电信数据仓库数据质量问题及提升方法探讨

对于电信业的数据仓库来说,确保数据质量是一项艰巨的挑战.本文列举了数据仓库建设中常见的数据质量问题,并分析了产生的原因,进而从组织和流程的建设、标准的制定和稽核机制的设立3个角度描述了提升数据质量的方法.     

烟草企业数据仓库建设中的数据质量评估

随着烟草行业数据仓库的深入应用,数据质量问题成为关系到数据仓库建设成败和数据能否有效应用的重要关键问题,通过建立数据质量评估指标体系,对数据源系统的数据进行定量分析,从而具体了解数据源系统的数据质量,为进入数据仓库的数据的正确性提供保证。?     

数据仓库建设中提高数据质量的方法研究

对数据仓库建设过程中如何提高数据质量方面的问题进行研究.首先说明课题的研究背景及在数据仓库建设过程中对数据质量的要求,接着分析了数据质量存在问题的原因和一般解决途径,然后着重指出数据一致性的重要性,通过举例介绍了建立参照表,解决数据一致性问题的方法,并提出了建立异常表来解决数据异常问题,最后强调提高数据质量对企业的关键性.     

提升存储数据价值的数据仓库

日常的业务应用生成了大量的数据,这些数据若用于决策支持,会带来附加价值。如果再加上行业分析报告、独立的市场调查、评测结果和顾问评估等外来数据时,其产生的效益可进一步提高。那么,如何利用已有的数据资源,充分挖掘存储信息的潜力,把大量的数据转换成可靠的商用信息,以便用于决策支持呢?数据仓库被认为是最好的解决方案。     

数据仓库辅助电信行业决策支持系统的构想

简述了数据仓库、ＯＬＡＰ、数据挖掘的概念和技术，并对电信行业决策支持系统中应用数据仓库技术进行了探讨与研究。     

数据仓库在电信行业中的应用研究

数据仓库的含义及特点 业界公认的数据仓库概念创始人W．H．Inmon在《建立数据仓库》一书中对数据仓库的定义是：数据仓库就是面向主题的、集成的、不可更新的（稳定性）、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。     

电信数据质量管理与稽核研究

深入研究数据质量管理理论,形成了电信企业数据质量的定义、度量、分析与改进的闭环管理框架,探讨了电信企业开展数据稽核的方案,并构建了数据质量管理与稽核系统,实现了数据质量管理与稽核全过程的自动化处理.     

数据仓库技术在电信经营服务中的应用

准确、及时地进行经营决策是中国电信业适应市场竞争激烈的需要。本文提出了运用数据仓库技术进行市场分析和预测的实现方案，介绍了能够获取数据信息并能利用相关数据对经营服务的决策过程进行辅助支持的系统构建。     

电网设备台帐数据质量问题诊断与提升对策研究

电网设备台帐数据是电网生产运营分析最基础的数据,其数据质量水平决定了大量数据分析结果的可信度和决策的科学性。以广东电网公司设备台帐数据为研究样本,通过归纳识别设备台帐数据质量的问题表象,剖析导致数据质量问题的技术、管理深层次原因;基于业务协同与标准化等管理理论和数据分析挖掘方法,提出了有针对性的数据质量改善管理措施和技术措施,为提升信息系统数据质量提供了支撑。     

维数据仓库及其在复杂数据建模中的应用研究

信息系统建设在企业发展中发挥了重要作用,也是管理领域信息化建设的趋势。本文较深入地探讨了数据建模理论及其应用,研究了维数据仓库的建模技术,提出数据建模具体步骤,并对数据建模过程的应用进行了较深入地分析。     

论数据仓库的数据架构设计

数据架构设计是数据仓库技术的核心工作之一,本文结合通信企业数据仓库系统的建设案例,简要论述数据架构的基本原理和主要设计特点。     

数据仓库在电信行业中的应用

电信行业目前主要的数据来自于计费系统和网管数据。电信系统经过多年的运行,已经存储了大量的历史数据。这些数据中蕴涵着丰富的信息,从中可以了解企业在电信市场经营过程中所处的态势、竞争对手的经营形势、客户群的分布状况、消费特征、企业经营发展的趋势等,对其进行分析处理可以得到很多令人欣喜的结论。强大的数据处理能力,加上丰富的企业数据,可以有力地促进企业经营和竞争。     

数据仓库技术在广电检测数据中的应用

检测工作是质量控制的关键环节,会根据测试对象的不同产生大量的数据,利用数据仓库技术来管理测试数据,将会对检测工作的长期发展产生巨大的作用.首先对数据仓库的关键技术和实施工具进行了介绍,接着在分析广电检测数据整体架构的基础上,进行了逻辑模型和物理模型的初步设计,为广电检测数据仓库的原型系统提供了框架和模型.     

数据仓库信息安全问题分析

本文拽出了一些数据仓库及决策支持系统中常见的安全问题， 实现数据仓库安全性的完整解决方案。     

数据仓库与大数据融合的探讨

针对传统企业对非结构化数据缺乏有效利用的问题,探讨了基于数据仓库与大数据融合的企业大数据解决方案.根据数据仓库建设理论和下一代企业级数据仓库架构,利用Hadoop技术进行非结构化数据的收集、处理及存储,通过与传统数据仓库和BI工具共同协作,解决企业大数据应用困难的问题.数据仓库与大数据技术的融合解决了传统企业数据处理的障碍,从而推动大数据项目的实施.     

电信行业数据仓库逻辑模型构建研究

近些年,我国电信行业数据仓库的发展迅速,作为数据仓库中的一个关键的环节,数据仓库逻辑建模就显得越来越重要。文章以我国电信行业数据仓库发展的背景为基础,依据数据仓库逻辑建模的原则,探讨了我国电信行业企业级数据仓库模型构建中的几个关键的部分,并结合事例对各部分进行了描述,为数据仓库工作者重构了一个数据仓库逻辑建模的过程。     

适用于实时查询的电信行业海量数据仓库构建方法

传统的数据仓库不能提供实时查询。本文结合电信行业海量数据的特点,提出一种适用于实时查询的数据仓库构建方法,不仅实现了多维分析功能,还提供了基于ODS的实时查询能力,支撑网络监控、投诉处理等应用需求。     

数据仓库技术及其在电信行业的应用探讨

随着我国加入WTO，电信市场将逐步对外开放，一些世界级的电信巨头将通过多种手段逐步渗透到中国电信市场。国内电信运营商正面对一个全新的、更加激烈的市场竞争环境。电信运营商意识到，客户才是企业生存和发展的根基，而保有客户、吸引客户和充分发掘客户的盈收潜力是企业提高核心竞争力的关键，因此中国移动、中国联通等纷纷推出建设相关系统的规范，来指导其属下的各级公司的建设。     

基于数据仓库的高校数据统计服务平台研究

为了适应新形势下高校对大数据统计、分析的需求,设计实现了一套基于数据仓库的高校数据统计服务平台的整体方案。对高校数据仓库的整体架构、数据仓库的建模进行了研究,并设计了一种基于数据仓库星型结构的统计数据模型;进一步探讨了统计服务平台在实现过程中ETL(extraction transformation loading)以及界面设计等方面的关键技术;为高校下一步搭建管理与决策支持平台提供了重要的实践基础和理论支撑。     

基于数据仓库技术的电信企业客户分析

主要介绍数据仓库技术,重点讨论将数据仓库技术应用于电信企业客户分析,以开发客户信息资源及挖掘客户价值,并结合Web技术实现信息共享。