PowerCenter的图形化用户接口帮助数据仓库管理人员很容易的设计复杂的source-to-target的映射，然后可以由PowerCenter强大的服务器来自动地执行。
数据分析和展现
联机分析处理(OLAP)是一个分析处理技术，它从企业的数据集合中收集信息，并运用数学运算和数据处理技术，灵活、交互式地提供统计、趋势分析和预测报告。通过多种OLAP工具对数据仓库中的数据进行多维分析、汇总，形成图表或报表的形式，使决策者可以清晰、直观地看到分析结果，这正是数据仓库系统所要达到的目的。 数据仓库的开发应用主要有结构设计、数据集中组织和管理、数据的快速高效访问等。其中数据的访问一般都是由较为成熟的业务智能工具完成，因此不同于OLTP系统，数据仓库系统的前端开发编程量是比较小的，但是其维护工作的时间跨度要大，因为决策支持应用的随意性较强，不可能再象业务系统那样固定一个统一的操作模式。 Sybase的数据仓库解决方案采取开放的集成策略，对现在市场上主流的OLAP和前端展现工具都可以很好的配合，因此可以更好的适应贵州电信的实际需要。
联机分析处理(OLAP)是一个分析处理技术，它从企业的数据集合中收集信息，并运用数学运算和数据处理技术，灵活、交互式地提供统计、趋势分析和预测报告。通过多种OLAP工具对数据仓库中的数据进行多维分析、汇总，形成图表或报表的形式，使决策者可以清晰、直观地看到分析结果，这正是数据仓库系统所要达到的目的。
数据仓库的开发应用主要有结构设计、数据集中组织和管理、数据的快速高效访问等。其中数据的访问一般都是由较为成熟的业务智能工具完成，因此不同于OLTP系统，数据仓库系统的前端开发编程量是比较小的，但是其维护工作的时间跨度要大，因为决策支持应用的随意性较强，不可能再象业务系统那样固定一个统一的操作模式。
Sybase的数据仓库解决方案采取开放的集成策略，对现在市场上主流的OLAP和前端展现工具都可以很好的配合，因此可以更好的适应贵州电信的实际需要。
另外数据挖掘也是商业智能很重要的一个方面，本方案采用的SPSS Clementine提供了一个可视化的快速建立模型的环境，被誉为业界第一的数据挖掘工具。使用它，企业可以将数据分析和建模技术与特定的商业问题结合起来，找出其他传统数据挖掘工具可能找不出的答案。
组成部分??包括数据获取(Data Access)、探查(Investigate)、整理(Manipulation)、建模(Modeling)和报告(Reporting)??都使用一些有效、易用的按钮表示，用户只需用鼠标将这些组件连接起来建立一个“数据流”，可视化的界面使得数据挖掘更加直观交互，从而可以将用户的商业知识在每一步中更好的利用。
组成部分??包括数据获取(Data Access)、探查(Investigate)、整理(Manipulation)、建模(Modeling)和报告(Reporting)??都使用一些有效、易用的按钮表示，用户只需用鼠标将这些组件连接起来建立一个“数据流”，可视化的界面使得数据挖掘更加直观交互，从而可以将用户的商业知识在每一步中更好的利用。
数据仓库的维护和管理
元数据是关于数据的数据，能够表示、定义数据的意义及系统各组成部件之间的关系的数据，它包括关键字、属性、数据描述、物理数据结构、源数据结构、映射及转换规则、综合算法、
