1. olap怎么分析数据
分析型客户关系管理主要是分析运营型客户关系管理系统中获得的各种数据，进而为企业的经营和决策提供可靠的量化依据。分析型客户关系管理一般需要用到一些数据管理和数据分析工具，如数据仓库、OLAP和数据挖掘等。 分析型客户关系管理事实上是以改善业务管理为目的的分析活动。分析的对象是由企业的CRM业务和当前应用所产生的相关数据。为了实施这种分析，必须有能将CRM数据整合在一起并便于分析者使用的数据仓库等基础设施。CRM分析使企业能够对于与客户(现有客户以及潜在客户)有关的各种要索(需要、方式、机遇、风险、代价等)作出分析与评估．以便于为本企业赢得最大的回报。 客户分析必须整合到客户数据仓库中。 客户分析必须加以整合并以合理的方式放到客户数据仓库中，以便进行常规的或即席式的分析，并且便于对其作分段或挖掘处理。一个结构良好的客户数据仓库，应能回答这样一些问题： 新得到的客户是否比现有的客户更有价值? 2)你的员重要的客户员为关注的是什么? 3)年龄低于35岁的客户是否更有价值? 4)互联网技术是否有助于你的业务增长?如果苔案是肯定的，是如何做到这一步的? 5)很多人都热中于存钱。你是否吸引了客户的消费?抑或是你的客户将钱花在其他地方了? 真正有用的、客户分析所需要的信息，一般来自三个方面：企业与其客户的主要“接触点”(客服务以及自动柜员机)、关键收益点(PoS．电子商务以及定单录入)以及外部数据(提供客户的地域分布，生活方式等信息)。 这里的侧重点是信息的质量而不是它的“完备”。因为任何决策支持系统，包括商业智能系统在内，总处在不断得到新的信息源，不断地补充新的信息。关键信息包括客户服务历史信息，客户市场历史信息，按客户统计的销售信息与收益信息以及客户的地域分市数据及生活方式数据等。 参考资料：SugarCRM
2. OLAP的多维数据分析
推荐楼主试用一下FineBI，这个工具的多维分析让我记忆犹新。 联机分析处理（OLAP）系统是数据仓库系统最主要的应用，专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。
3. olap和oltp的最终数据来源
oceanstor是
oceanstor
华为OceanStor高端存储是由华为公司自研打造的，面向企业核心业务的高端存储产品。华为OceanStor高端存储分为全闪存和智能混合闪存两个系列。
华为OceanStor高端存储采用华为自研的创新硬件平台和优化算法，使用高速的端到端NVMe架构，具备极高的线性扩展性和永智高效的智能运维管理平台和融合性能，是面向企业核心业务打造的存储性能和可靠性新标杆，广泛适用于满足了大型数据库OLTP/OLAP、云计算等各种应用的数据存储需求，适用面覆盖政府、金融、运营商、制造、医疗等行业，是企业核心应用的理想选择。
4. olap的数据组织方式
信息系统（Information system）是由计算机硬件、网络和通信设备、计算机软件、信息资源、信息用户和规章制度组成的以处理信息流为目的的人机一体化系统。
主要有五个基本功能，即对信息的输入、存储、处理、输出和控制。信息系统经历了简单的数据处理信息系统、孤立的业务管理信息系统、集成的智能信息系统三个发展阶段。
信息系统的作用与其他系统有些不同，它不从事某一具体的实物性工作，而是关系全局的协调一致。因而组织越大，改进信息系统所带来的经济效益也就越大。信息系统的运转情况与整个组织的效率密切相关。
扩展资料：
信息系统的五个基本功能：输入、存储、处理、输出和控制。
1、输入功能：信息系统的输入功能决定于系统所要达到的目的及系统的能力和信息环境的许可。
2、存储功能：存储功能指的是系统存储各种信息资料和数据的能力。
3、处理功能：基于数据仓库技术的联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(DM)技术。
4、输出功能：信息系统的各种功能都是为了保证最终实现最佳的输出功能。
5、控制功能：对构成系统的各种信息处理设备进行控制和管理，对整个信息加工、处理、传输、输出等环节通过各种程序进行控制。
5. olap分析中的维度和事实
SSAS使用服务器组件和客户端组件为商业智能程序提供联机分析处理（OLAP）和数据挖掘功能。商业智能提供的解决方案能够从多种数据源获取数据并且能够把各种数据转化成同一格式数据进行存储，最终达到让用户可以快速访问解读数据，为用户分析和制定决定提供有效的数据支持，那么SSAS就是通过建立多维的数据集来为数据的分析提供更快捷更高校的数据挖掘。
6. olap 大数据
数据库技术的发展实际上取决于互联网发展过程中需求的不断升级。如果数据是小钱钱，那么数据库就好比古代的布袋，皮钱包再到如今的电子钱包。演变就是为了适应需求的变化。总的来说，根据数据库原理的不同，可以分为关系型数据库，NoSQL数据库以及时序数据库。下面就为大家简单介绍下这几类数据库的特点以及应用场景：
关系型数据库
关系型数据库是比较传统的数据库，其中包括SQL Server，Oracle，DB2，MySQL等。关系型数据库是基于行存储的，适合结构化实体的存储，读写性能比较平均，支持复杂条件查询。但对于非结构化数据的存储就有些吃力了。
NoSQL数据库
NoSQL数据库的代表非MongoDB莫属，如今，随着MySQL 8的出现，NoSQL数据库的选择也变得多样起来。NoSQL数据库包括文档型数据库，列存储数据库等。这类数据库很好的支持了非结构化数据的存储，但是部分此类数据库由于其底层实现，读性能相较于写性能来说要优异许多。举个栗子，Google Cloud DataStore是一款文档型数据库，其底层基于列索引的BigTable实现。当插入一个JSON对象时，内部需要很多操作来完成对象的保存，相较于关系型数据库的插入操作要麻烦一些。
时序数据库
时序数据库是一个新兴的概念，目前比较流行有InfluxDB，国内初创公司涛思数据的TDengine也是不错的选择。时序数据库适用于物联网传感器数据的存储以及应用日志收集等场景。通过名字就可以看出该类数据库存储的数据基本都是通过时间戳索引的，因此同样不支持复杂的条件查询。
结语
关系型数据库，NoSQL数据库以及时序数据库的选择取决于要存储的数据类型，应用场景。但在互联网如此发达的今天，还要应对高并发，高可用的挑战。也就有了后来的读写分离，故障转移，读拷贝等技术的出现，同时也诞生了应用缓存Redis，消息队列Kafka等来缓解数据库的压力。在选择数据库时，根据应用场景，数据类型选择最合适的就好。
7. OLAP的分析是不是需要数据仓库
我们通常将CRM系统按照主要的功能类型分为三类：操作性（Operational）, 分析型（Analytical）& 协作型（Collaborative）。
1.操作型CRM:即所谓的前端办公室应用，包括销售自动化，营销自动化和服务自动化等，实现前端办公和后端办公的无缝集成，也是用户，客户&业务联系的支撑系统。
2.分析型CRM：主要是分析从运营型CRM和其他业务系统中获得的各种客户数据，为企业设计客户的经营，决策提供可靠的量化依据。这种分析需要用到多种现金的数据管理和数据分析工具，入数据仓库，OLAP分析和数据挖掘等。
3.协作型CRM：主要由呼叫中心，客户多渠道联系中心，帮助台以及自主服务帮助导航等组成，为手机客户信息和与客户进行交互服务提供多种渠道，提高企业与客户的沟通能力。
8. olap与数据挖掘的关系
因为OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集以及从不同的角度观察信息的能力。
快速增长的海量数据收集、存放在大量的大型数据库中，没有强有力的工具，理解他们已经远远超出了人的能力，导致 数据丰富但信息贫乏。数据和信息之间的鸿沟越来越宽，这就要求必须系统的开发数据挖掘工具，将数据转换成有用的信息。
9. olap数据库
greenplum属于OLAP 数据库系统一般分为两种类型:OLTP、OLAP: OLTP(On-Line Transaction Processing,联机事务处理)系统:也称为生产系统。
Greenplum拥有一支具备丰富行业经验的销售和技术团队，具备金融、电信、政府、互联网等等行业的数据仓库项目行业经验，专注于推动Greenplum在数据仓库分析领域的应用，为客户实现投资回报、价值增长。