【正文】 分析、顧客的誠信度分析等，為客戶提供更進一步的個性化服務(wù)； ? 如移動通信等各大型企業(yè)也開始考慮著手進行決策支持以及數(shù)據(jù)倉庫規(guī)劃。主要供企業(yè)高層決策分析之用，所涉及的數(shù)據(jù)操作主要是查詢，一般情況下并不進行修改操作，即數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是不可實時更新的，僅當(dāng)超過規(guī)定的存儲期限，才將其從數(shù)據(jù)倉庫中刪除，提取新的數(shù)據(jù)經(jīng)集成后輸入數(shù)據(jù)倉庫。 分析型處理 ? 分析型處理：用于管理人員的決策分析，例如DSS、 EIS、和多維分析等。 ? 完善性維護：因為數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)一般是采用快速原型法開發(fā)的，需要在系統(tǒng)的運行過程中不斷地聽取用戶對已有功能的修改建議和增加新功能的需求，使系統(tǒng)日趨完善，這項工作稱為完善性維護。 ? 對進行高層決策的最終用戶的界面支持：提供各種分析應(yīng)用工具。 ? 面向主題的數(shù)據(jù)組織方式可在較高層次上對分析對象的數(shù)據(jù)給出完整、一致的描述，能完整、統(tǒng)一的刻畫各個分析對象所涉及的企業(yè)的各項數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，從而適應(yīng)企業(yè)各個部門的業(yè)務(wù)活動特點和企業(yè)數(shù)據(jù)的動態(tài)特征，從根本上實現(xiàn)數(shù)據(jù)與應(yīng)用的分離。 數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展 ? 微軟公司 : 在其 SQL SQL Server2021中集成了代號為 Plato的 OLAP服務(wù)器。 ? Informix公司 : 在其動態(tài)服務(wù)器 IDS（ Informix Dynamic Server）中提供一系列相關(guān)選件，如高級決策支持選件（ Advanced Decision Support Option）、 OLAP選件（ MetaCube ROLAP Option）、擴展并行選件（ Extended Parallel Option）等，這種體系結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)、管理方便、索引機制完善，并行處理的效率更高，其中數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫查詢的 SQL語句的一致性使得用戶開發(fā)更加簡便。在邏輯上，它對應(yīng)于企業(yè)中某一宏觀分析領(lǐng)域所涉及的分析對象。 ? 對提取出來的數(shù)據(jù)進行集成：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是從多個應(yīng)用領(lǐng)域中提取出來的，在不同的應(yīng)用領(lǐng)域和不同的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中都有不同的結(jié)構(gòu)和形式，所以如何對數(shù)據(jù)進行集成也是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的一個重要方面。 ? 適應(yīng)性維護：數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建是基于當(dāng)時的技術(shù)條件的，由于計算機科學(xué)技術(shù)發(fā)展十分迅速，每隔一定的周期硬件設(shè)備和系統(tǒng)軟件都會發(fā)生重大的變革，適應(yīng)性維護就是為了與變化了的環(huán)境相配合而進行的對系統(tǒng)進行修改的活動。它幫助決策者分析數(shù)據(jù)以察看趨向、判斷問題。 時變性 ? 時變性：許多商業(yè)分析要求對發(fā)展趨勢做出預(yù)測，對發(fā)展趨勢的分析需要訪問歷史數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展 ? 數(shù)據(jù)挖掘是與數(shù)據(jù)倉庫密切相關(guān)的一個信息技術(shù)新領(lǐng)域，它是信息技術(shù)自然演化的結(jié)果。第 3章 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的 OLAP技術(shù) 本章要點 ? 數(shù)據(jù)倉庫的基本概念 ? 多維數(shù)據(jù)模型 ? 數(shù)據(jù)倉庫的系統(tǒng)結(jié)構(gòu) ? 數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn) ? 數(shù)據(jù)立方體技術(shù)的近一步發(fā)展 ? 從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展 ? 自從 NCR公司為 Wal Mart建立了第一個數(shù)據(jù)倉庫。 ? 隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的迅速發(fā)展以及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，人們積累的數(shù)據(jù)越來越多，但缺乏挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的知識的手段，導(dǎo)致了“ 數(shù)據(jù)爆炸但知識貧乏的 ” 現(xiàn)象。因此數(shù)據(jù)倉庫必須不斷捕捉 OLTP數(shù)據(jù)庫中變化的數(shù)據(jù)，生成數(shù)據(jù)庫的快照，經(jīng)集成后增加到數(shù)據(jù)倉庫中去；另外數(shù)據(jù)倉庫還需要隨時間的變化刪去過期的、對分析沒有幫助的數(shù)據(jù)，并且還需要按規(guī)定的時間段增加綜合數(shù)據(jù)。分析型處理經(jīng)常要訪問大量的歷史數(shù)據(jù)，支持復(fù)雜的查詢。 ? 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的完善工作： ? 改正性維護：在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計與開發(fā)過程中，雖然已經(jīng)進行了嚴(yán)格的測試，但對于一個大型的系統(tǒng)可能還潛藏著一些錯誤，改正性維護就是為了發(fā)現(xiàn)和改正這些錯誤而進行的過程。 ? 復(fù)雜分析的高性能體現(xiàn)：涉及大量數(shù)據(jù)的聚集、綜合等，在進行復(fù)雜查詢時經(jīng)常會使用多表的聯(lián)接、累計、分類、排序等操作。 數(shù)據(jù)倉庫的適用范圍 ? 信息源中的數(shù)據(jù)變化穩(wěn)定 ? 或可預(yù)測應(yīng)用不需要最新的數(shù)據(jù) ? 或允許有延遲應(yīng)用要求 有較高的查詢性能 而降低精度要求 數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的特點 ? 面向主題 ? 集成性 ? 穩(wěn)