基于生产线质量控制系统的动态数据仓库解决方案

如何实现数据仓库的"动态"特性是部署"动态数据仓库"系统的关键所在,而关键的关键又在于如何实现动态数据仓库中的实时数据获取。以一个实际系统为例,提出了一种适用的动态数据仓库体系架构及实时数据捕获与加载解决方案。在实际系统中验证了该方案的可行性。     

餐饮决策支持系统中OLAP数据仓库的设计与实现

餐饮联机事务处理系统（OLTP）能规范企业业务流程和提高业务运转效率，但对企业决策的支持能力差，因此建立基于餐饮企业业务数据集的后台决策支持系统（DSS）是有必要的。提出了采用数据仓库，OLAP和数据挖掘技术建立餐饮决策支持系统的思路，重点讨论系统的体系结构设计，基于原型法，从开始的数据仓库模型设计，数据的抽取、转换和加载及多维数据集的设计，到最后的OLAP分析，对系统的实施进行了探讨。     

基于数据仓库的决策支持系统的设计与实现

在大型企业中,随着财务信息化建设的发展,积累了大量的财务数据.讨论了如何利用这些数据快速而正确地支持决策.在对数据仓库技术和决策支持系统研究的基础上,提出并实现了一种基于数据仓库技术的决策支持系统(DSS),内容包括系统体系结构、数据仓库模型,联机分析处理(OLAP)策略以及基于门户技术的个性化展示方式,并时系统的关键技术进行了阐述.该系统实现了将企业所掌握的数据转换为信息,进而转换成知识,提高企业决策能力,决策效率、决策准确性.     

基于数据仓库的电力营销决策支持系统的设计

研究基于数据仓库技术的电力营销决策支持系统，提出由事务处理环境、数据仓库环境和决策支持系统前端工具构成的三层体系结构，并建立了一个基于企业业务需求的数据模型及其网络结构的设计方案。基于数据仓库技术的电力营销决策支持系统的建立有助于企业充分利用电力营销管理信息系统中的数据，进行灵活、及时的综合应用和分析，为经营决策提供可靠的历史数据，确保决策的可行性，提升企业综合竞争力。     

基于数据仓库的决策支持系统

数据仓库是一种管理技术,它将分 布在企业网络中不同站点的商业数据集成到一起,为决策者提供各种类型的、有效的数据分析,起到决策支持的作用。数据仓库为决策支持系统开辟了一种新途径。随着数据仓库的广泛应用,基于数据仓库的决策支持系统应运而生。 数据仓库的使用分三大类：１、提高数据分析的速度和灵活性;２、为访问和综合大量数据提供集成基础;３、促进或再创造商业过程。利用数据仓库建立的应用系统,在激烈的市场竞争中,为企业领导者的决策支持起到了明显的作用。这种应用系统是一种新形式的决策支持系统。下面给出ＮＣＲ公…     

基于数据仓库的刑事案件决策支持系统设计

为了更有效地促进情报主导警务模式的推进,对刑事案件决策支持系统进行了研究与设计.首先分析了公安刑事案件决策支持系统的总体需求,并基于数据仓库技术设计了层次化的系统体系结构;然后提出了刑事案件数据仓库模型,并基于本体-规则、元数据-功能提出了多源、异构数据的抽取、转换与加载的整合方法,设计了系统的功能体系;最后介绍了相关成果在大连市公安局的应用示例.实践结果表明,基于数据仓库的刑事案件决策支持系统可以为领导和一线干警提供有效的决策支持.     

数据仓库实现过程及在线分析

数据仓库技术是近几年来出现并迅速发展的一种技术，它可以充分利用数据仓库中已存储的信息，帮助决策者进行决策。本文在介绍数据仓库的定义和数据仓库决策支持系统原理的基础上，详尽地讨论了数据仓库中的数据抽取与转换方法，并对数据仓库实现过程进行了实例探索和在线分析，最后根据数据挖掘方法进行了实际的应用。本文就是采用微软SQL Server 2000数据仓库技术设计了一商业用的数据仓库，使读者可清楚了解数据仓库的决策支持系统的实现过程。     

数据仓库实现中ETL的应用研究

通过外贸业务分析决策系统的实现,探讨在数据仓库项目应用过程中,如何针对来自不同应用系统、不同数据平台、不同数据源形式的源数据系统存在的数据质量的差异性、缺乏一致性等问题,设计较好的ETL(Extract, Transform, Load)过程解决方案,将数据从源数据系统中抽取、转换成数据仓库需要的格式和统一数据类型,并正确加载到数据仓库中,为决策支持系统的实现提供高质量的基础数据.     

基于OLAM的决策支持系统

随着数据仓库技术的发展和完善，其应用日趋广泛。同时企业对数据仓库的OLAP功能提出更高和更复杂的要求。联机分析挖掘(Online Analysis Minjng，OLAM)技术集成了OLAP技术和数据挖掘技术，实现了二者的优势互补，为基于数据仓库的应用系统提供更加完善和强大的决策支持功能。本文简单介绍了OLAM及基于OLAM的决策支持系统(OLAM—Based DSS)框架及系统设计中的若干问题。     

数据集布的技术和策略

随着多元化数据的应用和决策支持系统的需求,数据仓库和数据集市正逐步成为国内业界所瞩目的焦点。本文将着阐述数据集市的特征,目标,数据模型的建立,数据集市集成集中式数据仓库的实现技术,同时给出基于数据集市的查询策略和实例。     

ERP环境下的数据仓库系统研究

ERP环境下的数据仓库不仅要满足传统数据仓库对OLAP的支持,还要满足用户对常规事务的实时、主动决策。文章提出了一种ERP环境下的零等待数据仓库系统结构,利用多Agent系统的交互性和协作性等特点实现了数据仓库系统中连续数据集成和主动决策的功能。     

一种评估数据仓库设计质量的方法

数据仓库（Data Warehouse,DW）是支持决策管理过程的、面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合,它集成了源数据库（Database,DB）和其他平面文件系统的相关数据,以支持决策管理活动。数据仓库结构是一个多维模型,主要分星形、雪花星和星座形三种。有别于传统关系型数据库的设计,数据库仓库的设计往往以数据作为驱动,其设计的好坏,直接影响了数据仓库系统的建设与应用。文中提出了一种评估数据仓库设计质量的定量分析方法,主要是量化了和数据仓库有血缘关系的数据源的相关质量指标,就是通过分析所选取的表和属性两方面的数据质量（Data Quality,DQ）指标,最终联合这些指标以计算数据仓库设计质量的评估值。其中,分析数据源相关质量指标的过程,也可以支持数据库仓库的设计。     

基于数据挖掘的招考志愿填报辅助决策支持系统

以数据挖掘技术为手段,通过对高考历史数据的全面分析构建招考志愿填报的辅助决策支持系统,诣在为考生填报志愿提供辅助决策支持。系统运用数据仓库的数据预处理技术和多维建模技术构建以录取数据分析为主题的数据仓库。运用联机分析技术对数据进行多维分析,以及数据挖掘技术中的分类方法实现志愿填报的辅助决策。     

企业数据仓库多维数据模型的建立

数据仓库是一种新的数据管理技术,能将企业内分散的原始操作型数据和来自外部的数据汇集和整理,为企业提供完整、及时和准确的决策信息。构建数据仓库系统的核心问题是如何建立复杂的企业数据模型。商务数据的本质是多维的,传统的ER模型已无法满足要求,而多维数据建模技术从维度、层次建模的角度有效地弥补了传统数据模型的不足。文章以多维数据建模技术为中心通过实例讨论了数据仓库中数据模型的一般建立方法,为解决构建企业信息系统提供了一种切实可行的方案。     

多维数据管理的数据仓库技术研究

新一代信息系统对多维数据管理提出要求,而目前的数据库系统无法发现数据中存在的关系和规则,数据仓库技术已成为信息决策系统的研究热点。以数据仓库技术思想为核心,研究在关系数据库和现有低资源环境下,设计基于多维数据管理的分布式数据库及信息管理系统。     

基于网络的数据仓库动态增量维护算法与模型

提出数据仓库动态增量维护算法和模型．文中阐述了动态增量维护算法、模型以及利用该算法对数据仓库视图的维护技术，并以基于网络的数据仓库为例，描述了动态增量维护算法在数据仓库系统中的实现技术．本算法与技术对数据仓库技术的发展及应用有着重要的理论意义和实用价值。     

用关联维构建和操作在群体决策中的应用

为了解决传统数据仓库无法支持群体决策的问题,提出了一个支持群体决策的数据仓库中建立关联维的算法以及对于关联维的实际操作.通过在电力营销数据仓库系统中的实际应用,证明了算法的正确性和操作的可行性.表明,该方法可以得到更加高效的查询,提高与群体决策相关的辅助企业决策水平.     

数据仓库在信息管理中的现实应用

在当今激烈的竞争中,信息对于医院及学校的生存与发展起着至关重要的作用。在信息分析研究中,采用数据仓库技术能大大提高方便性、准确性和及时性,可支持单位的行政管理及主管部门的决策。该文介绍了数据仓库的产生、发展,数据仓库与传统数据库相比所具有的优点以及如何建立数据仓库,在信息管理系统中,数据仓库如何应用及体现。     

装备保障数据仓库与数据挖掘研究

对装备保障大量数据进行数据挖掘,找出有用的内在信息,为领导阶层的决策提供科学而直观的依据,是当前装备保障信息化建设的重要内容。该文在分析现有装备保障数据资源的基础上,提出了装备保障数据仓库的体系和功能构成,并初步探讨了在装备保障数据仓库中实施数据挖掘的技术和方法。     

一个基于数据挖掘技术的高校财务预算系统设计与研制

财务预算是高等院校管理中的一项重大决策工作。采用数据仓库和数据挖掘技术建立决策支持系统是当前的主要方式。本文分析了高等院校财务预算的业务需求,设计实现了一个高校财务预算决策支持系统,包括数据预处理、数据集成、数据挖掘分析等。系统采用决策树数据挖掘技术,对高校财务历史数据进行分析处理,提供预算分析指导。实际使用表明系统对高等院校的财务预算有良好支持。