一种基于ER模型的数据仓库多维建模方法

结合Ralph Kimball和Inmon的数据仓库设计和架构思想,以建设某学院办公自动化数据仓库为例,提出一种基于实体联系(ER)模型的数据仓库多维建模方法。该方法从构建数据仓库全局角度指导维度建模,同时兼顾用户需求与底层数据,从而得到既能满足用户需求、又具扩展性的维度模型。该方法规范了数据仓库的逻辑模型建模过程,可以为多维模型的设计提供方法上的指导。     

基于SQL的DMQL在商业数据仓库查询中的应用

介绍数据挖掘语言中的DMQL,从建立多维数据仓库模型入手,介绍了如何用基于SQL的DMQL定义此多维数据仓库模型.详细介绍基于SQL的DMQL在商业数据仓库查询中的具体应用,最后文章提到其它的数据挖掘语言:预言模型标记语言和OLEDBforDM语言.     

OLAP技术在出版发行管理系统中的应用

文章介绍了如何利用数据仓库技术和联机分析处理技术准确、高效地实现出版发行业务数据分析．首先介绍了数据仓库、联机分析处理、多维数据集的建立与实现等关键技术，而后描述了业务分析决策系统的体系结构，最后重点介绍了在业务分析决策系统的建立过程中数据仓库的建立的实现技术．     

支持业务流程管理的组织建模及约束描述

针对业务流程管理框架中组织视图的描述需求,提出一种面向对象的组织元模型,利用统一建模语言的类视图对企业中的功能型组织结构和项目型组织结构进行建模、为了保证组织结构的合法性,利用对象约束语言对各类组织约束进行形式化描述,这些约束包括基本约束、针对团队模板的约束和针对团队的约束三类．给出了业务流程过程模型和组织元模型的集成实现过程,从而有利于描述和分析工作流驱动的动态组织行为．     

数据物化策略研究

提高OLAP的响应速度和减少数据仓库中的数据存储量进行查询优化是数据仓库研究的核心问题。本文根据多维数据仓库的结构特点在满足OLAP需求下提出了一种视图物化的策图和分介质、变粒度存储策略,提高了OLAP响应速度。减少了数据仓库中的数据存储量。     

支持可变上下文参数的多维RBAC模型

在研究GTRBAC和CT-RBAC模型的基础上,提出了一种支持可变上下文参数的多维RBAC(MD-RBAC)模型.该模型通过将反映不同安全因子的约束组织为不同维的约束空间,为不同上下文参数的约束控制提供可靠的基础框架,使得RBAC模型能更好地适用于不同安全需求环境,提高了约束控制的灵活性和多样性.同时,MD-RBAC进一步完善了RBAC模型的状态断言语义,并分析了多维约束语义下的冲突事件和冲突约束.     

决策支持系统中OLAP的设计与实现

目的设计和实现对数据仓库中的信息进行决策分析的OLAP。方法以零售企业销售预测为切入点,研究决策支持系统中OLAP的设计。结果建立了用来进行OLAP分析的多维数据集,并对多维数据集中的数据用切片、切块、钻取和旋转等方式进行分析,用MDX多维查询语言对多维数据集中的数据进行复杂查询,提出了对OLAP分析数据展现的3种解决方案。结论在研究决策支持系统中OLAP的基础上,建立和实现了对数据仓库进行决策分析的OLAP。     

空中交通流量管理数据仓库建模研究

多维数据模型的设计已经成为数据仓库和联机分析处理的核心技术.简单介绍了空中交通流量管理和决策支持系统的特点,对一种四阶段规范化数据建模方法加以改进.新的建模方法通过在建模过程中引入UML的类图,方便了数据仓库组织构架的细化,并且很好地描述了数据仓库的元数据,使该方法更加适于设计面向主题的数据模型.同时指导设计了空中交通流量管理原型系统数据仓库的数据模型.     

基于OLAP技术的医疗信息多维数据集设计与分析

OLAP是基于多维数据模型的复杂数据分析技术,是数据仓库中最典型应用.以医疗信息分析系统数据仓库为基础来构建OLAP系统,并根据医疗信息数据分析的需求,选取OLAP主题,进行多维数据模型设计,以及运用多维分析方法和MDX查询设计实现多维数据分析.     

基于数据仓库的多维模糊分析方法研究

传统的多维分析是维值为确定的一种分析方法,但在实际分析过程中,由于环境的复杂不确定性,分析人员常常提出一些维值不确定的分析需求.在分析讨论多维模糊分析概念的基础上,采用模糊隶属度函数的概念,通过将维表数值的模糊化处理和基于模糊化维值完成事实表转换,提出了一种基于数据仓库的多维模糊分析方法,给出了相应的转换过程和算法.分析结果表明,基于数据仓库的多维模糊分析方法可有效提高多维分析的灵活性和适应性.     

企业空间数据仓库的构建方法

在现有企业数据仓库多维模型的基础上，结合空间数据的特性和不同决策处理需求，提出了3种构建企业空间数据仓库的方法. 通过原型系统的验证，说明这些方法是有效可行的.     

客户关系管理系统中数据仓库的设计与实现

论述了在客户关系管理系统中数据仓库的设计方案和具体实现方法。通过数据采集、数据清理、数据加载的技术将客户历史数据转换成数据仓库数据，并以多维模式进行存储，运用MDX多维表达式方法进行分析。结果表明：建立以“客户”为主题的数据仓库，借助MDX分析技术，可以发现客户关系管理系统中隐藏的客户购买模式，为企业的决策提供了有价值的商业指导信息。     

航空安全信息管理与决策辅助系统框架研究

提出了航空安全信息管理与决策辅助系统框架。航空安全信息管理与决策辅助系统是航空公司推进安全管理体系（SMS）建设的重要组成部分和落地平台。此系统以航空安全管理为核心,以训练为基础,运用数据仓库、数学模型等技术和方法,实现航空安全的全流程管控和决策辅助支持,进而提高航空安全管理的科学性,实现局方对承运人安全管理体系建设的要求。     

多维数据建模的设计方法

多维数据的建模是企业使用数据仓库的关键技术之一，传统的数据模型（如实体模型和关系模型）不能有效地表示数据仓库中的数据结构和语义，也难以支持OLAP应用.本文提出了多维数据建模的一种优化方法变粒度建模，并介绍用Essbase开发工具实现多维数据建模的过程.通过实验表明，该优化方法能有效提高OLAP响应速度和数据仓库性能.     

三种主要数据库系统特点比较

MS SQL Server、Sybase SQL、Oracle是目前应用广泛的3种大型关系型数据库系统。本文从查询语言、数据仓库的实现、安全管理机制以及数据库访问机制等方面对这三种数据库进行了分析比较,指出各自特点,并对不同的数据库应用给出建议。     

连锁超市配送决策支持系统的模型与实现

数据仓库和联机分析处理是决策支持系统的有机组成部分，结合连锁超市配送决策支持系统的实例，提出了基于数据仓库和联机分析处理的决策支持系统的解决方案，并对如何完善模型作了进一步的探讨。     

数据挖掘技术在油田生产决策支持中的研究及应用

油田生产过程积累了大量的历史数据,从大量沉淀的数据环境中挖掘有用的决策信息,探索出油田生产中的规律性,能够更有效地指导生产,为石油企业提供生产决策支持。文中提出了基于油田生产数据采用数据抽取、转换和加载技术的数据仓库的构建策略以及基于多维数据集的数据挖掘的实施方案,并对包括数据仓库体系结构的设计、数据仓库的构建、多维数据集数据存储模式的优选策略、在线分析处理以及基于分层聚类分析的方法实现数据挖掘等在内的各主要环节进行了系统详细的阐述。最后结合油田生产数据,综合运用数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术构建了一套油田企业生产决策支持系统,并提取和挖掘出了对于油田生产决策支持有用的信息。     

基于数据仓库的销售分析系统的设计和实现

数据仓库是信息处理领域近几年出现的面向分析和决策的新技术 .介绍了数据仓库中数据模型的特点和设计方法 ,并通过一个销售分析系统的实例 ,详细阐述了数据仓库的数据建模、数据抽取和更新、多维数据模型的实现、数据呈现 4个过程 ,给出了一种基于数据仓库技术的决策分析系统的设计和实现方法     

面向对象技术在构建数据仓库中的应用研究

为了利用数据仓库技术实现对经济指标数据的有效管理,提出了基于面向对象技术构建数据仓库的一种解决方案。在构建过程中,根据经济指标数据管理需求和数据仓库特点,确定了系统所面对的各种对象以及它们之间的关系,设计了数据仓库结构模型,应用Visual C .NET实现了数据仓库管理系统,并通过ADO(Active Data Object)和OLE(Object Link Embedded)等面向对象技术完成了数据仓库访问和异构系统数据集成,从而使经济指标数据仓库(EIDW:Economic Indicators Data Warehouse)可作为后台数据环境应用于经济动态分析、预测和监测的决策支持系统中。