【正文】 本權(quán)限模塊進(jìn)行補(bǔ)充。如下圖所示: 查詢分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理 用戶管理 數(shù)據(jù)分析模型展現(xiàn)圖 功能模塊化分 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理包含接口管理,MetaData管理,數(shù)據(jù)加載管理,數(shù)據(jù)備份管理,完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)描述、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模型描述、分析主題的定義、應(yīng)用子系統(tǒng)的主題結(jié)構(gòu)定義,數(shù)據(jù)加載與備份等維護(hù)任務(wù)。本系統(tǒng)是一個(gè)比較龐大的系統(tǒng),但又要產(chǎn)生比較簡(jiǎn)潔、比較高的價(jià)值,而這只有通過(guò)強(qiáng)大、穩(wěn)健的處理系統(tǒng)才能完成。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)組織管理層(DW,Functions) 包含功能體:數(shù)據(jù)、資源整合,轉(zhuǎn)換,主題數(shù)據(jù)組織管理,信息組織與歸檔。局域網(wǎng)采用以太網(wǎng)組網(wǎng),局域網(wǎng)主要設(shè)備包括主機(jī)系統(tǒng)、存儲(chǔ)系統(tǒng)、和客戶端設(shè)備等。建立生產(chǎn)管理分析的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型。建立市場(chǎng)情報(bào)分析的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型。建立完善的財(cái)務(wù)分析結(jié)構(gòu)模型。建成后的系統(tǒng)是財(cái)務(wù)、業(yè)務(wù)管理工作的基礎(chǔ)和重要工具,為管理層、決策層提供及時(shí)、準(zhǔn)確的管理決策依據(jù)。 從使用對(duì)象角度看,此系統(tǒng)定位為:針對(duì)管理層或企業(yè)的咨詢/分析人員設(shè)計(jì)的,是為管理/決策服務(wù)的。但如何將多個(gè)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)綜合起來(lái)加以利用,使管理人員不僅可以掌握具體的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),而且可以從多個(gè)角度與層次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,就是本系統(tǒng)要解決的問題。生產(chǎn)管理系統(tǒng)和備件管理系統(tǒng)與具體的生產(chǎn)作業(yè)密切相關(guān),采用 SYSBASE數(shù)據(jù)庫(kù)。在企業(yè)發(fā)展、改制過(guò)程中,管理、決策層早已意識(shí)到企業(yè)信息化在現(xiàn)代企業(yè)管理中的重要地位,并在一系列的信息系統(tǒng)建設(shè)中投入了大量人力和物力。因此,企業(yè)需要高效數(shù)據(jù)分析工具,以減少高速、精確分析大量數(shù)據(jù)所需時(shí)間。企業(yè)決策的正確程度也取決于所使用的事實(shí)和數(shù)字的準(zhǔn)確程度。根據(jù)煙草行業(yè)的運(yùn)行特點(diǎn),長(zhǎng)沙卷煙廠的業(yè)務(wù)范圍及其特定的歷史數(shù)據(jù),結(jié)合個(gè)解決方案自身的特點(diǎn),本項(xiàng)目選用了 IBM的解決方案。 Repository 是企業(yè)環(huán)境下元數(shù)據(jù)的集中管理工具。 InfoPump 是可編程控制的雙向數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移工具。它具有獨(dú)特的“元數(shù)據(jù)”管理與應(yīng)用特性,具有用三維可視化技術(shù)解析處理的功能。 SAS/ITSV(IT Service Vision)是 IT服務(wù)的性能評(píng)估和管理的軟件,這些 IT服務(wù)包括計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、Web服務(wù)器和電話系統(tǒng)等。主要工具: SAS提供的工具包括 30多個(gè)專用模塊。同時(shí),Microsoft也缺少在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)施方面的咨詢經(jīng)驗(yàn)。 SQL Server OLAP Services 支持在線分析處理。 Microsoft Office 2000套件中的 Access和 Excel可以作為數(shù)據(jù)展現(xiàn)工具,另外 SQL Server還支持第三方數(shù)據(jù)展現(xiàn)工具。IDS以及 AD/XP選項(xiàng)是 Informix數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的核心,提供數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)功能。informix并且向客戶提供一套完整、使用的咨詢服務(wù)包。: Informix公司日前發(fā)布了一個(gè)集成的、可伸縮的 Fast Start數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案,以使用戶能快速而便捷地設(shè)計(jì)開發(fā)具有可伸縮性的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市。Adaptive Server IQ是 Sybase公司專為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。它能夠同時(shí)處理幾十個(gè)即席查詢,其 Bit_Wisc技術(shù)和垂直數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)使系統(tǒng)只訪問特定的少量數(shù)據(jù),使得查詢速度比傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)快 100倍。系統(tǒng)提供多種開采功能,開采算法可適用于任意大小的數(shù)據(jù)庫(kù)。:IBM公司提供了一套基于可視數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的商業(yè)智能(BI)解決方案,具有集成能力強(qiáng),高級(jí)面向?qū)ο?SQL等特性。Oracle Discoverer 是最終用戶查詢、報(bào)告、深入、旋轉(zhuǎn)和 WEB公布工具,能夠幫助用戶迅速訪問關(guān)系型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),從而使他們作出基于充分信息的決策。它具有多用戶數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理能力,多種分區(qū)方式,較強(qiáng)的與 OLAP工具的交互能力,及快速和便捷的數(shù)據(jù)移動(dòng)機(jī)制等特性。目前,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正處在發(fā)展當(dāng)中。 數(shù)據(jù)挖掘是當(dāng)前業(yè)界的熱門技術(shù),已經(jīng)在多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域產(chǎn)生了巨大的效益。而 OLAP應(yīng)用主要是對(duì)用戶當(dāng)前及歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,輔助領(lǐng)導(dǎo)決策。基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的多維數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和預(yù)定義的數(shù)據(jù)運(yùn)算,大大減小了產(chǎn)生復(fù)雜企業(yè)報(bào)表的難度,提高了速度。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)接口技術(shù)包括多技術(shù)接口技術(shù)、語(yǔ)言接口技術(shù)和數(shù)據(jù)的高效率加載技術(shù)等。 大多數(shù)人在設(shè)計(jì)中央數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯模型時(shí),都按照第三范式來(lái)設(shè)計(jì)。星型模式是一種多維的數(shù)據(jù)關(guān)系,它由一個(gè)事實(shí)表Fact Table和一組維表Dimension Table組成。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)中,與3數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)類似,仍然存在三級(jí)數(shù)據(jù)模型,即概念模型、 對(duì)于傳統(tǒng)的 OLTP系統(tǒng),我們總是按照應(yīng)用來(lái)建立它的模型,換言之,OLTP系統(tǒng)是面向應(yīng)用的。當(dāng)用戶使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí),可以通過(guò) OLAP等數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具向數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行決策分析查詢或數(shù)據(jù)挖掘。通過(guò)聚集,形成基于維的有決策分析意義的數(shù)據(jù)交集。例如對(duì)卷煙的銷量可以從客戶、時(shí)間、 品牌等角度進(jìn)行分析。管理人員在進(jìn)行決策分析時(shí),經(jīng)常需要選擇一個(gè)對(duì)決策活動(dòng)有重要影響的因素進(jìn)行決策分析。但對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)而言,由于它要為企業(yè)提供決策支持,當(dāng)然要保證當(dāng)前的數(shù)據(jù)是最新、最有價(jià)值的。因此,進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù),統(tǒng)一了數(shù)據(jù)源中的矛盾之處,如不一致的字段長(zhǎng)度、同名異義、異名同義、數(shù)據(jù)缺失等。而數(shù)1據(jù)倉(cāng)庫(kù)正是從企業(yè)的全局出發(fā),面向主題進(jìn)行組織的。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之父 :一個(gè)面向主題的、集成的隨時(shí)間變化的非易失性數(shù)據(jù)的集合,用于支持管理層的決策。 ? 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的模式針對(duì)事務(wù)處理系統(tǒng)而設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)的格式和描述方式并不適合非計(jì)算機(jī)專業(yè)人員進(jìn)行業(yè)務(wù)上的分析和查詢。分析型處理則用于管理人員的決策分析,經(jīng)常要訪問大量的歷史數(shù)據(jù)。第二部分(第二章至第三章)闡述了基于原有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的規(guī)劃與設(shè)計(jì),并分析了該數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)具體應(yīng)實(shí)現(xiàn)的需求。白沙集團(tuán)長(zhǎng)沙卷煙廠數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)分析、設(shè)計(jì)與開發(fā)優(yōu)秀論文 提 要 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehouse)是一個(gè)面向主題的、集成的隨時(shí)間變化的非易失性數(shù)據(jù)的集合,基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之上的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用是以已積累的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)及外部市場(chǎng)數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),有效地實(shí)現(xiàn)企業(yè)各類信息的綜合利用和共享,實(shí)現(xiàn)及時(shí)準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)分析、運(yùn)營(yíng)分析、客戶分析、市場(chǎng)分析、知識(shí)積累與查詢等等,為企業(yè)的管理、決策提供及時(shí)可靠的參考信息依據(jù)。 本文共分三個(gè)部分,第一部分(第一章)介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本理論與應(yīng)用現(xiàn)狀。 操作型處理也叫事務(wù)處理,是指對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)機(jī)的日常操作,通常是對(duì)一個(gè)或一組紀(jì)錄的查詢和修改,主要為企業(yè)的特定應(yīng)用服務(wù)的,注重響應(yīng)時(shí)間,數(shù)據(jù)的安全性和完整性。 ? 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)往往存放于分散的異構(gòu)環(huán)境中,不易統(tǒng)一查詢?cè)L問,而且還有大量的歷史數(shù)據(jù)處于脫機(jī)狀態(tài),形同虛設(shè)。這個(gè)數(shù)據(jù)中心就叫做數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 : 所謂主題,是指在較高層次上將企業(yè)信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)綜合、歸類并進(jìn)行抽象。由于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)不是面向應(yīng)用的,所以并不在意細(xì)節(jié)數(shù)據(jù),而是從原有數(shù)據(jù)中抽取出來(lái)的,經(jīng)過(guò)統(tǒng)一綜合以后再進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 : 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)不可更新是針對(duì)應(yīng)用來(lái)說(shuō)的,用戶對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行分析處理時(shí)并不進(jìn)行數(shù)據(jù)更新操作。 (Dimension) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是用于支持決策的。 (Cube) 當(dāng)用戶觀察對(duì)某一事物進(jìn)行觀察 時(shí),圍繞這一事物往往會(huì)有多個(gè)觀察角度,即多個(gè)維度,維度的交叉點(diǎn),就構(gòu)成了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的立方體,即用戶需要觀察的數(shù)據(jù)的集合。管理者在進(jìn)行決策分析的過(guò)程中,并不一定要觀察所有詳細(xì)數(shù)據(jù),而是根據(jù)自己管理的范圍進(jìn)行總體情況的了解,例如一個(gè)地區(qū)的銷售經(jīng)理,最關(guān)心的是本地區(qū)的銷量,那就需要按本地區(qū)客戶、品牌等進(jìn)行概括,也就是進(jìn)行聚集。創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí),首先要從數(shù)據(jù)源中抽取所需要的數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū),在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)