课程文献中心 更多>>

关键词： 数据仓库   电力市场营销   数据管理  

摘要： 本文介绍了数据仓库的特点及体系结构,主要探讨基于数据仓库的电力营销信息系统的设计背景及其工作原理,浅谈其在增强企业竞争力,追求经济效益方面所发挥的作用。

关键词： 数据仓库   数据挖掘   电子政务   政府信息  

摘要： 随着互联网的发展和政府信息化的推进，电子政务已经成为我国信息化进程的重点，同时政府的信息共享也越来越复杂，但是，在科研领域，伴随着数据挖掘技术、OLAP技术及数据仓库技术的不断提升和完善，可以更加有效的支持实现决策支持体统，使决策管理系统的发展跨入一个新的领域。目前公认的方案是以数据仓库（Data Warehouse）技术为基础，以数据挖掘（Data Mining）和联机分析处理（OLAP）工具为手段来有效实施对政府经济决策系统的支持。其中，联机分析处理和数据挖掘的原动力是数据仓库，而对数据的分析和理解则是数据挖掘的强项，数据挖掘可以从枯燥的数据中提炼我们最需要的知识，它是未来海量信息提取技术的重要组成部分。 我国城市区域较大、人员密集，地籍信息复杂，将数据挖掘技术引入数据分析处理，可以最大限度发挥数据挖掘技术的优势，便于我们发现其中隐藏的规律，从而对我国城市建设提供指导性资料。针对我国一些地区出现的政务信息量大，各种性质数据混乱，严重冗余，本文以广东某市的区域住房情况进行一个预测树分析，通过联机处理工具和数据挖掘工具对政务信息提出一些有用的信息。 本文逐步实现国土资源局决策管理系统数据挖掘工作，在前期需要了解客户的需求，然后进行数据分析，进而设计系统结构。本人认为只有分析数据才能掌握数据挖掘需求，这对于系统的实现非常重要，所以需要准确地分析出国土资源局产生的各种数据的特点。本文利用简单的方法进行初步的分析，得出结论，然后结合其它图型和数据进一步详细深层次挖掘，找出更隐藏的规律。根据得到的规律为政府政策制定和整体规划一个良好的模板，减轻政务工作人员处理数据的压力，指高准确性。此方法应用于多个部门，为人民的生活生产提供一个前瞻性指导。利用人工智能和各种算法对复杂的政务信息做到快捷明朗，但毕竟，社会的不断进步的，数据挖掘需要有正确的模型和丰富的数据做基础，才能发挥其更大的能力。我们相信伴随政府各部门专业系统的统一和完善以及海量数据的不断增长，数据仓库技术在政府决策活动中会有更广阔的应用空间。

关键词： 联机分析处理   数据仓库   数据立方体   决策支持  

摘要： 信息技术的发展推动着连锁零售业的前进，信息化应用的程度直接影响着零售业的收益情况，集中于日常事务处理的业务支持系统已经不能完全满足现代企业的需要。OLAP（Online Analytical Processing）技术就是针对上述问题而产生的一种解决方案，它将企业决策者把数据处理的重点从传统的业务处理过程扩展到联机分析处理上来。利用该技术，企业决策者可以从中掌握有用的信息，及时把握市场的动向，做出正确有效的判断。 本文针对OLAP的相关概念、多维分析方法及数据立方体的存储结构等基本理论知识进行了深入的研究;通过对现行的OLAP解决方案的分析、比较后，提出了构建基于Analysis services平台下OLAP分析系统的一种系统方案。在深入了解中商平价连锁超市销售系统业务流程和信息流程的基础上完成了中商平价超市数据仓库的设计与实现。提出一种基于数据仓库和OLAP技术的解决方案，通过建立商品销售数据仓库，利用联机分析的快速数据统计为商业企业提供决策支持。提出的OLAP系统实现方案，对中商平价超市连锁进行了具体的系统实现。使用自行开发的前端展现工具，可以对中商平价连锁中每天产生的销售数据进行分析、查询。用户可以方便灵活地获得不同粒度、不同角度的销售数据，满足了中商平价连锁经营分析的需求，具有一定的应用价值。

关键词： ERP   数据仓库   BW   BCS   财务报表  

摘要： 随着ERP系统在企业的深入实施,如何进一步深化应用为提升财务管理提供帮助,正成为企业迫切需要解决的问题。该文结合中国石化基于SAP数据仓库出具财务报表的具体实践,阐述了所采用的数据仓库和业务合并系统的应用架构,以及运用此架构出具财务报表所取得的应用成效。

关键词： 医疗质量   CACHE   数据仓库   辅助决策  

摘要： 本文简单介绍了基于CACHE 数据库的医疗质量辅助决策平台设计方法,提出了医院医疗质量辅助决策平台的设计目标和功能需求,分析了医疗质量辅助决策平台的实现策略.

关键词： 数据仓库   联机数据分析   财务决策支持系统  

摘要： 随着计算机技术在各行业上取得的巨大成功，关系数据库系统得到了极大地发展。面对数据的指数级增长，数据的处理和分析显得尤为重要。如何从海量的财务数据提取出对业务有用的信息也成了当前热门的话题。这就需要我们寻求一种新型系统，我们熟称的商业智能系统成为了当前发展的主要重点方向。 近些年人们对数据的决策分析日益重视，由此带动了财务数据决策系统的发展，所涉及到的方法和技术在国内外都受到了学者们的关注。作为一个决策系统，可以帮助人们来进行收集信息和对未来的发展进行判断，进而还可以与人交互，完成相应的功能。而不是向传统数据库系统一样只是对数据进行保存和查询，它可以自动进行分析，过滤掉冗余数据，将平面的数据转向有层次的信息化系统。而数据仓库的出现，使得多个地域数据可以联系起来，通过相应的技术进行处理和分析，决策者根据市场的情形配合数据挖掘给出的分析结果，可提高财务的决策支持能力。 本文首先论述了财务管理的业务现状、当前主要的数据分析工具，分析集团公司财务决策中的需求;介绍了决策系统的特性、功能模块设计，通过建立数据仓库、模型库子系统和元数据管理系统，实现了财务数据决策系统。 该论文主要描述了该系统的体系结构，包括数据采集平台、数据仓库中心，联机数据分析平台和联机数据导航平台，其中数据采集要对数据进行抽取、净化和转换，数据仓库中心通过建立基层数据仓库，最后建立集团数据仓库，并使用专门的元数据管理系统进行控制，数据分析平台将大量的数据信息根据主题转换成多维信息，通过钻取、切片等操作，更好地理解数据变化，同时建立模型库，最后采用组件技术，快速响应客户的请求。该系统具有可扩展性、安全性和便捷性。最后给出进一步的展望。

关键词： 税务   数据仓库   税收分析   OLAP   数据挖掘  

摘要： 当前税务部门存在信息系统繁多,数据零散,集中整合度低,不能适应当前的税收决策和数据分析,不能转化成为企业和地方经济服务的有用知识,只有充分发挥数据的分析和挖掘能力,才能达到服务和支撑作用。在信息技术迅速发展与数据仓库深入应用的今天,税务部门应用数据仓库技术解决税收工作中的分析与决策问题,以处理税收工作效率与工作质量的矛盾成为发展趋势。因此,数据仓库技术在我国税收中的研究有重要的应用价值。本课题就是在这种情况产生的。 本论文在熟悉税收业务和现有税务管理信息系统的基础上,首先介绍了课题的研究背景、目的、意义及国内外数据仓库技术应用的现状,然后分析了数据仓库、数据挖掘、OLAP等相关技术探讨在税务系统建设税务数据仓库的方法和步骤,设计了税务数据仓库的数据模型和体系结构,描述了数据抽取、转换、装载过程。研究了数据仓库的逻辑设计和物理设计,建立了税务数据仓库系统。最后对OLAP及数据挖掘技术在税收数据分析中的应用进行了研究。通过应用数据仓库技术,对税务系统的内部和外部数据进行综合分析处理,能够反映纳税规模,指导税收业务,服务纳税申报。 本课题中构建的数据仓库系统采用了目前最实用的工具和方法,具有较好的可靠性和适应性,数据仓库构建简便,数据分析工具和数据挖掘工具功能丰富,操作简单,具有很好的应用价值。

关键词： 国土资源   数据仓库   决策分析   分布式  

摘要： 当前，我国正处于改革发展关键时期和经济社会发展新阶段，这对国土资源管理工作提出了新的更高要求。同时，经济全球化和科技进步，尤其是信息技术的快速发展也带来了新的挑战，国土资源信息系统仍然是我国GIS行业应用的热点领域，国土资源信息化建设正处在前所未有的发展时刻，就国土资源管理本身来说，技术密集特征显著，信息化必定会在构建国土资源管理保障和促进科学发展新机制中发挥重要作用。 建立国土资源数据仓库的目的,是把国土资源的内部数据和外部数据进行有效的集成,对存储的数据进行并行处理并转换成知识，为各级决策领导、各级管理人员和业务分析人员使用，以便把准确的信息传送给决策者，使他能够做出正确的决策分析，提高决策的准确性和速度，获得较高的经济效益和社会效应。 本文以GIS为技术手段，结合空间数据库理论知识，构建管理和使用数据中心各个分布式部署的数据库的国土资源数据仓库数据管理系统。系统的基本功能包括数据创建，数据导入和导出,数据浏览查看等，用户可以根据不同的业务类型快速建库,并将建成的数据库用于数据发布和数据应用。 系统主要包括四部分：数据仓库树、数据目录树、图层管理树和三维图层树。数据仓库树可将真实的数据库展现，可以查询与检索数据库的真实结构;通过数据目录树定制目录和专题，以绑定数据源的方式完成专题项所需的数据，数据应用时可以使用所定制的目录进行专题分析;借助二三维图层显示进行数据浏览。

关键词： 供应链   数据仓库   BI   电信   SCOR模型  

摘要： 从2008年的电信运营商的重组、外商投资电信运营商的门槛降低，到2010年的三网融合试点的启动，中国电信运营商的竞争已经越来越激烈。在这样的环境下，每个企业都希望能快速的洞察市场变化，比对手更快的取得市场先机，从而提升企业竞争能力。数据仓库技术能有力的支撑这样的需求，它能够将企业内外的信息进行整合并进行提炼，从而能有效的提升企业各层级的决策效率，在市场竞争中赢得先机。 中国电信运营商数据仓库系统的建设从2002年开始启动，这十年间，数据仓库系统对电信企业的管理规范化、精细化及决策的效率提升有很大的推动作用，但是目前数据仓库系统的需求支撑与响应的服务能力还不能完全的支撑企业级的决策需求，例如：数据不全面不完整、数据不准确、数据交付不及时，数据的加工与需求不匹配等等，这其中的根本原因就是数据仓库系统的数据供应管理的问题无法解决。 本文将供应链管理的方法应用到电信运营商数据仓库数据供应体系上，结合供应链管理的SCOR模型，提炼出数据仓库的数据供应链管理模型DSCOR-DW。该模型给出了数据供应体系的流程类型、流程种类及流程元素三个层次的定义，并给出了DSCOR-DW模型的五大类绩效指标建议，这五类绩效指标能够从多个角度对数据供应链进行诊断和监控，从而使得数据供应的效率能够得到改进和提升。 此外，本文还对电信运营商的IT系统规划、组织结构等几个方面提出了优化建议，从而形成了一个电信运营商数据仓库供应链管理体系的完整的解决方案。

关键词： 模型驱动架构   多维数据模型   数据仓库   ETL   多维数据分析  

摘要： 随着信息化技术的发展和管理信息系统的普及,各行业的业务处理数据库中积累了大量而丰富的数据。人们希望从这些海量的业务数据中探寻规律、发现知识,以辅助管理决策。然而普通的业务处理系统往往只注重于对业务的实时处理,数据分析能力有限,数据展现形式也比较单一,而且升级改造成本较大,很难满足人们对数据进行多角度深入分析的需求。 因此,如何以较低的成本,来快速的开发出能够支持多维数据分析的系统就成为一项重要的研究课题。针对普通业务系统在数据分析方面存在的问题和不足,本文提出了一种基于MDA的多维数据分析平台,为多维数据分析系统的构建提供了高效的解决方案。本文充分利用了MDA思想,对数据仓库、数据集成、数据统计分析和数据可视化展示等方面进行研究,并基于J2EE技术设计实现了采用三层架构模式的平台框架。通过该平台框架,开发人员可以快速的完成数据分析和数据可视化业务的功能开发。 在平台的实现过程中,本文通过分析商业智能的实现过程,抽取出了多维数据分析过程中的各类模型,为以模型驱动开发指明了方向。本文采用XML作为模型定义的语言,并参照CWM的规范对元模型进行设计管理。 通过对数据仓库中事实表和维度表的关系进行分析,本文明确了数据仓库的构建方式,并基于星型模式对多维数据进行建模,形成模型的XML描述标准,定义了与具体技术平台无关的多维数据模型。以多维数据模型为驱动,设计模型解析引擎,输出针对特定平台的模型实例,便可构建数据仓库,解决了普通业务处理系统中的数据格式不规范的问题。本文还分析了数据仓库的数据集成过程,对ETL过程进行抽象建模,以XML为载体定义了ETL的平台无关模型,通过模型的转换,获得相应的SQL（?）（?）Java代码实现对数据的抽取、转换和加载,将分散在不同业务数据库中的数据集中到数据仓库中。 为了实现多角度的分析数据,本文对OLAP的方法和过程进行研究,定义了多维数据分析的OLAP模型,该模型可以转换为对数据库表的连接查询SQL,来实现对多维数据的查询分析。最后,本文采用Flex的相关技术实现信息的可视化展示,使用户可以直观的观察分析数据。 本文将MDA的思想与多维数据分析系统的开发紧密地结合起来,进行了探索性的研究,为多维数据分析系统的开发寻找了一个有效的解决方案。该方案降低了开发的成本,提高了开发效率,具有一定的通用性和重用性。这使得本文的课题研究具有一定的理论意义和应用价值。