数据仓库应用场景

文章 青牛 ⋅ 于 2021-05-28 18:32:40 ⋅ 839 阅读

电商行业应用

电商数仓收集各类业务日志、用户行为日志以及商品实体表等信息,按照实际业务需求设计模型,将数据规范化摆放、汇总,针对下游需求建设数据集市。如地域消费特点分析、客户消费习惯、分析影响消费因素、分析消费特点,根据数据仓库数据进行数据挖掘,采用智能推荐算法进行商品推荐。

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  • 电商案例:智能推荐

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金融行业应用

在金融行业中数据量非常庞大,且业务部门繁杂,数据林立,带来较为严重的"数据烟囱",通过数据仓库将各业务部门数据统一交由数据仓库统一加工与存储,通过数据仓库进行数据分类建模、汇总,根据下游业务部门需求建设相应的数据集市,助力经营决策、风险管理、客户管理、运营管理等。

较为常见的下游应用:管驾、报表、sas系统、CRM、反欺诈、风险预警。

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  • 金融案例:风险管理

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  • 管驾及报表系统

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通信行业应用

通过基站收集数据,数据包含用户数据、网络数据,数据仓库按照维度设计模型,如用户、基站、小区、终端、业务类型等。

主要应用方向,助力网络优化工作、通过数据分析指导市场精准营销、分析网络数据精准分析网络负荷、分析用户数据与金融行业合作,实现互联网金融。

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  • 通信案例

实现基站负载均衡、市场精准营销。

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医疗行业应用

医疗大数据数据源通常为临床数据、制药企业和智能穿戴设备,收集多渠道数据,汇入数据仓库,进行共性加工,对接下游应用系统。

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  • 医疗案例

大数据助力药物研究、公共卫生监测等。

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物联网行业应用

物联网数据各种设备数据收集到数据仓库,通过实时数仓做数据共享。

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