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关键词： 住房公积金   数据仓库   智慧   数据基   数据挖掘技术   数据技术   应用  

摘要： 近年来，在大数据技术的推动下，数据仓库和数据挖掘技术得到了飞速发展和广泛应用，对住房公积金（下称公积金）行业来说，住房公积金数据仓库的建立和应用既是“智慧公积金”发展转型期的重要方向，也是顺应大数据时代发展的一次历史机遇。

关键词： 大数据   数据仓库   数据挖掘   绩效评估   多维分析  

摘要： 实施高等教育绩效评估是优化资源配置和推动高等教育可持续发展的必然要求。科学有效的高等教育绩效评估依赖于全面、可靠的评估数据。大数据能收集大量、多类型的数据,并在深度挖掘和科学分析中,寻求数据背后的隐含关系和价值。基于大数据的高校绩效评估有助于评价从片段化信息的推测转向基于全方位、全程化数据的科学决策。提出了一个基于大数据的高校绩效评估管理平台的构建方案,实现了绩效评估相关业务的自动化管理,为高等教育绩效评估提供了基本依据。

关键词： 数据仓库   水文数据   逻辑模型   价值挖掘  

摘要： 以水文决策和服务社会需求为导向,运用数据仓库技术,构建面向主题的水文数据仓库结构模型,并对其结构、功能、逻辑模型和数据分析等进行设计,挖掘水文数据在经济社会中运用的价值和实现。

关键词： 医院决策支持系统   数据仓库   医疗数据分析   移动型决策支持系统  

摘要： 本文以我院决策支持系统(Decision Support System,DSS)的建设历程为例,首先介绍DSS架构、功能设计等,然后介绍传统型DSS在使用过程中出现的不足,最后介绍移动型DSS的建设方案以及应用优势和管理应用中的实践成效。

关键词： 数据挖掘技术   数据变量   数据技术   外部数据源   金融企业   数据仓库   交易数据   金融机构   应用系统   风险控制  

摘要： 利用现代管理信息系统进行综合分析挖掘客户潜在价值,借助有价值的信息改进服务手段,运用数据挖掘技术实现职能化的决策支持功能管理金融行业应用系统积累了非常多的客户交易数据,同时,借助大数据技术将分散在金融企业服务网络与IT系统中的海量信息与基于业务驱动的外部数据源融合,金融机构能够在金融企业内部的客户管理、信用评级、风险控制等诸多方面得到有效提升。大数据技术和数据挖掘技术在金融业中的主要运用有：数据分析和设计构造的数据仓库。

关键词： 山洪灾害   调查评价   数据仓库   数据模型  

摘要： 全国山洪灾害调查评价成果数据类型多样、数据量大、数据结构关系复杂、专业性强。全国汇总数据量超过100TB,省级平均数据量达到TB级,数据有效管理难度大。基于行政区划隶属关系和小流域两条主线出发,设计全国山洪灾害调查评价数据模型,建立了对象实体模型、梳理了对象关系,利用ETL技术进行海量数据的多级综合与集成,形成多级数据综合成果。在此基础上,基于面向服务软件架构进行数据管理软件平台设计与开发,实现了不同管理层级差异化信息组织、多维信息关联分析、在线分析汇总统计等功能。解决了全国山洪灾害调查评价工作中海量多源数据管理、不同业务层级需求差异化等问题,可为各级山洪灾害调查评价数据管理与共享提供参考。

关键词： 医疗   大数据   临床   数据挖掘   数据仓库  

摘要： 最近几年,国内各个医院主要业务基本上都实现了信息化,并且随着业务的发展,积累了大量的数据。因此眼下如何利用好这些数据,为临床提供有效准确的决策支持,是个非常有意义的课题。本文结合医疗数据分析方面的一些目标和数据挖掘的基本概念及技术,介绍了基于医疗数据的数据挖掘过程及具体的方法,为具体的开发和应用提供了一些参考,也具有一定的指导意义。

关键词： 数据仓库   ETL过程   公共交通  

摘要： 信息技术的更新发展,世界范围内尤其国内公共交通事业信息化与智能化程度日趋提高,各地方公交公司纷纷顺应信息化的趋势,利用新型的信息技术和工具,服务质量不断改善,运营能力提升,而运营信息的分析利用成为公交企业管理与运营能力提升的关键.通过为十堰公交企业建立一个分析管理运营信息的数据仓库平台.在阐述数据仓库技术在运营信息管理的必要性后,详细描述了公交运营信息数据仓库系统的搭建过程.这个过程主要包括了解调查十堰各公交公司业务需求;设计数据仓库的主题概念模型、维度模型、物理存储结构模型;并使用ETL技术完成运营数据的抽取、清洗和加载,实现为公交企业提供决策支持的目的.

关键词： Hadoop架构   Hive技术   MySQL系统   数据库  

摘要： 介绍了大数据时代下最流行的分布式处理框架Hadoop产生的背景、架构和生态圈,重点研究了大数据仓库技术Hive,包括架构、存储、数据操作,以及与传统数据库My SQL的一些差别。

关键词： ETL   指标数据监控   数据仓库  

摘要： 首先结合在企业指标数据监控方面遇到的问题,指出建设统一的指标数据监控平台的必要性;然后针对指标数据监控平台的系统功能定位,从系统架构、数据集成技术、数据存储结构、数据展示方式等方面来进行详细阐述。实际应用表明,指标数据监控平台能有效支撑指标数据集中监控、工作进度跟踪分析等需求,能在可比的基础上客观衡量各层级的工作业绩,减轻了指标数据人工统计收集的工作负担。