报业广告智能决策系统的研究与应用

针对报业广告决策的特点,运用数据仓库技术和决策支持系统的思想开发出一套适应面广、灵活性高的智能决策支持系统。基于多层次决策应用的需要提出了虚拟集市的概念和一种改进的三层数据集市结构,并利用星型图数据建模技术将其成功应用到实际系统中;采用基于数据集市和联机分析处理的集成化智能决策支持系统模型,详细论述了系统的预测和客户分析功能模块并提出了基于层次分析法的客户忠诚度定量模型。该系统已成功应用到实际中,对报社广告部的决策提供了有力的支持,取得了良好的效果。     

一种评估数据仓库设计质量的方法

数据仓库（Data Warehouse,DW）是支持决策管理过程的、面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合,它集成了源数据库（Database,DB）和其他平面文件系统的相关数据,以支持决策管理活动。数据仓库结构是一个多维模型,主要分星形、雪花星和星座形三种。有别于传统关系型数据库的设计,数据库仓库的设计往往以数据作为驱动,其设计的好坏,直接影响了数据仓库系统的建设与应用。文中提出了一种评估数据仓库设计质量的定量分析方法,主要是量化了和数据仓库有血缘关系的数据源的相关质量指标,就是通过分析所选取的表和属性两方面的数据质量（Data Quality,DQ）指标,最终联合这些指标以计算数据仓库设计质量的评估值。其中,分析数据源相关质量指标的过程,也可以支持数据库仓库的设计。     

基于数据仓库的OLAP技术的研究

随着数据处理技术在企业的成功应用,企业积累了大量的生产、科研和业务数据,为了解决企业决策人员面对浩瀚如烟的数据却很难及时获得决策支持信息的问题,许多企业已构建了数据仓库,并且通过使用联机分析处理OLAP技术可以使决策人员从数据仓库中获取有用信息。本文介绍了数据仓库技术和OLAP的基本概念,分析阐述了基于数据仓库的OLAP的三种存储机制,及联机分析处理OLAP在数据仓库应用中的作用。重点研究了基于关系型数据库的ROLAP(RelationalOLAP)技术,主要介绍了ROLAP的特点,ROLAP的两种模型:雪花模型与星型模型,以及OLAP的多维分析技术。     

多媒体数据库引擎的设计与实现

介绍了一种多媒体数据库引擎的设计与实现方法。多媒体数据库引擎从数据库系统中分离出来，它能被开发、安装和独立地应用在所有发行的大型关系型数据库产品中，使现有的关系型数据库管理系统能够支持对多媒体数据的管理及基于内容的检索。引擎中对不同媒体的支持相对独立，用户可以根据实际需要对多媒体数据库引擎进行扩展。     

基于数据仓库的OLAP技术的研究

随着数据处理技术在企业的成功应用，企业积累了大量的生产、科研和业务数据．为了解决企业决策人员面对浩瀚如烟的数据却很难及时获得决策支持信息的问题，许多企业已构建了数据仓库．并且通过使用联机分析处理OLAP技术可以使决策人员从数据仓库中获取有用信息本文介绍了数据仓库技术和OLAP的基本概念．分析阐述了基于数据仓库的OLAP的三种存储机制，及联机分析处理OLAP在数据仓库应用中的作用。重点研究了基于关系型数据库的ROLAP(Relational OLAP)技术，主要介绍了ROLAP的特点，ROLAP的两种模型。雪花模型与星型模型．以及OLAP的多维分析技术。     

数据仓库/数据集市体系结构的改进

本文提出了一种新的建立数据集市／数据仓库体系结构的方法。它使用同一数据加载机制同时向各数据集市和中心数据仓库加载数据，将当前数据和轻度综合数据加我到数据集市，将历史数据和共享数据加载到中心数据仓库．并通过二次集成特各部门高度综合的数据加载到中心数据仓库。这种结构既具有自底向上方法的优点，又具有自顶向下方法的优点，例如。开发简单、数据结构统一等；而且比联合方法优越的是，解决数据的重复存储，使数据存储结构更合理，提供的数据更符合各级决策者需要。     

关系型数据的知识抽取和RDF转换框架及实现

关系数据库是行业中广泛使用的数据存储和管理方案,根据自定义的本体模型从关系型数据中进行知识抽取并转换成RDF是构建行业知识图谱的关键步骤。但是当前关系数据的知识抽取方案,需要进行大量的查询语句和映射的编辑工作,映射语句编码的工作量和映射的维护是关系型数据的知识抽取的主要障碍。针对以上问题提出一种能够自动解析关系数据和本体模型并生成对应关系,支持可视化调整和修正的关系型知识抽取转换框架。该框架简化了映射编辑和维护工作,提供了更自动化和简单易用的关系型数据的知识抽取的解决方案。最后应用该框架进行知识图谱的构建的实验表明,该框架能够较为高效地对关系数据进行知识抽取并转换成RDF。     

DB2 PE细数家珍

在关系型数据库IBM DB2可以于运行并行处理引擎RISC System/6000 Scalable RPWER Parallel System之上,以DB2 Parallel Edition(DB2 PE)为数据仓库、决策支持、数据采集、金融模型和业务应用程序,提供数据库管理功能,并在PE集成并改进了DB2家族的丰富功能,其中包括: ◆智能数据分发,通过智能数据库分区功能支持并行查询。 ◆完全并行 在DB2 PE中,可以使用标准SQL自动创建并行的存取计划而无需编辑,它的一些功能用于同时在所有节点上同时执     

基于数据仓库的装备体系数据建模方法

分析装备体系数据仓库使用的基本特点,提出装备体系数据仓库的总体框架和数据集市。建立以基础数据维、元数据维和模型维为基础的三维数据模型立方体结构,给出其结构之间的逻辑关系并进行形式化描述,提出一种“阶梯式”的元数据管理模式。通过一个模型运行的示例介绍模型计算的实现方法。     

数据仓库与OLAP技术

由于企业决策支持的需要，数据仓库及其相关的技术如OLAP、数据挖掘已经越来越受到人们的重视。该文对数据仓库的整体结构进行了简单的描述，具体介绍了当前流行的几种0LAP技术，并提出了数据仓库和数据集市的区别及ROLAP的几种优化技术。     

数据库中复杂数据组织过程应注意的问题

提出了一种将数据源合理的组织成表的方法及在关系型数据库系统中拆分多维表的方法：应用数据仓库的概念组织数据和表的存储格式并给出了数据库中表与表之间的关系模型。     

一种数据集市系统跨主题数据查询方案

数据集市作为新兴的数据管理技术,与数据仓库相比具有很多优势,被广泛采用在各种应用系统中。但目前的数据集市系统尚不具备跨主题的信息查询能力,无法为用户同时提供多个领域的信息或全局性的数据。本文针对这一问题,提出了数据集市指标映射方法,并给出采用这种方法的数据市系统的结构描述以及相应的联机分析算法,为问题的解决提供了一种可行方案。     

多版本数据仓库模型设计

针对数据仓库多维模式结构的进化问题提出一种多版本数据仓库模型,给出模型结构、模型对象以及对象之间指派关系的定义。多版本数据仓库基于“版本控制”策略管理数据仓库的多维模式,将数据仓库进化过程中的每一种有效状态都以版本的形式保存下来。决策者可以在特定的结构版本中分析历史数据,有利于更准确地把握业务事实。     

面向ROLAP的时态垂直粗分区方法

数据仓库为海量数据上的决策支持提供了一个高效的信息管理平台,ROLAP利用关系型数据仓库操纵灵活和技术成熟等优势,为面向数据仓库的分析和决策提供了有效的存取、建模和操作方法.然而,传统关系存取方法造成ROLAP的I/O有效性面临严峻的挑战.首先通过分析DSS应用的特点,提出了关系算子访问基表属性的时态行为,定义了算子对属性的时态局部访问.通过对查询样本集的解析建立算子与属性的时态访问映射矩阵,将有效增益作为属性的聚类准则得到时态访问模型PD.最后,给出了求解该模型的粗集算法以及依据聚类结果设计的基表属性的垂直分区方案.实验证明:在决策支持应用中,该方法的效率优于同类的其它优化分区方法.     

高性能数据仓库平台构建的研究

随着数据仓库逐渐成为企业决策支持的重要技术手段，提高数据仓库的综合性能问题日益成为人们重视与关注的焦点之一。在描述形成高性能数据仓库平台及高性能数据仓库环境的基本观点和技术的基础上，给出了建立高性能数据仓库平台的几个关键要素，提出了一种基于可扩展的数据集市的数据仓库系统结构。     

走进数据集市

Informatica公司日前宣布EMD网络架构,从而实现了从集中式数据仓库到多重网络数据集市的迁移。EDM(Enterprise Data Mart)企业级数据集市架构由一个数据库和Metadata仓库组成,可将独立数据集市使用的公用数据集中起来,并可维护多重数据集市——在所有的数据集市中为所有使用者提供通用的进入口。EDM将在今年11月正式出台。该公司官员指出,此架构的核心是DDS(Dynamic Data Store)动态数据存储,这是一个从可操作数据库中直接得到信息的独立数据库——包括Oracle公司的Oracle 8、IBM的DB2、Microsoft公司的SQL Server等各种主机平台。用户可通过     

基于云计算的景区数据仓库应用研究

云计算、物联网、大数据等新兴信息技术的发展与应用在提高景区信息化服务水平的同时,也对景区海量信息资源的有效利用提出了严峻挑战。面对超大规模、非结构化的海量数据,传统的基于关系型数据库的数据仓库已很难有效支持景区的数据存储与分析工作。基于此文中提出了一种基于云计算技术的景区数据仓库,通过采用HDFS对数据进行分布式存储管理,利用MapReduce设计海量数据的分析模式,使用HiveQL语言实现数据仓库与前端表现层的交互,能够有效解决景区海量数据的数据管理问题。以黄山风景区为实际背景的实验结果表明了该数据仓库的正确性和有效性。     

基于J2EE电力营销决策支持系统的研究与实现

综合运用了J2EE、数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等技术,建立了一个多层次分布式电力营销决策支持系统。该文阐述了该决策支持系统的体系结构,分析了从操作型数据库到数据仓库和数据集市的数据采集模式,实现了Winters模型、一元线性回归以及二元指数平滑等预测模型的设计,从而为电力营销活动提供了重要的决策支持。     

数据仓库元数据管理研究与架构设计

数据仓库是信息化发展到一定程度的产物,能够为决策支持提供强有力的支持。在构建数据仓库的过程中,需要集成众多不同的软件系统,以及设计许多模型。元数据在数据仓库的设计、集成、实现中扮演重要角色。文章结合CWM标准,对数据仓库元数据的管理架构,元数据管理系统结构,元数据存储方法等进行了研究。     

数据仓库地图化的LMRA模型

本文研究数据仓库地地图化解决方案,利用ＯＬＡＰ技术,提出关系型数据地图化的空间ＬＭＲ模型及其运算。