现有的人脸识别门禁系统更多的是实现事务处理的应用。企业的原始数据经过业务封装，形成了具有业务含义的业务数据。业务数据加载业务逻辑，经过事务处理过程，实现业务处理、信息共享和信息展现。在这一过程汇总，企业人脸识别门禁系统数据经过格式的处理和流程的处理，数据的信息量并没有增加。

通过对企业人脸识别门禁系统的多位分析和深度挖掘，则可以获取更多的信息量，使信息增值。着包括两个层面的内容：通过对不同主题的多维数据的关联分析，实现运营分析；通过主题数据的利是数据分析，实现业务预测，进行决策支持。例如通过客户数据的统计分析，可以了解到客户总体的变化趋势；结合人脸识别门禁系统产品数据的关联分析，则可以了解使用哪些业务的客户呈增长趋势，使用哪些产品的客户呈流失趋势；再结合客户计费数据做关联分析，又可以进一步了解客户在某一业务上的使用量的变化趋势，从而预测出未来可能的增长和流失。

企业人脸识别门禁系统数据挖掘的过程需要对海量数据进行策略存储和多维分析，因此需要借助于数据仓库技术来实现。综合考虑数据仓库平台的投资、业务的关联性、处理能力等因素，在省级运营企业人脸识别门禁系统，可以按照市场经营、运行维护、企业内部管理等三个专业分别建立升级数据仓库平台；考虑到平台的可维护性，可以选用同样的技术平台。如果关键支撑系统健在本地网一级，对于大量业务的本地网，考虑到性能因素，也可以单独建设本地网的数据仓库平台。

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