数据仓库系统中逻辑建模的方法研究

数据仓库是按照主题来建模的,由于数据仓库系统的原始需求不明确,无法确定系统的功能,因此不能采用功能驱动的开发方法进行数据仓库系统的开发,而只能采用数据驱动的方式。数据仓库的逻辑建模是系统开发过程中最重要的一步,是系统实现的基础和成败的关键。本文给出了数据仓库逻辑建模的一种解决方案。以此为基础,结合已有的业务系统,可以逐步构建出完整的、健壮的数据仓库系统。     

船舶企业质量控制模型及数据仓库的构建

为有效对船舶企业产品质量进行控制和分析,针对造船企业质量信息特点,提出了基于过程质量数据仓库的多维数据模型,建立了面向主题的船舶企业质量数据仓库。并通过对OLAP数据源中抽取的数据进行转换,构建了面向产品实现全过程的企业主题数据模型,为船舶企业质量管理体系的稳步改进提供了技术保证。通过在某船舶企业的实际应用,验证了该模型和方法的合理性和有效性。     

商业银行数据仓库建模研究与设计

数据仓库建模在商业银行决策支持过程中具有重要意义。文章从整个商业银行的业务和管理角度,阐述和分析了商业银行数据仓库建模的相关问题和解决方案：通过界定数据仓库系统边界和确定主要的主题域,获得稳固的概念模型;在最常用的雪花模型基础上融入面向对象思想,构建对象和雪花模型混合的数据仓库逻辑模型。对商业银行数据仓库的构建具有较好的参考价值。     

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。     

商业智能系统数据仓库设计与实现

在介绍数据仓库技术特点的基础上,阐述商业智能系统中数据仓库的设计方法和设计内容,包括采用“需求驱动”和“数据驱动”相结合的设计方法,数据建模流程和数据抽取、转换和装载（extract,transform and load,ETL）策略的设计,并给出一个具体实例实现数据建模和数据装入。     

网络化制造业CRM系统数据仓库的设计与实现

论述网络化制造业CRM系统数据仓库的设计分析、设计思路和设计过程,对数据仓库建模和ETL设计进行了分析,为网络化制造业引入分析型CRM系统时的构建数据仓库提供了参考依据.     

联机分析及数据仓库的建模技术

本文介绍联机分析对数据的需求、ＯＬＴＰ与ＯＬＡＰ的区别、数据仓库的基本特征及基对数据库技术的新要求、数据仓库的两种建模方法－ＭＯＬＡＰ与ＲＯＬＡＰ,着重讲述基于关系数据库管理系统的ＲＯＬＡＰ建模方法,并通过一个商品房销售分析系统的建模实例来加以说明。     

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.     

后勤数据仓库系统的设计与实现

数据仓库是近几年出现的信息处理领域面向分析和决策的新技术。首先介绍了数据仓库的一般特征和体系结构,并通过后勤数据仓库原型为实例,详细介绍了数据仓库的设计与实现过程,最后提出了数据仓库环境下基于知识的智能查询方法——“5W＋H”。     

基于HIS的医院数据仓库设计与实现

随着数字化医院建设的发展,医院信息系统得到了广泛应用.如何对医院信息系统产生海量数据进行科学的分析处理以便为决策者提供决策支持已经成为医疗领域面临的新课题.对医疗领域的数据仓库和联机分析处理的部分设计开发过程和关键技术进行了研究,提出采用需求驱动和数据驱动相结合的设计方法,对医院信息系统中数据进行提取、建模,并建立多维数据集.最后,设计并实现了一个医院数据仓库实例.     

浅谈航空业数据仓库技术及其应用

该文旨在通过对数据仓库技术的简要分析,引出数据仓库技术在航空业的应用。详细分析航空业对数据仓库的需求,设计出适合航空公司发展的数据仓库技术应用方案,探讨了数据仓库和数据挖掘技术在航空业的应用前景。     

浅谈航空业数据仓库技术及其应用

该文旨在通过对数据仓库技术的简要分析,引出数据仓库技术在航空业的应用。详细分析航空业对数据仓库的需求,设计出适合航空公司发展的数据仓库技术应用方案,探讨了数据仓库和数据挖掘技术在航空业的应用前景。     

数据库和数据仓库建模与建模CASE工具的设计实现

本文讨论了数据库和数据仓库的建模技术,数据库与数据仓库的关系以及数据仓库的数据库设计,介绍了一个可用于数据库和数据仓库的ＣＡＳＥ工具设计与实现。     

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．     

农民工医疗健康信息分析系统的维度建模设计

农民工医疗健康问题是政府长期关注的难题之一, 农民工医疗健康信息分析系统旨在对农民工医疗健康信息数据进行统计与挖掘, 辅助政府决策. 基于数据仓库中的维度建模理论, 结合农民工医疗保健需求及卫生服务活动特点, 建立面向数据分析的农民工医疗健康信息的多维数据模型, 对数据分析及挖掘的应用及方法进行初步设计, 为农民工医疗健康信息数据分析提供基础, 并为政府相关部门提供参考.     

数据仓库建模和设计的最新进展

从概念建模、逻辑建模、设计方法、互操作性和元数据4个方面综述了现阶段数据仓库的研究内容,分析了数据仓库的研究现状,指出了数据仓库新的应用前景和面临的挑战,以指导数据仓库的进一步研究。     

关于对Oracle数据仓库应用技术的研究与实现

随着科学技术的不断发展,二十一世纪人类已经进入了信息化时代,将计算机、网络、通信以及数据库系统于一身的信息技术成为了社会发展强劲的主要动力。目前,中国化工企业是我国国民经济的主要经济支柱性产业,具有涉及面广、产量规模巨大、管理层面复杂等特点,一直以来都是我国建设的重点行业。由于随着世界能源的日趋紧缺,现阶段,我国的石油化工领域竞争变得越来越激烈,石油化工企业要想在竞争中占有强势地位,加强信息化管理的水平,提升企业管理素质和管理理念,最大程度的取得较好的经济效益是势在必行的发展方向。本文根据Oracle数据仓库开发工具,对石油化工企业管理信息化进行数据仓库的含义、设计原理、建模以及结构优化等技术的研究与探讨,供各位朋友鉴赏。     

关于数据仓库和数据挖掘在物流系统中的应用研究

针对近年来我物流行业急剧发展,物流经营的各个环节对数据管理要求越来越高,物流管理信息系统在其中 扮演的角色越来越重要。本文浅谈如何将数据仓库技术、数据挖掘技术结合起来用于物流管理业,为决策层提供技术支持。 首先对数据仓库和数据挖掘作了简单介绍;其次着重论述了在物流管理信息系统的构建过程中数据仓库、数据挖掘和OLAP 各自的作用,最后站在企业生存的角度上,建议应加大物流系统的建设。本文对物流业的从业人员具有一定的积极意义。     

浅析数据仓库技术在钢铁企业信息化中的应用

本文主要从数据仓库技术概念、数据仓库的建模方法、以及数据仓库技术在企业信息化中的效益体现,来分析数据仓库技术在钢铁企业信息化中的应用。     

ERP data sharing framework using the Generic Product Model (GPM)

Nowadays, all product life cycle processes are investigated deeply in order to get an advantage over competitors. To support these processes, several software applications are available. However, this wide range of heterogeneous applications leads to a large variety of hardware and operating systems, data management software, data models, schemas, and data semantics that hinder the information sharing process. To tackle this problem, Hitachi Company has developed a modeling language called Generic Product Model (GPM) in addition to several translators from native formats to GPM for storing, sharing and visualizing product data in a single data warehouse. In order to broaden the range of application data able to be stored and shared using the GPM data warehouse, this paper presents a methodology and a translator that allow management data to be included in a GPM data warehouse. Given the fact that most management data are stored in Enterprise Resource Planning (ERP) software, and that the latter allows extraction of database contents into Excel files, we propose a translator that handles Enterprise Resource Planning management data that are already extracted into Excel Format.The proposed framework enables data management contained in flat Excel Files to be translated into structured GPM data. Translation methodologies are given for the translation of mass production and customized product data through two case studies, one in the computer retail sector and the other in the extrusion machine industry.