基于数据仓库的决策支持系统的体系结构

传统决策支持系统由于其功能的不足,不能满足现代企业的决策需求,而数据仓库技术是解决该问题的有效途径之一.文章分析了数据仓库技术在决策支持系统中的应用现状,提出了一种基于数据仓库的决策支持系统的体系结构,详细讨论了该体系结构中的数据仓库系统的结构,并简要介绍了相关的联机分析处理与数据挖掘技术.     

电信决策支持系统中数据仓库的设计

基于数据仓库的决策支持系统是现今决策支持技术应用的主流,本文利用数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库系统、知识库系统等技术给出了电信企业的决策支持系统的逻辑架构和物理架构,并简单介绍了该系统中的几种数据挖掘方法。     

一种基于数据仓库决策支持系统的有效模型

介绍了决策支持系统的有关概念,分析了传统 DSS 研究存在的问题和不足。并在此基础上介绍数据仓库技术(DW)、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘技术(DM),说明了数据仓库的特点及功能,给出了一种基于数据仓库及相关技术的新型的高效决策支持系统(DSS)的框架,使企业的决策者能更有效地收集和捕获有用的信息,做出及时、准确的决策。     

浅析企业数据仓库与联机分析处理及数据挖掘技术的应用

文章针对企业对信息系统数据挖掘的需求，提出了基于数据仓库，应用联机分析处理及数据挖掘技术的计算机辅助决策支持系统的模型，并对数据仓库、联机分析处理及数据挖掘技术的应用进行了分析。     

数据库新技术与决策支持系统的开发

通过对数据仓库技术、联机分析处理技术和数据挖掘技术的比较、分析,在决策支持系统传统四库结构的基础上,提出了一种基于数据仓库的决策支持系统体系结构,并对其应用进行了初步研究.     

基于数据挖掘的白酒企业决策支持系统研究

以数据仓库,联机分析处理(OLAP)和数据挖掘技术构建白酒企业决策支持系统.系统通过数据仓库对来自不同数据源、历史的数据进行存储;采用联机分析处理技术对数据仓库中的数据进行多角度、多层次等分析;通过数据挖掘,从数据仓库中识别和提取隐含的知识,为企业决策人员提供强有力的决策辅助支持.     

基于数据仓库技术的智能决策支持系统

给出了智能决策支持系统的概念，讨论了目前决策支持系统的不足，对数据仓库技术、联机分析处理技术及数据挖掘技术做了扼要论述，提出了一种基于数据仓库技术的智能决策支持系统结构，阐述了各部分的功能及关系．     

基于数据仓库技术的智能决策支持系统

给出了智能决策支持系统的概念,讨论了目前决策支持系统的不足,对数据仓库技术、联机分析处理技术及数据挖掘技术做了扼要论述,提出了一种基于数据仓库技术的智能决策支持系统结构,阐述了各部分的功能及关系.     

基于数据仓库的证券公司决策支持系统研究

随着中国证券市场的日益规范化,建立基于数据仓库的证券公司决策支持系统,对数据进行重新组织和挖掘分析,可以使决策者及时掌握辅助决策的信息,并根据对信息的分析结果,做出科学合理的决策,以提高公司的管理水平和竞争优势.文章论述了由数据仓库技术、联机分析处理技术和数据挖掘技术三者结合而构建成的基于数据仓库的决策支持系统基本理论,并结合其在证券业的应用需求,讨论了基于数据仓库的证券公司决策支持系统的设计与实现.     

基于联机分析处理的数据仓库分析

介绍数据仓库的特性、联机分析处理技术、数据挖掘技术和决策支持系统，以及这些技术与数据仓库的关系。     

基于企业整体模型的企业营销数据管理建模

分析了企业整体模型的概念,采用以数据为中心、产品为导向的模型构建方法,建立企业数据资源和数据资源处理方法的全局规范,解决"信息孤岛"、数据冗余和数据处理方法优化的问题,通过对营销业务和营销数据的分析,基于企业整体模型,采用语义数据模型化技术,构建了营销数据模型,同时,按照企业整体模型的要求,采用静态数据处理等全局方法构建了营销数据处理方法模型。     

OLAP在现代企业DSS中的应用研究

如何迅速从海量数据中获得准确的决策信息是现代商业企业致胜的关键。以数据仓库及OLAPServices为工具,通过建立多维数据模型和数据立方体,针对企业销售数据设计一个数据仓库管理系统,把事务数据库中原始混乱的数据集成转化变成数据仓库中规范的数据方便用户的查询,进而辅助企业决策。实际证明系统实用方便,大大提高企业信息管理效率。     

企业管理信息决策支持系统的建立

叙述了数据仓库的体系结构和决策支持系统 ,分析企业管理信息系统对数据仓库和Internet/Intranet的需求 ,以及决策分析系统设计需要解决的几个问题 ,并给出一个企业管理信息决策设计的实例     

企业核心业务远程灾备系统设计策略

随着企业信息化建设的不断推进,数据系统已经成为各个行业信息服务管理的核心。如何保证数据中心的安全性和业务连续性是企业信息服务管理的重要问题。本文针对企业特点,在分析企业灾备需求的基础上提出了适合企业的远程数据灾备系统解决方案,从而确保数据系统在故障、灾害发生后数据、业务能够在最快的时间内迅速恢复。     

制造企业数据分析的现状与对策

简要介绍了制造企业数据分析的现状,针对企业数据分析中存在的问题,提出了搞好企业数据分析工作的对策。     

多企业联合查询技术的研究与实现

为解决企业间数据格式异构性 ,充分利用数据 ,提出了实现多企业数据查询的两种方法 ,统一数据库法和映射字典法 ,并分析了两种方法的优缺点。通过对企业产品数据模型进行分类 ,重点研究了映射字典法中两个企业间数据模型映射的分类与构造 ,总结出多企业联合查询实现的流程 ,利用 Windows NT环境实现了该功能。多企业联合查询的实现 ,为敏捷虚拟企业的其它应用系统提供了有力的支持     

现代企业对PDM的新要求

在现代社会中，企业不仅需要进行内部信息交流，而且还要与外界进行信息交流，同时企业要求管理产品整个生命周期的数据。而已有的PDM(Product Data Mangement)在功能、和管理范围上已经不可能满足现代企业的要求。现代企业不但要求PDM管理产品整个生面周期的数据，以便于产品数据的检索和管理；而且还要求PDM在功能上能够扩展，保障企业网络信息共享的最大化、满足企业内外部协同设计的要求、方便供应商和合作伙伴等参与产品数据管理。从PDM的发展入手，分析说明如何进行PDM的扩展才能满足现代企业的需求。     

基于逻辑回归的企业二次创业金融数据分类方法研究

企业二次创业金融数据的优化分类能提高数据的统计分析能力,提出基于逻辑回归的企业二次创业金融数据分类方法,采用自适应无监督学习的方法进行数据统计的融合处理,构建数据分布的不规则空间聚类模型,采用相空间结构重组方法进行数据的模糊特征重构,提取企业二次创业金融数据的关联规则特征量,采用逻辑回归分析方法进行数据分类的融合聚类处理,结合模糊C均值聚类方法,实现对数据分类的自适应寻优和收敛性控制,实现数据分类优化。仿真结果表明:采用该方法进行企业二次创业金融数据分类的准确性较高,收敛性较好,特征聚类能力较强。     

fsQCA组态视角下数据资产信息表外披露对企业价值影响机制研究

数字化和互联网技术不断发展,使得数据成为企业的重要资产。基于集合论思想,从技术支持和数据资产风险信息匹配视角,采用模糊集定性比较分析(fsQCA)方法,以13家互联网企业为研究对象,从多个层面挖掘数据资产信息披露与企业价值之间的复杂关系,识别出互联网企业价值提升存在4条等效路径：数据挖掘型、市场竞争主导型、数字化能力型和资本推动型。其中,科技人才和数据资产质量水平作为核心条件存在,通过与不同水平的其他要素匹配,实现了提升企业价值的可能。