浅议数据仓库

在分析传统数据库和数据仓库的的区别中介绍了数据仓库的概念,分析数据仓库的体系结构,阐述了数据抽取、转换、清洗、装载的 ETL 过程,介绍企业在定义、建立和使用数据仓库的过程。

对数据仓库的认识

计算机技术的发展和各种新的需求，是数据仓库技术的产生的强大动力。数据仓库技术将从事事务处理的传统数据处理与具有分析特性的处理分离开来，使得数据仓库，结合数据库成为一个新的体系化环境。数据仓库，联机分析处理及数据挖掘构成了这一体系的三大技术，并且使得决策支持系统的真正实现成为可能。数据仓库和ＤＳＳ是密不可分的，利用了 ＤＷ技术的支持，企业的决策分析才更有真实的意义。

数据仓库技术在《考生收费管理系统》中的应用

本文对数据仓库理论进行了初步探索,介绍了数据仓库的定义、内容、目标,对数据仓理论中的事实数据和维度数据及数据仓库结构进行了详细分析,总结出了设计数据仓库一般步骤。

医院信息系统的设计与开发

本文在深入研究数据仓库、联机分析处理技术及医学图象处理技术的基础上 ,设计并实现了医院信息系统。本系统由医院业务核算系统。

渐变维度转换及其实现

在SQL Server 2005中，BI（Business Intelligence，商业智能）模块功能得以大大的增强。其中有一个重要的模块，被称为SQL Server Integrated Services（SSIS），即SQL Server数据库集成服务，其主要作用是对业务数据库或OLTP数据库中的数据进行抽取、转换和加载（Extract—Transform—Load，ETL）到数据仓库（Data Warehouse），以便针对需求对业务数据进行下一步的数据仓库建模和数据分析等工作。渐变维度转换（Slowly Changing Dimension）是SSIS集成服务中的一个重要组件，本文主要探讨实际项目的实施过程中遇到的渐变维度转换组件效率低下的问题并提出一种解决方法。