数据仓库技术研究

对数据仓库技术进行了深入的研究,给出了数椐仓库的定义,详细分析了数据仓库的四大特征(即面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的),研究了数据仓库管理的方法、数据仓库的基本体系结构的组成,同时对数据仓库系统的建立进行了详细的阐述。     

电信行业数据仓库逻辑模型构建研究

近些年,我国电信行业数据仓库的发展迅速,作为数据仓库中的一个关键的环节,数据仓库逻辑建模就显得越来越重要。文章以我国电信行业数据仓库发展的背景为基础,依据数据仓库逻辑建模的原则,探讨了我国电信行业企业级数据仓库模型构建中的几个关键的部分,并结合事例对各部分进行了描述,为数据仓库工作者重构了一个数据仓库逻辑建模的过程。     

数据仓库技术在移动通信领域中的应用

本文介绍了数据仓库的概念、数据仓库的和实施数据仓库时应避免的错误等方面做了探讨,以达抛砖引玉之目的.     

数据仓库技术及其实现

本文主要介绍了数据仓库的背景和概念,并向用户展示了数据仓库的体系结构,特别针对数据仓库实现过程中的多维数据存储模型、数据变换及清洁过程进行了讨论。     

数据仓库技术在装备试验信息集成中的应用研究

文中首先对数据仓库的概念、相关技术及支持工具进行了介绍;其次,重点对装备试验数据应用的现状进行了分析,明确了装备试验数据仓库的建设需求;最后,对数据仓库技术在装备试验信息集成中的应用进行了研究,提出了装备试验数据仓库应用总体分层框架。     

基于数据仓库的电信行业经营分析系统关键技术探讨

基于数据仓库的电信行业经营分析系统关键技术探究,明确了经营分析系统以及数据仓库的基本概念,通过建立数据仓库模型、ELT设计以及具体实现,探索了基于数据仓库电信行业经营分析系统的关键技术,对系统的发展和优化有着重要的作用,具有较高的实际意义和研究价值。     

数据仓库实现技术

由于信息技术的飞速发展,数据仓库技术应运而生并得到迅速发展.介绍了数据仓库的基本概念,在此基础上,介绍了数据仓库的实现技术,重点描述了结构设计、模型设计以及数据组织,并给出了几家大公司的解决方案.     

试论如何采用数据仓库技术建设管理信息系统

随着信息技术普及,促进了医院信息化改革。医院在应用信息技术过程中,通过构建管理信息系统,能够提升医院信息管理有效性,在区域范围内及时进行信息共享,减少内部管理耗能,优化管理效果。数据仓库技术是管理信息系统建设核心技术,直接关系到系统安全性。文章将从数据仓库技术概述、数据仓储数据特征、数据仓库技术应用原则、数据仓库技术应用措施、数据仓库安全性维护五个方面进行分析,旨在促进医院信息化发展。     

基于数据仓库技术的应用研究

作为近年来发展迅速的一种新兴技术,数据仓库能把收集来的数据转变成有意义的可用在分析和报表等应用程序的信息。目前数据仓库技术已经在社会各个行业中成功应用,为决策支持提供服务。本文以一个建立在医药销售领域的数据仓库实际应用为例,阐述了数据仓库技术的原理、数据仓库工具及其关键技术以及未来的发展方向。     

数据仓库与大数据融合的探讨

针对传统企业对非结构化数据缺乏有效利用的问题,探讨了基于数据仓库与大数据融合的企业大数据解决方案.根据数据仓库建设理论和下一代企业级数据仓库架构,利用Hadoop技术进行非结构化数据的收集、处理及存储,通过与传统数据仓库和BI工具共同协作,解决企业大数据应用困难的问题.数据仓库与大数据技术的融合解决了传统企业数据处理的障碍,从而推动大数据项目的实施.     

基于数据中心的数据仓库结构设计

文章设计了一种数据仓库结构,包括:数据仓库,用于存储数据对象,特别是根据维度和对象整理与存储数据;元数据库,用于存储元数据,元数据包含数据对象描述、查询和报表的定义;客户端;报表服务器,连接该客户端;中间件服务器,连接该数据中心、元数据库和报表服务器。此外,论文还提供了基于本数据仓库结构的查询和报表方法。     

基于ZigBee的仓库数据传输网络

针对目前仓库信息化管理中各类数据信息的传输需求,以及仓库中有线网络布设繁琐、无线网络新设备接入繁琐的问题,结合WSN技术设计出一种基于IEEE802.15.4协议的代名词（ZigBee）的无线仓库数据传输网络。实现了仓库货物入库、出库及盘点信息的传输,以及仓库环境（温度、湿度、安防等）数据信息传输,解决了仓库信息化管理中货物信息无线传输和仓库环境实时监测的问题,应用证明该网络适应性强、信息传输可靠性高、布设快捷。     

基于数据仓库技术的机务段管理信息系统

结合数据仓库的特点，提出了基于数据仓库技术能够提供决策支持的机务段管理信息系统，使数据仓库技术和管理信息系统达到最佳的融合，并给出院 系统的包括网络框架和软件设计在内的总体设计。     

电信数据仓库数据质量问题及提升方法探讨

对于电信业的数据仓库来说,确保数据质量是一项艰巨的挑战.本文列举了数据仓库建设中常见的数据质量问题,并分析了产生的原因,进而从组织和流程的建设、标准的制定和稽核机制的设立3个角度描述了提升数据质量的方法.     

抢先赢得商机的Data Mining--基于数据仓库的数据挖掘技术

首先介绍了数据仓库以及在此技术上产生的数据挖掘技术,其次阐述了实现数据挖掘应用的几种工具以及选用工具时应遵循的原则,最后说明了数据挖掘技术现存的问题及他现在重要的商业地位。     

基于数据挖掘的OLAP分析技术及应用

数据仓库和数据挖掘技术是目前信息技术研究的热点问题之一,介绍了数据挖掘(data mining)、数据仓库(datawarehouse)及联机分析处理(OLAP)技术。并以零售业决策支持系统为例,介绍了该系统的体系结构、数据仓库的设计、系统实现关键技术及各子系统功能,着重论述了如何利用OLAP技术实现企业决策支持系统。     

基于内存计算技术的电信行业数据仓库系统构建探讨

数据仓库目前在电信行业已广泛应用,从决策分析到经营分析,数据仓库为各领域的数据应用提供了强大的支撑功能。然而随着系统的深入应用,数据仓库的性能问题开始突显,使数据仓库的应用受到了较大的制约。并且,随着电信运营商战略转型的深化开展,如何在智能管道、综合平台、内容提供等方面确认电信自身的优势也越来越迫切,而这一切都需要数据仓库的有效支撑。本文旨在探讨在电信的战略转型期,如何利用内存计算技术,为电信数据仓库系统建设找到一条可行的途径。     

基于数据仓库的高校OLAP系统设计

数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、时变的数据集合,他用于支持决策分析.针对目前所在高校只有基于联机事务处理的管理系统,缺乏对历史数据的有效利用和分析,因此提出基于数据仓库的解决方案,针对高校比较突出的就业、成绩、教师、科研等问题进行组织,设计多维数据模型,实现联机分析处理.     

烟草企业数据仓库建设中的数据质量评估

随着烟草行业数据仓库的深入应用,数据质量问题成为关系到数据仓库建设成败和数据能否有效应用的重要关键问题,通过建立数据质量评估指标体系,对数据源系统的数据进行定量分析,从而具体了解数据源系统的数据质量,为进入数据仓库的数据的正确性提供保证。?