数据仓库技术在电子商务中的应用研究

1、数据仓库技术在电子商务中的应用研究学校：河南财经政法大学班级：090704姓名： 学号：20094070403目录：摘要： 21. 引言 22. 在电子商务中应用数据仓库的必要性 23. 数据仓库对电子商务的支持 34. 数据仓库应用于电子商务带来的一些挑战 44.1 线性扩展能力 44.2 并行处理能力 44.3 简单的系统管理 55. 结语 5参考文献： 57数据仓库技术在电子商务中的应用研究摘要：本文通过分析对数据仓库这一信息领域和企业界最新的、 最热门的技术的分 析，将其应用在电子商务中建立一个高效的基于数据仓库的电子商务体系， 来达 到高效合理的管理大量信息流的作用，并通过对数据的再

2、次整理和挖掘 , 为企业 提供市场信息和决策依据 , 进行趋势预测，以更好的实现电子商务的信息化、现 代化和社会化，达到更好的市场占有率、增加顾客的信任度、满意度，并从老客 户群中不断的发展新的客户，从而不断的提高企业的市场竞争力。 关键词：电子商务、数据仓库、应用研究1.引言数据仓库及管理软件的市场潜力十分巨大。 用一句话说， 新经济的基础是用 互联网武装各种类型的公司， 并使之自我发展。 这个过程中产生许多数据。 如果 没有数据仓库软件， 这些数据就根本没有用处。 有了数据仓库， 就可以了解客户 是谁，他要什么，怎样提供更好的服务给他，并以此创造更多利润。2. 在电子商务中应用数据仓库的必

3、要性对于一个企业来说，要在竞争日益激烈的市场环境下保持自己的竞争优势， 更好地与客户沟通并提供客户服务， 引入数据仓库是非常重要的一项措施。 在企 业众多的客户交互渠道中， 互联网是最经济的， 其涵盖范围也越来越广。 但问题 是，许多企业在开展电子商务时， 简单地认为建立一个网站并且透过它进行产品 的宣传与销售就足够了。 目前电子商务领域的各种技术与方案也主要围绕在如何 更好地进行网上交易， 常常忽视了同样重要的另一个主题， 即如何更全面地分析 客户行为、更有效地与客户进行沟通并提供服务。在与客户的每一次交互中， 都将通过页面访问与点击产生大量的数据。 分散 在不同系统中的这些数据需要通过清洗

4、、整理、过滤、排序、合并等各种技术手 段进行综合的处理， 才能转变成有意义的业务信息与知识， 从而帮助企业更好的 洞察与了解客户行为。而数据仓库正是决策支持系统的一个很好的解决方案 , 因 此, 在电子商务中应用数据仓库是十分必要的。从以下几个方面进行分析：(1) . 数据的规模当前 , 互联网是电子商务最流行、 也是最有前途的实现平台。 但互联网有一 个显著的特点 , 就是其中的信息浩如烟海 , 因此电子商务需要一种高效灵活的工 具来存取相关信息。(2) . 数据的复杂性互联网上的信息不仅数量极多 , 而且数据格式多种多样 , 内容纷繁复杂。因 此需要具有大容量、并能有效处理不同格式数据的电

5、子商务应用系统。(3) . 历史数据传统的数据库系统为了获得最大的执行效率 , 往往存储尽可能少的数据源。 但决策往往要用到大量的历史数据 , 例如 , 管理者常常需要对过去一年中某产 品每个月的销售情况作一比较分析 , 以预测产品的销售趋势。 数据仓库为决策者 的长期决策行为提供了很好的支持 , 因为其特征之一就是进行长时间的历史数 据的存储。(4) . 查询需求数据仓库面向决策支持 , 其体系结构着重查询和分析的实时性。因此 , 随着 电子商务需求的增长和不断变化 , 需要数据仓库这样一种体系结构来存储大量 的异构数据 , 满足电子商务中的信息发布、查询、分析和决策等需求。3. 数据仓库对

6、电子商务的支持电子商务需要数据仓库技术 , 这是由数据仓库本身所具有的诸多优点所决 定的。数据仓库的一些基本特征 , 如面向主题、集成性、时间变异性、稳定性 , 从 各方面支持了电子商务。数据仓库的逻辑模型相比其他特殊应用的数据模型 , 与商业结构能更好地 密切结合。由于具有面向主题的特性 , 数据仓库中定义的实体与实际商业实体相 对应, 如客户、产品、单据、供应商等。数据仓库中的数据模型是全面的 , 而且 面向商业实体 , 因而能与电子商务紧密有效地结合起来。数据仓库体系结构的一个主要组成部分 , 就是用于决策支持的只读性数据 仓库。用于决策支持的数据 , 存在于独立、 只读的数据库中 ,

7、其更新操作由专人 在后台进行 , 这样既保证了数据的安全 , 又节省了时间 , 提高了系统的性能 ; 用 户存取数据只需利用前线工具,比如web浏览器,操作简单方便。4. 数据仓库应用于电子商务带来的一些挑战随着网站复杂性的增加、 数据源的分离、 以及迅速增长的原始数据量， 给许 多厂商的数据仓库解决方案带来了极大的挑战， 很多系统无法针对基础数据进行 完整、精确的分析， 它们往往只是基于一些经过汇总处理的数据提供一些统计报 表而已，这样的分析系统很难为企业带来真正的业务价值。另外需要注意的是， 网站只是企业众多渠道中的一种， 客户与企业的接触不 可能只限于WE磁样一种方式。因此在构造数据仓库

8、解决方案时， 不要孤立地只 考虑网站上产生的数据， 还应包括企业其它渠道以及相关的客户信息。 这些数据 的引入，会进一步增加系统的复杂性， 同时加大了对数据库管理系统的负载。 以 下是讲数据仓库应用于电子商务的一些挑战：4.1 线性扩展能力原始数据对任何一个数据仓库来说， 都是最主要的负载之一。 随着数据量的 增长，系统性能会逐渐下降。 为了维持合理的业务查询响应时间， 要求数据仓库 引擎和相应的数据库服务器具有优良的线性扩展能力。 一些系统的扩展能力非常 有限，当数据量增长到一定规模时， 已经很难满足日常的业务分析要求， 不得不 将数据分离， 最后建立多个小规模的数据集市， 无法在整个企业范

9、围内提供统一 的信息视图。4.2 并行处理能力由于客户行为的不确定性、 市场环境的动态变化等诸多因素， 使得数据仓库 系统中的许多业务查询与分析都是动态的。 数据库传统的索引技术对动态查询和 模糊查询的帮助不大。 系统只有具有非常好的并行处理能力， 才能满足这种复杂 的、动态的分析需求。4.3 简单的系统管理对于大型的数据仓库应用系统而言， 如何能有效而简单地进行系统管理是非 常重要的。 特别是当数据量不断扩大时， 如果没有一种有效而且简单的系统管理 措施，那么系统的运行费用将会很高。系统管理包括很多方面，举例来说，在有 些数据库系统中， 数据库重组就是一项非常繁重的系统管理工作。 所谓数据库

10、重 组，是指系统在运行一段时间后， 由于数据分配不均衡而导致系统整体性能下降。 这时必须将数据库中的数据备份出来， 对整个存储区域重新规划和分区， 然后重 新加载数据。 这个过程就称之为数据库重组。 它不仅需要经验丰富的数据库管理 员，增加了系统的维护费用，而且减少了系统的对外服务时间。数据仓库企业只有克服这些问题才能更好的应用于电子商务中。5.结语近年来, 数据仓库技术的应用为信息社会开辟了更加广阔的发展空间 , 加快 了企业管理科学化的进程。数据仓库在电子商务中的应用是一个初步探索 , 它的 应用必将进一步促进电子商务的迅速发展。基于数据仓库 , 通过在线分析企业近 年来的一些数据 ,可以进行直观数据操作和结果表达 , 分析和预测企业电子商务 的大趋势 ,使大量复杂的数据分析变得轻松而高效 , 以利于电子商务企业迅速作 出正确的判断 , 辅助决策。参考文献：1 . 陈广宇.管理信息系统 . 清华大学出版社， 2010.2 . 周根贵. 数据仓库与数据挖掘 . 浙江大学出版社 ,2004.3 . 崔