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大数据环境下动态数据仓库的应用研究
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青岛海关数据仓库实现云化 4TB数据查询仅需29秒
作者：程彦博
　　栏目寄语：　　云计算的大门已经打开。为强化云技术，落地云应用，彰显云价值，《中国计算机报》与微软(中国)有限公司联合举办的Windows Server 2012 云创益大赛，历时5个多月，共吸引了9760名选手报名参加个人赛，103支队伍参加企业级比赛，官网访问量达到180万次，官方互动达12384条。大赛为IT人提供了一个了解云、应用云、体验云的交流共享平台。你创想，云实现。通过大赛，更多云人才始露锋芒，更多云应用落地生根。本专栏将连载大赛最终获奖的10个企业级优秀方案，以期展示标杆应用，带动产业发展。　　“数据是基础。如果数据没有高效的承载，应用做得再好，都不会达到很好的效果。”青岛海关云架构师任林认为。　　“数据处理是一个很重要的能力。之前海关的数据都由各个部门分散去做，而我们想找到一个解决方案，将这些数据梳理并构建一个体系，从而提升海关整体的数据处理能力。”任林口中的方案，正是他的团队(XRZ队)参加微软Windows Server 2012云创益大赛团队赛的作品动态数据仓库高性能云计算平台(简称数据仓库云平台)。　　其实，动态数据仓库项目已经在海关运行了多年，但采用的是分布式的部署方式。全国目前共有46个直属海关单位，600个隶属海关和办事处，通关监管点近4000个。分散的数据管理方式显然存在着不便于统一管控、资源得不到最佳配置等弊端。在云计算技术日趋成熟的今天，包括任林在内的海关技术团队，开始思考能否利用云计算，将数据按云的方式向用户提供服务，实现数据服务集中化、降本增效和真正意义上的动态可控。　　“过去，我们有实际的需求，但是没有有效的手段。”任林对《中国计算机报》记者表示，“Windows Server 2012的推出，恰好为我们提供了解决实际需求的思路、提供了可实现的手段。”　　数据仓库云化　　云再也不只飘在天上，它已经可以被你我欣赏、触及。特别是随着Windows Server 2012这款被微软称为云操作系统内核的系统软件的发布，任林等人将海关数据仓库云化提上了日程。　　任林介绍，他们首先将基础设施云化，再基于微软并行数据仓库(Parallel Data Warehouse，简称PDW)进行高性能的数据存储与管理，将数据处理执行从原来的节点迁移到了云引擎中，并将应用进行了重新设计，以服务的方式提供给用户。就这样，包括北京、上海、广州等多个云数据中心为基础的海关数据仓库云平台设计应运而生，它还包括动态数据仓库云门户、动态数据仓库云引擎和最上层的Web应用云部署中心。　　“我们在动态数据仓库云化方面做了很多尝试。目前，我们基于微软Windows Server 2012和Azure架构做了一些工作，建立了一套以数据为核心的管理体系，为用户提供高水平、高效率的平台，以支撑我们整个海关的应用。”任林说。　　以服务的方式提供数据　　“大数据是现在的热点，但是我们的方案绝不是跟风和炒作。这些都是我们的实际需求，也是我们实实在在的应用。”任林表示。　　任林将数据处理能力视为信息化体系中非常重要的能力之一，它离不开海关的实际应用场景。全国海关系统每天都在生成大量的结构化和非结构化数据，每时每刻遍布全国的海关业务终端都要利用这些数据进行业务办理、分析与查询。“目前平台整体的数据量已经达到了上百TB的规模，下一步我们还要将基于Hadoop架构的非结构化数据迁移到平台上来。按照我们的规划，平台可以支撑PB级的数据量。”任林说。　　据任林的团队测试，在海关数据仓库云平台上，4TB数据量的两表联合查询仅需29秒，10TB数据量的三表联合查询仅需1分30秒。依托Windows Server 2012提供的云计算平台和PDW带来的高性能数据仓库，海关的综合管理业务平台提供了即席查询、固定查询、多维分析、报表指标等各种数据处理功能。云计算与高性能，也让海关各个部门高效联动审批成为可能。例如，如果业务人员通过指标分析发现了业务中的风险点，可立即通过发送联系处置单，要求相应部门进行处置。　　实际上，海关云计算“一切皆服务”的理念不仅仅只体现在基础设施层面，它在应用层面也有充分的体现。“我们的目标就是通过云计算的方式，让用户只需要提交需求，接收返回结果，而不用去关心其中具体的操作过程。”任林表示，“Windows Server 2012和微软其他产品帮助我们实现了这一理念。我们自己提供了可视化的操作界面，用户不用再写代码，即可完成对综合业务管理平台的操作。例如在生成SQL查询时，用户可以完全使用拖拽的方式选取各个表和字段，很方便地完成各种定制查询。”　　统一管理各种平台　　任林认为，云计算的最大价值在于保持业务的连续性。“Windows Server 2012基本具备了云操作系统的特征，它能够为底层提供有效管理，对上层服务提供持续性支持。”　　“由于海关IT系统复杂多样，我们对Windows Server 2012采用了逐步引入的方式，并投入了很大精力进行兼容性测试。”为了保障数据仓库云平台服务的高可用性，任林的团队经过反复实验，最终基于Windows Server 2012、System Center 2012建立了兼容性较高的资源管理体系。“通过Windows Server 2012和System Center 2012，平台能够支持各个主流厂商的软硬件和基础环境。比如我们可以兼容管理Linux、VMware等系统，基本满足了需求。”任林向记者介绍。　　Windows Server 2012可以实现通过一个节点完成对整个数据中心的实时任务管理，这种管理方式可以让海关运维人员轻松地在一个地点管理大规模的服务器集群。“以前，对服务器集群管理需要从这个控制台到那个控制台，甚至从这个桌面到那个桌面。现在，一个桌面就可以完成数据中心几千台设备的管理。”任林兴奋地说，“对运维工程师来说，这是一个很酷的功能，而且非常实用。”　　值得一提的是，目前平台正是使用了微软System Center 2012中的 Virtual Machine Manager(虚拟机管理器，简称SCVMM)进行统一管理。无疑，SCVMM这一重量级工具在新版本中有了新的提升。“它让我们能够以较低的成本去管理多个厂商的产品，让运维人员不用每天对着多个不同的管理界面，大幅提高了工作效率。”任林说。　　实现资源最优配置　　效率不仅源于高性能的设备和管理工具，更源于对数据仓库资源配置的设计。结合业务需求，任林的团队将海关动态数据仓库的应用分为三个级别：最高级别应用基于PDW，中等级别应用基于青岛海关搭建的数据库群集，而低级别应用基于SQL Server。　　“海关中有很多业务是需要即席查询的，业务终端需要即时查询、马上返回结果，这就需要通过PDW来进行快速的执行。”任林向记者介绍，“而有一些固定查询，比如某些报表是每月生成一次，那么就可以安排在较低的应用级别来完成，甚至可以提前进行。”　　在这样一个按照业务需求分级别进行数据管理的解决方案中，不仅提高了数据的管理效率，同时也提高了硬件资源的利用率。任林介绍，在数据仓库云平台项目中，他们逐步引入新的系统和设备，并对原有设备进行了整合改造，安排进行相对低级别的工作，这样使得IT资源得到更好的配置利用。　　云计算的本质就是对资源进行更为有效的利用。在资源利用方面，任林的团队其实有更伟大的设想。“如果能够通过云计算将IT资源进行充分的配置，作为公共管理与服务部门，我们希望对内部的IT能力进行梳理，最终将能力释放出来，为公众提供更加广泛的服务。”任林说。　　方案亮点　　(1)本方案让Windows Server 2012的价值在大规模应用场景中得以充分体现，实现了平台的高可用性。　　(2)方案同样适合中大型规模应用，结合PDW，实现了系统的可扩展和高性能。　　(3)实现安全高效统一管理：多中心、外网统一门户管理、多服务器远程管理。
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数据仓库解决方案在电子商务中的应用
来源：人气：8275
NCR(中国)有限公司数据仓库事业部 专业技术服务总监
　　现任NCR中国有限公司数据仓库事业部专业技术服务总监。他领导的部门由50余名专门从事数据仓库技术研究与项目实施的专业顾问组成，主要为国内客户提供有关NCR可扩展数据仓库解决方案的售前咨询与项目实施服务。他本人在IT行业有超过十年的丰富经验，主要专长在于NCR的数据仓库引擎Teradata RDBMS、项目管理、数据仓库项目实施方法论、数据仓库系统分析与应用规划等。
在电子商务中引入数据仓库解决方案的必要性
　　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，引入电子商务解决方案是非常重要的一项措施。在企业众多的客户交互渠道中，WEB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。
　　与分支机构、柜台等传统渠道不同，基于WEB的网上交易方式是完全电子化、无接触的，虽然比较经济，但不如传统渠道人性化和易于建立客户关系。国外一家咨询机构在一份2000年的统计与分析报告中指出，“84%的在线业务没有采取有效措施来跟进那些通过其网站进行采购的客户，90%的在线业务没有针对客户实施个性化的服务，75%的在线业务无法识别在其网站多次进行采购的客户”。由于这样的原因，企业与其网上交易客户之间的关系变得疏远和分离，形成所谓的“E－沟 (E-Gap)”。显然，“E－沟”是企业维持稳定与优质的客户群体的最大障碍。
　　随着Internet在全球的普及，并逐渐发展成为进行市场行销与商务活动的重要渠道，网站已经成为企业整体业务发展战略的重要组成部分。人们不再把网站当成简单的交易场所，而把它看成企业与客户之间的重要交互渠道，并通过该渠道来逐步建立与加强客户关系。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、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。实现这种处理的最有效方法就是引入数据仓库技术。
　　通过在传统的电子商务中，引入基于数据仓库技术的WEB分析应用，可以帮助企业更好地了解与分析其客户行为，加强客户沟通并提供个性化服务，从而缩小并最终消除企业与客户之间的“E－沟”。
典型的WEB分析需求
　　曾经有一段时间，企业对其网站成功与否的评估只是看客户对其网站的访问率与点击率，而忽视了许多更全面、更深入的内在分析。事实上，从客户的流览、点击与购买等数据中可以分析出许多非常有用的信息。如：客户真正需要的是什么？支付的难易程度和安全性直接决定着客户是否选择该WEB等问题。
电子商务对数据仓库平台的挑战
　　信息周刊（Information Week）在其一份分析报告中指出，“电子商务系统中产生了大量关于客户行为与消费模式的有价值信息，对这些数据的综合分析与处理为企业带来了前所未有的商机，但同时也是对现代系统的极大挑战”。
　　我们都很清楚，从大量的网上交互数据中获取业务信息，从而全面和深入了解在线客户，这对电子商务的成功是必不可少的。但需要注意的是，网站本身正变得越来越复杂。许多企业的网站由多个分布在不同地域的服务器组成，包含了许多的应用方案，如广告服务器、应用服务器、内容管理系统等，为网站访客提供更丰富、更动态、更个性化的服务，尽最大努力把这些访问者转变成自己的客户。同时，越来越多的企业把一些传统业务移动网站上，并把网站与后台系统进行连接。这样的信息结构将产生越来越多、越来越复杂的基础数据，对于很多企业来说，这些基础数据都在呈指数级增长。
　　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WEB这样一种方式。因此在构造数据仓库解决方案时，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。
　　这些特点对数据仓库基础平台提出了非常高的要求，具体来说，主要有以下几个方面：
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（比如TB级以上）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，无法在整个企业范围内提供统一的信息视图。
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(Ad-hoc Query)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。
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。
NCR电子商务动态数据仓库解决方案
　　长期以来，NCR一直专注于数据仓库技术的研发与项目实施，已经在全球范围成功实施了三千多个数据仓库系统，其中容量在1TB以上的有三百多个，是大型数据仓库领域无可争辩的领导厂商。其主要特点是系统的线性扩展能力非常强，可以从很小规模（GB级）线性扩展到很大规模（TB级），目前已经投产的最大数据仓库达170TB。另外，NCR数据仓库系统还具有非常好的复杂业务问题分析能力、动态查询处理能力、管理简单等特点，因此在大型数据仓库领域的应用案例非常多。
　　NCR利用其数据仓库系统的优势，结合电子商务的特点和需求，推出了电子商务动态数据仓库解决方案(E-Business Teradata)。
整个解决方案由以下几个部分组成：
　　ETL是数据抽取(Extraction)、转换(Transformation)和加载(Loading)的缩写。利用ETL流程，把各种相关的源数据按照数据模型的定义和描述加载到数据仓库，从而形成统一的信息视图。在实施数据仓库时，由于外部数据源的分离和复杂性，ETL一般都比较耗时耗力，有时会占到总个系统实施工作量的70%以上。
　　来自于WEB网站的数据源主要包括：
■ Cookie信息
■ 广告服务器数据库 (Ad Server Database)
■ 注册数据库 (Registration Database)
■ WEB日志(WEB Logs)
■ 商业应用数据库 (Commerce
WEB数据在进行ETL时需要进行许多分析与转换处理，如：
■ 对Cookie信息进行分解，以便跟踪重复访客
■ 分析并过滤网络黑客信息(包括Spider, Crawler, Robot等)
■ 根据不同访问类型进行整理与排序（如注册用户、匿名用户等）
■ 企业不同WEB服务器中WEB日志的关联分析
■ 不同格式WEB日志的关联分析（IIS，Apache等）
　　逻辑数据模型（LDM）是整个数据仓库系统中非常重要的一个部分，它描述了各种数据实体及其相互之间的业务关系。数据仓库中的逻辑数据模型是按照主题来设计的。NCR的E-LDM是专门针对电子商务数据仓库应用而设计的，它有机地整合了来自WEB的在线数据以及其它与客户相关的离线数据。
3、Teradata动态数据仓库 (Teradata Active Data Warehouse)
　　Teradata动态数据仓库是一个线性可扩展的、具有优良的业务分析处理性能的决策支持系统。著名的评估机构Gartner Group从1999年推出应用服务评估模型ASEM (Application Server Evaluation Model)，用来评估各家供应商所提供解决方案分别在OLTP与数据仓库领域的综合性能。NCR的动态数据仓库解决方案已经连续四年在数据仓库领域被评为总分第一名。
　　Teradata动态数据仓库解决方案的主要特点是：
■ 线性可扩展能力，可以从很小的GB级数据仓库扩展到大规模的TB级数据仓库
■ 优良的并行处理能力与复杂业务分析处理能力
■ 系统管理简单，降低了整体拥有成本TCO(Total Cost Ownersh)
■ 提供标准接口，可以方便地与第三方应用工具集成
4、 前端应用
前端应用主要分成以下四个部分：
■ Teradata E-Business Analytics for Customers：针对客户的各种交易与事件，提供相关的分析报表。分析内容主要分成：客户利润贡献度(ofitability)、客户轮廓分析(Profiling)、客户忠诚度(Loyalty)、客户获取(Acquisition)。
■ Teradata E-Business Analytics for Campaigns：对于各种促销活动(Campaign)及其行销结果进行分析，包括：促销前活动与结果(Pre-Campaign activity and results)、促销后活动与结果(Post-Campaign activity and results)、并发的促销活动与结果(Concurrent Campaign activity and results)。
■ Teradata E-Business Analytics for Web Sites：主要针对WEB网站的各种活动与事件进行分析，包括：网络流量(Traffic)、访问引用与连接(Referral)、客户(Customers)。
■ Teradata E-Business Analytics for Advertising：对于网站广告的效果进行分析，分析内容包括：网络广告容量(Ad Network Capacity Analysis)、广告效果分析(Ad Performance Analysis)、广告发行者分析(Pub)。
　　与早几年相比，现在的企业已经把WEB完全集成到其业务基础设施中，WEB已经不再是简单的产品宣传与销售渠道，而是企业信息与客户关系的门户。利用WEB，可以为企业提供7X24的商业环境。引入基于数据仓库技术的商业智能解决方案后，客户对其网站的每一次访问，都是企业加强客户关系、影响客户购买行为、增强企业品牌与形象的一次机会。
摘自《通信市场》
优质网站模板动态数据仓库：给EMS插上翅膀
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邮政速递综合信息处理平台（简称综合平台）是中国邮政为了促进速递业务的发展、提高客户服务水平、加强内部管理而建设的一个信息化平台。在建设过程中，国家邮政局的领导经过广泛深入的调查、多方比较，最终选定Teradata作为战略合作伙伴。邮政速递综合信息处理平台邮件全程动态跟踪查询子系统于日上线运行，是中国地区第一个利用动态数据仓库技术实现实时数据加载与查询的系统。
　两年多来，综合平台系统一直经历着不断完善和优化的过程。在生产作业流程优化和业务功能扩展的同时，基于动态数据仓库系统的业务分析、时限监控、账务结算等业务支撑子系统也逐步建设起来。
& 压力下求变
　中国邮政特快专递EMS拥有首屈一指的航空和陆路运输网络，依托中国邮政航空公司，建立了以上海为集散中心的全夜航航空集散网。EMS在全国共有200多个邮件处理中心，各处理中心配备了先进的自动分拣设备。亚洲地区规模最大、技术装备先进的中国邮政航空速递物流集散中心也将于今年在南京建成并投入使用。EMS还具备领先的信息处理能力，建立了以网站、短信、客服电话三位一体的实时信息查询系统。
　在中国加入WTO的大背景下，特快专递市场逐步对国外速递公司开放，以DHL、Fedex、UPS和TNT为首的“四大家族”大举进军中国，在国际业务方面对EMS造成了不小的压力。同时，国内的中小速递企业也逐渐兴起，由于他们在客户服务、资费等方面能够提供更加灵活的策略，因此在同城业务和大中城市间业务上对EMS形成了冲击。
　为了进一步提高市场占有率、提高客户的满意度，邮政特快专递也推出了一系列的新产品和更加贴近客户的服务。同时，中国邮政也意识到信息系统的建设对于提高管理水平和客户服务水平具有深远的意义。1994年开始，中国邮政就开始建设速递跟踪查询系统，十余年间已经建设了两代系统。虽然立足于不同的历史条件，但是对提高速递信息反馈率、方便查询、增强生产辅助处理效率、提升速递服务品质和竞争力、加快速递业务发展起到了非常明显的推动作用。
随着国民经济和社会的迅猛发展，速递行业内的竞争已经由单纯的速度竞争转变为速度、价格、服务和品牌的综合性竞争，同时市场和客户对速递业务服务品质的要求不断提高，第二代系统虽然满足了基本的需求，但与业务发展和市场快速拓展的需要存在着一定差距。
　为彻底摆脱邮政速递整体信息化落后、科技含量和科技水平不高的不利局面，应对激烈的市场竞争环境，促进邮政速递业务的健康发展，中国邮政国家局决心集中力量建设一个高起点、高性能、高标准；集中控制、切合实际、灵活应用、满足需求、突出重点（全程实时动态跟踪查询）的第三代速递综合信息处理平台。
& 携手Teradata
　中国邮政前两代跟踪查询系统共同的问题在于无法做到实时动态跟踪查询。对于特快专递邮件而言，这种服务水平是远远不够的。同时,为了提升邮政的内部管理能力，对于邮件在各个环节的统计分析也是该系统的另一个重要使命。基于这样的需求，第二代跟踪查询系统分别采用了两套物理设备来完成跟踪查询功能和统计分析功能。但是，由于物理平台的分散带来了复杂的数据同步问题，因此经常出现两个系统数据不一致的状况。
　在经过了大量的论证和广泛的考察后，中国邮政选择了Teradata平台作为中国邮政特快专递系统的硬件平台，并采用了Teradata的动态数据仓库解决方案，来搭建其新一代速递跟踪查询系统。
　中国邮政速递跟踪查询系统的难点在于数据源的复杂性、数据加载的实时性以及各类数据仓库任务之间管理的复杂性。因此，Teradata在系统的架构设计、数据加载策略以及数据处理的混合负载管理方面进行了与以往数据仓库实施不尽相同的设计，使用了更多的业务运营系统的设计思路和方法。
　首先，将数据仓库系统架构分为三个层次：一是用于获取各源系统的消息数据并加载入库数据加载层；二是以一个物理数据库中所包含的多层次、多用途的逻辑数据库所构成的数据仓库层；三是为适应动态查询应用要求，包括了传统的实时与非实时两种数据库访问机制的应用层。
从总体软件架构来看，动态数据仓库可分为传统的数据仓库应用和类似于业务系统的实时数据处理应用两部分。动态数据仓库的设计和实施以至后续的优化完善过程中最核心的问题就是如何在一个系统内将传统的数据仓库应用与实时业务处理统一起来，二者的融合程度也直接影响着动态数据仓库系统的优劣。
　其次，数据加载策略方面，由于中国邮政专业局分工比较细致，每个特快邮件从收寄到最后投递需要经历很多环节。在这些环节中，数据往往来自多个不同的源系统。针对复杂的数据源和数据加载实时性较高的要求，Teradata采用了ESB（企业服务总线）作为各个系统之间服务交换的平台。这种架构的优势在于数据交换的实时性和数据传输的可靠性可以得到很好的保证。
　此外，在这样一个包括实时加载、Tactical Query和Batch
report的系统中，通过Teradata平台的Active workload
management管理服务，可以精确分配系统资源，保证系统在各个不同的时间段能够满足各类不同应用对资源的需求。
& 实现业务提速
　邮件实时动态跟踪查询系统于2006年6月上线以来，随着业务量的不断攀升，目前系统每天需要处理超过800万笔信息，邮件查询数量也从上线之初的全天36万件次增加到了130万件次，高峰访问时段可达到每小时14万件次。系统能够在业务完成5分钟内体现出邮件状态的最新变化。采用无线手持终端方式上传的邮件状态，可以在3秒内体现出邮件的最新情况。
　速递跟踪查询系统不但能够达到预期的目标，在业务发生10分钟内能够从系统上查询到邮件最新的状态，而且能够做到对错误的、不合理的信息进行过滤，并且能够对内部用户和外部用户展现不同的内容，达到了内外有别的效果。
　除了跟踪查询的功能外，系统还承担着为企业内部用户进行经营分析和决策支持的功能，既能够服务于企业的战略性决策，还能够帮助一线的业务人员实现战术性决策。
　中国邮政数据仓库于2007年5月完成首次扩容，处理性能得到大幅提升。
　未来，中国邮政数据仓库平台将不仅仅支撑日常的业务分析与动态查询应用。一方面，作为数据仓库平台，本系统将逐步完善其分析、决策支撑、业务课题研究等传统的企业智能应用。另一方面，作为动态数据仓库平台，本系统还将更加充分地利用实时数据的优势，提供基于动态技术的分析和预警能力。为生产作业、市场经营等工作,提供实时、有效的数据分析支撑。
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