基于角色控制的异构数据展示在企业门户中的应用

企业的信息系统是一个由传统系统、不兼容数据源、数据库与应用所共同构成的复杂数据集合,各部分之间彼此独立。为了保证智能决策的需要,对数据源中的源数据按照一定的数据转换原则进行映射和转换,通过对异构数据源的抽取、转换、装载,从已有传统环境与平台中采集数据进而形成目标数据源,并使用存储过程、触发器、中间表和动态SQL语句进行查询优化,采用哈希表存储解析后的数据,初步建立数据仓库,实现数据聚合。结合角色控制的方法对目标数据源进行多维度报表展示,将海量的应用数据转换为有价值的信息,为企业智能决策提供有效的数据支持。     

一种物化视图维护算法

数据仓库的刷新过程常被看作在数据源上对物化视图的维护问题 ,但现有的许多物化视图维护算法在不稳定网络中应用会导致数据异常问题 ,本文基于传统的数据仓库模型 ,提出了一种新的物化视图维护算法 ,来完成对数据仓库的有效刷新 ,并通过验证说明该算法的可行性。     

点击流数据仓库中基于事件驱动的星型ER模型

Web应用产生了大量的点击流数据,为有效分析这些数据,使之发挥更好的决策支持作用,产生了点击流数据仓库。较之传统数据仓库,点击流数据仓库有更复杂的体系结构及更丰富的数据源,现有的数据模型已不再适合点击流数据仓库的发展需要。提出了一种基于事件驱动的星型ER模型作为点击流数据仓库的概念模型,给出了关键事件/非关键事件及主动关注期望/被动关注期望概念。分析结果表明,该模型克服了现有模型的一些不足,能够很好地适应点击流数据仓库的体系结构。     

分布式数据仓库的一致性维护

数据仓库是一种数据知识库，其中的数据萃取和集成多个异类的、自治的分布数据源，用于决策支持和数据挖掘。本文探讨了分布式数据仓库所要解决的一致性维护的问题。     

一种物化视图维护算法

数据仓库的刷新过程常被看作在数据源上对物化视图的维护问题，但现有的许多物化视图维护算法在不稳定网络中应用会导致数据异常问题，本文基于传统的数据仓库模型，提出了一种新的物化视图维护算法，来完成对数据仓库的有效刷新，并通过验证说明该算法的可行性。     

浅谈元数据技术在数据仓库项目中的应用

元数据(Metadata)是建设数据仓库(Data Warehouse)的重要组成部分,它可以帮助数据仓库明确而全面地理解潜在数据源的物理布局以及所有数据元的业务定义,帮助数据仓库用户有效地使用仓库中的信息.重点探讨如何在数据仓库项目中正确地引入和实现元数据技术.     

基于数据仓库的辅助决策系统研究

对无线电管理的决策支持系统进行了研究,构建了以数据仓库技术为基础、以联机分析处理和数据挖掘为技术手段、能对来自不同数据源的无线电管理数据进行存储及多角度分析的决策系统。     

数字化的后勤保障系统设计

由于后勤保障数据数量越来越多、种类越来越复杂,为了对后勤保障资源进行科学规划和统一管理,设计了数字化的后勤保障系统,其数据架构包括数据源层、数据采集层、数据存储层、服务支撑层、应用访问层五大模块,其中数据存储部分以数据库技术为原理实现了对完整异构数据统一地分析、处理和存储,同时重点设计了实时数据仓库,充分发挥了数据库在...     

探秘数据仓库

数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主体的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解,首先,数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库;其次,数据仓库是对多个异构的数据源有效集成,集成后按照主题进行了重组,并包含历史数据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。     

基于OLAP的集成数据仓库技术在EMS中的应用

随着电力行业的高速发展，EMS在电力生产管理过程中所需要处理的数据容量迅速膨胀。电力企业矩侍建立一套高效准确的信息分析系统。本文提出一种融合各个异构数据源的集成数据仓库设计方案并在此基础上讨论了OLAP的概念、属性及其存EMS支撑平台上的应用。其应用领域包括系统状态监控、经济运行和故障模式分析等方面。     

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.     

基于数据中心的数据仓库结构设计

文章设计了一种数据仓库结构,包括:数据仓库,用于存储数据对象,特别是根据维度和对象整理与存储数据;元数据库,用于存储元数据,元数据包含数据对象描述、查询和报表的定义;客户端;报表服务器,连接该客户端;中间件服务器,连接该数据中心、元数据库和报表服务器。此外,论文还提供了基于本数据仓库结构的查询和报表方法。     

数据仓库技术研究

对数据仓库技术进行了深入的研究,给出了数椐仓库的定义,详细分析了数据仓库的四大特征(即面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的),研究了数据仓库管理的方法、数据仓库的基本体系结构的组成,同时对数据仓库系统的建立进行了详细的阐述。     

数据仓库的教学质量评估支持系统初探

建立基于数据仓库、数据挖掘的教学质量评估支持系统有助于提高高校教学管理质量,使高校教学管理工作适应新的形势。     

基于数据仓库技术的机务段管理信息系统

结合数据仓库的特点，提出了基于数据仓库技术能够提供决策支持的机务段管理信息系统，使数据仓库技术和管理信息系统达到最佳的融合，并给出院 系统的包括网络框架和软件设计在内的总体设计。     

数据的组织及其变换研究

数据的有效组织及其变换过程是数据挖掘过程中首要且不可缺少的步骤.对三种适用于数据分析的主要数据结构:数据仓库、Web仓库和数据集市进行了介绍,并对它们的特点和数据组织方式分别进行了讨论.对主题数据库的数据矩阵表示形式及其典型的操作变换:频率分布、二值化等进行了探讨和分析.     

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.     

数据仓库技术在超市销售管理中的应用

首先介绍了数据仓库的概念，数据仓库就是一个能更好地支持企业或组织决策分析处理的、面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据；其次介绍了数据仓库的两大分析工具联机分析处理和数据挖掘，联机分析处理是以海量数据为基础的复杂分析技术，数据挖掘是从海量数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又可能有用的信息和知识的过程；最后介绍数据仓库在银行、金融、电信及零售等行业中的应用，并以超市销售管理为例，利用数据仓库技术建立数据模型和体系结构。     

基于数据仓库的数据分析系统研究

在介绍了数据仓库、联机分析处理 (OLAP)、数据挖掘技术理论的基础上 ,提出了一个基本的基于数据仓库的数据分析系统模型 ,并简要阐明了它的实现方式。