构建基于数据仓库的DSS

数据仓库可用于决策分析,它有下面几个关键技术:①数据的抽取。这是数据进入仓库的入口。由于数据仓库是一个独立的数据环境,它需要通过抽取过程将数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入到数据仓库。②数据的存储和管理。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库的     

在DSS／EIS＆OLAP环境下构造FoodMark数据仓库的设计与实现

1 引言 DSS的全称是Decision Supply System,即决策支持系统,是分析数据环境的一种称呼,也是数据仓库存在的环境;EIS是Executive Information Processing的缩写,就是指高级管理员信息系统,说得更准确一点,EIS实现的功能是DSS中的一类功能子集;而OLPA的全称是Online AnalyticalProcessing,即联机分析处理,在Microsoft SQL2000中称为Analysis Services。FoodMark是Microsoft Corporation为了展示其Analysis Services而提供的一个数据库例库。本文实     

基于数据仓库的企业DSS开发

本文结合实际开发经验,提出信息系统开发的一种新思路,即在ＭＩＳ系统基础之上建立数据仓库,又以数据仓库为基础建立决策支持系统。     

基于智能和数据仓库DSS的综合DSS

阐述了智能决策支持系统和基于数据仓库的决策支持系统的结构,介绍了将两者结合起来构成综合决策支持系统的新思路:以将智能决策支持系统与基于数据仓库技术的决策支持系统这两者不同的辅助决策方式结合起来,从而进一步提高辅助决策的效果,为各级决策者进行科学决策提供更强的辅助决策手段。     

基于智能和数据仓库DSS的综合DSS

阐述了智能决策支持系统和基于数据仓库的决策支持系统的结构,介绍了将两者结合起来构成综合决策支持系统的新思路:以将智能决策支持系统与基于数据仓库技术的决策支持系统这两者不同的辅助决策方式结合起来,从而进一步提高辅助决策的效果,为各级决策者进行科学决策提供更强的辅助决策手段.     

数据仓库和数据挖掘技术在DSS中的应用研究

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。介绍了数据仓库的特点、体系结构、联机分析处理及数据挖掘技术,讨论了如何在Microsoft SQL Server2000中将数据仓库和数据挖掘技术结合起来开发决策支持系统。     

浅谈以Intranet为支撑环境的MIS和DSS的组建

随着Ｉｎｔｒａｎｅｔ概念的日趋完善和推广应用的日益普及，不仅使管理信息系统和决策支持系统的内容得到很大的丰富和发展，而且还提出了许多极富挑战性的问题。本文重点探讨了新型ＭＩＳ和ＤＳＳ的体系结构，同时也简要阐述了ＭＩＳ和ＤＳＳ的开发方法以及在开如应该特别注意的一些问题。     

基于数据仓库技术的医疗保险决策支持系统的研究与应用

本文详细讨论了决策支持系统的结构、关键技术,概述了医疗保险决策支持系统的应用特点。     

基于数据仓库技术的决策支持系统

本文阐述了数据库与人工智能相结合的产物－－数据仓库这一新的信息管理技术对支持系统的可行性方案。     

数据仓库技术在社保DSS中的应用

首先分析了传统的决策支持系统的不足,在此基础上介绍了数据仓库的原理。结合现有的社保管理系统的数据和业务特点,将数据仓库技术引入社保决策支持系统中,给出了社保数据仓库实现的设计思路。     

基于数据仓库的数据挖掘系统结构框架

本文提出了一种基于数据仓库的数据挖掘系统结构框架。该系统把数据仓库、数据挖掘工具和知识库结合在一起,实现了查询协同和知识库的增量维护,能够解决在大容量数据集中快速发现知识的问题,提高了数据挖掘的效率。     

基于数据仓库的决策支持工具的比较研究

本文首先提出了基于数据仓库的决策支持系统解决方案,然后主要对多分析和数据采掘这两类决策支持工具进行了详细的分析和比较。     

数据仓库与数据挖掘研究进展

随着数据库应用从以事务处理为中心逐渐向以分析处理为中心转化，以数据仓库、联机分析和数据挖掘为中心的基于数据库的分析技术成为近几年来数据库界研究的热点。经过近十年的研究与应用。已经产生了很多的研究成果，建立了较扎实的理论基础，目前正在向与应用领域紧密结合(如流数据)。对现有技术进一步改造方面发展。本文对近两年这几个方向上的研究成果进行了总结。     

基于SOA和工作流的数据仓库更新系统

针对数据仓库系统中的异构数据源集成问题和数据仓库更新流程的控制问题,提出一个基于SOA和工作流的数据仓库更新系统,把异构环境下的各个系统作为服务提供者或服务消费者,抽象出标准的功能服务接口,实现了异构平台的系统集成。同时把数据仓库更新过程定义为活动的集合,从逻辑上看作为一个工作流过程,可以根据不同的业务需求进行动态组织,高效地满足用户的需求,提高了更新流程的自动化程度和效率。     

一种数据仓库数据立方体空间采样估计策略

对数据仓库多维视图进行容量估计是数据立方体设计，数据仓库存储规划和实现查询优化的基础，首先以统计理论为基础，提出了一种基于采样的数据仓库数据立方体空间估计策略，该策略针对不同类型的多维视图，对样本统计结果采用不同的空间放大策略，确保了估计结果具有较高的准确性，同时，该策略在最大估计的基础上采用一些启发式规则，对估计视图集进行有效的约简，并对估计过程中采用了样本视图预物化思想，根据预物化视图集生成优化的立方体空间估计序列，从而大幅缩短了整体估计时间。     

基于数据仓库住院信息采集分析系统设计

通过分析现阶段的医院病案管理模式和数据仓库的特点,提出了基于数据仓库技术,构建住院病人信息采集分析系统的设计方案,并根据医院医疗管理信息的需求给出系统的总体结构、数据仓库的模型、数据转换和数据分析处理方法,并探讨了分布式数据仓库的设计和实现.     

基于划分的数据仓库查询归并缓冲算法

在数据仓库中存在着大量的数据。联机分析处理包含着对大量数据的复杂的查询过程。在对这些数据的存储与查询中都遇到了许多困难。解决这一问题的有效办法就是先将数据划分成便于处理的数据块,再分别对每个数据块进行处理,最后将个数据块的处理结果归并在一起。对几种常用的归并算法进行了比较,并讨论了归并中的缓冲区分配问题。     

空间数据仓库中维和度量的建模

本文讨论空间数据仓库的建模问题，采用星型结构来进行空间数据仓库的逻辑设计，并对其进行两方面的扩展，即在度量和维中加入空间组件。     

基于数据仓库三层架构的决策支持系统应用研究

数据仓库与联机分析处理(OLAP)技术已成为企业决策支持系统的关键.探讨了基于数据源、数据仓库及OLAP应用三层架构的决策支持系统的体系结构,并结合具体实例给出了系统设计和实现过程.     

数据仓库的联机维护与下查

提出了一种三层数据仓库体系结构,引入了“数据仓库基库”概念,不权使得传统数据库能够更容易地融入数据仓库系统,而且增强了整个系统的伸缩性。在此基础上,提出了３ＶＷＱ（Ｔｈｒｅｅ－Ｖｅｒｓｉｏｎ Ｗｉｔｈｏｕｔ Ｑｕｉｅｓｃｉｎｇ）算法来解决数据仓库的联机维护问题及其对下查的支持。该算法采用版本控制和补偿思想来协调数据库和数据仓库之间的数据更新,从而保证了联机维护与下查的一致性。