Data Warehousing

As a logical extension of the decision support initiatives that preceded it, data warehousing focuses on the access and usability issues that eluded information centers, executive information systems, and spreadsheets. Yet the elusiveness of the data access solution means that data warehousing will not be the last new name applied to the accessibility challenge.     

基于Web的数据仓库技术

本文的目的是对基于Web的数据仓库技术进行回顾,探讨数据仓库当前形式的局限性,然后引入基于Web的数据仓库技术,并介绍企业如何利用它来克服传统数据仓库的不足。给出一个模型使读者更容易理解基于Web数据仓库的构成。本文也讨论了企业在采用这项技术过程中可能面临的挑战及对策。     

基于Web的数据仓库技术

本文的目的是对基于Web的数据仓库技术进行回顾,探讨数据仓库当前形式的局限性,然后引入基于Web的数据仓库技术,并介绍企业如何利用它来克服传统数据仓库的不足。给出一个模型使读者更容易理解基于Web数据仓库的构成。本文也讨论了企业在采用这项技术过程中可能面临的挑战及对策。     

基于Web的数据仓库

讨论了当前数据仓库体系结构的局限,提出了一个基于Web的数据仓库体系结构,并说明了该结构的优点,最后分析了实施该结构所面临的挑战。     

基于Agent的三层数据仓库系统体系结构的研究

针对传统数据仓库体系结构的不足，引入了软件Agent技术以及"数据仓库基库" 的概念，提出了一种基于Agent的三层数据仓库系统体系结构，一方面使得传统数据库更加 容易融入到数据仓库系统，增强了整个系统的伸缩性；另一方面，由于Agent技术的介入， 降低了网络数据传输量，适应了移动环境等复杂信息源的要求，拓广了数据仓库的应用领域 。     

国产数据仓库管理系统DM-DW的设计

数据仓库能集成多个异构数据源上的信息，以支持决策分析。本文介绍了在国产数据库管理系统DM3基础上设计的数据仓库管理系统DM－DW的三层体系结构、元数据的管理、抽取引擎的主要功能和采用的关键技术：实化视图的内部表示，实化视图增量维护及优化、监视器的监视方式及策略。     

基于数据仓库开发方法的比较

数据仓库对于数据集成技术的发展起到了主要的作用，目前有许多数据仓库开发方法和工具可供使用。究竞选择何种数据仓库开发方法对于一个数据仓库开发项目的成败起到了至关重要的作用。因而，数据仓库开发方法的选择成为了许多公司开发数据仓库项目过程中的重中之重。本文通过对三类九种数据仓库开发方法基于一系列具有代表性的共同属性的比较，总结归纳了各自的优势与不足并对于在一个特定的数据仓库开发项目中使用何种方法提出了具体的建议。     

构造数据仓库系统的元数据

元数据的定义和管理是实现数据仓库系统的一个难点。论文讨论了数据仓库系统中元数据的内容和作用,介绍了Microsoft公司为实现元数据的管理而推出的Open Information Model和Microsoft Repository等工具。在文章最后,介绍了利用以上模型与工具所建立的一个元数据管理系统的实例。     

Data Warehousing Infusion and Organizational Effectiveness

Data warehousing (DW) has emerged as one of the most powerful technology innovations in recent years to support organization-wide decision making and has become a key component in the information technology (IT) infrastructure. Proponents of DW claim that its infusion can dramatically enhance the ability of businesses to improve the access, distribution, and sharing of information and provide managerial decision support for complex business questions. DW is also an enabling technology for data mining, customer-relationship management, and other business-intelligence applications. Although data warehouses have been around for quite some time, they have been plagued by high failure rates and limited spread or use. Drawing upon past research on the adoption and diffusion of innovations and on the implementation of information systems (IS), we examine the key organizational and innovation factors that influence the infusion (diffusion) of DW within organizations and also examine if more extensive infusion leads to improved organizational outcomes. In this paper, we conducted a field study, where two senior managers (one from IS and the other from a line function) from 117 companies participated, and developed a structural model to test the research hypotheses. The results indicate that four of the seven variables examined in this paper-organizational support, quality of the project management process, compatibility, and complexity-significantly influence the degree of infusion of DW and that the infusion, in turn, significantly influences organization-level benefits and stakeholder satisfaction. The findings of this paper have interesting implications for both research and practice in IT and DW infusion, as well as in the organization-level impact of the infusion of enterprise-wide infrastructural and decision support technologies such as DW.     

建立基于Internet/Intranet的数据仓库系统

提出了一种新的数据仓库技术 ,讨论了目前业已建立的数据仓库所存在的局限性 ,并提出建立基于Internet/In tranet的数据仓库的重要意义之后 ,阐明了这种基于Internet/Intranet的数据仓库系统的体系结构、优点、发展趋势以及存在的挑战     

数据仓库技术研究

在数据仓库及其相关技术方面,人们进行了大理的研究和探索,产生了许多的方法和技术,介绍数据仓库的概念模型、数据组织、元数据和数据集市等方面的研究成果,并提出需进一步研究的有关问题。     

数据仓库和OLAP技术概述

数据仓库和联机分析处理(OLAP)是决策支持的重要因素并逐渐成为数据库行业的核心部分.现如今许多商业产品和服务均到位,所有主要的数据库管理系统供应商在这些领域也提供了上市产品.区别于传统的联机事务处理,决策支持系统对数据库技术提出相当程度上不同的要求.本文以新的要求为重点提供了数据仓库和OLAP技术的概述.主要描述用于提取、清理并载入数据到一个数据仓库的后端工具,OLAP中典型的多维数据模型,用于查询和进行数据分析的前端客户工具,有效查询处理过程的服务器扩展以及用于元数据管理和仓库管理的工具.除了考察最先进技术,本文还提出了一些颇有前景的研究课题,其中一些课题与数据库研究界多年来致力于从事的问题相关,而另一些却只是刚刚开始受到关注.     

数据仓库技术研究与应用

数据仓库是信息领域中近年来快速发展起来的一种技术,该文对数据仓库技术进行了研究。数据仓库的关键技术在于联机分析处理和数据挖掘,文章讨论了联机分析处理的实现,介绍了数据挖掘的技术,并给出了数据仓库系统开发的实施方案。     

数据仓库中OLAP的实现技术

本文介绍了数据仓库和联机分析处理的概念，分析阐述了基于数据仓库的OLAP的三种存储机制、实施框架、数据操纵机制和索引机制。及多维数据模型上的OLAP的实现技术。     

Think Phased Implementation for Successful Data Warehousing

Industry watchers have noted that the success rate of data warehouse (DW) implementations has not been exemplary. It is believed that over 50 percent of DW implementations fail to achieve their stated goals. However, there are things that executives can do to improve their chance of success. Like other forms of organizational change, the DW implementation process follows a three-phased pattern of evolution. Clear recognition by management of the phased logic of DW implementation, and the differing role of critical implementation factors (CIFs) in each of the phases, can enhance the probability of success. This article presents a framework that helps executives visualize how CIFs can be customized and embedded in each phase of the DW implementation process.     

雷达杂波数据仓库应用研究

在分析雷达杂波原始数据的基础上,提出了雷达杂波数据仓库的主题概念,创建了雷达杂波数据仓库及数据集市,实现了雷达杂波数据仓库用户系统,这对雷达杂波性质的研究具有十分重要的意义。     

数据仓库中元数据标准的研究

元数据是数据仓库项目取得成功的关键因素之一,而元数据标准又是成功管理元数据的关键.文中介绍了数据仓库中元数据的意义,以及MDC的开放信息模型OIM和OMG的元数据规范MOF, 并结合实际总结了其它几种元数据标准, 在此基础上指出了元数据标准的发展方向.