数据仓库技术在煤矿安全管理方面的应用研究

随着我国经济形势的迅猛发展,社会经济活动对煤炭资源量的需求与日俱增,然而由于高强度的挖掘开采活动导致煤炭生产企业管理工作面临着较为严峻的安全生产形势。目前保障煤炭资源开采所达成的共识为应用现代化的安全管理数据仓库系统,以推动煤炭开采的作业效率,提升煤炭企业的经济收益。因此,针对现代化的安全管理数据仓库技术进行研究并设计一套相应的系统对当下煤炭开采工作具有重要的现实意义。     

基于元数据管理的可扩展数据仓库系统设计

数据仓库系统在创建、维护过程中,随着数据的飞速膨胀与用户需求的不断变化,应根据应用的实际情况增减新的组件以提高数据仓库的综合性能。结合新形势下的多应用组件需求,文章提出了基于元数据管理的设计方案实现可扩展的数据仓库系统,通过元数据管理与接口设计对数据仓库进行规范和组织,解决了数据仓库系统各层数据的交互问题,同时增强了数据仓库系统的扩展性,提高其应用的多样性和适应性。     

试论数据仓库技术用于税务系统

税务系统需要对大量数据进行计算、分析,而数据仓库技术的应用可以解决这个难题,文章首先对数据仓库技术进行简要介绍,对数据仓库技术在税务信息化建设、税务执法系统以及税务征管方面的应用进行研究。     

基于Hadoop和Hive的电信行业数据仓库研究

分析处理海量数据成为各电信运营商急需解决的问题。本文描述的基于Hadoop和Hive的数据仓库能很好的解决这个问题,Hadoop依靠普通的PC集群提供可靠的并行计算服务和存储平台,Hive基于M／R框架,提供类SQL功能的HQL语言,为用户提供了一个高效、海量和便捷的数据仓库平台。通过对电信行业海量话单的分析证明,此数据仓库解决方案在处理海量数据上,具有关系型数据仓库不能比拟的性能。     

档案管理系统中数据仓库的建立

档案是一种重要的信息资源,由于目前我国的档案资源具比较分散,数据的量也和大,档案的保存形式多种多样,这样我国的目前的档案信息管理的一指比较落后。目前的的数据仓库技术,可以实对大量的数据惊醒有效的管理和保存,并对数据进行综合分析管理,挖掘信息的潜在的巨大价值,本文以学生档案党员管理为例,详解如何运用数据挖掘技术来建立数据仓库,研究并且制定了数据仓库模型,通过Microsoft SQL Server Integration Services完成ETL过程并建立数据仓库。     

SQL Server 2000中的数据仓库和OLAP解决方案

数据仓库具有海量数据存储能力 ,并可应用在其之上的OLAP和数据挖掘技术进行强大的多维数据分析 ,实现决策支持功能 .Microsoft公司推出的SQLServer 2 0 0 0提供了完整的数据仓库和OLAP的解决方案 :用一组数据仓库组件 (DTS ,OLAP ,数据挖掘支持 )来建立数据仓库 .该方案提供了多维表达式语言 (MDX)和多维数据的分析查询机制     

逻辑数据模型的评判标准与设计关键

商业银行的数据是商业银行宝贵的财富,这些未经加工的数据并不能满足商业银行的需要。因此,通过数据仓库技术对商业银行的数据进行有效的整合是一项重大的系统工程。利用数据仓库技术成功整合商业银行数据成功的关键是要做好基础数据的准备工作。基础数据的质量好坏直接决定了数据仓库系统工程的成败。     

卷烟工业企业的数据仓库构建方法

数据仓库技术能跨越多个应用系统,集成、转换和汇总所需要的数据,表达完整的数据视图,并通过OLAP技术提供各种数据分析手段。数据仓库的体系结构包含4个层次:数据源、数据的存储与管理、数据访问服务、数据展现分析;数据建模包括概念模型、逻辑模型和物理模型设计,并构建了卷烟工业企业数据仓库的架构,以及在此基础上建立了企业级数据仓库BW系统,实现了企业数据的全面共享。     

数据仓库技术在高校信息系统中的应用

数据仓库是处理大量数据的一种有效模式。本文使用了SQL Server 2008数据仓库方案,并在模式表处理、连接池设置和大文本数据操作等方面做出了优化说明。     

面向纺织企业的数据仓库构建方法

数据仓库(Data Warehouse)是用于支持企业或组织的决策分析处理的技术,它帮助人们从大量的数据中发现潜在的信息和知识。介绍了数据仓库的一般体系结构和建模方法;结合纺织企业的特点,探讨了数据仓库技术在这一类企业中的应用,提出了渐进式的开发方法,并在此基础上构建了一系列数据集市,给出了构建外贸出口数据集市的实例。     

某银行的企业级数据仓库设计探究

逻辑数据模型设计是数据仓库项目的核心基础。在概念模型设计中,已经确定了几个基本的主题域,即所谓概念模型。它们是对真实世界中的概念的描述,是实实在在的事物概念。数据仓库的设计方法是一个逐步完善的过程,所以逻辑数据模型设计阶段需要进一步扩展概念模型设计中所确定的主题域。把业务需求用规范化的模型和关系表进行描述,并编制成文档,以解决定义上的冲突,为数据仓库物理数据模型的设计奠定坚实的基础。     

数据仓库在商业系统中应用的探讨

数据仓库具有面向主题、集成、非易失、时变的特点,能提取面向决策支持的数据,并对这些数据进行合理的存储组织以便管理层人员使用。应用于商业系统,能使管理层人员从一个全新的角度认识信息系统的有用性,从而更广泛地了解市场需求,及时制定正确的营销策略。针对商业系统中公司管理者对日常事务大量数据的管理和分析处理的潜在需求,通过确认用户要求和项目范围,设计和开发了商业连锁店数据仓库的体系结构。该数据仓库开发设计     

一种元数据驱动数据仓库设计与应用

数据仓库技术广泛服务于业界信息系统建设之需求,大数据分布式架构的兴起也促进了数据仓库技术带的发展。文章结合一个应用项目的需求,设计开源技术方案,实施多种异构数据整合、元数据驱动、主题标签及Extjs架构的图形显示。实现了一套可视化的数据仓库系统,用以解决复杂的异构数据以及数据的展示,也为后续的决策支持系统构建和数据挖掘工作提供基础     

商业智能在服装企业中的应用研究

本文在商业智能的基本概念基础上,以服装企业的产品销售为主题,分析和设计了服装企业产品销售商业智能系统,提出了数据仓库的构建和设计过程,并介绍了基于数据仓库的联机分析处理和数据挖掘技术在其中的应用。     

数据仓库技术在高校信息系统中的应用研究

数据仓库是处理大量数据的一种有效模式。面对高校信息化建设中日益增长海量数据,本文使用了SQL Server 2005数据仓库方案,并在模式表处理、连接池设置和大文本数据操作等方面做出了优化说明。     

数据仓库项目成功要素分析

如何有效实施并且利用数据仓库为企业决策层及高级管理人员提供决策支持成为一项亟待解决的问题。此文从管理和技术两方面对企业实施数据仓库进行了论述。     

食品安全检测数据仓库技术的应用与研究

主要利用数据仓库技术,以山东地区进出口食品检测实验室的检测数据为分析对象,初次构建了进出口食品农产品实验室检测数据仓库系统,为食品安全风险分析提供了准确科学的数据支持,为实现数据的进一步挖掘和系统平台的开发做好了准备工作。     

利用数据挖掘工具分析喷气织机生产数据

基于喷气织机生产监控系统采集的数据建立数据仓库,探讨数据清理、数据变换及规范化、数据仓库的组建等组织数据仓库问题。从挖掘分析的目标、织机监控的数据模型、数据挖掘工具和分析等方面介绍数据挖掘方法,并总结数据挖掘的步骤。结果表明,利用SQL数据挖掘工具对喷气织机生产数据进行分析,可得出各影响因素对喷气织机的影响程度,有效提高喷气织机的效率。     

数据仓库技术在通信管理系统中的应用

智能化是目前世界电力发展的新趋势。随着智能电网地不断深化与发展,电力通信资源管理系统的智能水平也得到了相应的提高。文章首先论述了数据仓库技术,然后介绍了数据仓库的功能结构和网络结构,最后介绍了该技术在通信管理系统中的实现。     

大数据时代多媒体网络信息整合与管理技术

大数据时代网络信息产生于多种媒体,多媒体网络信息数据需要科学的整合与管理才能作为数据决策的基础依据.为此,本文设计了Spark并行计算框架作为数据整合的环境,为多媒体网络信息设计了专门的数据仓库,利用数据仓库的ETL工具调度数据,完成数据抽取、转换与加载操作,并在数据仓库中集成Apriori算法挖掘多媒体信息间深层次的关联规则.此外,设计了OLAP的缓存机制与数据安全管理策略,以提高多媒体网络信息管理水平.