基于数据仓库的维度建模优化

维度建模是个概念模型,星型架构可视为其逻辑模型,至于其物理实现的数据库可以是关系数据库、多维数据库或其他数据库.由于多维数据库发展的不成熟,目前,一般利用关系数据库使用星型模型来实现维度建模.     

基于星型模型的数据仓库中维变技术的研究

描述了基于星型模型的数据仓库中维表的纠错改变和自然改变的一些特征，分析了由此引发的问题，提出并实现了一种新的解决方法，并给出实例验证其可行性。     

一种基于XML的数据仓库无数据表示模型

本文首先分析了元数据在数据仓库系统构建和使用过程中的重要作用及其表示模型应具有的特征,然后结合具体工程应用,提出了一种基于XML的数据仓库中无数据的表示模型。     

一种基于XML的数据仓库元数据表示模型

本文首先分析了元数据在数据仓库系统构建和使用过程中的重要作用及其表示模型应具有的特征，然后结合具体工程应用，提出了一种基于XML的数据仓库中元数据的表示模型。     

一种分布式多媒体数据仓库模型

多媒体数据采掘是从大型多媒体数据库中提取高层的多媒体信息及知识。介绍一种分布式多媒体数据仓库模型──ＣＭＳ模型的体系结构及存储结构,并构造了具有综合处理各种媒体数据,能够对这些媒体数据进行修改、查询的军用多媒体数据仓库原型系统。     

基于时间维层次查询频率的数据仓库粒度模型

数据仓库中的事实数据一般以最小粒度存储。而大量的细粒度数据具有很大的随机性,很少直接进行分析和处理,往往被聚集到一定层次的粗粒度数据。另一方面若采用ROLAP存储数据,则大量的细粒度数据将会影响查询的效率。本文介绍了一种基于时间维层次查询频率的粒度调整模型,它能根据用户在时间维层次的查询频率实现对数据粒度的调整。     

一种基于SQL Se rVer的企业数据仓库实现方案

借助Microsoft SQL Server 7.0提供的数据仓库解决方案开发的单井分析评价系统,并在此基础上介绍了企业构造数据仓库的方法和对策.     

数据仓库ETL元模型设计

针对传统的ETL(Extract/Transform/Load)开发方法难以满足企业的决策需求,复杂性和高效性是ETL开发面临的两大主要问题.为此,在数据仓库系统统一集成建模框架下,为提高管理质量和快速性,提出一种数据仓库ETL元模型设计方法,取代了以往在特定的数据仓库中对ETL建模的方法,使得ETL过程较早地进入数据仓库设计阶段,实现了ETL与数据仓库在概念层上的无缝融合,减少了开发时间和成本代价.最后通过模型实际应用,验证了方法的可行性和高效性.     

一种数据仓库项目过程的混合模型

提出一种数据仓库过程混合模型,该模型采用线型模式和迭代模式结合的开发模式,将工程流程分为技术体系构建和分析应用开发两个平行的部分。它能够涵盖大部分数据仓库项目的开发流程和活动,并且由于其与软件过程框架的相似性,易于开发团队在项目管理中采用。     

一种基于日志数据仓库的工作流监控方法

工作流管理系统是允许定义、执行、监视和管理商业过程的软件平台。一个工作流管理系统记录了在过程执行中发生的每一个事件,因此,工作流的日志包含了相当多的重要信息。通过分析这些信息,可以评估工作流的性能,了解影响工作流性能高低的原因,从而对工作流进行调整。本文提出一种方案对工作流的日志信息进行加工、综合,建立工作流数据仓库,然后根据在工作流数据仓库中进行OLAP的结果,调整工作流管理系统的运行。     

星链ER模型:一种数据仓库概念设计模型

对于流程工业中的数据仓库建设，存在一贯性质量分析的需求，即前一个工序的工艺可能影响下一个工序的产品质量．针对这种需求，提出了一种数据仓库的概念设计模型，星链ER模型．其中引入了链式事实主题结构的概念，并把度量细分为传递型度量与非传递型度量，给出了星链ER模型的图形表示法以及由概念模型到逻辑模型的转换规则．该模型可以方便地转化成多种逻辑模型如星型模式、雪花模式以及星座模式．     

基于数据仓库的数据转移方法

数据转移是企业实施数据仓库的关键 ,针对数据仓库的技术特点 ,结合微软公司的数据仓库解决方案和数据转移服务 DTS,对数据转移过程中的几个典型问题 ,给出了其各自的解决方案     

基于数据仓库技术的物资管理系统研究与开发

对数据仓库、多维数据模型、星型模式等概念作了详细的介绍,分析了传统物资管理系统存在的问题,在此基础上提出了基于数据仓库技术的物资管理系统的研究方法和设计思路,并给出了数据仓库中数据结构的设计实例。     

基于XML技术的数据仓库多维数据模型

本文介绍了一种基于关系数据库、利用 XML技术实现多维数据模型方法 .首先讨论了在关系数据库之上构建数据仓库的系统结构 ,利用面向对象的技术构建一个逻辑多维数据模型 ,通过 XML 文档保存多维数据模型的元数据 .配合数据仓库的数据抽取工具、汇总工具可以实现数据仓库的基本功能 .对于实现关系数据库之上 OL AP和数据挖掘有一定的参考价值 .     

构建审计分析数据仓库中的数据清理及转换技术

数据仓库是进行多角度数据分析的基础,在审计中可借助数据仓库技术分析数据,用以辅助发现问题和锁定审计重点。数据仓库中的数据结构是面向数据分析设计的,在构建数据仓库时需要对原始操作型的数据进行适当的清理和转换,使其更适合分析的需求。本文介绍了构建审计分析数据仓库中常见的数据清理和数据转换问题以及相应的解决技术。     

医院数据仓库数据模型设计

数据模型设计是数据仓库建设的核心,提出一种医院数据仓库数据模型的设计方法。以某一三甲医院的HIS数据为背景,采用数据驱动的手段,结合医院的需求,提出了医院数据仓库的三层数据模型,概念模型、逻辑模型、物理模型,并完整地给出了每个模型的具体的设计和主要内容。设计并实现了医院数据仓库的数据模型,并结合医院具体的数据给出了相应的实例。此医院数据仓库的三层数据模型易于理解和实现,为医院数据仓库设计最终完成提供了基础。     

数据仓库中基于模糊数据的数据立方体设计

数据仓库中的维数据或度量数据都是确定的,其多维分析也是基于确定数据展开的。在现实中,由于环境的复杂与不确定性,常常需要对模糊数据进行多维分析。文章利用隶属度函数实现确定数据的模糊化,形成基于模糊数据的数据立方体,用以展开多维分析。     

数据仓库建设中的数据转换技术研究

数据转换是建设数据仓库的一项重要工作,使用DTS转换包是一个很好的方法。用DTS图形向导建立和初始化DTS包,然后在vb．net语言环境中使用,方法简单实用,对数据仓库的建设有较高的指导性和实用价值。     

数据仓库技术综述

数据仓库是数据库技术的一个新的发展方向,是当前热门的一个研究领域。介绍了数据仓库的概念、体系结构特点,对数据仓库的创建过程进行了分析,对数据仓库在国民经济领域中的应用及其发展前景进行了描述。