数据仓库在高职院校中的应用

以四川交通职业技术学院为例,主要讨论了高职院校信息化现状、建设数据仓库的基本策略、确定数据仓库的主题、数据仓库的粒度、选择数据仓库模型等.基于四川交通职业技术学院信息化建设现状,由数据集市开始,采用"自底向上"的策略建设数据仓库,是一种可行的方法.最后使用OLAP对学生成绩和收费数据进行了分析.     

可扩展数据仓库若干关键问题研究与分析

当大量复杂异构的数据不断进入数据仓库以后,最初的配置渐渐适应不了新的环境,因此数据仓库必须要设计成为可扩展的体系结构,从而能够满足将来数据仓库的性能要求,它能够随着数据、最终用户、复杂性和功能性的增长而增长,并且在增长的同时其性能水平并不会下降。文中通过对数据集成、高效查询和非规格化等几个可扩展数据仓库关键问题进行研究,使得当大量异构数据涌入可扩展数据仓库中时系统性能不会下降,很好地满足决策支持,取得较好效果。     

可扩展数据仓库若干关键问题研究与分析

当大量复杂异构的数据不断进入数据仓库以后，最初的配置渐渐适应不了新的环境，因此数据仓库必须要设计成为可扩展的体系结构，从而能够满足将来数据仓库的性能要求，它能够随着数据、最终用户、复杂性和功能性的增长而增长，并且在增长的同时其性能水平并不会下降。文中通过对数据集成、高效查询和非规格化等几个可扩展数据仓库关键问题进行研究，使得当大量异构数据涌入可扩展数据仓库中时系统性能不会下降，很好地满足决策支持，取得较好效果。     

企业数据仓库应用策略

近十年来，技术和市场无一不在日新月 异地变化着，但是对于数据仓库来讲，建立一个数据仓库和成功地建立一个数据仓库之间还是有很大差距的。为了保证企业建立一个成功运作的数据仓库，企业必须在制订计划时就充分地考虑到该数据仓库应该可扩充，应该具备强大的报表功能，开发数据仓库的队伍应该尽可能地精干有力，该数据仓库所要实现的商业目标也必须加以确切的描述和精确的理解。 最初，大型的数据仓库作为商务工具颇受欢迎，这是因为企业可以通过它将数据直接地转化成利润。但是大型数据仓库被认为缺乏灵活性，同Ｂ４ｏｐ过于昂贵，因而…     

并行数据仓库的研究

前言数据仓库技术是在需求的驱动下产生和发展起来。最初为提高决策支持系统的性能,人们开始尝试对常事务处理数据库中的原始数据进行加工,而单独形成一个综合的、面向分析、决策的数据组织,即数据库,然后在此基础之上构造决策支持系统。 W.H.Inmon对数据仓库作了这样的定义:“数据库是90年代信息构架的新焦点,它提供集成化和历     

“金保工程”数据仓库与社保基金管理分析预测

通过建设"金保工程"数据仓库和开发社会保险基金管理分析系统,提供用于支持社会保险基金管理决策的信息.介绍了"金保工程"数据仓库体系结构、模型设计和分析预测功能,提出了"金保工程"数据仓库和社会保险基金分析预测系统开发方法.     

基于BSC与数据仓库的高校战略人力资源分析

为了提升高校人力资源管理的质量,增强高校核心竞争力,提出基于平衡积分卡理论和数据仓库实现平台的高校战略人力资源分析方法.根据事业单位的特点,对平衡积分卡理论进行重新认识与分解,提出评价体系与评估方法,构建评估模型.通过数据仓库工具解决分析模型实现过程中出现的海量数据、环境异构、联机多维分析等问题.通过一个数据仓库分析子主题"教师创新能力分析"的原型实例,表明了该分析模型实施的可行性与合理性.     

实时数据仓库体系架构的研究

传统数据仓库由ODS(Operational Data Store)、数据仓库、数据集市和BI工具组成.实时数据仓库扩展了传统数据仓库的适用范围,能给企业提供关于日常战术操作的技术支持.该文讨论了实时数据仓库的几种体系实现,并同传统数据仓库体系进行了比较和分析.通过对需求、技术、性能等方面的分析,提出了比较可行的实时数据仓库体系结构.     

数据仓库在决策支持系统中的应用

数据仓库的出现和发展是计算机应用到一定阶段的必然产物.经过多年的计算机应用和市场积累,许多商业企业已保存了大量原始数据和各种业务数据,这些数据真实地反映了商业企业主体和各种业务环境的经济动态.然而由于缺乏集中存储和管理,这些数据不能为本企业进行有效的统计、分析和评估提供帮助.也就是说,无法将这些数据转化成企业有用的信息.70年代出现并被广泛应用的关系型数据库技术为解决这一问题提供了强有力的工具.从80年代中期开始,随着市场竞争的加剧,商业信息系统用户已经不满足于用计算机仅仅去管理日复一日的事务数据,他们更需要的是支持决策制定过程的信息.80年代中后期,出现了数据仓库思想的萌芽,为数据仓库概念的最终提出和发展打下了基础.90年代初期,W.H.Inmon在其里程碑式的著作<建立数据仓库>中提出了"数据仓库"的概念,数据仓库的研究和应用得到了广泛的关注.这对处于激烈竞争中的商业企业,有着非同小可的现实意义.     

基于数据仓库的数据挖掘技术分析研究

基于数据仓库的数据挖掘技术是一种对数据仓库中的数据进行深层次的加工和处理的过程,也是一种实现数据仓库决策价值的方法和工具.文中分析了数据仓库、数据挖掘等概念,并结合数据挖掘在实际决策支持系统中的应用,说明了数据挖掘的基本方法、主要过程以及发展方向.