现代大型企业每天都需要分析处理大量的数据。数据量的迅速增长以及查询的复杂化，使传统的OLTP（联机事务处理）系统不能满足对数据进行深层次多维分析的要求,于是人们提出了数据仓库和OLAP(联机分析处理)技术。数据仓库是支持管理决策过程的，面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合，对分布在企业内部各处的OLTP 数据进行抽取、净化，为企业决策分析提供所需的基础数据[1]。OLAP 则利用存储在数据仓库中的数据完成快速、一致、交互的分析，然后以直观的形式将分析结果返回给决策者。在一个面向银行客户的系统中,需要对银行客户数据进行多维分析处理,并将分析结果以多维视图的方式展现给决策者,银行决策者从而作出相应的决策.因要求该系统具有对大量多维客户信息进行快速分析的特点,所以在此采用了数据仓库和OLAP 技术作为客户数据处理系统的核心。
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