基于索引视图实现动态数据仓库的实时数据加载

随着数据仓库技术的不断普及,基于数据仓库技术的决策支持系统在企业得到了广泛应用,同时出现了动态数据仓库。随着动态数据仓库在决策支持领域扮演的角色越来越重要,企业利用决策支持系统从辅助进行战略决策开始向战术决策转变。而要进行战术性的分析,数据仓库中必须有动态变化的最新数据,实现数据仓库的“动态”特性的关键又在于实现“动态数据获取”,即实现实时数据捕获加载。提出了基于索引视图实现动态数据仓库的实时数据加载,并通过实验验证了其可行性。该方法对进一步深入研究实时数据捕获技术有一定的借鉴作用。     

基于数据仓库三层架构的决策支持系统应用研究

数据仓库与联机分析处理(OLAP)技术已成为企业决策支持系统的关键.探讨了基于数据源、数据仓库及OLAP应用三层架构的决策支持系统的体系结构,并结合具体实例给出了系统设计和实现过程.     

基于数据仓库的烟草决策支持系统研究

针对烟草数据的特点,提出基于数据仓库的烟草闭环决策支持系统的实现方案;阐述了采用基于数据仓库的四层结构的烟草闭环决策支持系统的系统架构和功能。系统以数据仓库为基础,运用联机分析处理、数据挖掘等分析决策手段实现对烟草数据多角度、多层次的查询、分析及决策功能。     

数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用

数据仓库和数据挖掘是近几年迅速发展起来的技术,主要用于构建企业的决策支持系统.文章根据数据仓库和数据挖掘技术的这个特点,并针对传统ERP系统在决策方面的不足,提出把数据仓库和数据挖掘应用到ERP中去,以数据仓库作为企业底层的数据源,再配合以各种数据挖掘技术,结合ERP的管理思想,发挥数据仓库与数据挖掘技术在决策支持方面的长处.在此基础上,探讨了基于数据仓库的采购管理系统(DWBPMS)的实现,以提高ERP中的决策支持功能.     

医药连锁销售决策支持系统的研究

在原企业管理信息系统基础上,为充分利用日益增长的海量数据,针对其在决策支持方面的不足,提出了一种基于数据仓库、联机分析处理和数据挖掘3项技术的销售决策支持系统.讨论了系统总体结构,对系统数据仓库、多维数据集和数据挖掘模型进行了设计研究,以及报告了系统在三层客户服务器模式下实现的关键技术和实现方法.经初步测试,该系统是适用和可靠的.     

基于数据仓库的电力营销决策支持系统的设计

研究基于数据仓库技术的电力营销决策支持系统,提出由事务处理环境、数据仓库环境和决策支持系统前端工具构成的三层体系结构,并建立了一个基于企业业务需求的数据模型及其网络结构的设计方案。基于数据仓库技术的电力营销决策支持系统的建立有助于企业充分利用电力营销管理信息系统中的数据,进行灵活、及时的综合应用和分析,为经营决策提供可靠的历史数据,确保决策的可行性,提升企业综合竞争力。     

基于数据仓库的公安决策支持系统

公安系统近年来在信息领域取得了长足发展,并积累了大量数据,如果在这些数据中发现趋势、找到发案规律,就能给办案带来很大帮助.因此针对公安机关在决策支持方面的不足,提出了基于数据仓库的公安决策支持系统(PDSS).分析了决策支持系统的设计和结构,研究了系统实现过程中用到的数据仓库、OLAP和数据挖掘的关键技术,最后结合实例给出了该系统的功能.     

电信闭环决策支持系统的研究与实现*

针对电信数据的特点,提出了基于数据仓库的电信闭环决策支持系统的实现方案;确定了电信领域的决策分析主题及相关的模型,阐述了采用基于数据仓库的四层结构的电信闭环决策支持系统的系统架构和功能。系统以数据仓库为基础,运用联机分析处理、数据挖掘等分析决策手段实现了对电信数据多角度、多层次的查询、分析及决策功能。     

数据仓库技术在零售业税务决策支持系统中的应用

网络税控系统用于监管零售行业的税收,它从零售企业的MIS和POS系统中采集税控信息,实现了销售小票与机打发票的统一,并采用传统的关系数据库来存储收集的税控数据。本文阐述了在网络税控系统的基础上应用数据仓库技术构建零售业税务决策支持系统的框架方案,并重点介绍了零售业税务决策支持系统数据仓库总体架构以及数据仓库的设计实现过程。本文作者创新点:将数据仓库技术应用到零售业税务决策支持系统中,为税务部门提供了决策支持。     

干部选拔决策支持系统中数据仓库的设计

基于数据仓库的决策支持系统是现今决策支持技术应用的主流。本文结合数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库系统、知识库系统等技术提出了一个干部选拔决策支持系统的解决方案，并就干部选拔数据仓库的设计和实现进行了分析和探讨。     

基于DW的连锁超市决策支持系统的研究与设计

文中在连锁超市原有的联机业务管理信息系统的基础上,综合运用了数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM)等新兴技术,开发了一个完整的连锁超市决策支持系统。简明扼要地介绍了系统的体系结构和总体实现,并对DW,OLAP和DM等关键部件的设计作了详尽的论述。     

基于数据仓库的医院决策支持系统的研究与设计

在医院原有信息系统HIS的基础上,综合运用数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等新兴技术,搭建了一个完整的医院决策支持系统。清楚简明的介绍了系统的体系结构和总体实现,并对DW、OLAP和DM等关键部件的设计作了详尽的探讨。     

数据仓库实现过程及在线分析

数据仓库技术是近几年来出现并迅速发展的一种技术，它可以充分利用数据仓库中已存储的信息，帮助决策者进行决策。本文在介绍数据仓库的定义和数据仓库决策支持系统原理的基础上，详尽地讨论了数据仓库中的数据抽取与转换方法，并对数据仓库实现过程进行了实例探索和在线分析，最后根据数据挖掘方法进行了实际的应用。本文就是采用微软SQL Server 2000数据仓库技术设计了一商业用的数据仓库，使读者可清楚了解数据仓库的决策支持系统的实现过程。     

基于数据仓库的投资项目决策支持系统研究

以投资项目决策支持系统IPDSS为例,研究了数据仓库技术在决策支持系统中的应用。介绍了决策支持系统的概念和作用,以及建立投资项目决策支持系统的意义,并在数据仓库、联机分析处理和数据挖掘的理论基础上,提出了基于数据仓库的决策支持系统的体系结构。然后,在此基础上建立了IPDSS,并分析了IPDSS的主要模块和模型、C／S体系的三层结构以及数据仓库管理系统。IPDSS的实际应用效果表明,将数据仓库技术应用到决策支持系统中。能够提高系统的性能和决策支持效果,是DSS未来发展的新方向。     

基于数据仓库技术的教育评价决策系统的实现

针对高校教务管理系统中存在的不足，将数据仓库技术引入高校教育评价决策支持系统。设计了基于数据仓库和0LAP技术的教育评价决策支持系统的体系结构，描述了各逻辑服务模型的具体功能。文章重点介绍了运用Microsoft SQL Server2000提供的数据透视表服务，由ADO MD对象模型访问数据仓库服务器，最终实现了客户端的数据多维分析与查询．基于数据仓库的教育评价决策系统克服了传统决策支持系统的弊端，增强了高校教务管理功能，对于提高教育质量、促进教育发展具有现实意义。     

浅析通信行业中企业数据仓库的设计与实施

本文首先结合数据仓库的建设目标,提出了在系统规划时可以采用的若干总体性能指标.然后,依据业界两种主流数据仓库设计思想,对带有ODS的数据仓库逻辑架构作了描述;接着重点对各种主流数据仓库平台进行了对比;最后从技术规范的角度在数据仓库性能评价方面提供了若干参考建议.     

报业广告智能决策系统的研究与应用

针对报业广告决策的特点,运用数据仓库技术和决策支持系统的思想开发出一套适应面广、灵活性高的智能决策支持系统。基于多层次决策应用的需要提出了虚拟集市的概念和一种改进的三层数据集市结构,并利用星型图数据建模技术将其成功应用到实际系统中;采用基于数据集市和联机分析处理的集成化智能决策支持系统模型,详细论述了系统的预测和客户分析功能模块并提出了基于层次分析法的客户忠诚度定量模型。该系统已成功应用到实际中,对报社广告部的决策提供了有力的支持,取得了良好的效果。     

基于知识智能查询的通用数据挖掘系统研究

介绍了一个通用的、可扩展的、开放的数据挖掘系统（data mining system,DMS）框架.该框架能不依赖于某个具体的DB软件,方便地与数据仓库集成;而且在此框架下,DMS的数据源可以是数据仓库、多维数据库或数据挖掘数据库;通过采用面向知识的智能查询语言,DMS可以屏蔽不同数据源的差异;用户也可以使用这种简单易操作的语言进行数据挖掘,并以此为基础进行决策分析,从而使DMS达到良好的通用性.     

基于业务流程的财务数据自动化分类系统设计

针对当前的财务数据分类系统误分率较高的问题,设计一种基于业务流程的财务数据自动化分类系统。该系统以财务数据分类算法为中心,在程序加载和交叉编译模式下,采用分布式云计算技术对采集到的财务数据进行融合处理,提取其高阶统计特征量;采用分组样本检验分析方法分析财务数据间的关联性,结合业务流程进行财务数据的属性分类识别;以业务流程的模糊聚类分布为中心矢量,采用分段检测方法实现财务数据的自动化分类;将上述过程采用程序加载方式移植到处理器终端,进行财务数据分类系统的交叉编译控制,实现财务数据的自动化分类系统的设计。仿真实验结果表明,采用该系统进行财务数据自动化分类的准确性较高、误分率较低,提高了财务数据的业务管理和分析能力。     

基于数据仓库的证券交易决策支持系统设计与开发

证券交易对海量数据管理和分析存在潜在需求,对证券交易决策支持系统做了分析,针对海量数据管理,提出基于DW、DM、OLAP的系统框架,并设计了网络结构、主题、数据维度、数据库,最后从数据获取、数据的技术分析及多维分析讲述系统的实现,为决策者管理和分析海量证券交易信息提供决策支持.