新一代数据仓库的发展趋势

    数据仓库 (Data Warehouse) 被企业所采用已有十多年的时间，其中的成功或失败都为许多企业提供了宝贵经验。随着数据仓库使用者日益成熟，他们对数据仓库的期望也不断提高。随着许多企业以运用业界最佳实例与先进的技术，开始重整其数据仓库，我们也逐渐迈入第二代的数据仓库。数据仓库已从后端的策略性决策支持系统，变为整个企业运营的一个关键组件。下列几项趋势明显地指出了新一代数据仓库的差异。

严格的投资回报率评估

    当企业的竞争对手利用数据仓库来有效减少客户流失并改善其需求预测时，如果仅凭借相关的硬件与软件成本作为选择厂商与导入方式的标准是不切实际的。一些采用数据仓库的领导厂商，根据数据仓库对公司未来三年的获利与亏损 (P&&L) 的影响，以及对股东价值提升的预估才做决定。随着客户要求供应商出示其行业标准 (benchmark) 证明与参考客户名单，对数据仓库厂商的评估将日益严苛。

整合数据集市

    第一代“数据仓库”通常是部门级的数据集市，仅能支持来自特定部门的有限查询，容易导致信息重复、各数据集市的信息不一致、无法解答企业层的问题，更不用提支持所有分散系统所需的高额成本。然而，那些已将数据集市整合至集中数据仓库的公司，则已开始体验到整合数据集市所带来的优势，以及以前不可能达到的业务成果。整合数据集市的趋势反映于 2002 年 3 月的 Gartner Research 所发表的一篇文章，文中阐明：“在低迷的经济状况下，企业可将数据集市整合为单一的数据仓库，以降低成本并提高业务价值。” Gartner 接着预测：“在 2002 年运用数据仓库实施方法开始致力于数据集市整合的企业，将可在 2004 年之前缩减至少 50% 的费用，并至少提高 500% 的业务价值。”

增加更多的分析

    在 2002 年 1 月发布的五大数据挖掘趋势研究报告中， META Group 的 Aaron Zornes 表示：“ META Group 预估，企业数据挖掘解决方案将因其拥有更具预测性的模式、更佳的数据挖掘模型、更具成本效益的模型、逐步形成的数据挖掘标准，以及整合于 RDBMS 服务器中而被企业加速采用。”

CRM 与数据仓库之间的整合

    成功的 CRM 必须是基于对企业当前的、历史性的及数据统计详细资料的整合的分析，即必须是以数据仓库为基础。正如同业界分析师表示：“若没有数据仓库，就没有 CRM 。”

动态数据仓库

   要具备真正的竞争力，使用者必须预测将会发生的事，而且更要有正确的信息，来驱动想要让它发生的事。动态数据仓库包含了操作系统的整合分析，以制定最佳的战术和策略性决策。动态数据仓库能支持下列功能：在信用卡交易期间进行欺诈监测；从呼叫中心自动产生直效营销；根据客户对公司的价值，在与客户接触时能弹性地制定价格。

   采用数据仓库的领导厂商正积极导入动态数据仓库，以提高工作效率，使其数据仓库的投资回报率达到最高，为其客户提供更佳的服务，并改善整体的业务。