数据仓库数据模型的设计

本文首先就数据仓库与传统关系数据库作了一个简单比较，然后介绍了一种适合于数据仓库设计的方法。

数据仓库数据更新的研究及基于Oracle数据库的开发与应用

数据抽取和数据更新是数据仓库设计和运行过程中一个重要的问题,论文研究了数据增量更新中如何确定数据源新数据的问题,提出了几个基本的解决方法。论文重点介绍了利用Oracle的数据更改捕获机制(ChangeDataCap-ture)来解决数据增量更新的方法,并结合应用给出了开发实例。

数据仓库数据加载技术

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积 ,其数据的组织必须方便基于数据仓库基础之上的数据挖掘和商业智能工作 ,为决策者提供访问、分析及共享信息的能力 ,从而发挥数据仓库的真正功效。成功构造一个数据仓库的关键在于自始至终理解用户需要 ,紧紧围绕用户目标这一主题进行数据的搜集和存储。首先分析数据仓库的特点以及拥有的数据类别及组成 ,重点介绍如何从现有数据库中有效地将数据引导至数据仓库的方法和策略 ,具体给出了数据仓库中

数据仓库数据追加技术的研究

数据仓库中的数据不是一成不变的,而是随时间不断变化的。数据第一次载入后,如何及时向数据仓库追加数据便成为数据仓库应用中所要解决的一个重要问题。通过对数据更新方式进行分析,给出了5种不同的数据追加方法,并分析比较了这几种方法的优缺点和适用条件。最后给出一个实例来说明如何实现增量数据的追加。

一种数据仓库数据立方体空间采样估计策略

对数据仓库多维视图进行容量估计是数据立方体设计、数据仓库存储规划和实施查询优化的基础 .首先以统计理论为基础 ,提出了一种基于采样的数据仓库数据立方体空间估计策略 .该策略针对不同类型的多维视图 ,对样本统计结果采用不同的空间放大策略 ,确保了估计结果具有较高的准确性 .同时 ,该策略在最大估计的基础上采用一些启发式规则 ,对估计视图集进行有效的约简 ,并在估计过程中采用了样本视图预物化思想 ,根据预物化视图集生成优化的立方体空间估计序列 ,从而大幅缩短了整体估计时间 .

银行业务数据仓库数据导入的分析与设计

本文探讨了银行业务数据仓库数据导入环节的设计,分析了数据导入设计的原则、加载策略与数据质量控制的实现。

医院数据仓库数据模型设计

数据模型设计是数据仓库建设的核心,提出一种医院数据仓库数据模型的设计方法。以某一三甲医院的HIS数据为背景,采用数据驱动的手段,结合医院的需求,提出了医院数据仓库的三层数据模型,概念模型、逻辑模型、物理模型,并完整地给出了每个模型的具体的设计和主要内容。设计并实现了医院数据仓库的数据模型,并结合医院具体的数据给出了相应的实例。此医院数据仓库的三层数据模型易于理解和实现,为医院数据仓库设计最终完成提供了基础。

基于IEC标准的电力数据仓库数据建模研究

传统的电力企业数据仓库的数据建模技术因没有统一的标准,造成数据仓库中信息不一致,也影响了其信息的完备性,使数据仓库无法充分利用正在运行的计算机信息系统中的数据进行灵活、及时的数据分析。文章主要研究基于IEC—61970标准电力企业数据仓库数据建模技术,并使用这些技术解决电力企业数据仓库建设中数据集成的标准化问题,使电力企业数据仓库中的信息更加完备。

数据仓库数据模型设计研究

1．数据模型设计方法 论按照数据仓库之父W．H．Inmon的数据仓库模型结构，一个完整的数据仓库模型应该包含三层，概念模型（CDM），逻辑模型（LDM），物理模型（PDM），数据仓库的结构总的来说是采用了三级数据模型的方式：

弹药数质量管理数据仓库数据模型研究

对弹药数质量管理数据仓库的数据整理、数据模型及使用作了研究.应用ER图描述了弹药数质量管理数据仓库的数据模型,应用函数依赖的极小覆盖算法优化了弹药数质量管理数据仓库的数据模型.

移动网管平台中数据仓库数据抽取、净化和集成

将数据仓库运用到移动通信网络管理平台是当前比较受关注的一项技术。而数据抽取、净化和整合是数据仓库构建过程中最复杂的部分。

保险数据仓库数据抽取的设计与实现

随着保险行业竞争的加剧和信息化建设进程的推进,各家保险公司逐步实施了数据仓库建设,而数据抽取作为数据仓库建设的关键技术之一,其设计的好坏将直接影响整个数据仓库建设的成败。在数据抽取的设计过程中,经常由于数据源质量不高、数据源修改主键、多表对一表抽取数据不同步和数据源不支持数据仓库的抽取等,

一个面向大规模数据仓库数据清洗策略的研究和实现

随着数据仓库和数据挖掘等商务智能技术在企业应用中的逐步实现,原始生产数据的集成并产生新的面向主题的、集成的、时变的、稳定的数据集合,就成为必须的支撑条件。但企业的数据往往存在着大量质量问题,这将直接影响基于企业数据的信息服务的质量。数据清洗就是通过各种措施,从准确性、一致性、无冗余、符合应用的需求等方面提高数据的质量。本文针对ETL过程中的数据清洗任务,提出了结合改进的N-Gram文法纠错算法和GDBR泛化算法的数据清洗策略,并根据COBRA和CWM标准开发了接口应用工具。实践表明,该策略是可行并且有效的。

仓库数据标准化在仓库资源整合中的作用

一直以来,海油系统内部各单位的仓库数据信息不完善、不准确给各单位仓库管理带来诸多不便。由于业务板块的不同,管理思路的不同,对于仓库数据的理解不同,造成这些数据信息内容参差不齐、独树一帜,极其不利于集团仓库数据的整体把控。为了解决上述问题,也为了保持更高的数据一致性,标准化的仓库数据及其管理应运而生,它在一定程度上为后续的仓库资源整合工作做了最根本支持,帮助企业直接有效的建立准确、单一且权威的信息来源。本文首先对海油某单位仓库管理现状进行阐述,其次分别针对此现状进行问题解剖,进而引出仓库数据及管理标准化的定义、特点、关系等逐一介绍。重点介绍了中国海油目前仓库数据现状和这段时间来针对仓库数据进行的工作,以及作为基础支持层为后续进阶工作所带来的成果。

数据仓库数据管理的关键技术

数据仓库的数据管理只靠新技术或高性能设备是不够的。数据仓库是一项系统工程,做好数据管理需要各个环节的密切配合,特别是技术架构与数据架构的充分适应。

人保财险公司数据仓库数据ETL的设计

本文探讨了人保财险公司建立数据仓库时如何进行数据导入的设计,阐述了数据导入的设计基础和数据加载的策略。

基于Web的数据仓库数据集成问题的探讨

基于Web的数据仓库数据集成就是将Web技术与数据仓库技术有机结合。它将涉及到数据仓库技术,Internet技术,数据挖掘技术和搜索引擎技术等。从丰富数据仓库数据源的技术角度出发,分析了基于Web的数据仓库体系结构,并对数据仓库中基于Web的数据集成方法、实施数据集成中存在的问题以及目前可利用的解决方案进行了探讨。

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。

对我省国土资源数据仓库数据挖掘问题的探讨

一、数据仓库的组成部分数据仓库技术是一种信息集成技术，它从多个信息源中获取原始数据，经过加工处理后，存储在数据仓库的内部数据库中。通过向它提供访问工具，为数据仓库的用户提供统一、协调和集成的信息环境，支持企业全局的决策过程和对企业经营管理的深入综合分析。数据仓库一般包含以下主要组成部分：