基于空间数据仓库体系结构的数据仓库质量研究

数据仓库质量对数据仓库应用至关重要 .本文在空间数据仓库体系结构基础上 ,对数据仓库质量进行研究 。

数据仓库质量及其应用

给出了数据仓库质量元模型的建模方法,提出了实现数据仓库应用质量、数据仓库数据质量的具体方法和数据防火墙的概念。

一种评估数据仓库设计质量的方法

数据仓库(Data Warehouse,DW)是支持决策管理过程的、面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合,它集成了源数据库(Database,DB)和其他平面文件系统的相关数据,以支持决策管理活动。数据仓库结构是一个多维模型,主要分星形、雪花星和星座形三种。有别于传统关系型数据库的设计,数据库仓库的设计往往以数据作为驱动,其设计的好坏,直接影响了数据仓库系统的建设与应用。文中提出了一种评估数据仓库设计质量的定量分析方法,主要是量化了和数据仓库有血缘关系的数据源的相关质量指标,就是通过分析所选取的表和属性两方面的数据质量(Data Quality,DQ)指标,最终联合这些指标以计算数据仓库设计质量的评估值。其中,分析数据源相关质量指标的过程,也可以支持数据库仓库的设计。

基于Multi-Agents的数据仓库的优化

数据仓库优化是数据仓库领域的重要研究课题,它反映了数据仓库反生命周期规律这一重要特征。本文给出了数据仓库优化的基本工作原理,讨论了数据仓库聚集优化的一般解决方法,并在基于多智能体的数据仓库自适应体系结构上予以实现,着重就数据仓库数据聚集方面的优化进行了有益的探索。

数据仓库聚集策略优化的研究

数据仓库聚集策略的维护与优化是数据仓库领域的重要研究课题,反映了数据仓库反生命周期规律的重要特征.探讨一种基于数据仓库质量的聚集策略优化方法,以及在此基础上提出了一个基于CORBA的Agent实现技术构建具有主动性和适应能力的数据仓库聚集策略优化的实现方案.利用Agent的特性,从而适应用户需求的变化、提高系统的性能和用户满意度.