数据仓库系统中源数据的提取与集成

人们对数据分析的要求的不断提高导致了数据仓库的发展,而在建设数据仓库的过程中非常关键的一步就是从事务数据库或其它的数据源中抽取和集成原始数据.本文在对数据集成方法和数据获取中可能碰到的问题进行全面分析的基础上,较为详细地介绍了我们自行开发的数据仓库系统SEUwarehouse中源数据提取与集成工具的设计与实现.

银行数据仓库系统的设计

文中介绍了数据仓库的概念 。

基于Web的数据仓库系统的研究

将数据仓库技术与Ｗｅｂ技术结合起来，引入虚拟数据库管理技术，提出了使用ＸＭＬ建立基于Ｗｅｂ的数据仓库系统的结构框架，讨论了这个体系结构所能够实现的强大功能。

面向试飞工程数据仓库系统的设计与实现

飞行试验产生的数据复杂多变,因此要求工程数据管理系统具有较高的灵活性和可扩展性。提出了利用元对象实现各种不同模式工程数据统一管理的方法,描述了一个集数据管理与分析于一体的工程数据仓库系统的实现,给出了系统的组成结构,并刻画了该系统的主要功能和特点。

基于Agent的三层数据仓库系统体系结构的研究

针对传统数据仓库体系结构的不足，引入了软件Agent技术以及"数据仓库基库" 的概念，提出了一种基于Agent的三层数据仓库系统体系结构，一方面使得传统数据库更加 容易融入到数据仓库系统，增强了整个系统的伸缩性；另一方面，由于Agent技术的介入， 降低了网络数据传输量，适应了移动环境等复杂信息源的要求，拓广了数据仓库的应用领域 。

数据仓库系统中一种改进的维层次聚集Cube存储结构

提出利用Cube中的维层次(dimensionhierarchy)聚集技术来创建高性能的维层次聚集Cube(dimensionhierarchyaggregatecube,DHAC).充分利用DHAC已保存的维层次信息,对Cube中多维数据的查询和更新效率进行了优化,并且支持Cube的上探、下钻等语义操作.在DHAC中进行数据插入和删除等数据更新时,由下向上用更新前后的差值对受到更新结点影响的所有祖先结点进行增量更新.实现了在插入新维或维层次时不需要重新构建聚集Cube就可以实现Cube的模式更新.对维层次聚集Cube与传统Cube进行了算法性能分析和比较,理论分析和实验结果都表明,所提出的DHAC性能最佳.

数据仓库系统中的元数据管理

人们对数据分析的要求的不断提高导致了数据仓库的发展,而在建设数据仓库的过程中元数据管理起着至关重要的作用。详细而准确的元数据对于数据仓库的创建、数据加载、运行维护、清理脏数据等工作都必不可少。文章在对数据仓库系统中的元数据以及元数据管理进行全面分析的基础上,较为详细地介绍了笔者自行开发的数据仓库系统SEUwarehouse中的元数据及其管理的设计与实现。

数据仓库系统中任务调度策略研究

针对数据仓库系统中存在众多的数据处理任务,提出了数据仓库系统中任务调度框架.通过自动分析任务文本生成任务流图,并提出了3种任务调度策略.模拟实验结果显示,该框架可以很好地完成数据仓库系统中的任务调度和管理,同时发现影响系统性能的因素还应包括磁盘I/O性能.

支持金融决策的数据仓库系统

根据金融电子信息及其数据库系统的特点，分析了金融决策的需求，提出在金融业务操作数据基础上设计数据仓库系统的基本构架和技术要点。

数据仓库系统中用户驱动报表工具的设计与实现

本文提出的用户驱动报表工具 Rpt Tool是数据仓库系统报表工具的一个实现 ,通过对报表信息的抽取 ,定义了一套描述报表信息的数据结构 ,将报表信息按照定义的数据结构保存 ,并将应用系统的报表需求信息归纳分类成视图 ,让用户在视图中根据实际需求定义自己的报表信息 ,由系统生成报表 ,实现报表生成对用户透明 .Rpt Tool就是在视图基础上实现报表的定义和生成 .本文着重讨论了 Rpt Tool的数据模型。

基于元模型的工程数据仓库系统元数据集成

传统的数据仓库元数据集成方案投资巨大但是效率不高,而且主要是针对商业数据仓库系统,并不适用于工程数据仓库系统。本文利用元模型技术进行工程数据仓库系统的元数据集成,根据工程数据组织分散、模式复杂多变的特点扩充了公共仓库元模型(Comm on w arehouse m etam ode l,CWM),使之不仅适用于商业数据仓库系统,也适用于工程数据仓库系统。然后,以扩充后的元模型为基础实现了自行开发的工程数据仓库系统的元数据集成,有效地提高了元数据集成的效率,达到了预期的目标。

数据仓库系统的三层开发结构及其应用

针对数据仓库给出其系统开发过程中三个相关层次的概念 .讨论了数据仓库技术的基本概念和三个层次的具体内容及相互关系 ,并以一个财政税收信息分析系统作为应用实例进行了简单的设计介绍 .经实际证明 ,这种开发结构是高效。

基于WEB的数据仓库系统研究

随着Internet技术的发展,建立基于Web的数据仓库系统已成为数据仓库技术应用的发展趋势。该文研究了以Web服务器、应用服务器和数据仓库三层所构成的Web数据仓库系统结构,并对其具体的实现方法进行了阐述。

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。

多维数据仓库系统中高性能DCA-Tree Cube的研究

提出了利用R*-tree改进的DCA-tree(data cube aggregate-tree)来创建高性能的DCA-tree cube聚集cube,阐述了创建DCA-tree cube、DCA-tree cube增量更新和MOLAP快速查询等关键技术.算法分析表明,所提出的DCA-tree cube在查询和更新效率方面要比以往DDC等方法创建的cube要高,解决了在插入新维数据时cube增量的更新维护.

企业数据仓库系统在管理决策中的应用

数据仓库是最近发展起来的数据存储和管理模式,克服了传统关系数据库在管理决策应用中仅面向业务层流程的数据分析的缺点,具有面向主题、数据集成、数据相对稳定以及反映历史变化的特点,在管理决策中还能进行趋势分析等。本文概述了数据仓库系统的原理和特点、数据仓库系统结构、企业数据仓库系统在管理决策中的应用,最后简要介绍了构建数据仓库系统平台的工具Microsoft SQL Server2000。

医院门诊收费数据仓库系统的分布并行结构设计方案

以数据仓库（ＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅ）技术思想为核心，论述了在现有的普通数据库管理系统的基础上开发分布并行式医院门诊收费数据仓库系统的结构设计，为在低资源环境下开发高效率数据库管理系统提供了一套有效的方法。

黄土高原植被资源数据仓库系统的研制

在总结黄土高原生态环境背景与植被营造方面的研究成果与经验的基础上,研制开发了一个由多专题、多种形式数据组成的黄土高原植被资源数据仓库系统。本系统采用基于Internet的分布式数据仓库模式,建立了包括黄土高原环境背景、植被种质资源、植被营造技术、植被与水保措施减沙效益等内容的植被资源数据仓库,同时运用数据挖掘技术等对数据仓库中数据进行加工,为黄土高原实现山川秀美提供宏观决策层面、技术支持层面、普通用户层面上的科技信息支持。

电信行业客户关系管理的数据仓库系统建设

本文将数据仓库的理念与电信行业管理决策以及支持信息的需求结合,根据企业业务系统的条件,来探讨和设计各个业务系统数据的整合及数据仓库的构建.将管理的理论与方法、基础分析模型引入到数据仓库系统,这些工具与OLAP(On-LineAnalyticalProcessing)分析和数据挖掘的灵活结合,使数据仓库的效能得到有效的发挥,有利于数据仓库的投资回报尽快得到体现.

一个辅助产品开发决策的数据仓库系统

我们所建立的数据仓库系统,是从市场销售量这一角度来辅助新产品开发决策的。实际上,数据仓库不能脱离数据库等数据源独立存在,因此系统应包括数据库系统。根据这一背景和要求,我们提出了一种系统结构,本文除介绍这个结构外,重点论述了该系统的数据管理方法。该方法采用的数据模型是对象和雪花混合的模型,其数据操纵语言是一种扩展的SQL,这种方法不仅能够统一管理数据仓库和数据库,而且能达到高效的查询。