数据仓库技术与应用

数据仓库技术及在商业决策中的应用

三、数据仓库的组成部分数据仓库是一种环境．而不是一种产品．它主要有以下几个
现广泛的数据交流．互联网就是广度计算的特征。深度计算则是部分组成：１数据仓库工具。数据仓库最终的目标是尽可能让更多的公要求计算机对现有的数据．进行分析和推理．也就是人们对以往
维普资讯
商业科技 Байду номын сангаас
印钓扈周
一杨玲玲
一
马
震
滨州学院
最后信息被用来浏览、分析及报告．许多工具都可以用来帮引言在今天激烈的市场竞争中．好的商业决策是取胜的关键。各助分析．从简单的文书抄送．到高级的数据采集。员终．分析将个组织都在试图寻找提高决策判断的能力．但这又往往受阻于从驱动数据仓库进行循环处理．以提高系统的性能．允许新的类型
计算机的简单数据操作．提出了更高的要求．希望计算机能够更司管理者方便．有效和准确地使用数据仓库这一集成的决策支持多的参与数据分析与决策的制定等领域。这与市场的需求不谋而合．从而导致了决策支持系统（Ｓ）ＤＳ的产生。最初的决策系统是建立在数据库系统基础上的。但随着数据量的增长和查询的复杂化．这种基于数据库的ＤＳ出现了许多难Ｓ以克服的问题。为了解决这些问题．人们进行了不断的探索和尝试．逐渐形成了数据仓库的思想。数据仓库从根本上解决了这些问题．并且现在已经在许多行业得到了广泛的应用。二、什么是数据仓库 “ 数据仓库（ａａＷａｈｕｅ ”的概念是在１９年．由ｗＤｔｒｏｓ）ｅ２９Ｈ．环境。数据仓库工具可以分为四个互不相关的大类：分析工具．开发工具、实施工具和传递工具。在这四种工具中．分析工具最重要。（）析工具主要用于分析阶段．尤其是研究目前的业务环境１分时．它们有助于数据要求的确立识别信息获取层的主要数据来源和建立数据模型。主要包括：ＣＡＳＥ工具、扫描仪、数据纲目库。（）发工具会在为信息获取、数据清洁、数据集成和数据仓２开库的加载．而进行代码生成时向开发人员提供帮助。这类工具主要包括：代码生成器、数据纲目库。

数据仓库技术在税务执法系统中的应用

ｔｘｔｎａｔｏｔｓａａｉｕｈｒｉ．ＡｃｏｄｎｏｔｅｌｇｌｅｐｎｉｉｔｓｔｅｔａｉｎａｔｏｉｅｈｌｂａｔｕａｅｎｔｅｎｗｅｕａｉｎｏＡｐｒａｈｔｏｉｅｃｒｉｇｔｈｅａｓｏｓｂｌｉｈａｔｕｈｒｉｓｓａｌｅｒｓｐｌｔｄｉｈｅｒｇｌｔｆ“ ｐｏｃｏｒｉｅｘｏｔｉｏＴｘＣｌｃｉｎａｄＭａａｅｎ ”，ｔｅｓｓｍｋｓｔａｓｔｅｂｓ，ｔｅｄｔａｅｏｓｃｎｌｇｓｔｅｃｒ，ｔｅＶｉｕｔｄｏＮＥ０５ａｏｌｔｎｎｇｍｅｔｅｏｈｙｔｔｅｈｔａｈａｅｈａａｗｒｈｕｅｔｈｏｏｙａｈｏｅｈｓａＳｕｉ．Ｔ２０ｅａｅｌ
ＡＰＰＬＹＩＮＧＤＡＴＡＡＲＥＨｏＵＳＥＷＴＥＣＨＮｏＬｏＧＹＮＩＴＡＸＬＡＷＥＮＦｏＲＣＥＭＥＮＴＳＹＳＴＥＭ
ＷａｉｎｇＦｅ
（ｅａｔｎｎｏｍｔｎＥｇ￣ｅｎＡｈｉＴｃｎｌｉｌｏｌｅｏＭａｈｎｒｎｌｔｃｙＷｕｕ２１０ＡｈｉＣｉａＤｐｒｔｆＩｒａｉｎｉｄｇ，ｎｕｅｈｏｏｃｌｇｍｅｏｆｏｇａＣｅｆｃｉｙａｄＥｅｒｉ，ｈ４００，ｎｕ，ｈｎ）ｅｃｉｔ
ＡｂｔａｃｓｒｔＴｈｙｔｍｄｒｓｅｓａｌｗｎｏｃｍｅｔｍａｇｍｅｔｓｓｅａｍｉｇａｎｔｒｎｎｕｅｖｓｎｈｒｉｃｉｉｉｓｏｅｓｓｅａｄｅｓｄｉａｅｆｒｅｎｎａｅｎｙｔｍｉｎｔｍｏｉｏｇａｄｓｐｒｉｉｇｔｅｗｏｋｎｇａｔｖｔｅｆｉ

数据仓库技术在医药生产中的应用

远规划．从而提高公司的生产管理水平和竞争优合．于支持管理决策（ｅｉｏｋｎｕｐｆ。用ＤｃｉｎＭａｉｇＳｐｏ）ｓ１势．将成为当今医药集团公司目前的努力方向。这面向主题：操作型数据库的数据组织面向事务处理任务。个业务系统之间各自分离，各而数据２医药生产管理特点．
理水平。对信息化技术的应用要求也更加强烈。信息和网络技术在集团管理实践的发展中逐渐起着
２３成本核算－批药品生产企业．求对车间进行管理与核算，要
不可替代的作用或者按照产品批次、加工工序进行核算。医药生产正在成为计算机深入应用的行业。２．４配方管理和物料消耗的控制制药企业的配方和工艺作为企业的核心技通过十几年的发展．各集团公司积累了大量的数据在这些大量数据的背后隐藏了很多具有决策术．备一定的保密性．严格管控。同时配方也具需意义的信息，样利用这些数据，怎深层次地挖掘数常作为物料消耗定额指导生产。３数据仓库及组成．据资源并进行分析．如何迅速从大量数据中获得
２１Ｇ．ＭＰ管理是医药企业生存的基本条件
性．以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的
１４２
一

数据仓库技术在金融系统中的应用分析

（）４数据信息重复存储，造成存储资源的浪费。数据仓库与传统的数据库目有很大的不同，它是标
ＩｆｒｔｎＳｓｍ）ｎｏｍａｏｙｔｉｅ等一般都是基于传统数据库的数据
分析、设计和组织形式，尽管能够发挥一定作用，但随应用计算机信息系统发展到一定阶段的产物，相比之下
含时间项，从而表明了该数据的历史时期。
三、数据仓库的建立
１建立数据仓库的方法．
由于数据仓库中的数据是面向主题的，从而决定了其设计由数据驱动；传统的操作型环境则是面向应用，
由需求驱动的。
二、数据仓库的结构
步。首先，要统一原始数据中的所有矛盾之处，如字段
Ｓｓｍ）、管理信息系统、决策支持系统、专家系统的同名异义、异名同义、单位不统一以及字长不一致ｙｔｅ（ＳｘｅｙｔＥ，ＥｐｒＳｓｍ）、办公白化系统（Ａ，Ｏｃ等，还要将原始数据结构做一个从面向应用到面向主题ｔｅＯＳｆｅｉＡｔｍａｏｙｔｍ）、计算机集成制造系统（１，ｕｏｔｎＳｓｉｅＣＭＳ
计算机信息系统的应用按照规模、功能、水Байду номын сангаас平的
不同，计算机信息系统有多个层次、多种类型，如成。这一步是数据仓库建立过程中最关键、最复杂的一
电子数据处理系统（ＤＰ，ＥｅｔｎｃＤｔＰｏｅｓＥＳｌｃｒｉａａｒｃｓｏ
而产生了进一步使用核算数据的需求。也就是利用现势和发现问题，仅靠短时间数据信息难以满足要求。有出纳核算数据、储蓄会计核算数据、对公会计核算数据、同城票据交换以及资金清算数据等，进行采集、归纳、分析和推理，从而为金融决策提供依据，这样（数据信息存储分散，基准不一，单位相异，２）难以形成有分析价值的信息。（３）各部门之问往往各自为政，各取所需，数据

数据仓库技术在物流企业中的应用

数据仓库技术在物流企业中的应用摘要：数据仓库是信息管理和分析应用的有效平台。

该文针对物流运输企业现状，引入了数据仓库技术，应用olap工具对物流配送调运模型处理后的数据进行分析，并将数据仓库融入集成供应链中。

关键词：数据仓库；物流；olap中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）09-2042-02随着我国经济和电子商务的飞速发展，物流行业越来越突显出其经济动脉的作用，成为影响经济发展的重要因素。

物流业发展的初期，对企业规模和管理水平的要求不高，较低的门槛使得众多的企业进入物流行业，这些企业大多规模较小，业务领域较为单一，并且大多数业务仅限于低端的运输服务，大量的成本消耗在基础环节，整个行业效率不高。

这种传统的物流系统虽然累计了大量数据，但没有统一、优质、高效的数据分析作为决策分析的基础，单一的常规数据库技术远远满足不了海量和多源的数据融合、集成、交互和信息提取，成为限制现代物流系统发展的瓶颈。

为了解决业务数据量的不断增加导致传统物流决策支持系统很难满足企业要求的问题，越来越多的业内人员提出将数据仓库和数据挖掘技术引入物流系统。

数据仓库是信息管理和分析应用的有效平台，可以有效地为分析决策支持系统服务，提高系统的分析效率并增强处理复杂查询的能力。

1 数据仓库技术1.1 数据仓库基本特点数据仓库技术是近几年适应数据处理需求而发展的新技术，它用新的方法将不同格式、不同部门和不同平台的数据进行及时的集成，当不同的软件信息系统的数据发生变化时，它也会随着更新。

数据仓库处理的主要对象是大量集成的、稳定的和随时间变化的数据，通过处理为决策支持系统提供更为有效的数据。

这些数据不是大量数据结果的堆积，而是按决策主题重新组织的，通过对大量分散数据进行抽取、转换、集成和综合管理，为决策分析提供统一、高效、高质的数据平台。

数据仓库的数据主要来源于现有的多个同构或异构的数据库，集成后又按照主题进行重组。

数据仓库技术在作物栽培上的应用

Ａｐｌａｉｎｏａａｗａｅｏｓｅｈｏｏｙｉｒｐｐａｔｎｐｉｔｏｆｄｔｒｈｕｅｔｃｎｌｇｎｃｏｌｎｉｇｃ
ＹＡＮＧｎｌ。Ｕ — ａＹａ－ｉＬＩＹａｔｏ
（ｏｅｅｏｎｏｍａｉｎＳｉｎｅａｄＥｎｉｅｒｇ，ＨｅｅＵｎｖｒｉｆＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇＣＲｇｆＩ．ｒｔｃｅｃｎｇｎｅｉｆｏｎｂｉｉｅｓｔｏｅｃｎｅｈｏｏｙ，ＳｉａｈａｇＨｅｅ００１，ｉａｙｃｈｊｚｕｎｂｉ５０８Ｃｈｎ）ｉ
维普资讯
第２卷第５期４
２００７年９月
河北工业科技
ＨｅｅｏｒａｆＩｄｓｒａＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｏｙｂｉｕｎｌｏｎｕｔｉｌｃｅｃｎｃｎｌｇＪ
Ｖ＿．４．．０２Ｎｏ５１Ｓｐ．０７ｅｔ２０
文章编号：０８１３（０７０－２８０１０－５４２０）５０９ —４
数据仓库技术在作物栽培上的应用
杨琰丽，亚涛刘
（河北科技大学信息科学与工程学院，河北石家庄摘００１）５０８
要：充分利用作物生长及气候、为土壤、间管理、虫草害等相关数据，现作物生长、育过田病发繁
和生产活动，是数据仓库技术应用于农作物栽培的有益探索。
关键词：数据仓库；取、抽转换和装载；多维数据模型；元数据；数据追加；联机分析处理；豆大

数据仓库技术在高职院校管理业务中的应用

新的手段和丰富的资源。
信息建立了财务管理系统等等。不同的管理系统之间相互独立，导致管理
者无法从整体上进行把握，不能够将各部门的数据进行综合分析决策。数据仓库技术在高职院校管理中的运用，使该问题得到解决。首先，将分散的数据从各自的信息管理系统中分离出来并进一步加工处理，使其变成统一的整体，加载到数据仓库中。而后，再次转化成不同的数据集市，髓时供各部门在需要时提取出来进行信息的查询、分析等，并可以以图表的形式进行显示。另外，通过数据挖掘，即根据需求获取数据信息
理、０』Ｐ务器、前端工具等四个层次。Ｉ服Ａ
主题；第三，分析现有数据信息管理系统，设计高职院校的数据仓库；第
四，从数据源提取整理数据并加载到数据库；第五，维护管理原数据；Байду номын сангаас 六，实现信息对管理者的决策支持；第七，数据库仓库测试运行。
后，为管理着提供决策支持。
３２高职院校管理数据仓库体系结构。针对高职院校构建的数据仓库．
的体系结构如图１示高职院校教学管理业务中的数据源，一是由各系部所
的信息管理系统抽取信息得到的数据集市；二是由图书管理信息系统，财务处管理系统等各部门信息系统抽取的数据集市。

数据仓库技术在旅游行业中的应用案例分析(四)

数据仓库技术在旅游行业中的应用案例分析引言：数据仓库技术的出现和发展，为各行各业提供了强大的数据分析和决策支持能力。

旅游行业作为一个信息密集型行业，也逐渐开始应用数据仓库技术，旨在提高运作效率、优化用户体验以及预测市场趋势。

本文将通过分析一个旅游公司的实际案例，来探讨数据仓库技术在旅游行业中的应用。

一、需求分析与系统设计1. 公司介绍：以某旅游公司为例，该公司拥有众多分布在各地的销售渠道、供应商、酒店、航空公司等，在传统的业务运作中，数据散落在不同的系统和数据库中，导致数据管理和分析困难。

2. 需求识别与分析：通过与公司内部相关岗位人员的访谈、需求调研等方式，从业务角度明确了公司对数据仓库的需求，如实时查询销售报表、分析市场趋势、预测航空座位需求等。

3. 数据模型设计：基于需求分析的结果，设计数据模型，定义主题域、事实表、维度表等。

结合旅游行业特点，构建销售、供应商、酒店、航空等多个主题域，并定义了相关的事实表和维度表。

二、数据采集和清洗1. 数据采集：通过与各销售渠道、供应商、酒店、航空公司等合作，建立数据接口，实现与各个数据源的数据同步。

设计了数据采集任务，定期从各个数据源中抽取数据，并进行数据质量验证和转换。

2. 数据清洗：由于不同数据源的数据格式和粒度存在差异，需要进行数据清洗工作。

例如，对于销售渠道中的订单数据，需要进行数据合并和去重，确保数据的一致性和准确性。

三、数据存储和管理1. 数据存储：通过数据仓库技术，将清洗后的数据存储到数据仓库中。

采用星型模型或雪花模型来组织数据，减少数据冗余和复杂性，并提高数据查询和分析的效率。

2. 数据管理：设计了数据管理策略，包括数据备份和恢复、权限管理等，确保数据的安全性和可靠性。

此外，还建立了数据字典，记录了各个数据表的定义、说明和关系，方便用户对数据的理解和使用。

四、数据分析与应用1. 数据分析：基于数据仓库中的数据，进行多维分析和挖掘。

例如，可以通过销售数据分析用户行为，预测用户需求，进而优化销售策略。

数据仓库技术在企业管理中的应用探讨

操作型系统中的数据时间期限，数据仓库的键码结构总是包含时间元
素，数据仓库中的数据仅是一系列某一时刻生成的复杂的快照。
（一）数据仓库的体系结构设计
数据仓库的体系结构设计如图所示。可以看出，数据仓库强调一些历史的数据信息，而且，屏蔽掉了一些操作性的数据，进行了整理和集成。在数据仓库的基础之上，可以产生许多的部门级和个体级的信息应
的许多不一致性。例如：关于 “ 性别”的编码，在业务数据库中，可能分别用Ｍ／Ｆ、１／０、男，女等方式表示，在数据仓库中要将这些表示进行
统一。如统一采用１／０进行区别。数据仓库是非易失的，其数据通常是
一
在数据仓库设计中，主要考虑如何设计业务事实表，如何进行业务
在市场竞争的环境下，科学决策是企业生存和发展的最重要环节。越来越多的企业认识到，企业只有利用信息技术与数据仓库技术，深层
因此也称 “ 多维分析” 。另外，ＯＬＡＰ分析也可以提供钻取功能，将某
一
次地挖掘、分析当前和历史的生产业务数据，以及相关环境数据，才能
消耗及工艺信息。数据仓库是集成的，将采用某种方法消除应用问题中
块记录了供应商、采购、出入库、库存等方面数据；ＭＥＳ系统记录了成品、半成品质量、原料消耗等方面的数据。以上业务都具有建立数据
仓库数据源基础，具有典型的分析应用价值。
三、数据仓库在企业业务管理中的应用
关联的例子，通过手工是很难统计出来的。数据仓库提高了对用户数据的利用率、改善了服务水平。通过数据仓库技术，可以发现用户的消费

数据仓库及其数据挖掘的应用分析

数据仓库及其数据挖掘的应用分析一、引言数据仓库及其数据挖掘技术在当今信息化社会中扮演着重要的角色。

数据仓库是一个用于集成、存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，而数据挖掘是通过分析大数据集合中的模式、关联和趋势，从中发现有价值的信息。

本文将对数据仓库及其数据挖掘的应用进行分析，探讨其在不同领域的重要性和效果。

二、数据仓库的应用1. 商业智能数据仓库可以帮助企业从大量的交易数据中提取有价值的商业智能。

通过数据仓库，企业可以进行销售分析、市场预测、客户细分等工作，从而指导企业的决策和战略规划。

例如，通过对销售数据的分析，企业可以了解产品的热销情况、客户的购买偏好，从而优化产品组合和推广策略。

2. 金融风险管理在金融领域，数据仓库的应用尤为重要。

通过对大量的金融数据进行分析，可以发现潜在的风险和异常情况。

例如，银行可以通过数据仓库对客户的交易记录进行监控，及时发现可能存在的欺诈行为；保险公司可以通过数据仓库对保单数据进行分析，预测保险赔付的风险。

3. 医疗健康管理数据仓库在医疗健康管理领域的应用也越来越广泛。

通过对大量的医疗数据进行分析，可以提高医疗服务的质量和效率。

例如，医院可以通过数据仓库对患者的病历数据进行分析，发现患者的病情变化趋势，及时调整治疗方案；保险公司可以通过数据仓库对保险人的健康数据进行分析，提供个性化的健康管理建议。

三、数据挖掘的应用1. 市场营销数据挖掘可以帮助企业进行市场营销策略的制定。

通过对大量的市场数据进行分析，可以了解消费者的购买偏好、行为习惯等信息，从而制定个性化的营销策略。

例如，通过数据挖掘，企业可以发现潜在的目标客户群体，针对性地进行广告投放和促销活动。

2. 社交网络分析随着社交网络的兴起，数据挖掘在社交网络分析中也扮演着重要的角色。

通过对社交网络中的用户行为数据进行分析，可以发现用户之间的关联和影响力。

例如，社交媒体平台可以通过数据挖掘对用户的兴趣和喜好进行分析，推荐个性化的内容和广告。