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关键词： 数据集成   ETL   数据仓库   Kettle  

摘要： ETL是企业数据仓库建设中实现异构数据集成的关键技术手段,本文研究Kettle构建数据仓库过程,提供了一种批量加载数据到数据仓库的解决方案。

关键词： 数据仓库   OLAP   无连接星型模型   列存储   数据压缩  

摘要： 通过对分布式列存储机制下多维数据仓库模型的研究,考虑到多维数据仓库模型上的关联和聚集操作常常会引入大量的数据迁移,提出一种有效的列存储机制下多维数据仓库模型的优化方法即结合层次编码技术。采用维表层次全局域编码和维表层次局部域编码相结合的方式对传统星型模型维表中的层次信息进行二进制编码整合,将维表的层次信息压缩进事实表形成无连接星型模型,并针对新模型下的数据特征提出一种复合压缩策略,以期减少分布式列存储机制下的OLAP操作引入的数据迁移并降低数据存储空间,提升系统的查询性能。实验结果表明,该优化方法是可行且有效的。

关键词： 大数据集成平台   医院信息系统   临床标准和规范  

摘要： 以临床上的数据仓库为核心,来构建一个覆盖全院级别的大数据承载信息的平台,它的研究和成立实现了医院内部的各个信息系统的整合,信息资源的共享和流程的协同,深刻满足了医护人员工作中,管理中心和科研流程业务核对数据分析利用的具体需求,同时也提高了医院精细化的管理水平,增强了整体的竞争优势,促进医学、教育、科研等各个方面的快速发展和可持续发展。该文主要就各大医院如今数据平台的建立情况,建立以临床书库为核心的医院信息集成平台,以及讨论了医院建立大数据集成平台带来的效果以上三大观点进行阐述。

关键词： 数据仓库   数据联邦   信用信息   存储   共享  

摘要： 信用信息资源是实现社会有序发展的重要内容,文章结合浙江省公共信用信息平台的实际情况,比较了数据仓库和数据联邦两种技术在信用信息资源存储和共享上的优劣势,对推动各地信用信息平台的建设具有重要的借鉴意义。

关键词： 银行   数据仓库   需求分析   信息探索  

摘要： 随着金融环境的进一步开放,商业银行面临更为激烈的竞争,对于银行的精细化服务提供、差异化产品开发等能力都提出了更高的要求。这些目标的达成依赖于商业银行的数据处理能力,数据仓库为银行提供了一种解决方案。区别于一般的软件系统,数据仓库在建立时并没有明确的用户需求,因此不能使用传统的结构化分析、面向对象分析等软件需求分析方法,为此本文提出了一种基于信息探索的软件需求分析法,从准备源系统资料、源系统分析、数据表分析、数据分类四个方面完成数据仓库的整个需求分析。

关键词： 汽车电商   管理系统   关联分析   B/S体系结构   研究报告  

摘要： 随着信息时代的到来,管理信息系统应运而生,其为一种集成化的人机系统,它进行管理信息的收集、传递、存储、加工和维护,为一个组织机构的作业、管理和决策职能提供信息支持。基于此,研究了汽车电商管理平台开发的相关技术,以及数据挖掘的方法,并分析了针对汽车行业互联网的客户线索管理和订单管理等方面工作而开发的管理软件,按照实际需要,模块化分为线上线索管理、订单管理系统等功能;线索管理和订单管理为重点,创新性的完成了数据挖掘技术在汽车电子商务平台中的应用,最后通过实验说明了本文系统架构的简洁性和功能的完备性。

关键词： 数据仓库   元数据   体系结构   接口  

摘要： 数据仓库系统在创建、维护过程中,随着数据的飞速膨胀与用户需求的不断变化,应根据应用的实际情况增减新的组件以提高数据仓库的综合性能。结合新形势下的多应用组件需求,文章提出了基于元数据管理的设计方案实现可扩展的数据仓库系统,通过元数据管理与接口设计对数据仓库进行规范和组织,解决了数据仓库系统各层数据的交互问题,同时增强了数据仓库系统的扩展性,提高其应用的多样性和适应性。

关键词： 医院管理   数据仓库   数据挖掘   应用  

摘要： 近年来随着经济水平的提升和互联网信息技术的发展,大部分医院都建立了信息系统模,不断扩大的数据库规模为医院提供科学正确的决策。但目前医院运用的信息系统都为传统数据库技术,虽然产生了大量业务数据,然而起到决策作用的信息却少之又少。数据仓库和数据挖掘就应运而生,极大地提高了医院管理效率。

关键词： 中铁集装箱   数据仓库   维修管理   数据架构  

摘要： 铁路集装箱保有量的飞速发展,以及集装箱运量的逐年提高,对集装箱维修管理提出了更高的要求。分析集装箱管理数据中心的数据源,结合集装箱维修管理的实际需求,采用3层数据建模方法即概念模型设计、逻辑模型设计和物理模型设计,构建铁路集装箱维修管理数据仓库。在此基础上,从数据预处理、数据导入、数据存储和集装箱维修管理主题分析方面,进行铁路集装箱维修管理数据架构分析,为铁路集装箱维修管理及集装箱设计与制造提供参考。

关键词： 数据仓库   智能工厂   Hadoop  

摘要： 信息技术的快速发展不但极大的提高了卷烟生产企业的效率,而且积累了大量的结构化数据和非结构化数据,如何让这些数据发挥应用的价值,是构建智能卷烟工厂面临的一个问题,本文着重探讨了如何去利用这些数据,为卷烟工业企业的科学决策提供支撑。