决策支持系统中数据仓库的研究与实现

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数据仓库是近年发展起来的一门数据处理和数据管理技术,它的出现大大促进了决策支持系统理论方法的研究和应用的发展。应用数据仓库技术建立决策支持系统,可以充分利用现有的数据资源,有效提高管理决策水平,基于数据仓库技术的理论方法和应用研究已成为当前决策支持系统的一个研究热点。本文以基于银行业的互联网上的决策支持系统为背景,研究了数据仓库的建模及其在决策支持系统中的应用。 文中首先简述了决策支持系统(DSS)的产生和发展现状以及数据仓库技术的最新进展,分析了在DSS中引入数据仓库技术的原因是出于DSS发展的需要,指出数据仓库的建立并不是要替代数据库,而是要建立一个在全面而完善的信息应用基础之上的,支持高层决策的分析环境。接着阐述了数据仓库技术理论,探讨了决策支持系统中数据仓库层的设计方法和软件开发方法,并提出了一种新的多维数据的建模方法。 本文的重点是数据仓库的设计研究和性能优化。在详细探讨面向主题分析方法的基础上,提出了一种基于隔离带过渡维建模技术与多维星型模式相结合的数据仓库建模方法和实现技术。在实际应用中,详细论述了采用前述的建模方法进行决策支持系统数据仓库层模型的设计,包括数据建模、关系数据库选择及实现。在此基础上对数据仓库管理中的元数据管理、数据抽取与集成及如何提高数据仓库的性能等作了详细阐述。同时探讨了数据仓库系统的数据分析与数据展现,提出了一种在数据仓库中设置动态分区和静态分区的数据分析、展现结构。
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