IBM医疗信息数据仓库解决方案
集成数据支撑平台中ETL的架构设计和实现
大连理工大学
硕士学位论文
集成数据支撑平台中ETL的架构设计和实现
姓名：张强
申请学位级别：硕士
专业：计算机技术
指导教师：林鸿飞
20090501大连理工大学专业学位硕士学位论文
摘要
在过去的三十年中，人类生成、收集和存储数据的能力不段提高并被淹没在数据的
海洋中，却很难从繁杂的数据中获得决策依据。企业越来越确迫切高效、准确的分析数
据来支撑决策市场方向，但是传统的数据库系统主要以面向事务处理为主的联机事务处理应用，无法满足决策制定时的分析处理要求。数据仓库与传统的数据库不同，是面向
分析的，是整个企业的数据中心，能够为企业提供战略决策依据。数据支撑工作，为企
业在市场线的决策和发展，提供了必要的依据和实施的手段，重要性无需冗言。但在实
际工作中存在着一定问题，表现在支撑系统众多，并产生数据源分散情况，而这些数据
源的协同需要人工或者邮件来触发，这样就增加了数据支撑的难度和处理时间，致使数
据支撑工作效率低下，从而影响到了市场决策的即时性。
本文对数据仓库技术和数据仓库中ＥＴＬ的进行了分析研究，在此基础上，给出了集
成数据支撑平台中ＥＴＬ的架构设计原理，并且讨论了集成数据支撑平台中ＥＴＬ的应用，
本文运用了ＥＴＬ技术，建立了一个统一的数据处理平台，对散乱数据进行批量处理，用户还能通过统一的ＷＥＢ界面访问平台并进行相关作业。系统可以简化工作流程，减少数
据处理时长，提高数据支撑的工作效率和工作质量，数据支撑平台的建立应用证明了方
案是成功的。
关键词：数据仓库；集成数据支撑平台；ＥＴＬ；ＷＥＢ界面访问大连理工大学专业学位硕士学位论文
ＴｈｅＥＴＬＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅＤｅｓｉｇｎａｎｄＲｅａｌｉｚａｔｉｏｎｉｎＴｈｅＰｌａｔｆｏｒｍ
ｏｆＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＤａｔａＳｕｐｐｏｒｔ
Ａｂｓｔｒａｃｔ
Ｉｎｔｈｅｐａｓｔｔｈｒｅｅｄｅｃａｄｅｓ，ｈｕｍａｎｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ，ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｓｔｏｒａｇｅｏｆｄａｔａｔｏｉｍｐｍｖｅｔｈｅ
大数据导论（4）——OLTP与OLAP、数据库与数据仓库
⼤数据导论（4）——OLTP与OLAP、数据库与数据仓库
公司内部的数据⾃下⽽上流动，同时完成数据到信息、知识、洞察的转化过程。
⽽企业内部数据，从⽇常OLTP流程中产⽣，实时存储进不同的数据库中。同时定期被提取、经格式转化、清洗和加载（ETL），以统⼀的格式存储进数据仓库，以供决策者进⾏OLAP处理，并将处理结果可视化。
OLTP & OLAP
企业的数据处理可以分成两⼤类：联机事务处理OLTP、联机分析处理OLAP。OLTP（On-Line Transaction Processing，联机事务处理）——数据库的增删查改。是⾯向“事务”类型的操作。有⼏个显著的特点：要求速度快/操作涉及的数据量不⼤/要求精准操作。事物型数据⼤多都具有⾼度规范化。因此OLTP系统是结构化数据的主要数据源。OLAP（On-Line Analytical Processing，联机分析处理）——⽀持复杂的分析、查询操作，侧重决策⽀持，并且提供直观易懂的查询结果。解决了涉及多维度数据的问题（传统数据库⽆法满⾜OLAP所需要的数据信息）。
数据库 & 数据仓库
数据库的主要应⽤场景为联机事务处理（OLTP），数据仓库的主要应⽤场景为联机分析处理（OLAP）。
数据库（Database）——⽤于存储电⼦⽂件，⽤户可以对⽂件中的数据运⾏新增、截取、更新、删除等操作。为对数据库进⾏管理，开发设计出数据库管理系统（Database Management System）。
数据仓库（DataWarehouse）——⽤于存储数据的中央、企业级系统，存储的数据多为历史数据。
特点：数据仓库中的数据围绕企业主题（Subject-Oriented ）、经过集成（Integrated）、定期更新（Time-Variant）、具有⾮易失性（Non-Volatile，不可修改，多以只读格式返回给⽤户）；结构：暂存层、集成层、访问层与OLAP的关系：数据仓库为OLAP解决了数据来源问题，并与OLAP互相促进发展，进⼀步驱动了商务智能的成熟。
数据仓库和数据分析工具提供商的客户群体和市场定位分析
数据仓库和数据分析工具提供商的客户群体和市场定位分析
数据仓库和数据分析工具是现代企业决策制定过程中基础性的应用工具，有着广泛的应用场景和客户群体。本文将从客户群体和市场定位两个方面进行分析。
一、客户群体分析
1. 大型企业客户
数据仓库和数据分析工具的主要客户群体是大型企业，这些企业包括财务、电信、航空、零售、医疗等多个行业。这些企业往往需要运用数据仓库和数据分析工具来帮助其分析海量数据，评估业务流程和策略，以及预测未来的趋势，从而实现业务目标并优化业绩。这些企业的数据规模庞大，数据量、数据来源以及数据类型多样化，需要有更高效且灵活的数据仓库和数据分析工具来支持其业务运营。
2. 政府部门
政府部门需要运用数据仓库和数据分析工具来帮助其管理城市运营、人口普查、自然资源保护、气候变化管理等事务。数据分析工具可以帮助政府部门快速分析和理解海量数据，并提供可靠的决策支持，从而提高政府部门的效率和准确性。政府部门的数据规模和数据类型也十分复杂，因此需要有适用性广泛的数据仓库和数据分析工具进行支持。
3. 硅谷科技公司
硅谷科技公司主要运用数据仓库和数据分析工具来支持其业务模型和数据分析需求。这些公司的数据来源多元化，并且需要快速进行数据挖掘、大数据处理和分析，以便迅速发现市场机会，创造高质量的应用程序。
二、市场定位分析
1. 数据仓库的市场定位
数据仓库市场主要分为两个部分：关系型数据库管理系统(RDBMS)和大数据仓库系统。RDBMS是用于长时间存储结构化数据的传统数据库，而大数据仓库系统是一个新兴工具，可以帮助数据仓库用户更好地轻松管理和分析大数据集，并提供先进的数据管理和分析功能。因此，数据仓库的市场定位主要是大型企业、政府部门和硅谷科技公司等。
2. 数据分析工具的市场定位
数据分析工具市场涵盖了数据管理、数据分析、可视化和数据挖掘四个方面，主要包括商业智能、数据分析平台、数据可视化工具和预测分析平台等。商业智能是一种传统的数据分析工具，可以帮助企业通过分析数据以获取商业洞察。数据分析平台可以帮助企业领导人和分析人员更高效和更准确地分析复杂的商业数据。数据可视化工具可以将数据转换为易于理解和传达的视觉形式，以便企业从数据洞察中获得更具说服力的结果。预测分析平台则可以快速地发现新的模式或趋势，并在这些基础上预测未来的趋势。数据分析工具市场定位主要是大型企业、政府部门和硅谷科技公司等。
BI 实战之 cognos 篇
技术成就梦想
@ DataGuru专业数据分析社区 网址： 1 BI 实战之 cognos 篇 课程简介： 1997年，IBM研发的计算机“深蓝”（Deep Blue）战胜了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。 2011年2月17日，由IBM和美国德克萨斯大学联合研制的超级电脑“沃森”(Watson)， 在美国最受欢迎的智力竞猜电视节目《危险边缘》中击败该节目历史上两位最成功的选手肯-詹宁斯和布拉德-鲁特，成为《危险边缘》节目新的王者。 全世界的数据量每天持续急遽地增长。每天产生的新数据接近250亿亿字节。其中约80%都是非结构化数据：这些是由原始文本、电子邮件、微博、讨论帖和视频等构成。 我们需要像沃森这样的认知系统可帮助机构更迅速、准确和自信的帮助我们做出准确的决策。 IBM 智慧的分析洞察(BAO)可以通过将基于信息的洞察嵌入每个进程、决策和行动来帮助企业转型。 其中IBM Cognos BI则是数据仓库平台解决方案中作为BI展现及报表开发的工具。 BI(Business Intelligence)商业智能无非是当前IT产业最热门的主题之一， 而IBM Cognos更是目前BI系统的主流产品，学习Cognos将让你身价提高以及有机会进入企业的核心团队。 这门课将会介绍什么是BI、IBM Cognos解决方案以及整体流程架构，结合实例讲解Cognos的报表开发模块。 课程大纲： 第一课 BI是什么？Cognos是什么？——概念介绍（刘洋） 第二课 Cognos报表解决方案与系统架构——原理介绍（刘洋） 第三课 Cognos系统安装与实例导入——Cognos的安装、管理与配置（刘洋） 第四课 报表初探——Query Studio模块介绍与简单操作（何翠仪） 第五课 简报表制作——Workspace Advanced模块介绍与简单操作（何翠仪） 第六课 报表开发1——Report Studio模块介绍与简单操作（何翠仪） 第七课 报表开发2——Report Studio报表开发实例操作（何翠仪） 第八课 数据分析——Analysis Studio模块介绍（何翠仪） 第九课 Cube制作——Transformer模块（刘洋） 第十课 Cube制作2——Dynamic Cube（刘洋） 第十一课 建模设计——Framework Manager模块（何翠仪） 第十二课 Cognos安全管理（刘洋） 第十三课 Cognos的其他应用（刘洋） 授课对象： 1、特别适合有数据处理、分析、整合相关工作背景者学习 2、想要提升能力并在项目中从事更重要岗位的人 技术成就梦想
IBMTivoli实现IT基础架构管理管理资料
IBM Tivoli实现IT基础架构管理 -管理资料
如今，信息技术的发展已经进入到一个崭新的阶段，无处不在的信息技术将以前只能想像的事情变成了现实，
IBM Tivoli实现IT基础架构管理
。全球化这一新趋势无疑将对现有的商业模式、组织结构和业务流程产生巨大影响，竞争压力和日新月异的信息技术根本地改变了企业的运行节奏。公司业务的全球化使得我们必须提供24×7的可用性，企业不得不以越来越快的速度应对各种突发事件。IT系统的任何一个环节出现问题，都可能直接影响到公司的业务顺利进行。异构存储、网络和硬件支撑着“信息孤岛”（应用程序与数据相互孤立或者条块分割），导致IT环境的利用和管理都过度复杂，IT维护和管理成本也在与日俱增，IT基础设施的健康性和可管理性越来越让人担忧。
如何有效管理并改善公司的IT系统，使之与企业的快速发展保持同步，以实现数据资源整合、主动应对需求变化，以及在全球化趋势面前随需应变，是当今企业领导者不得不面对的重重挑战。IBM Tivoli管理软件为此打造了一整套解决方案。
突破传统局限 打造新一代IT管理系统
我们来看一个企业的IT管理典型性需求分析。企业业务系统的正常运行依赖于底层的IT基础架构，这包括网络系统、存储系统、资源设备（空调、消防和UPS等）、服务器硬件、操作系统、数据库、中间件及应用系统的支撑（如下图所示）。
当我们审视企业内部用来保持其IT基础架构正常运行的管理工具时，通常看到的都是一些不完整的或者功能交叉的多套监测工具。我们很少能够看到企业通过集成的工具产品组合来对IT基础架构进行日常管理。购买管理产品的决定通常都是从“这种工具能够解决我们目前所面临的特定问题”出发的。这种通过“搭积木”的方式购买产品和工具的方法通常导致数据从一个管理产品到另一个产品的集成或者共享变得十分困难，原因是每个独立的管理工具中所采用的专有数据接口缺少对其他需要使用该信息的产品和流程的理解。随着企业新的业务系统的不断推出，通过陆续采购的IT管理工具搭建的IT管理系统会暴露出许多问题，例如管理模式不统一、管理工具难以整合、管理流程效率低、规范性弱、信息的割裂及知识共享不够等。 为了解决集成性和数据共享的难题，国际上一些主流的系统管理厂商先后推出了基于面向对象技术的Framework架构管理体系，承诺在一个平台上（通常来自单一厂家，或者与Framework规范兼容的第三方）实现网络管理的所有主要功能，包括告警管理、配置管理、业务激活、性能管理、流量规划和拓扑自动发现等。这种“紧耦合”的架构方式可以说是反映了传统网管界在当时对IT管理发展的预期和展望，放在当时历史条件下并不为过，毕竟传统的、技术型的IT部门所面临的支撑新业务的压力与今天的同行相比不可同日而语。
主数据管理系统和ODS的关系
主数据管理系统和ODS的关系
前言
企业主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等；它是具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。本文将针对主数据管理的概念以及主数据管理解决方案的实施等方面跟大家作一个探讨。主数据和主数据管理的概念
图1.数据管理的范畴
如图所示，企业数据管理的内容及范畴通常包括交易数据、主数据以及元数据。交易数据：用于纪录业务事件，如客户的订单，投诉记录，客服申请等，
它往往用于描述在某一个时间点上业务系统发生的行为。
主数据：主数据则定义企业核心业务对象，如客户、产品、地址等，与交易流水信息不同，主数据一旦被记录到数据库中，需要经常对其进行维护，从而确保其时效性和准确性；主数据还包括关系数据，用以描述主数据之间的关系，如客户与产品的关系、产品与地域的关系、客户与客户的关系、产品与产品的关系等。
元数据：即关于数据的数据，用以描述数据类型、数据定义、约束、数据关系、数据所处的系统等信息。
图2.主数据管理的信息流
一般来说，主数据管理系统从IT建设的角度而言都会是一个相对复杂的系统，它往往会和企业数据仓库/决策支持系统以及企业内的各个业务系统发生关系，技术实现上也会涉及到ETL、EAI、EII等多个方面，如图2所示，一个典型的主数据管理的信息流为：
1.某个业务系统触发对企业主数据的改动；2.主数据管理系统将整合之后完整、准确的主数据分发给所有有关的应用系统；
3.主数据管理系统为决策支持和数据仓库系统提供准确的数据源。因此对于主数据管理系统的建设，要从建设初期就考虑整体的平台框架和技术实现。
以客户主数据为例，常见的主数据域包括：
Party：参与方。参与方包含的范围是所有与企业发生了或者发生过正式业务关系的任何合法的实体，比如填写了投保单的参与方。Party是分
类别的，可以是个人、机构和团体。对于Party来说，因为开展业务的需要，可能要对他们进行分级、分类，比如VIP，黑名单等。个人包括个人基本属性、个人名称、职业、性别、教育等自然属性；机构是指在法律上有登记的组织实体，可以分为政府机构、商业机构、非盈利机构等类别；团体可以有多种形态，比如他们可以是家庭、兴趣小组、某个大机构中的一部分，或者通过某种数据分析技术得出的客户细分群体。PartyRole：参与方在业务中扮演的角色。例如，对于保险行业而言，可以有：投保人，被保人，受益人，担保人，报案人，核保人，查勘员，核赔人等。
IBM“硬件+软件+服务”深化智慧系统战略
匣
旧Ｍ “硬件＋软件＋月＆务＂深化智慧系统战略
本刊记者Ｊ张鹏 ８月５日，ｌＢＭ举行“智慧系统巡展”北京站活动，进一步深入ＩＢＭ“智慧系 统”战略，并发布了一系列针对不同工作负载而定制的工作负载优化系统，帮助用 户更加迅速地从海量数据中析取重要信息，预测新兴商业趋势，抓住机遇并避免 风险。 “在中国，１ＢＭ数据管理未来将重点关注５大方向：第一是数据库，如ＤＢ２、 ｆｎｆ０ ｒｍｉｘ；第二是数据仓库，硬件与服务捆绑将是数据仓库面向服务的重要形 式；第三是数据整合，将分散于不同系统中的数据整合在同一平台，产品包括 ｌｎｆｏＳｐｈｅ ｒｅ、ＤａｔａＳｔａｇｅ、ＱｕａｌｉｔｙＳｔａｇｅ等；第四是数据治理，今年初通过收购 Ｇｕａｒｄｉｕｍ公司，ｆＢＭ获得了数据规范工具，进一步提升了管理数据中心的能力： 第五是主数据管理，通过集成化方式管理大量复杂的企业数据，完整、精确地管 理企业核心业务实体的数据。”旧Ｍ软件集团大中华区信息管理软件及业务分析 总经理Ｐａｒｔｉｃｋ Ｌｏ如是说。 应对三大工作负载需求 在实际应用中，用户住往应用同一个系统处理不同类型的工作负载需求，但 如果从成本、安全性和扩展性等不同的维度来衡量这些工作负载时，单．一的系统 就很难同时成为不同需求的最佳选择。 因而，选择并构建一个适合多种需求的最优系统就成为实践“智慧系统”的 关键所在。ＩＢＭ为此提供了三种不同的工作负载来满足不同应用的需要，即事务 处理和数据库工作负载、商业智能和分析工作负载以及业务流程管理工作负载。 多伦多Ｉ ＢＭ加拿大 实验室分布式数据服务 器和数据仓库开发部副 总裁ＳａＩｖａｔｏ ｒｅ Ｖｅｌｌａ表 示：“ＩＢＭ工作负载优化 系统最大程度地发挥了软件和硬件的优势，同时ｌＢＭ在微电子研发和软件集成 领域方面投入了大量资金，并在部署这些系统以解决特定行业难题方面拥有丰 富的经验。” 发力两大负载冼化系统 目前，ＩＢＭ信息管理软件已经发布了两大工作负载优化系统——Ｉ ＢＭ ｐｕｒｅＳｃａｌｅ应用系统用和智慧分析系统。 ＩＢＭ ｐｕ ｒｅＳｃａｌｅ应用系统专为处理繁重的交易工作负载设计，例如智能公共 电网等。ｌＢＭ ｐｕｒｅＳｃａｌｅ应用系统将基于ＰＯＷＥＲ７的新服务器，同ＷｅｂＳｐｈｅｒｅ应 用服务器和ＤＢ２ ｐｕ ｒｅＳｃａｌｅ软件结合，这～集成系统将能够支持电信行业客户处 理繁重的交易工作负载并管理海量数据。 同时，采用Ｓｙｓｔｅｍ ｚ的『ＢＭ智慧分析系统９６００５ｕ采用Ｓｙｓｔｅｍ ｘ的ＩＢＭ智慧 分析系统５６００，为基于Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ￣７６００带来了价格经济的集成服务器、 存储、软件和服务。这些专为分析工作负载优化的系统还包含预调试组件，可将 业务分析解决方案的部署时间减少至短短几天。＠ 爱始 ＯＳＳ解决方案助运营商迎接转型挑战
数据仓库与数据挖掘考试习题汇总
..
.. 第一章
1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、依赖型数据集市和操作型数据存储、逻辑型数据集市和实时数据仓库。
8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9、“实时数据仓库”意味着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
11、什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？
数据仓库通常是指一个数据库环境，而不是支一件产品，它是提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的数据库中通常不方便得到。
数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。
ETL解决方案资料
ETL解决方案资料
ETL（Extract-Transform-Load）是一种数据仓库技术，用于将数据从源系统中抽取出来，通过各种转换和清洗操作，最终加载到目标系统中。ETL解决方案的目标是实现高效、可靠和可扩展的数据集成。本文将介绍ETL解决方案的基本原理、主要组成部分和常见工具的使用。
一、ETL解决方案的基本原理
1. 数据抽取（Extract）：数据抽取是将数据从源系统中提取出来的过程。这个过程可以基于多种方式实现，如读取数据库表、读取文件、访问API接口等。抽取的数据可以是全量数据，也可以是增量数据。
2. 数据转换（Transform）：数据转换是将抽取得到的数据进行各种转换和清洗操作的过程。这个过程可以包括数据格式转换、数据合并、数据过滤、数据清洗、数据计算等。数据转换的目的是使得数据能够符合目标系统的数据模型和要求。
3. 数据加载（Load）：数据加载是将经过转换的数据加载到目标系统中的过程。目标系统可以是数据仓库、数据湖、OLAP数据库等。加载的方式可以是全量加载，也可以是增量加载。加载的数据可以是维度数据和事实数据。
二、ETL解决方案的主要组成部分
1.抽取引擎：抽取引擎负责从源系统中提取数据。抽取引擎可以是基于SQL的查询引擎，也可以是基于API接口的数据提供者。抽取引擎的选择取决于源系统的类型和数据提取的需求。 2.转换引擎：转换引擎负责将提取得到的数据进行各种转换和清洗操作。转换引擎可以是基于规则的转换引擎，也可以是编程语言或脚本语言。转换引擎的选择取决于转换操作的复杂性和灵活性的需求。
3.加载引擎：加载引擎负责将经过转换的数据加载到目标系统中。加载引擎可以是基于SQL的数据加载引擎，也可以是专门的ETL工具。加载引擎的选择取决于目标系统的类型和加载操作的需求。
4.元数据管理：元数据管理负责管理ETL流程的元数据，包括数据源的结构信息、转换规则的定义信息、目标系统的结构信息等。元数据管理可以基于数据库实现，也可以是基于元数据管理工具。
BI项目与IBM Cognos
前言：
此资料提供给所有因工作、学习需要而使用Cognos，或对BI等感兴趣的初学者。
1. BI目前的发展与前景(BI基础知识)
商业智能的定义及起源
商业智能：又称商务智能或商业智慧；英文为Business Intelligence，简写为BI。泛指运用现
代电脑技术针对数据使用数据仓库、线上分析、数据挖掘及扩展来进行有商业价值的分析与应
用。商业智能技术提供业务的历史，目前以及预测相关讯息观点。商业智能技术的共同功能在
于提供报表、线上分析处理、数据挖掘、企业绩效管理、标杆管理、文本挖掘以及预测分析。
商业智能的目的往往在于支持更好的业务决策。因此BI系统也可以称为决策支持系统（DSS）。
虽然商业智能一词常用于商业竞争的同义词，因为他们同时都支援决策；商业智能利用技术、
过程及应用来分析绝大部分的内部结构化数据和业务流程。同时透过商业竞争情报搜集、分析、
传播资讯，或是不经由技术、应用的支持信息，并着重主要是外部但也同时是公司内部的所有
源信息和数据（结构化或非结构化），以支援决策。
一份1958年的文章中，IBM研究员Hans Peter Luhn使用了‘商业智能‘一词。他将‘智能
‘定义为：以理解事实呈现相互关系的方式，指引朝向预期目标的行动。而在1989年Howard
Dresner提出保护伞理论来描述商业智能：使用以事实为基础的支持系统来增进商业决策的概念
和方法；这种说法到90末还尚未普遍。
数据仓库与ETL工具
数据仓库，简单来说就像一个容器（收集可访问的信息资源检索）。有组织的存放电子数据以
提供报表或分析使用。更简单的来说数据仓库就是大量数据的集合。数库仓库的定义着重于数
据存储，数据来源已被清理、转换、分类并且可被其他管理人员和专业人士进行数据挖掘、线
上分析处理、市场研究及决策分析；对于数据仓库来说，萃取、分析、转换及导入数据，以及
管理数据库都是很重要的组成部份。许多资料指出数据仓库的定义范围更大，因此广义来说数