数据仓库技术与应用
数据仓库技术在农业领域中的应用案例分析(一)
数据仓库技术在农业领域中的应用案例分析概述：数据仓库技术作为一种管理大规模数据、支持决策的重要手段，逐渐在各个行业得到应用。
本文将重点探讨数据仓库技术在农业领域中的应用案例，并分析其在提升农业生产效率、促进农业可持续发展等方面的作用。
案例一：智能农业决策支持系统智能农业决策支持系统利用数据仓库技术，对大量的农业数据进行存储、管理和分析，为农业决策提供科学依据。
该系统利用传感器和物联网技术采集土壤湿度、气象数据、作物状况等多维数据，通过数据仓库技术对数据进行整合和分析，为农民提供全面的农业决策支持。
通过对历史数据的比对分析，该系统能够提供准确的作物生长预测、灌溉、施肥等建议，帮助农民提高作物产量并减少资源浪费。
案例二：农产品供应链追溯系统农产品供应链追溯系统利用数据仓库技术对农产品的生产、加工、运输、销售等环节进行全程追溯与管理。
该系统通过收集农产品的基本信息、质量检测数据、生产加工记录等数据，建立数据仓库，实现对农产品溯源的可靠管理。
通过数据仓库技术的支持，该系统可以快速定位问题，准确查找与回溯农产品相关的批次和生产环节，避免食品安全事故的发生，并保障消费者的合法权益。
案例三：农业大数据分析平台农业大数据分析平台是一个基于数据仓库技术的农业数据分析与预测平台。
该平台利用数据仓库技术对农业数据进行一体化管理，并结合机器学习、人工智能等技术，进行数据挖掘与分析，为农业生产提供预测和决策支持。
通过对历史数据的分析，该平台可以预测天气变化、病虫害发生趋势等，为农民提供及时的农业生产指导，提高农业生产效益。
结语：数据仓库技术在农业领域的应用给农业生产带来了巨大的改变。
智能农业决策支持系统、农产品供应链追溯系统和农业大数据分析平台等案例的成功应用，不仅提高了农业生产效率，还促进了农业可持续发展。
随着技术的不断发展和数据的不断积累，相信数据仓库技术在农业领域的应用将进一步深入，为农业现代化和农村振兴做出更大的贡献。
数据仓库技术在物联网领域中的应用案例分析(十)
数据仓库技术在物联网领域中的应用案例分析随着物联网技术的迅速发展和应用，海量的数据不断被收集和生成。
数据对于物联网应用来说，是一种无价的资源，但如何高效地管理和利用这些数据却是亟待解决的问题。
数据仓库技术作为一种专门用来处理大规模数据的技术，在物联网领域中发挥着重要的作用。
本文将通过几个实际案例，探讨数据仓库技术在物联网领域中的应用。
1. 数据仓库技术在智能家居中的应用智能家居通过连接各种智能设备，将家庭生活环境实现自动化和智能化。
在智能家居系统中，各个设备会产生大量的数据，如温度、湿度、光照等传感器采集的数据，以及用户行为数据等。
为了更好地实现智能家居系统的管理和优化，需要将这些数据收集起来进行分析。
这时，数据仓库技术就能派上用场。
通过将各个设备收集的数据整合到数据仓库中，可以对家庭环境进行全面的、历史数据的分析和预测，从而提供更加智能化的家居服务。
2. 数据仓库技术在智能交通中的应用智能交通系统通过各种传感器和设备实时监控交通状况，提供交通流量、路况、停车位等信息，以便更好地管理交通。
在这个系统中，大量的数据需要被实时收集、分析和处理。
数据仓库技术可以通过将各个传感器收集的数据整合到数据仓库中，实现对交通系统的全面分析。
例如，可以根据历史数据对道路拥堵情况进行预测，为交通管理者提供决策支持；同时，也可以对交通状况进行实时监控，及时发现并解决交通问题。
3. 数据仓库技术在智能健康监测中的应用智能健康监测系统通过各种传感器和设备实时监测人体健康指标，如心率、体温、血压等。
这些数据对于医护人员来说非常重要，可以用来判断人体健康状况并进行及时的干预。
数据仓库技术可以将这些健康指标数据整合到数据仓库中，对人体健康状态进行全面分析。
基于历史数据，可以进行疾病预测和风险评估，提供个性化健康指导。
同时，也可以通过实时监测数据提醒医护人员进行紧急处理，以提高病患救治的效果。
综上所述，数据仓库技术在物联网领域中的应用非常广泛。
数据仓库技术在农业领域中的应用案例分析(八)
农业领域中的数据仓库技术应用案例分析引言：数据仓库技术是一种用于存储和分析大量数据的工具，近年来在各个行业得到了广泛的应用。
本文将讨论数据仓库技术在农业领域中的应用案例，并探讨其在提高农业生产效率、优化农业资源利用以及保护环境方面的潜力。
资料收集和整合农业涉及众多方面的数据，如气象数据、土壤质量数据、农作物生长数据等。
这些数据来源广泛且多样化，需要进行收集和整合以形成完整的数据集。
数据仓库技术能够帮助农业实践者从不同数据源中搜集和整合数据，使其能够更好地分析和利用这些数据。
数据仓库技术在农业生产中的应用1. 预测农作物产量数据仓库技术可以帮助农业实践者分析历史的气候和土壤数据，从而预测未来的农作物产量。
通过对种植区域的气候和土壤数据进行分析，可以建立农作物产量预测模型，为农民提供科学决策依据。
例如，通过分析过去几年的气候数据和农作物产量数据，农业实践者可以预测未来几个月的农作物产量，并采取相应的措施来提高产量。
2. 调整农田水肥利用数据仓库技术可以管理和分析农田的水肥利用情况。
通过收集和整合相关的农田水肥数据，农业实践者可以分析农田的水肥利用率，并根据分析结果调整农田的水肥配比，提高农田的水肥利用效率。
例如，通过分析农民使用不同水肥配比下庄稼的生长情况，可以确定最佳的水肥配比，并减少对环境的负面影响。
3. 预防病虫害数据仓库技术可以帮助农业实践者分析过去的农作物生长和病虫害数据，从而预测未来的病虫害风险。
通过分析农作物生长环境、病虫害传播路径以及病虫害爆发的条件，农业实践者可以制定有效的防控措施，减少病虫害造成的损失。
例如，通过分析过去几年的农作物生长和病虫害数据，农业实践者可以预测未来几个月的病虫害风险，并制定相应的防控策略。
4. 优化农业资源利用数据仓库技术可以帮助农业实践者分析农田土壤质量、气候数据以及农作物生长情况，从而优化农业资源的利用。
通过分析土壤质量和气候数据，可以确定最佳的农作物种植方式和时机。
数据仓库和数据挖掘技术的应用分析
数据仓库和数据挖掘技术的应用分析随着信息化时代的到来，数据的收集和存储变得越来越容易，但是如何从这些数据中发现有价值的信息并进行分析，成为了许多企业所面临的难题。
数据仓库和数据挖掘技术在这个环节中发挥了重要的作用，成为了企业进行数据分析、决策制定和顾客关系管理等方面的重要工具。
一、何为数据仓库数据仓库指的是一个用于存储大量历史数据以支持企业决策制定的系统。
与普通的数据库相比，数据仓库更加注重数据的历史性和可扩展性，可以帮助企业在短时间内快速响应市场变化。
构建一个数据仓库往往包括以下步骤：1. 从不同的数据源中收集数据2. 对数据进行清洗、转换和整合处理，以确保数据的一致性和准确性3. 将数据存储到数据仓库中，并进行分类和组织。
二、数据挖掘技术数据挖掘技术是指利用计算机技术来从大量数据中自动发现、提取和分析有用的信息的技术，也可称为数据挖掘或知识发现。
它主要用于在大量的数据中，挖掘出隐藏在其中的规律，帮助企业进行产品推荐、市场分析和顾客关系管理等方面的应用。
构建一个数据挖掘系统，往往包括以下三步：1. 数据预处理，包括清洗、去重、缺失值填充；2. 特征选择，根据实际情况，选择合适的特征变量；3. 建立模型，主要有分类模型、聚类模型、关联规则模型、时序模型等。
三、数据仓库与数据挖掘技术的应用1. 企业决策制定通过建立数据仓库系统，企业可以将各部门的数据整合起来，提供给经理人员进行决策制定。
而数据挖掘技术可以通过发现数据中隐藏的规律帮助决策者制定更加科学合理的决策。
2. 市场调研与流行趋势分析数据仓库和数据挖掘技术可以帮助企业进行市场调研和流行趋势分析。
企业可以根据收集到的数据结合数据挖掘技术，了解市场需求和竞争情况，并在此基础上做出相应的调整和优化，提高企业的市场竞争力。
3. 顾客关系管理通过数据仓库，企业可以将各个渠道的顾客信息整合在一起，方便实现对顾客的精准化管理。
而数据挖掘技术则可以对顾客进行分群和行为分析，以更好地满足顾客需求，并制定个性化的营销策略。
数据仓库技术的常见应用场景分析(三)
数据仓库技术的常见应用场景分析引言：数据仓库技术是当今信息时代中不可或缺的一环。
它的应用场景不仅广泛，而且涵盖了各个领域。
本文将通过对几个常见的应用场景进行分析，展示数据仓库技术的实际应用。
一、零售行业中的数据仓库技术应用零售行业对于销售数据的分析和预测非常重要。
数据仓库技术在这个行业的应用场景非常广泛。
首先，数据仓库技术可以通过整合销售数据、库存数据和客户数据等信息，为零售商提供准确的供应链管理，实现销售预测和库存优化。
其次，数据仓库技术还可以帮助零售商进行市场细分和消费者行为分析，以便更好地定位消费者需求，制定精准的营销策略。
二、金融行业中的数据仓库技术应用在金融行业，数据仓库技术被广泛应用于风险管理和业务决策支持。
首先，通过整合各种金融数据，包括市场行情数据、交易记录、客户信息等，数据仓库技术可以为金融机构提供准确的风险评估和管理工具，帮助机构降低风险并优化投资组合。
其次，数据仓库技术还可以为金融机构提供更好的业务决策支持，通过分析客户行为和市场趋势，为机构提供战略性的指导和规划。
三、医疗健康领域中的数据仓库技术应用在医疗健康领域，数据仓库技术可以应用于临床研究、疾病预防和患者管理等方面。
首先，数据仓库技术可以整合并分析来自不同医疗机构的大规模医疗数据，为临床研究提供强大的支持。
其次，数据仓库技术可以帮助医疗机构分析患者健康数据，预测患病风险，提前进行干预和预防措施。
此外，数据仓库技术还可以协助医院优化患者管理，提高医疗服务的质量和效率。
四、物流行业中的数据仓库技术应用物流行业对于物流信息和运输管理的高效处理十分重要。
数据仓库技术可以通过整合各种物流数据，包括采购、仓储、运输和配送等环节的数据，实现物流信息的综合分析和监控。
通过数据仓库技术，物流企业可以实现对货物流动状态的实时追踪和监管，提高物流效率和运作能力。
此外，数据仓库技术还可以为物流企业提供数据驱动的运营决策，帮助企业优化资源配置和物流网络布局。
数据仓库技术的常见应用场景分析(六)
数据仓库技术是一种用于存储、管理和分析大量数据的解决方案，可以帮助企业提高数据处理和决策能力。
它的应用场景广泛，包括企业智能分析、客户关系管理、市场调研等等。
本文将从几个常见的应用场景入手，分析数据仓库技术在其中的具体应用。
一、企业智能分析企业在日常运营过程中产生大量的数据，包括销售数据、财务数据、日志数据等等。
通过建立数据仓库，可以将这些分散的数据统一存储起来，并进行多维度分析。
比如，企业可以通过数据仓库来了解销售情况，包括不同产品的销售情况、销售额的变化趋势、销售渠道的效果等等。
同时，数据仓库还可以对企业的财务状况进行分析，包括成本支出、利润变化等。
通过对数据仓库中的数据进行深入分析，企业可以及时发现问题，制定相应的调整策略，提升企业的竞争力。
二、客户关系管理客户关系管理是企业一项重要的工作，通过建立数据仓库，可以更好地进行客户管理。
数据仓库可以集成来自不同渠道的客户数据，包括购买记录、交流记录、投诉记录等等。
通过对这些数据的分析，企业可以深入了解客户的需求和偏好，为客户提供更加个性化的服务。
比如，通过数据仓库可以实现客户画像分析，根据客户的特征和购买行为进行分类，以便更好地制定营销策略。
同时，数据仓库还可以帮助企业进行客户满意度调查，及时发现客户的不满意和需求，提升客户满意度。
三、市场调研市场调研是企业制定营销策略和决策的重要依据，数据仓库可以为市场调研提供有力支持。
通过数据仓库可以集成企业内部和外部的各种数据，包括供应链数据、竞争对手数据、消费者行为数据等等。
通过对这些数据的分析，可以对市场进行更加全面和准确的了解。
比如，通过数据仓库可以对市场进行细分和定位，找出目标市场和目标客户。
同时，数据仓库还可以进行市场预测和趋势分析，帮助企业预测市场变化，并做出相应的调整。
四、供应链管理供应链管理是现代企业不可或缺的一项工作，数据仓库可以为供应链管理提供强大的支持。
通过数据仓库，企业可以对供应链中的各个环节进行监控和分析。
数据仓库与数据挖掘技术研究与应用
数据仓库与数据挖掘技术研究与应用1. 引言数据是当今社会的核心资源之一，企业需要从海量数据中提取有价值的信息以支持业务决策和发展。
数据仓库和数据挖掘技术是处理和分析大规模企业数据的重要手段。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘技术的研究与应用。
2. 数据仓库技术2.1 数据仓库定义和特点数据仓库是一个面向主题、集成、历史和稳定的数据存储库。
数据仓库的主要特点包括：面向主题，即聚焦于特定业务领域的数据集合；集成，即从不同数据源中提取数据，转换为一致的格式和编码；历史，即保留不同时间点的数据快照以分析趋势和历史演变；稳定，即数据仓库结构和内容相对稳定，不随源系统而改变。
2.2 数据仓库架构数据仓库架构包括数据源层、ETL层、存储层和应用层。
数据源层包括企业各个应用系统、数据文件和传感器等各种数据来源。
ETL层负责数据的提取、转换和加载，将数据转换为适合数据仓库的格式。
存储层为数据提供持久化存储，包括数据仓库、数据集市和数据清单等不同层次的存储结构。
应用层提供多种用户界面和分析工具，以供用户查询和分析数据。
2.3 数据仓库建设数据仓库建设需要遵循一些基本原则，如需求驱动、迭代开发、数据治理和数据质量保障等。
实施建设的流程包括：需求分析、设计规划、技术实现和运营管理。
在规避风险和提高效率方面，可采用敏捷开发、自动化测试和基础设施自动化等现代开发技术。
3. 数据挖掘技术3.1 数据挖掘定义和技术分类数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的技术。
数据挖掘技术可分为分类、聚类、关联规则和最优化等多种类型。
分类是明确将数据分为不同类别，如预测客户流失或判断股票波动等；聚类是将相似的数据分为同一类别，如在销售数据中识别消费者购买偏好；关联规则是寻找数据项之间的联系和规律，如在购物篮数据中识别购物行为模式；最优化则是寻求最佳状态或解决方案，如关于生产效率和资源利用的优化问题。
3.2 数据挖掘流程数据挖掘流程包括问题定义、数据准备、建模、评估和应用等阶段。
数据仓库技术应用案例分享
数据仓库技术应用案例分享数据仓库是一种集成、关联，且描述数据随时间变化的数据存储架构。
它为企业提供了一种可信赖的数据存储方式，使得企业可以依据历史趋势和数据以及数据的变化趋势进行预测和分析。
数据仓库是商业智能（BI）和数据挖掘（DM）的基础，是实现数据应用的必要条件。
数据仓库技术应用广泛，不仅应用于传统的业务数据分析领域，也应用于各种其他领域，例如医疗卫生、城市安全等领域。
下面我将分享几个数据仓库技术应用案例。
案例1：汽车保险数据挖掘为了实现对汽车保险数据的有效分析，保险公司建立了一个基于数据仓库技术的数据挖掘系统。
该系统通过将保单、理赔、交通违规等数据整合到一个数据仓库中，并且运用数据挖掘和机器学习技术对保险进行风险评估、保费计算和理赔处理。
该系统的数据仓库结合了大数据量，通过应用模型和算法进行快速分析，帮助公司深入了解客户风险，并制定更好的保险产品和正确的赔偿标准。
案例2：医疗信息化医疗信息化是一项非常复杂的任务，需要应用数据仓库技术来分析和处理大量的医疗数据。
医院可以将病人就诊记录、医生门诊看诊记录、各种医疗设备产生的数据以及药剂数据等整合到一个数据仓库中，通过数据挖掘和机器学习技术对病人进行精细化管理和治疗。
例如，将来自多个ICU设备的数据整合到一个数据仓库中，可以为医生提供一个完整的病人健康记录，从而对患者病情发展和治疗效果进行更精细化的分析和诊断。
案例3：城市安全监控随着城市建设和智能化不断推进，数据仓库技术也被广泛应用于城市安全监控。
例如，通过将城市公安部门、交通部门、气象部门和环保部门等各个部门的数据整合到一个数据仓库中，可以实现对城市安全状态的实时监控。
数据仓库技术还可以帮助用警车、监视器、警报等各种设备产生的数据，实现整体实时监控和预警功能，以提高公共安全和防范城市恐怖袭击等事件。
总结数据仓库技术作为商业智能和数据挖掘的基础，广泛应用于各种领域。
无论是汽车保险、医疗信息化还是城市安全监控，数据仓库技术都可以帮助企业更好地进行数据分析和决策。
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数据仓库技术与应用 LEKIBM standardization office【IBM5AB- LEKIBMK08- LEKIBM2C】文章编号 :5(2004 03收稿日期 :27基金项目 :教育部高等学校骨干教师资助计划项目 (GG 28作者简介 :项军 (19792 , 男 , 四川绵阳人 , 空军工程大学导弹学院计算机工程系硕士研究生 , 研究方向 :智能信息处理与人工智能 ; 雷英杰 (19562 , 男 , 陕西渭南人 , 教授 , 博士生导师 , 研究方向 :智能信息处理 , 模式识别 , 人工智能。
数据仓库技术与应用项军 , 雷英杰(空军工程大学导弹学院 , 陕西三原 713800摘要 :对数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等几个概念做了详细的介绍 , 在此基础上提出适用于电信系统应用的设计思想 , 详细介绍了该系统的系统结构、关键技术的实现和各子系统功能。
关键词 :数据仓库 ; 联机分析处理 ; 数据挖掘中图分类号 :文献标识码 :AThe T echnique and Application of Data W arehouseXI ANGJun ,LEI Y ing 2jie(Missile Institute of Air F orce Engineering University ,Sanyuan 713800,ChinaAbstract :This paper introduces the concepts of data warehouse ,on 2line analytical processing and data mining ,puts forward the design thought of telecommunication system and briefly introduces the system structure ,the key techniques of the system and the functions of each sub 2system.K ey w ords :data warehouse ;on 2line analytical processing ;data mining0引言近年来 , 随着企业计算机应用的不断深入 , 大部分企业已经投入了大量的时间和资源建立了庞大而复杂的信息系统 , 积累了大量的宝贵数据资源。
面对日益激烈的市场竞争和潜在的金融风险 , 这些企业迫切希望能有一个强而有力的分析工具来帮助他们从这些海量的数据中充分挖掘有意义的信息 , 以辅助高层领导者进行计划和指导决策活动。
数据仓库的目的是为了建立一种体系化的数据存储环境 , 将分析决策所需要的大量数据从传统的操作环境中分离出来 , 使分散、不一致的操作数据转成集成、统一的信息 , 进而支持决策。
完整的数据仓库包括三个方面的技术内容 :数据仓库技术、联机分析处理技术和数据挖掘技术。
该文对数据仓库技术及其决策支持工具进行了详尽的讨论 , 并提出适用电信行业的方案设计思想。
1数据仓库及其决策支持工具的概述1. 1数据仓库 (Data W arehouse根据 W. H. Inm on 的定义:“ 数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合 , 用以支持决策制定过程。
” 数据仓库是一个专门的数据仓储对象 [1]。
它通过清理、转移、分析、映射和综合 , 形成统一的存储格式 , 最终为用户特别是决策支持者提供对公用数据的更好的访问支持。
数据仓库有四个显着特点 [2]:(1 数据仓库的面向主题性。
主题是一个抽象的概念 , 是在较高的层次上对企业信息系统中的数据综合、归类后进行分析利用的抽象。
在逻辑意义上 , 它是对应企业中某一宏观分析领域的分析对象 , 是针对某个决策问题而设置的。
(2 数据仓库的数据是集成的。
数据仓库中存储的数据从原来的分散、异构的数据库数据经过抽取、统一、综合转换成全局统一的定义消除不一致和错误之处。
(3 数据仓库的数据是不可更新的。
数据仓库中的数据通常是一起载入与访问的 , 在计算机与现代化2004年第 11期J IS UAN J I Y U XI ANDAIH UA总第 111期数据仓库环境中不进行一般意义上的数据更新。
所以数据在一定的时间间隔是稳定的 , 并且能反映企业当前和历史的数据。
(4 数据仓库的数据是随时间变化的。
数据仓库的数据随时间变化不断增加新的数据内容和删去旧的数据内容。
数据仓库中含有大量与时间有关的综合数据。
粒度是数据元素中包含的信息的确切性程度 , 分为细粒度和粗粒度 [3]。
它深深地影响存放在数据仓库中的数据量的大小 , 影响存储介质大小和查询效率 ; 同时影响数据仓库所能回答的查询类型 , 即所能满足的信息分析的功能需求。
1. 2联机分析处理 (OLAP 技术O LAP 是 On 2Line Analytical Processing (联机分析处理的首字母缩写 , 是与数据仓库密切相关的一种决策支持工具 , 是使管理人员和分析人员或执行人员能从多角度对原始数据转化出来的 , 能够真正为用户所理解的并真实反映企业特性的信息进行快速、一致、交互的存取 , 从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
其目标是决策支持和多维环境特定的查询和报表需求 , 其技术核心是“维” 这个概念 , 维是人们观察事物的角度 , 所以 O LAP 也可以说是多维数据分析工具的集合。
操作数据存储的两种方式分别为多维数据存储和关系数据存储 , 由此形成了 O LAP 的两种实现结构 :基于多维数据库的 O LAP (M O LAP 实现和基于关系数据库的 O LAP (RO LAP 实现 [4]。
M O LAP 是以多维数据库 (M DD 为基础 ,M DD 将数据存放在一个 n 维数组中 , 存在着大量的稀疏数据 , 在事件发生的部位 , 数据聚合在一起 , 密度很大 , 成为稠密数据 [5]。
M DD 对稀疏数据进行压缩存储 , 以减少存储空间占有量 , 而且数据综合速度快。
但多维数据库管理系统缺乏标准且功能不强。
RO LAP 是以成熟的关系数据管理系统上 , 在灵活性和处理数据能力方面有优势。
其不足是存放了大量细节数据和较少的综合数据 , 有时需要牺牲效率为代价动态地综合数据。
1. 3数据挖掘 (DM 技术数据挖掘是一种决策支持过程 , 利用某些特定的知识从企业原有的数据中挖掘出潜在的模式 , 预测客户的行为 , 帮助企业的决策者做出正确的决策。
作为分析型工具 ,O LAP 和 DM 在系统中占有相当重要的地位 , 但它们的应用范围和侧重点不同 ,O LAP 是一种验证型的分析工具 , 而 DM 是一种挖掘型的分析工具 , 它能自动地发现隐藏在数据中的模式。
从对数据分析的深度的角度来看 ,O LAP 位于较浅的层次 ,DM 所处的位置较深。
尽管 DM 与 O LAP 存在差异 , 但作为数据仓库的工具层的组成部分 , 两者相辅相成 , 相互结合 , 多维数据挖掘 (O LAM 是 O LAP 和 DM 相结合的产物。
2电信系统数据仓库技术应用方案随着电信市场的逐渐开放 , 传统的电信厂商面临着国内外厂商的挑战 , 电信厂商间的竞争将日趋激烈。
因此必须依靠技术手段 , 建立一套良好的电信业务管理系统 , 使之能在不断变化的市场需要中把握商机 , 满足需要。
建立基于数据仓库的决策支持系统 , 是实现这一目标的保障。
以往的电信行业中各个部门已经建立自己的信息系统 , 经过多年的运行 , 已经保存大量的实时系统运行信息、原始营业数据及其它详细资料。
但由于这些系统间的分散、独立不仅无法为管理决策提供科学依据 , 也无法满足信息一体化的要求。
为了提供全面的客户跟踪和决策分析 , 提出了建立数据仓库的构想。
2. 1系统的体系结构系统可分为四个部分 :数据源 (包括来自源于电信部门的内部业务数据和其它结构的外部数据、数据仓库系统、决策支持层 (O LAP 工具和 DM 工具和用户界面。
它们之间相互作用共同构成层次分明的决策支持系统。
如图 1。
系统的工作流程 :底层数据源的数据经抽取、转换后进入数据仓库。
数据仓库中的多维数据经 O LAP 系统直接提供给一般的管理人员和高层的管理人员。
同时数据挖掘工具从数据仓库挖掘出有用的信息可供高层人员做出预测信息性分析。
通过用户界面供用户使用。
2. 2数据仓库的设计数据仓库的建立是至关重要的 , 它是管理人员管理决策和预测分析的基础 , 是实现系统功能的关键之一 , 必须保证正确的数据以正确的模式被抽取到数据仓库中。
(1 确定主题。
如表 1不难看出 , 五个主题构成了数据仓库的结构框架。
数据仓库中的基层数据随着时间日积月累 , 来源非常复杂 , 不仅有内部数据 , 也有外部数据 , 其数 782004年第 11期项军等 :数据仓库技术与应用据结构也不尽相同 , 必须经过抽取、转换、传输和上载的数据采集过程 , 集成到数据仓库中 , 数据仓库包含原子数据层和具体历史数据。
而多维数据库则是对数据进行更高意义的概括。
同时 , 按照决策的需要组织成面向主题的二维表 , 每个表描述主题的不同部分的信息 , 而表与表之间通过主码键和公共码键联系。
表 1数据仓库的主题域主题属性组公共码键客户客户分类、个体客户、集体客户、客户基本档案信息客户 I D 号业务业务类别、业务项目业务号费用客户费用、业务费用计价费用号话费记录话费分类、长途电话、市话、移动通话话费项目号缴费记录缴费项目分类、客户缴费项目缴费项目号 (2 粒度的划分。
考虑到电信部门的数据仓库中拥有大量数据 , 采用双重粒度级来设计。
将部门每天的细节操作型数据 (细粒度的数据存放在数据仓库的真实档案层 , 并每隔一个时间周期 (一个月将这些数据从数据仓库中转移到一个价格低廉的存储介质保存。
这样可以提高查询内容的范围。
将每月的或是每年的综合分析型数据 (粗粒度的数据存放在数据仓库中 , 供分析人员使用 , 这些数据是经常被用到的 , 可以提高查询效率 , 同时节省存储费用。
2. 3 OLAP 系统的建立O LAP 系统的设计重点在于如何组织数据仓库中的综合性数据 , 如何满足前端用户的多维数据分析需要。
基于上面两点考虑 , 选用基于多维数据组织的 O LAP (M O LAP 实现。
(1 综合数据组织。
进行数据汇总查询之前 ,M O LAP 需要预先按概要文件中定义的数据汇总关系进行计算 , 这个计算通常以批处理方式运行。
计算结果存在数据文件中 , 当用户查询时 , 直接调用计算结果 , 速度非常快。