Gene Ontology在生物数据整合中的应用

异构数据的高效整合,在生物数据呈爆炸性增长、生物数据库复杂度不断增加的今天,具有重要的理论价值和实际意义。该文基于BioDw——一个整合的生物信息学数据仓库平台,利用统一的Gellc Ontology语义模型,建立异构数据库之间的语义链接,在概念和联系层次上有效地解决了生物异构数据的整合问题,实现了对生物数据智能化的多重、复合和交叉检索,为生物信息的进一步研究奠定了坚实的基础。     

数据仓库与数据挖掘的关系及其安全性问题

数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供了更好的决策支持和服务,同时促进了数据仓库技术的发展.从数据仓库的相关技术和体系结构分析展开研究,分析了数据挖掘与数据仓库的关系,重点阐述了数据仓库的安全性问题,展望了数据仓库未来的研究方向.数据仓库和数据挖掘二者既相互结合、共同发展,又相互影响、相互促进.数据仓库越来越广泛地运用到各个领域中,成为企业获得竞争优势的关键武器.     

语义异构生物数据源中的数据集成与更新

针对生物数据源的分布性、异构性和动态性等特性,探讨生物信息技术服务支撑系统整体解决方案,构建基于基因本体的信息集成模式以实现生物语义学上的数据集成。设计一种以半结构化形式规范生物元数据及基于MD5算法的增量更新技术,用以解决通用扩展性和效率问题,实现生物数据仓库中数据的共享并提高管理效率。     

数据仓库与数据挖掘的关系及其安全性问题

数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供了更好的决策支持和服务,同时促进了数据仓库技术的发展。从数据仓库的相关技术和体系结构分析展开研究,分析了数据挖掘与数据仓库的关系,重点阐述了数据仓库的安全性问题,展望了数据仓库未来的研究方向。数据仓库和数据挖掘二者既相互结合、共同发展,又相互影响、相互促进。数据仓库越来越广泛地运用到各个领域中,成为企业获得竞争优势的关键武器。     

实时数据仓库体系架构的研究

传统数据仓库由ODS(Operational Data Store)、数据仓库、数据集市和BI工具组成.实时数据仓库扩展了传统数据仓库的适用范围,能给企业提供关于日常战术操作的技术支持.该文讨论了实时数据仓库的几种体系实现,并同传统数据仓库体系进行了比较和分析.通过对需求、技术、性能等方面的分析,提出了比较可行的实时数据仓库体系结构.     

数据仓库相关技术

数据仓库技术是近年来信息技术领域迅速发展的一门新学科技术,并已成为信息化建设进程中重要内容。本文阐述了数据仓库概念、基本特征、数据仓库与数据库的关系、数据仓库的组成和体系结构以及数据仓库相关的工具．同时对数据挖掘和数据仓库以及数据挖掘技术进行了论述。     

数据仓库的体系结构及其技术的探讨

探讨了数据仓库的体系结构及其相关技术,同时对数据仓库中的数据转换、数据仓库的决策支持、多维分析和基于数据仓库的数据挖掘技术进行了分析。     

华为：WCDMA解决方案

数据仓库(Data Warehouse)正在受到企业越来越多的重视。作为全球最大的数据仓库产品和服务提供商之一,CA公司为企业提供了完整的数据仓库解决方案。这些一体化的解决方案涵盖了数据仓库构造过程的每一个环节:不仅有完整的数据仓库所需的产品和技术,而且开放的接口可以集成其他的产品和技术。此外,所有的产品都是以元数据为核心进行集成和管理的。 CA认为,建立数据仓库的过程应包括如下主要阶段:用户需求分析及数据仓库模型的设计;构造数据仓库(包括数据抽取、映射和转换、数据仓库的前端展现);数据仓库的元数据管理。在建立数据仓库的每个阶段过程中,CA公司都提供了功能强     

数据仓库技术及实施

介绍了数据仓库的基本概念,针对数据仓库建立对创建数据仓库的过程进行了分析,对实现数据抽取、数据仓库的存储和管理等进行分析和比较。     

数据仓库相关技术研究综述

该文给出了数据仓库的定义,通过对相关文献的研究,给出了普通数据仓库和空间数据仓库的构建方法,研究了数据仓库的关键技术,包括数据仓库的粒度、查询、维护、集成等方法,文章还就数据仓库的应用进行了深入的研究,最后进行了总结与展望。     

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。     

零售业数据仓库中ETL技术的研究

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积，它是一个复杂的容纳数据集成的系统工程，为决策者提供访问、分析及共享信息的能力，从而发挥数据仓库的真正功效。本文针对于零售业，阐述了在零售业数据仓库系统中ETL的流程并结合实际应用提出了在零售业数据仓库系统中的ETL过程应考虑的诸多问题及解决方案。     

数据仓库与数据库相结合完善通风网络数据处理

数据仓库技术是信息产业的新兴技术之一，对大型企业的事务分析、决策等具有很大意义。将数据仓库技术、数据挖掘技术引入到矿井通风网络数据处理这一研究领域，介绍了数据仓库的概念、特征以及数据分析的相关技术，讨论了矿山企业通风网络数据仓库的建立过程，提出了一种数据仓库技术与数据库技术相结合的矿山企业通风网络管理系统。     

构建审计分析数据仓库中的数据清理及转换技术

数据仓库是进行多角度数据分析的基础,在审计中可借助数据仓库技术分析数据,用以辅助发现问题和锁定审计重点。数据仓库中的数据结构是面向数据分析设计的,在构建数据仓库时需要对原始操作型的数据进行适当的清理和转换,使其更适合分析的需求。本文介绍了构建审计分析数据仓库中常见的数据清理和数据转换问题以及相应的解决技术。     

食品安全分析数据仓库构建过程中的数据预处理技术

数据仓库是进行多维数据分析的基础,在构建食品安全析数据仓库中,需要对原始操作型的数据进行预处理,使其更适合分析的需求.介绍了构建食品安全分析数据仓库中常见的数据预处理技术,主要包括数据清洗技术和数据转换技术.     

CRM系统中数据仓库的设计和实现

介绍了CRM的作用，阐明了数据仓库在分析型CRM系统中的重要地位，设计并实现了分析型CRM中的数据仓库，其中具体描述了数据仓库ETL和数据清洗等关键技术，为企业引入分析型CRM系统时构建数据仓库提供了参考依据。     

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。     

一种可靠的数据仓库中ETL策略与架构设计

作为数据仓库系统的关键部件,ETL完成数据抽取、清洗、转换和装载的工作,它是构建数据仓库的重要环节,同时也是构建数据仓库过程中出现问题最多的环节,所以针对这点,该文给出了一个可靠的同时易于扩展的ETL策略和架构。文章首先简单地介绍了数据仓库技术和ETL技术,包括ETL的相关概念、ETL在数据仓库中的功能和重要地位;然后重点介绍了这种ETL的具体策略和架构设计。     

基于数据仓库的QAR数据分析

针对现有各航空公司分析QAR数据的平台不统一、QAR数据量大、分析和处理数据能力不足、导致海量的数据变成了信息垃圾,在对QAR数据和数据仓库技术研究基础上,结合航空公司关心的问题,设计了QAR数据仓库,给出了数据仓库模型的设计,详细阐述了QAR数据分析主题的提取方法,提出QAR数据仓库的星型模型.通过ETL设计了多维数据集,以超限事件为例展现了对QAR数据的安全分析,为航空公司改进飞行品质、提高安全系数提供依据.