企业数据仓库多维数据模型的建立

数据仓库是一种新的数据管理技术,能将企业内分散的原始操作型数据和来自外部的数据汇集和整理,为企业提供完整、及时和准确的决策信息。构建数据仓库系统的核心问题是如何建立复杂的企业数据模型。商务数据的本质是多维的,传统的ER模型已无法满足要求,而多维数据建模技术从维度、层次建模的角度有效地弥补了传统数据模型的不足。文章以多维数据建模技术为中心通过实例讨论了数据仓库中数据模型的一般建立方法,为解决构建企业信息系统提供了一种切实可行的方案。     

一种数据仓库的多维数据模型

数据模型是数据仓库研究的核心问题之一.很多研究表明,传统数据模型(如实体联系模型和关系模型)不能有效地表示数据仓库的数据结构和语义,也难以有效地支持联机分析处理(on-line analysis processing,简称OLAP).最近,人们提出了几种多维数据模型.但是,这些多维数据模型在表示数据仓库的复杂数据结构和语义以及OLAP操作方面仍显不足.该文以偏序和映射为基础,提出了一种新的多维数据模型.该数据模型能够充分表达数据仓库的复杂数据结构和语义,并提供一个以OLAP操作为核心的操作代数,支持层次结构间的复杂聚集操作序列,能够有效地支持OLAP应用.该数据模型支持聚集函数约束的概念,提供了表示层次结构间聚集函数约束的机制.     

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.     

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。     

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 .     

数据仓库的多维数据模型的研究

多维数据模型是数据仓库和联机分析处理研究中的一个重要问题,该文根据电力负荷数据集的特点,提出了一种新模型,解决不同维公用一个底层层次属性,把系统中不完全的低粒度数据集和完全的粗粒度数据集在逻辑上无缝地结合起来支持联机分析处理的问题,这是其他多维数据模型所没有解决的。     

数据仓库数据模型的设计

本文首先就数据仓库与传统关系数据库作了一个简单比较,然后介绍了一种适合于仓库设计的方法。     

数据仓库中的多维数据模型及其对象关系的实现

数据仓库和联机分析处理(OLAP)是当今商业数据处理领域的研究重点。传统的关系数据库技术已经很难满足联机分析处理对数据仓库的大量数据进行分析查询的要求。多维数据模型已成为数据仓库和联机分析处理的核心技术。该文设计了一种直观、有效的多维数据模型并给出了基于对象关系的实现。     

多维数据模型ER(■)

ER(■)把成员形式化为论域上的概念,成员之间的关系由概念的抽象程度所确定,层是成员的集合,层之间的关系由层中的成员所决定,成员之间的半序关系和层之间的半序关系统一用OEM图表示,采用路径表达式作为查询语言,从而把维抽象为一个半结构化对象,可以作为关系模型中的域.ER(■)给出了一组完整性规则.扩充了关系模型和关系代数,使得能用关系对象模型表示多维数据.ER(■)可以方便地在主流的关系对象数据库上实现,并可以用于XML环境.     

数据仓库多维数据模型研究及其设计

随着市场竞争的日趋激烈,信息对于企业的生存和发展发挥着越来越重要的作用。由于计算机技术的普遍应用,承载信息的数据随着时间的推移而不断增长,并且分布在不同的系统平台上,具有多种存储形式,这使得企业难以从巨量的数据中找到真正有用的决策信息。因此企业迫切需要新的技术和方法对原有的信息进行提炼和加工,需要为企业领导提供集成化和历史化的数据,需要为企业全局的战略决策和长期趋势分析提供更有效的支持。这种情况下,一种适用于决策支持系统的数据组织与管理技术—数据仓库技术应运而生。数据仓库不是为了存储数据,而是为更好地利…     

正确使用原型法构建数据仓库

首先介绍了数据仓库和原型法的概念及特点,然后对用原型法构建数据仓库中的若干问题作了进一步的探讨.     

正确使用原型法构建数据仓库

首先介绍了数据仓库和原型法的概念及特点，然后对用原型法构建数据仓库中的若干问题作了进一步的探讨。     

建立工作流数据仓库

工作流管理系统(WfMS)是允许定义、执行、监视和管理商业过程的软件平台。一个WfMS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(WDW),然后根据在WDW中进行OLAP的结果,调整WfMS的运行。     

基于元数据驱动的企业级数据仓库系统

通过对元数据建设和维护及其管理系统结构的深入研究,提出一种基于元数据驱动的企业级数据仓库系统架构。该系统架构采用关系模型数据结构,并通过元数据接口和元数据驱动引擎的设计开发将数据仓库中各模块的反馈信息与其元数据存储进行交互,实现由元数据驱动数据仓库系统的运作机制,解决了一直以来元数据难以更新维护、数据质量检查效率低的问题,提升了对企业级数据仓库的管控能力。     

企业数据整合与数据仓库设计

目前企业的数据资源可能已经很丰富,但是各系统之间数据不能相互连通.企业决策层组织需要看到的是一个企业跨职能部门的统一的数据联合展现和挖掘,所以需要构建数据仓库.数据仓库的构建过程主要包括:划分主题域、进行事实表和粒度分析、维度设计、元数据设计、数据库物理设计以及性能调优.     

数据建模在数据仓库建设中的应用

数据仓库是国土资源决策支持系统建设中的核心内容,是决策支持系统处理的基础。建立数据仓库的目的,是把国土资源的内部数据和外部数据进行有效的集成,为各级决策领导、各级管理人员和业务分析人员使用。作者重点从数据仓库模型设计要点、国土资源一体化数据仓库整体模型架构、数据仓库模型设计规范三方面进行了详细设计。     

电子商城的数据仓库建模研究

为了充分利用电子商城中的海量销售数据,本文详细描述了通过对电子商城中高层销售管理业务的需求进行分析,采用维度建模技术构建数据仓库模型的过程。基于该模型可以有效地解决电子商城中有关的销售分析与预测问题。     

企业数据仓库中元数据的应用研究

随着数据仓库的数据质量问题越来越引起重视,更进一步让人们认识到了元数据管理和应用的重要性.文章首先对元数据管理和数据质量的依赖关系做了介绍,然后阐述了应用元数据解决数据质量问题的几个应用实例.     

基于数据仓库的装备体系数据建模方法

分析装备体系数据仓库使用的基本特点,提出装备体系数据仓库的总体框架和数据集市。建立以基础数据维、元数据维和模型维为基础的三维数据模型立方体结构,给出其结构之间的逻辑关系并进行形式化描述,提出一种“阶梯式”的元数据管理模式。通过一个模型运行的示例介绍模型计算的实现方法。