数据仓库在企业决策系统中的应用

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OLAP Services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.     

基于数据仓库的联机分析处理

随着信息技术的发展,数据形成了海量式的增长,为了分析数据、提取决策信息,数据仓库技术飞速发展,为了充分利用数据仓库中的数据、满足决策需要,数据仓库工具应运而生。联机分析处理（0n—line Analytical Processing OLAP）是数据仓库中一个最典型的应用,它把数据的组织由二维平面结构扩充到多维空间结构,并提供了多维数据分析方法。     

数据市场分析与数据仓库建设

数据市场是按照某一特定部门的决策支持需求而组织的应用系统,而数据仓库是基于整个企业的数据模型建立的,该文通过对两者的比较,阐述了数据仓库系统关键模块的功能,并给出了建立一个数据仓库的步骤及数据仓库成功的标准.     

利用SAS技术建立数据仓库

数据仓库技术在我国刚刚起步 ,它在筛选决策所需的支持数据和进行决策分析方面明显先进于传统的数据库技术。利用SAS系统可以方便地实现数据仓库的建立     

数据仓库的数据采集与建模问题研究

本文讨论了建设大型数据仓库系统中的关键问题,对源数据的抽取、转换与加载和数据仓库建模问题进行了比较深入的分析.应用数据仓库技术,可以改善企业决策支持模式,提高企业参与国际市场的竞争能力.     

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。     

ERP系统中实现决策支持的方法研究

数据仓库和数据挖掘是近几年迅速发展起来的技术，主要用于构建企业的决策支持系统．根据数据仓库和数据挖掘技术的特点，针对传统ERP系统在决策方面的不足，提出把数据仓库和数据挖掘应用到ERP中，以数据仓库作为企业底层的数据源，使用各种数据挖掘技术，以提高ERP中的决策支持功能．①     

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。     

数据仓库技术在招生决策系统中的应用

贵州省普通高校招生网上录取工作已经6年了,网上招生系统积累了大量数据.以这些数据资源为基础,建立面向招生工作的数据仓库;并且在实施数据仓库的基础之上,建立了考生报名、考生志愿、考生成绩、考生录取等多个主题的多维数据集市和OLAP应用.招生决策系统的成功实施,为考生科学合理填报高考志愿以及各级教育行政管理部门全面掌握我省普通高校招生考试信息提供决策支持和信息服务.     

数据仓库在高校教务管理系统中的应用研究

数据仓库是一项新的数据存储与管理技术,介绍了数据仓库的基本概念及特征,提出通过将数据仓库应用于高校教务管理系统来实现对高校教学的监控和决策支持,并阐述了其应用系统构建方法及特点。     

数据仓库技术与可复用构件库系统研究

软件复用,目前是解决软件危机的一条现实可行的途径.基于构件的软件开发方法以其对软件复用的有效支持,逐渐被越来越多的开发组织所采用.其中,构件的查询、选取和有效管理是关键.如何被复用者查询、选取构件以及管理员管理构件提供有效地辅助决策支持,成为重要的研究课题.数据仓库技术,为解决上述问题,提供了一条可行的途径.本文对如何将数据仓库技术引入到构件库系统中进行了探讨,通过对数据仓库技术的应用,为复用者理解和选取构件,以及构件库各个层次的管理人员,管理和改进构件库系统,提供了一定程度的辅助决策支持,提高了复用的可能性和质量,为复用的成功提供了有效的技术保障.     

联机分析处理技术在油气开发辅助决策支持上的应用

在对数据仓库（DW）及其决策支持工具－－联机分析处理（OLAP）进行探讨的基础上,将其应用于油气开发辅助决策支持中,成功地实现了数据的多维分析,为不同部门、不同层次的决策者提供辅助决策支持,提高了辅助决策支持的准确性和灵活性,也为决策支持的成功提供了有效信息保障。     

汽车销售分析与预测系统的设计与开发

市场分析和预测现在已成为了企业重要的决策依据和手段，而有效地存储和利用已有的销售数据是进行分析和预测的基础。数据仓库和联机分析技术提供了强大的数据存储和数据集成的功能，分析预测等数学方法提供了一系列的数据统计分析工具。将信息技术和数学方法结合起来应用于销售数据的分析与预测领域，提出了一个基于数据仓库决策支持应用子系统的设计和实施方案，展示出构建数据仓库技术平台和OLAP多维数据的过程，并介绍了分析和预测中所采用的统计预测方法，体现了先进的信息技术与决策科学的良好结合。     

基于数据仓库的政府决策支持模型

电子政务正在成为政府进行决策和管理的重要手段.基于数据库的决策支持系统无法有效辅助政府决策活动.提出的一个基于数据仓库的政府决策支持模型,通过构建3层结构来实现原始数据到统一数据的转换、存储和开发,进而实现辅助决策支持的功能.     

数据仓库技术在金融系统中的应用

数据仓库技术是计算机数据库系统发展的新方向 ,近几年来许多专家为此付出很大的精力 .信息大量存在于计算机处理的系统中 ,这些信息被并没有得到充分的利用 ,通过人工智能技术 (包括数据挖掘、基于知识与规则的专家系统、神经网络等 ) ,信息才能被加工、分析、产生决策支持效果 .本文根据金融界对数据仓库的需求 ,重点介绍数据仓库的数据采集、数据加载、具体应用的过程 .使数据仓库作为未来金融市场的预测、决策分析有着重大影响的关键技术 .     

基于面向油田开发决策支持系统的数据仓库

以油田开发决策支持系统软件为依托,对元数据管理、联机分析、数据挖掘、决策支持等数据库解决方案中的关键技术进行了综合分析论证,并结合石油专业领域特色,提出了建立基于数据仓库的石油企业勘探开发决策支持系统的新思路,并创新地建立数据仓库与知识库相结合的石油企业决策支持系统的结构模型.     

数据仓库技术在政府决策支持系统中的应用研究

针对传统数据库的决策支持系统存在的数据分散、数据规范不统一、数据可分析能力低等缺点,研究了政府决策支持系统的特殊性,提出了基于数据仓库的政府决策支持系统模型,实现了由原始数据到统一数据的转换、存储和开发,进而实现了辅助决策的功能。为政府在进行科技决策时提供详实、可视、清楚的数据支持。     

一种医药制造企业的数据分析与决策支持方法

数据分析和决策支持是现代企业信息化的重要组成.该文提出一种医药制适企业的数据分析和决策支持设计方案,实现多维数据仓库基础上的高效分析,继而进行分级决策支持.     

基于数据仓库技术的设备管理系统的开发与研究

本文采用Visual c＋＋.NET和SQL Server 2005架构,开发了基于数据库技术的设备信息管理系统,并在其基础上,运用数据仓库技术凝炼数据,利用分析、挖掘工具,为管理决策层提供决策信息。阐述了基于OLAP挖掘模型的创建及应用方法,以达到预测大型设备故障率等开发目的;通过决策树分类算法实现设备的合理配置;通过关联规则实现设备的使用状况评价,为管理层提供较为全面的决策信息支持。     

面向电子政务的决策支持系统设计与实现

目前国内已掀起电子政务的应用热潮，但对电子政务如何建立系统且先进的数据工程体系并构造电子政务的决策支持系统尚不多见。在开发南海市区(镇)电子政务的决策支持系统中，利用软件工程开发方法、决策支持的构件化框架以及数据仓库和多维数据技术方面取得了良好效果，文中对其中的关键技术作概要介绍。