数据仓库与商务智能

动态数据仓库的商务智能系统分析论文

从软件系统应用角度看是数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等技术方法和工具在商业活动中的集中应用。其工作原理是从企业各类数据源收集数据，经过抽取(extract)、转化(transform)、加载(load)，送入数据仓库，使用数据查询分析工具、数据挖掘工具和联机分析处理工具对信息进行处理，并以定制的动态报表实时展示，从而将信息转变为辅助决策的知识，最终呈现给用户。商务智能软件的功能有：多维数据分析及展现、报表工具、趋势分析、可视化工具、数据挖掘等。

在满足商务智能各基本功能的前提下，企业对如何保证获取和分析数据的实时性更为关注。即：数据抽取、转换、加载、集成的实时性和分析，以对决策提供实时支持。

动态数据仓库是对传统数据仓库的延伸和扩展，通过动态数据加载，动态事件驱动和动态数据访问，对不同用户群体(管理层、分析师、业务员)进行分门别类的决策支持，将原来后台的商务智能推向前端，使实时商务智能[2]成为可能。

数据仓库作为商务智能的重要依托，是对“海量数据”、“大数据”进行分析处理的核心物理架构。借助数据仓库技术，可以将来自于不同数据源平台 (如crm、scm、erp、oa以及企业外部的系统和零散

数据仓库技术是基于信息系统业务发展的需要,基于数据库系统技术发展而来,并逐步独立的一系列新的应用技术。

数据仓库

目 录

数据仓库................................................................................................................... 1

目 录 ........................................................................................................................ 1

1.1 产生背景............................................................................................................ 2

1.2 定义....................................................................................................

数据仓库的设计与实现

第1章 数据仓库的设计与实现

1.1数据仓库设计过程

数据仓库的设计一般从操作型数据开始，通常需要经过以下几个处理过程；数据仓库设计——数据抽取——数据管理。

一、数据仓库设计

根据决策主题设计数据仓库结构，一般采用星型和雪花模型设计其数据模型，在设计过程中应保证数据仓库的规范化和体系各元素的必要联系。

二、数据抽取

根据元数据库中的主题表定义、数据源定义、数据抽取规则定义对异地异构数据源进行清理、转换、对数据进行重新组织和加工，装载到数据仓库的目标库中。

三、数据管理

数据管理分为目标数据维护和元数据维护两方面。目标数据维护是根据元数据为所定义的更新频率、更新数据项等更新计划任务来刷新数据仓库，以反映数据源的变化，且对时间相关性进行处理。元数据是数据仓库的组成部分，元数据的质量决定整个数据仓库的质量。当数据源的运行环境、结构及目标数据的维护计划发生变化时，需要修改元数据。

1.2需求分析与决策主题的选取

通过对管理者和各级别的用户的数据分析需求进行调研，我们收集并整理出了用户的决策分析需求如下：

1.2.1 博士学位授予信息年度数据统计分析

一、按主管部门统计

从主管部门的角度，分析在一个时间段（年）内，各主管部门所授

《数据仓库与数据挖掘》作业3

(2015年5月11日前完成)

基本概念（5分）

一、有一销售管理系统，存在如下实体：客户、地区、商品、订单、订单明细，

其具体情况如下：

客户：属性包括：客户编码、客户名称、联系地址 地区：属性包括：地区编号、地区名称 商品：属性包括：商品编号、商品名称、规格

订单：属性包括：订单编号、订单日期、交货日期、订单总金额 订单明细：订单明细号、单价、数量

其语义是：一个客户只属于一个地区，一个地区有多个客户；一个客户可以有多个订单，一个订单只属于一个客户；一个订单有多个订单明细项，一个明细项只属于一个订单；一个明细中只包含一种商品，一种商品可以属于多个订单明细。

1、画出上述系统的E-R图。

2、将E-R图转化为逻辑模型，并标明其主码和外码。（要求一对多的联系合并） 3、根据你建立的逻辑模型，以合理的方式补充数据。

数据仓库建设方案（20分）

二、根据题一所示业务系统结构和数据，构建一个OLAP系统，请：

1、按照星形模型建立数据仓库结构，使之能够分别按地区、商品、日期进行联

机分析处理。

2、写出从业务系统中将数据导入数据仓库的算法。

3、结合上课实例，编写出能按不同维度进行多维分析的程序代码（有界面）。

一、实验内容和目的

目的：

1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系；

2．理解多维数据集创建的基本原理与流程；

3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法；

内容：

1．运用Analysis Server工具进行维度、度量值以及多维数据集的创建（模拟案例）。

2．使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。

3．对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。

二、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等）

操作系统平台：Windows 7

数据库平台：SQL Server 2008 SP2

三、实验原理

在数据仓库系统中，联机分析处理（OLAP）是重要的数据分析工具。OLAP的基本思想是企业的决策者应能灵活地、从多方面和多角度以多维的形式来观察企业的状态和了解企业的变化。

OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，OLTP是以数据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据的查询和增、删、改等进行处理。而OLAP是以数据仓库为基础的数据分析处理。它具有在线性（online）和多维分析（multi-dimension analysis）的特点。OLAP超越了一般查询和报表的功能，是建立在一般事务操作之上的另外一种逻辑步骤，因此，它的决策支持能力更

《数据仓库与数据挖掘》作业3

(2015年5月11日前完成)

基本概念（5分）

一、有一销售管理系统，存在如下实体：客户、地区、商品、订单、订单明细，

其具体情况如下：

客户：属性包括：客户编码、客户名称、联系地址 地区：属性包括：地区编号、地区名称 商品：属性包括：商品编号、商品名称、规格

订单：属性包括：订单编号、订单日期、交货日期、订单总金额 订单明细：订单明细号、单价、数量

其语义是：一个客户只属于一个地区，一个地区有多个客户；一个客户可以有多个订单，一个订单只属于一个客户；一个订单有多个订单明细项，一个明细项只属于一个订单；一个明细中只包含一种商品，一种商品可以属于多个订单明细。

1、画出上述系统的E-R图。

2、将E-R图转化为逻辑模型，并标明其主码和外码。（要求一对多的联系合并） 3、根据你建立的逻辑模型，以合理的方式补充数据。

数据仓库建设方案（20分）

二、根据题一所示业务系统结构和数据，构建一个OLAP系统，请：

1、按照星形模型建立数据仓库结构，使之能够分别按地区、商品、日期进行联

机分析处理。

2、写出从业务系统中将数据导入数据仓库的算法。

3、结合上课实例，编写出能按不同维度进行多维分析的程序代码（有界面）。

摘要

论文选定商业银行应用，分析了国内商业银行的BI实现的模式以及技术。对BI的三大支柱技术为支点，从BI的定义、BI的功能和应用、BI在银行的应用现状展开分析了银行BI的整体架构、核心技术：数据仓库技术、联机分析处理 、数据挖掘技术，并且深入到了分布式数据仓库、应用数据库、ETL技术、分区映射、数据建模、维、度量、维的结构集合这些细节技术中结合银行的具体应用进行了分析。

关键字：

商务智能、数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、多维分

第 1 页 共 40 页

目录

论文摘要........................................................................................................................................... 1 目录 ..................................................................................................................................................

《数据仓库与数据挖掘》大作业

院（系）名称 专 业 年 级 学学

生

姓

号 名

信息技术学院 10级电子商务 101144054

张泽果

目 录

第1章 数据仓库和数据挖掘简介 .......................................... 1

1.1数据仓库的概念 .................................................. 1 1.2数据挖掘引论 .................................................... 1

1.2.1 数据挖掘的作用 ............................................ 1 1.2.2数据挖掘对企业的影响 ....................................... 2 1.2.3数据挖掘概念 ............................................... 3 1.3数据挖掘与数据仓库的关系 ........................................ 4 1.4 数据仓库与数据挖掘的区别 ..........

中国矿业大学银川学院期末考试试题

2010至2011学年第2学期

考试科目 数据仓库与数据挖掘 学分 2 年级 2008 系 机电动力与信息工程系 专业 计算机

一、 填空题（15分）

1.数据仓库的特点分别是 、 、 、反映历史变化。

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。根据元数据用途的不同可将元数据分为 元数据和 元数据两类。 3.OLAP

技术多维分析过程中，多维分析操作包

括 、 、 、 等。 4.基于依赖型数据集市和操作型数据存储的数据仓库体系结构常常被称为“ ”架构，其中 是中心，源数据系统和数据集市在输入和输出范围的两端。 5.ODS实际上是一个集成的、 、 、 、 、详细的数据库，也叫运营数据存储。 二、 多项选择题（10分）

6.在数据挖掘的分析方法中，直接数据

数据仓库是数据库技术的一个新的发展方向,它是一种交叉学科的开放式体系结构,是一种由多种技术构成的灵活的数据分析型环境。如何正确理解数据库技术与数据仓库对系统开发领域起到了至关重要的作用。

科技信息

计算机与网络

浅谈数据库技市与数据仓库湖南水利水电职业技术学院学院吴振国[摘要]数据仓库是数据库技术的一个新的发展方向，它是一种交叉学科的开放式体系结构，一种由多种技术构成的灵活的数据是分析型环境。如何正确理解数据库技术与数据仓库对系统开发领域起到了至关重要的作用。 [关键词]数据库技术数据仓库一

、

数据技术发展概述

在数据库出现前，计算机用户是使用数据文件来存放数据的。常用的高级语言从早期的 F R R N到今天的 c语言，都支持使用数据文 O TA件。有一种常见的数据文件的格式是，一个文件包含若干个“记录”一，个记录又包含若干个“数据项”用户通过对文件的访问实现对记录的，存取。通常称支持这种数据管理方式的软件为“文件管理系统”在这种。管理方式下，这些数据与其他文件中数据有大量的重复，造成了资源与人力的浪费。随着计算机所处理的数据的日益增多，数据重复的问题越来越突出。于是人们就想到将数据集中存储、统一管理，这样就演变成数据库管理系统从而形成数据库技术。 数