商务智能系统中ETL的设计与思考

本文分析了商务智能系统的基本架构，总结了商务智能系统中ETL设计的基本原则，阐述了商务智能系统中ETL设计的基本步骤．列举了ETL设计中的关键以及笔者积累的相关经验．对从事ETL设计的人员有一定的参考价值。     

基于SAP的商务智能系统中ETL增量更新的实现

分析了ETL（Extraction-Transformation-Loading）及其增量更新对于商业智能系统的重要性,介绍了一种基于SAP的商业智能系统中ETL增量更新实现方法,实现快速抽取源系统中变化的数据,减少源系统和目标系统间的数据传输量,提高数据的抽取速度。     

数据仓库中ETL技术的探讨与实践

支持数据抽取、转换、清洗和装载的工具集对任何数据仓库工程都是一个必不可少的关键部件。本文重点探讨了ETL技术以及ETL工具的选择原则,并结合具体实例详细介绍了ETL过程的设计和实现方法。     

数据仓库中ETL技术的研究

作为数据仓库的关键部件,支持数据抽取、清洗、转换和装载的工具集对任何数据仓库工程都是一个必不可少的成功因素。该文简单介绍了ETL技术,包括ETL的相关概念、ETL在数据仓库中的功能和重要地位以及现有的研究成果,然后重点介绍了ETL的具体设计和实现方法。     

一种可靠的数据仓库中ETL策略与架构设计

作为数据仓库系统的关键部件,ETL完成数据抽取、清洗、转换和装载的工作,它是构建数据仓库的重要环节,同时也是构建数据仓库过程中出现问题最多的环节,所以针对这点,该文给出了一个可靠的同时易于扩展的ETL策略和架构。文章首先简单地介绍了数据仓库技术和ETL技术,包括ETL的相关概念、ETL在数据仓库中的功能和重要地位;然后重点介绍了这种ETL的具体策略和架构设计。     

零售业数据仓库中ETL技术的研究

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积,它是一个复杂的容纳数据集成的系统工程,为决策者提供访问、分析及共享信息的能力,从而发挥数据仓库的真正功效。本文针对于零售业,阐述了在零售业数据仓库系统中ETL的流程并结合实际应用提出了在零售业数据仓库系统中的ETL过程应考虑的诸多问题及解决方案。     

公共数据中心的ETL系统设计与实现

ETL过程是构建数据仓库的重要步骤。大多数现有ETL系统在数据量较大时处理效率偏低。根据ETL在公共数据中心的实际应用改进了原有的ETL结构。鉴于公共数据保密性的特点,设计了数据不同的获取方式;在设置数据转换规则的过程中结合相应领域知识,保证数据质量;前置机之间实行负载均衡,同时把数据转换的不同步骤分配到两台ETL服务器来完成,保证抽取和转换效率。通过实验证明了该ETL系统具有较好的效率。     

面向数据质量的ETL框架的设计与实现

针对传统抽取-转换-装载(ETL)架构在数据质量控制方面的不足,提出一种面向数据质量管理的ETL架构.根据ETL过程的特点,设计多数据源接口模块、ETL元数据描述模块、ETL任务描述模块和数据质量控制模块等.该架构以数据质量为核心,通过建立数据分析模型,利用规则推导引擎对数据分析结果生成数据清洗方案,从而有效地对数据流进行质量评估和管理.基于该设计思想开发一个ETL工具-DQETL.DQETL采用统一建模语言进行设计,并提供友好界面对ETL过程进行集中管理.最后,结合实例阐述了在该框架下进行数据质量管理的一般步骤.     

基于电信行业的ETL系统的设计与实现

基于电信行业的数据仓库,对其数据抽取、数据转换和数据装载的实现方法进行了探讨,这些方法对其他行业数据仓库的构建具有 借鉴作用。     

一种轻量级架构的ETL系统设计与实现

ETL系统是构建数据仓库的关键组件。通过数据抽取、转换和装载工作,完成处理海量数据和构建数据仓库的任务。如何提高数据处理效率和增强系统稳定性是值得研究的问题。根据电信资源数据省级集中分析系统下的实际应用背景,提出了一种轻量级架构的ETL系统,该架构采取的是“化整为零”的思想,把原先核心的抽取和转换的任务部分划分到各个相应的子系统中做初步的处理,这样处理的优点在于应用中减轻了核心ETL引擎的承载负担,各个抽取任务单独进行互不依赖,提高了抽取效率。通过在具体应用环境下系统运行表明采用该架构ETL系统具良好的使用效果。     

移动经营分析系统中ETL的分析和设计

文章通过描述ETL原理,对比流行的各种ETL工具,针对移动数据的特点,提出了一种ETL平台的设计思想;指出了ETL平台要重点考虑的功能,并在ETL建设原则的指导下,结合移动业务实际分析和设计移动ETL平台,解决了移动ETL过程的瓶颈问题,在运行效率,日常开发和维护的方便性,应用扩展的灵活性方面得到大大的提高。     

商业智能系统构建中的问题及解决方案

就构建商业智能系统中需要考虑和可能出现的一些重要问题,结合相应的软件工程方法进行了讨论,并提供了一些相对灵活的解决方案。     

商业智能及其核心技术

商业智能是从大量的数据和信息中发掘有用的知识，并用于决策以增加商业利润，是一个从数据到信息到知识的处理过程。商业智能用来辅助商业活动作出快速反应，加快知识的获取速度，减少企业不确定性因素的影响，因此满足管理层和决策层对信息知识的时间性和准确性的要求，在对国内外的商业智能发展情况进行充分研究的基础上，系统总结了商业智能的出现背景，概念和发展现状，阐述了商业智能系统的体系框架和核心技术，并介绍了几种典型的商业智能应用。     

From Business Intelligence to semantic data stream management

The Semantic Web technologies are being increasingly used for exploiting relations between data. In addition, new tendencies of real-time systems, such as social networks, sensors, cameras or weather information, are continuously generating data. This implies that data and links between them are becoming extremely vast. Such huge quantity of data needs to be analyzed, processed, as well as stored if necessary. In this position paper, we will introduce recent work on Real-Time Business Intelligence combined with semantic data stream management. We will present underlying approaches such as continuous queries, data summarization and matching, and stream reasoning.     

浅谈保险业中的商业智能

本文论述了商业智能的主要概念和技术,并通过对保险公司的价值链分析,以保险公司的客户关系管理为例,阐述这些方法在保险业务管理中的应用。     

ETL过程的思考

ETL是构建数据仓库的一个非常重要的环节,可以这样认为:ETL就是整个数据仓库系统乃至整个决策支持系统的基石.如何设计高效的ETL过程就成为了众多计划或正在实施数据仓库项目的企业考虑的重要问题.从前期的数据理解阶段入手,分别讨论了数据的抽取、清洗转换、装载等不同阶段需要考虑的设计问题及相应的解决方案.提出了以数据理解为根基,以清洗转换为中心的设计思想,并给出了具体的实施步骤.     

基于本体的数据挖掘技术应用于商务智能中的实际应用

首先阐述了挖掘技术与商务智能的含义,指出了数据挖掘技术应用在商务智能中的意义,结合新时期我国各大企业的发展实际,对基于本体的数据挖掘技术应用在商务智能中的实际情况进行了分析,旨在利用数据挖掘技术,发挥出企业商务智能系统的优势,提高企业核心竞争力,促进企业长远发展。     

商业智能及其在移动通信行业的应用

商业智能是决策支持系统发展的新阶段,讨论了商业智能的核心技术数据仓库、联机分析处理、数据挖掘,并以实际应用中开发的短消息分析系统为例,着重介绍了商业智能在移动通信行业的应用。