大数据研究综述

针对大数据在生活中越来越普遍，分析了大数据的概念，对大数据的关键技术大数据集成、集群计算、大数据挖掘、数据仓库和大数据可视化进行了框架式讨论，并给出了大数据开源实现平台的技术组件，最后对大数据的挑战给予了展望.     

ERP中物料清单的数据仓库模式研究

本文针对物料清单（BOM）管理中需要大量集成和汇总数据以满足决策分析的问题,提出用数据仓库的理论和思想集成转换原始BOM数据,构建BOM数据仓库,并在BOM数据仓库的基础上采用多维数据模型建立部门BOM数据集市,进行多维分析。     

基于CWM的元数据储存库设计

利用CWM标准,提出数据仓库元数据管理系统实现方案,并给出系统的体系结构和简单功能描述。着重介绍了该实现方案的元数据存储库MetaStore设计,它应用"对象关系映射"技术,建立在关系数据库上,不仅解决了CWM中类、关联和继承在库中的实现,而且与数据仓库构建模式紧密结合,能够集成多个主题的不同数据仓库的元数据。     

Internet与数据仓库

1 数据仓库和Web技术1.1 数据仓库技术特点 数据仓库本质上是一个建立在数据库系统之上的数据管理系统,该系统中的数据来自若干分布的、异质的数据源,数据仓库除了具有数据库系统的特点之外,还具有如下特点：（1）面向主题且集成的。数据仓库将相关的问题集中于某一领域进行分析,将与主题有关的因素利用多维表体现出来,而主题是在一个较高层次对数据集成的标准,每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。（2）数据应当是结构一致的。由于数据仓库是将异质的、分散的数据集成在一个系统平台上,所以系统一开始就必须考虑将不同的数据进…     

多层次的数据仓库系统总体框架的研究

数据仓库作为一项数据管理领域的新技术,到目前为止还没有成熟、可靠且能被广泛接受的系统构建标准.为此文章提出了多层次的数据仓库系统总体框架,以及基于该框架的数据仓库的体系结构、数据仓库系统的标准开发过程及数据仓库平台的测试指标.以此为基础,并结合已有的业务系统,企业可以逐步构建完整的、健壮的数据仓库系统.     

基于数据仓库和作业的高效改进Apriori算法

数据挖掘需要有"纯净"的数据和良好的数据组织,数据的质量直接影响到数据挖掘的效果,数据仓库从各类数据源中抽取数据,经过清洗、集成、选择、转换处理,为数据挖掘所需要的高质量数据提供了保证.本文提出以数据仓库为数据源,采用作业定时预先生成简化的频繁2.项集,应用存储过程执行效率高的特点,在压缩数据库大小的同时也压缩频繁i项集的大小,实现高效改进Apriori算法.     

基于数据仓库的4G地学空间数据集成技术研究

针对多源、 海量、 异构分布的4G地学空间数据集成难题, 在分析联邦数据库、 中间件集成、 数据仓库等常用数据集成方法优劣的基础上, 提出基于数据仓库与中间件的地学数据集成管理模式; 以JB地区2005年度矿区及所属矿山的10种矿产作为数据源, 构建基于SQL(Structured Query Language) Server的面向服务的体系结构进行验证。结果表明, 该模式既能满足4G地学空间数据异构分布、 网络化传输的特点, 又能满足数据更新快、 实时一致性高的要求, 便于在云平台上实现。     

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。     

浅谈数据集成相关技术

随着信息化的普及、推广及建设,更多的信息系统投入使用,一方面提高了工作效率、带来了经济社会效益,但另一方面因为信息系统独立、数据源分布异构等原因形成了越来越多的"信息孤岛"现象,为了解决"信息孤岛"问题,数据集成成为一种重要的解决方法。数据集成技术目前已成为社会研究和讨论的热点领域,数据集成的好与坏直接影响信息化建设速度。该文首先阐述了数据集成的产生及作用,其次介绍了一种通用的数据集成模型框架,基于此模型框架从数据质量的角度对ETL(Extraction数据抽取、Transformation数据转换、Loading数据加载)及数据清洗等关键技术进行了研究和介绍,对数据集成的普及和推广有指导意义。     

采油企业数据仓库框架体系结构研究

从系统应用的角度探讨了采油企业建立数据仓库的框架结构问题,阐述了采油企业数据仓库的组成和功能特征,给出了采油企业建立数据仓库的总体思路和实施策略。分析结果显示,信息系统集成是建立数据仓库的基础,数据资产管理中心和管理驾驶舱是数据仓库的应用核心。     

数据仓库与数据集市

当今,越来越多的企业和商业机构需要准确把握信息确定战略,而新一代数据仓库和数据集市技术就为数据收集、整合、挖掘提供了卓有成效的解决方案。从数据仓库和数据集市的概念入手,介绍了数据仓库和数据集市的特点、体系结构、构件、评价指标及其应用。     

面向商业OLAP的并行数据抽取接口设计

商业竞争日趋激烈的今天,单纯的联机事务处理系统已经不能满足管理者的决策支持要求,联机分析处理(OLAP)技术的出现具有重要意义.研究了目前联机分析处理的关键技术,数据仓库的经典解决方案,数据预处理的相关方法,提出了一种面向商业OLAP的并行数据抽取接口设计方案,并对设计过程中的数据清理、数据集成和变换、数据归约等数据预处理技术作了重点介绍和应用研究.最后结合实际应用阐明了提出的数据抽取方案对于实现商业OLAP功能的有效性和实用性.     

海洋GIS时空数据组织框架模型研究

通过对现有海洋GIS时空数据组织模型的评述，从海洋基础数据出发，以实用、高效的海洋时空数据的组织管理和应用为目标，提出了海洋GIS时空数据组织框架模型，该框架从原始海洋数据集的定义、海洋GIS时空数据仓库的内涵、时空数据的组织层次、算法的应用层次等多个方面进行了全新的描述和设计，使海洋时空数据的组织过程更加详尽、清晰。     

空间数据仓库综述

叙述了空间数据仓库的概念及其功能特征,根据其与GIS、空间数据库的关系概括出其结构框架,分析了空间数据仓库的发展现状,并根据现状提出存在的问题及解决方法.     

数据仓库数据加载技术

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积，其数据的组织必须方便基于数据仓库基础之上的数据挖掘和商业智能工作，为决策者提供访问、分析及共享信息的能力，从而发挥数据仓库的真正功效。成功构造一个数据仓库的关键在于自始至终理解用户需要，紧紧围绕用户目标这一主题进行数据的搜集和存储。首先分析数据仓库的特点及拥有的数据类别及组成，重点介绍如何从现有数据库中有效地将数据引导至数据仓库的方法和策略，具体给出了数据仓库中5种不同类别数据的加载方法。     

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.     

基于扩展型数据仓库的EIS数据组织模式

在探讨ＥＩＳ数据要求与组织途径的基础上，给出了一个基于扩展型数据仓库的ＥＩＳ数据组织模式，提出了边界在逻辑形式上向外部延伸，由实际存置与虚拟存置相结合构成的扩展型数据仓库和表术共数据状况，用于引入，管理和引用数据的数值仓库明细帐等概念，以期为ＥＩＳ的开发与应用提供了一些新的思路。     

航空安全生产数据采集、集成与挖掘

探讨了航空安全生产数据的集成和应用。产生于各应用系统的航空安全生产数据是航空安全管理的成果和基石,为准确把握航空公司整体的安全状况,需要对这些数据进行采集、集成。安全生产数据集成平台利用ETL等数据仓库技术,采用面向主题的方法将来源多样的各类数据组织成不同的数据模型,为数据挖掘等应用提供可靠的、一致的数据基础。