Oracle数据仓库解决方案概述

本文介绍了用Oracle的产品来做数据仓库的设计与开发要完成数据仓库的设计建模、数据转换与集成、数据存储与管理、数据的分析和展示、数据仓库的维护和管理的五个过程。     

数据仓库技术及实施

介绍了数据仓库的基本概念，针对数据仓库建立对创建数据仓库的过程进行了分析，对实现数据抽取、数据仓库的存储和管理等进行分析和比较。     

数据仓库方法论

数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，本文简要讨论有关数据仓库的主要设计技术与管理技术，包括数据模型，元数据，粒度，数据分割，数据集成以及分布式数据仓库等。     

数据仓库技术及实施

介绍了数据仓库的基本概念,针对数据仓库建立对创建数据仓库的过程进行了分析,对实现数据抽取、数据仓库的存储和管理等进行分析和比较。     

制导仿真数据仓库研究

制导仿真试验和飞行试验都会产生许多数据,数据逐渐累积形成海量数据,针对分析需求对数据进行有效管理,制导仿真数据的管理成为当前国内仿真界面临的难题.鉴于数据仓库管理海量数据、面向分析、支持决策的特性,将数据仓库技术引人到制导仿真数据管理领域,设计出了制导仿真数据仓库的体系架构.针对制导仿真所涉及数据的特点,对制导仿真数据仓库构建过程中先对数据预处理进行研究,提出了制导仿真数据仓库的数据预处理模型,进行仿真证明,模型能有效指导制导仿真数据仓库构的数据预处理工作,可为有关人员快速有效地获取所需数据.     

典型大数据仓库-飞行试验数据仓库设计

在现代数据仓库技术思想的指导下,围绕试飞数据的非结构化大数据的特点,面向型号工程对试飞数据的统一管理和高效处理需求,分别针对试飞大数据的粒度描述和综合管理,设计了飞行试验元数据标准和特有的基于二进制文件的数据库管理服务,解决了飞行试验数据仓库设计中结构化与非结构化大数据的统一维度建模和数据关系维护的关键技术问题,为基于数据仓库的试飞大数据在线管理与分析系统的建立提供了基础,满足了型号工程对试飞数据的高效分析需求.     

数据仓库在电信统计分析中的应用

电信建立以客户为中心的服务体系,对于维系老客户、争取新客户、增强市场竞争能力有重要的意义。由于数据仓库能统一数据管理,保证数据准确和可追踪管理,支持内控,构建企业统一的数据管理平台,所以数据仓库越来越多地被应用于以客户为中心的的电信CRM统计分析系统中。以数据仓库在电信CRM中的建设为实例,从总体结构、模型设计、数据的抽取、转换和加载方面进行描述,说明了数据仓库在电信统计分析系统中的应用。     

数据仓库在电信统计分析中的应用

电信建立以客户为中心的服务体系,对于维系老客户、争取新客户、增强市场竞争能力有重要的意义。由于数据仓库能统一数据管理,保证数据准确和可追踪管理,支持内控,构建企业统一的数据管理平台,所以数据仓库越来越多地被应用于以客户为中心的的电信CRM统计分析系统中。以数据仓库在电信CRM中的建设为实例,从总体结构、模型设计、数据的抽取、转换和加载方面进行描述,说明了数据仓库在电信统计分析系统中的应用。     

移动网管平台中数据仓库数据抽取、净化和集成

将数据仓库运用到移动通信网络管理平台是当前比较受关注的一项技术。而数据抽取、净化和整合是数据仓库构建过程中最复杂的部分。提出了在移动通信网络管理平台中的实现方案     

数据仓库的建立与维护的一个实例

本文描述了在学校学生管理系统的基础上建立和维护数据仓库的过程,包括数据仓库模型设计、异构数据的转换、数据冗余、汇总数据存储等数据仓库设计过程和数据的抽取、转换和加载(ETL)以及元数据管理等维护过程,并简单地介绍了数据仓库在OLAP方面的应用。     

数据仓库中ETL技术的探讨与实践

支持数据抽取、转换、清洗和装载的工具集对任何数据仓库工程都是一个必不可少的关键部件。本文重点探讨了ETL技术以及ETL工具的选择原则,并结合具体实例详细介绍了ETL过程的设计和实现方法。     

数据交换与共享技术在交通行业数据资源整合中的应用研究

从交通行业信息化的实际需求出发,论述了分布式异构数据环境下不同数据业务节点间的信息交互与数据共享平台构建方案,从整体设计思路、系统逻辑结构和工作机制三个方面对该数据交换与共享平台作了详述,探讨了分布式异源数据访问、数据整合与集成、数据同步复制乃至分布式协同工作等各类场景下的工作实现机制.并以此应用于交通行业数据资源整合平台环境中,产生了分布式应用间的调用规范、分布式数据源的接入规范、数据传递的格式规范等自主设计的技术成果.上述成果已应用于浙江交通数据中心的建设中,并作为交通部信息化示范工程的核心组成部分,在交通数据资源整合应用中取得实际成效.     

企业应用集成(EAI)中数据集成技术的应用

根据实施某大型散货港口信息化的企业应用集成（EAI）项目的经验，从统一数据格式定义、数据转换标准和数据集成方式三方面论述了制定EAI数据集成技术规范标准的相关内容，提出了EAI数据集成技术应用的思路和方案。     

一种基于XML的异构数据集成平台研究

异构数据集成为不同自治、异构、分布的数据提供一个统一的全局数据视图。本文提出一种数据仓库-中介器数据集成方案，引入数据缓冲机制，将历史数据存入中心数据库中，频繁访问的静态数据写入数据缓冲区，提高了异构数据查询的效率。     

公共数据中心的ETL系统设计与实现

ETL过程是构建数据仓库的重要步骤。大多数现有ETL系统在数据量较大时处理效率偏低。根据ETL在公共数据中心的实际应用改进了原有的ETL结构。鉴于公共数据保密性的特点,设计了数据不同的获取方式;在设置数据转换规则的过程中结合相应领域知识,保证数据质量;前置机之间实行负载均衡,同时把数据转换的不同步骤分配到两台ETL服务器来完成,保证抽取和转换效率。通过实验证明了该ETL系统具有较好的效率。     

非确定性数据处理技术发展现状与挑战

介绍非确定性数据处理的几种主流技术,即数据流、移动数据、传感器网络和数据世系的管理技术,描述这些技术的内涵、发展现状和挑战．指出该技术在我国未来建设智慧城市作为基础性支撑技术的重要性。     

Data provenance in SOA: security, reliability, and integrity

Due to the dynamic nature, such as services composition and evaluation, it is critical for a Service-Oriented Architecture (SOA) system to consider its data provenance, which concerns security, reliability, and integrity of data as they are being routed in the system. In a traditional software system, one focuses on the software itself to determine the security, reliability, and integrity of the software. In an SOA system, however, one also needs to consider origins and routes of data and their impact, i.e., data provenance. This paper first analyzes the unique nature and characteristics of data provenance in an SOA system, particularly related to data security, reliability, and integrity. Then it proposes a new framework for data provenance analysis in an SOA system. Finally, this paper uses an example which illustrates these techniques.     

数据清理中几种解决数据冲突的方法

建立数据挖掘模型的基石是数据仓库,数据仓库的质量直接影响到数据挖掘模型的建立与执行效率,并有可能影响到数据挖掘模型的最终结果的准确度。数据清理就是发现数据中的错误和不一致并加以消除,以提高数据的质量,使得数据挖掘模型建立的过程更加快捷和简便,挖掘出来的模式和规则也就更加有效和适用。     

“电子作业发送和回收系统”应用软件的开发

为了提高信息技术类课程电子作业发布和收交的操作效率、网络系统传输效率和电子作业安全性,利用VB开发了“电子作业发送和回收系统”应用软件。文中介绍了“电子作业发送和回收系统”应用软件的开发意义、组成、使用环境、主要功能和实现技术。     

ECAS数据仓库中数据集成的相关问题

数据仓库越来越广泛地应用于企业决策分析 ,从传统的操作型数据库集成数据是创建数据仓库必不可少的一步。结合宝钢能源部能源分析及成本分析系统 (ECAS)数据仓库 ,介绍了建立数据仓库时从不同的数据源抽取数据、清洗数据的相关问题。