMonthYearMonthYearYearCityStateCityCountryRegionCountryStateCountryStateStoreIDCityStore时间维时间维事实表事实表事实事实度量度量(Metrics)时间维时间维时间维的属性时间维的属性500-100016%100014%100-50036%1 TB40%50GB12%50-250GB19%250-500GB8%500GB-1TB21%DW规模的调查规模的调查最近一年最近一年Meta Group Survey调查对象：调查对象：3000+用户或意向用户用户或意向
7、用户Data MiningDatabase TechnologyStatisticsOtherDisciplinesInformationScienceMachineLearning(AI)Visualization关联规则、序列模式、分类、聚集、神经元网络、偏差分析关联规则、序列模式、分类、聚集、神经元网络、偏差分析数据挖掘算法层产品推荐、客户细分、客户流失、欺诈甄别、特征分析产品推荐、客户细分、客户流失、欺诈甄别、特征分析商业逻辑层基因（基因（DNA）分析、银行、保险、电信、证券、零售业分析、银行、保险、电信、证券、零售业行业应用层数据挖掘应用平台数据挖掘应用平台MISERPCRME_Bu
8、siness数据挖掘应用平台数据挖掘应用平台探索数据仓库数据挖掘算法库模型库组件库产品推荐客户细分客户流失欺诈甄别特征分析序列分析 行业应用知识数据挖掘应用服务器数据挖掘应用服务器信息系统信息系统行业客户端行业客户端数据挖掘应用服务器管理平台其他行业分析平台银行数据挖掘分析平台基因（DNA）序列分析平台数数据据挖挖掘掘应应用用服服务务器器信息系统数据源针对行业的数据挖掘应用模型使用信息系统数据源软件产品：MIS、ERP、CRM模型使用原来的软件产品增加数据挖掘决策支持模块数据挖掘应用服务器应用服务器管理平台行业应用1了解掌握研究动态2 商业模型研究3 数据仓库建模4 数据挖掘算法实现5 服务器框架构建阶段一阶段一阶段二阶段二阶段三阶段三1 模型创建可视化2 服务器调度和监听3 数据抽取工具研制4 用户界面友好1 模型显示可视化2 模型组件的应用3 特定行业应用4 组件二次开发应用5 人机接口友好Zhujianqiuhotmail
