數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)實(shí)例解讀-資料下載頁(yè)
2025-01-10 02:16本頁(yè)面
【正文】 數(shù)據(jù)的大規(guī)模存儲(chǔ)。SAS借助于 100多個(gè) native訪問(wèn)引擎，涵蓋所有數(shù)據(jù)庫(kù)、操作系統(tǒng)、外部數(shù)據(jù)源、電子數(shù)據(jù)源等。SAS是唯一在數(shù)據(jù)質(zhì)量和 ETL方面提供全面集成的供應(yīng)商，稱之為 ETL to the Power of Q(ETLQ)。倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)還可以存儲(chǔ)到第三方層次和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中。SAS/ACCESS接口提供了工具，可以快速、有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)加載。 第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 6． Business Objects商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具Business Objects的商務(wù)智能平臺(tái)提供了一組公共服務(wù)包含有合作伙伴集成工具包，使用戶能夠直接從企業(yè)應(yīng)用程序中訪問(wèn) BI信息。 Business Objects Enterprise還提供了一種能夠深入了解最終用戶的創(chuàng)新環(huán)境，并能夠進(jìn)行靈活的系統(tǒng)管理，快速部署標(biāo)準(zhǔn)化 BI產(chǎn)品。Business Objects Enterprise為所有主要數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)、應(yīng)用程序和格式提供了端到端的元數(shù)據(jù)和廣泛的數(shù)據(jù)訪問(wèn)功能。對(duì)開(kāi)發(fā)人員來(lái)講， Business Objects Enterprise具備功能強(qiáng)大的一套 BI服務(wù)，并通過(guò) Java、 .NET和 Web服務(wù)軟件開(kāi)發(fā)工具（ SDK）來(lái)為開(kāi)發(fā)人員提供幫助。這些工具可以將 BI緊密地集成到應(yīng)用程序和門戶中。Business Objects還提供了一系列分析引擎 ——Set Analysis 、Predicable Analysis和 Statistics Process Control，可以強(qiáng)化管理儀表盤和平衡記分卡。第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 SQL Server數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用工具M(jìn)icrosoft公司的 SQL Server 2023是一套完全的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)分析解決方案，使用戶可以快速地由數(shù)據(jù)庫(kù)向可擴(kuò)展電子商務(wù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案擴(kuò)充。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具名稱 在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的作用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具數(shù)據(jù)復(fù)制工具OLE DBAnalysis ServicesEnglish QueryMeta Data ServicesPivotTable數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的創(chuàng)建和維護(hù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)加載分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)發(fā)布、加載應(yīng)用系統(tǒng)與數(shù)據(jù)源的接口數(shù)據(jù)挖掘與分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的語(yǔ)言查詢數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的元數(shù)據(jù)瀏覽客戶端多維數(shù)據(jù)的定制與操作第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)的創(chuàng)建可以利用 SQL Server中的數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建與表創(chuàng)建工具實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的框架通常由事實(shí)表和一些維表組成，可以用 SQL Server中的數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建工具和表創(chuàng)建工具完成。SQL Server中的數(shù)據(jù)抽取工具主要有 TransactSQL、分布式查詢、 DTS、命令行應(yīng)用程序、 bcp實(shí)用工具、從文本文件加載的 BULK Insert語(yǔ)句和 ActiveX腳本。SQL Server提供了 TransactSQL查詢、 DTS包、命令行應(yīng)用程序、ActiveX腳本等工具完成清理工作，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的轉(zhuǎn)換。SQL Server提供的 TransactSQL、 DTS和 bcp工具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)加載。SQL Server提供了數(shù)據(jù)復(fù)制技術(shù)來(lái)完成數(shù)據(jù)集市的初始裝載，并提供了各種數(shù)據(jù)加載工具對(duì)數(shù)據(jù)集市進(jìn)行數(shù)據(jù)加載。第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 SQL Server數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用工具SQL Server提供了 TransactSQL來(lái)實(shí)現(xiàn) SQL查詢。SQL Server中的 Analysis Services可以實(shí)現(xiàn) OLAP應(yīng)用的創(chuàng)建和管理。SQL Server在 Analysis Services中還提供了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的創(chuàng)建和管理功能，可以實(shí)現(xiàn)決策樹(shù)和聚集兩種數(shù)據(jù)挖掘功能。SQL Server所提供的 Analysis Services、 English Query可以與Inter信息服務(wù)（ IIS）一起，用多種方法在 Web上對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行查詢和更新。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在實(shí)際應(yīng)用中還需要定期地進(jìn)行數(shù)據(jù)更新維護(hù)，這些工作可以用 SQL Server的 TransactSQL、 DTS和 bcp實(shí)用工具完成。第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 SQL Server的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)創(chuàng)建 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 數(shù)據(jù)庫(kù)屬性設(shè)置窗口 第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 創(chuàng)建表第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 表結(jié)構(gòu)輸入窗口 第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 SQL Server數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表與多維數(shù)據(jù)集的建立 Analysis Manager數(shù)據(jù)庫(kù)的創(chuàng)建與數(shù)據(jù)源確定Analysis Server系統(tǒng)是一個(gè)管理多維數(shù)據(jù)集的有力工具，可以用來(lái)創(chuàng)建對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)訪問(wèn)、分析多維數(shù)據(jù)集和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘模型。在使用 Analysis Server以前，必須要從 SQL Server的安裝光盤上將其安裝到機(jī)器上。 Manager數(shù)據(jù)庫(kù)的創(chuàng)建用戶可以利用 Analysis Manager在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中建立起多維數(shù)據(jù)集合，以有效地訪問(wèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)。 第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 Analysis Services項(xiàng)目第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 SQL Server數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的維創(chuàng)建第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 2.“選擇生成方法 ”對(duì)話框第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 3.“選擇數(shù)據(jù)源視圖 ”對(duì)話框第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 4.“選擇維度類型 ”對(duì)話框第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 （基于表的時(shí)間維度）第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 SQL Server的多維數(shù)據(jù)集創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)集創(chuàng)建第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 2.“選擇生成方法 ”對(duì)話框第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 3.“選擇數(shù)據(jù)源視圖 ”對(duì)話框第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 4.“標(biāo)識(shí)事實(shí)數(shù)據(jù)表和維度表 ”對(duì)話框第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 5.“選擇度量值 ”對(duì)話框第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 5.“選擇度量值 ”對(duì)話框第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 6.“多維數(shù)據(jù)集向?qū)瓿?”歡迎對(duì)話框第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 7.“部署進(jìn)度 ”對(duì)話框第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 8.“處理多維數(shù)據(jù)集 ”對(duì)話框第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 8.“處理多維數(shù)據(jù)集 ”對(duì)話框第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 8.“處理多維數(shù)據(jù)集 ”對(duì)話框第 9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例 演講完畢，謝謝觀看！
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