成立于2003年的淘宝网稳踞亚洲购物网站的第一名，会员数超过4000万人，每年成交额皆以倍数快速成长，在2006年就已突破169亿人民币。随着业绩的持续攀升，以及同步成长的惊人数据量，淘宝网希望能从中挖掘出有用的信息，做为业务决策与网站运营的依据，因此，决定投资建置数据仓库。
淘宝网以Oracle网格运算（Grid Computing）技术重新打造并强化基础架构环境，再进行数据仓库的建置，短短半年之内就完成上线工作。淘宝网表示：「数据仓库的效益，在于分析历史、预测将来，以及看到所有活动的历史轨迹。它同时也是最佳指针，有效规范最终决策，不致太过偏离现实。
挑战
业务面与技术面的双重需求
淘宝网所面临的挑战，分别来自业务面与技术面。就业务面来看，如何设计出更多且更好的行销活动，以吸引更多客户，正是首要的业务目标。
而在技术面，基础架构的提升及强化将是关键。淘宝网甫于2003年成立，就连年以倍数快速成长，对于延展性的需求特别高；但另一方面，基础架构的建置仍缺乏整体且完善的规划与考量，则是主要的隐忧。
截至目前为止，淘宝网所累积的数据量已达10 TB之多，而且，这个数字还会随着每年翻倍成长的成交额同步上升。但庞大的数据量与计算量，已超出原有环境的负荷，进而对数据库的运行速度造成显著的影响。
淘宝网说明，原有的数据库虽然只使用了二、三年，但由于数据量成长的很快，再加上今年激活了许多新项目，对于数据库的要求也相对提高。因此，建置数据仓库时，最大的技术挑战将在于效率及速度。
效益
添增商业智能与数据挖掘功能，运行效能提升超过两倍
淘宝网的数据仓库主要提供商业智能（Business Intelligence）分析与数据挖掘（Data Mining）两大功能，同时，也会根据业务需求，提供所需的企业级报表，或进行用户行为模式分析。
淘宝网表示：「高达八成的员工都会使用数据仓库系统，无论是财务、巿场、服务或网站运营，同样必须每天看报表、做分析。而在主管方面，则是生成报表之后，再以电子邮件寄发。
举例来说，针对「十一长假」，淘宝网设计了许多促销活动上线，要确认活动是否达到预期目标，就要靠数据仓库来计算及分析活动的效果。此外，巿场部门也能根据往年的历史数据，找出效果最好的活动并重新包装推出。
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