數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)(數(shù)據(jù)倉庫)
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1、數(shù)據(jù)倉庫是在企業(yè)管理和決策中面向主題的、集成的、與時間相關(guān)的、不可修改的數(shù)據(jù)集合數(shù)據(jù)倉庫,英文名稱為Data Warehouse,可簡寫為DW。
2、數(shù)據(jù)倉庫之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一書中所提出的定義被廣泛接受——數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse)是一個面向主題的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相對穩(wěn)定的(Non-Volatile)、反映歷史變化(Time Variant)的數(shù)據(jù)集合,用于支持管理決策(Decision Making Support)。
3、◆面向主題:操作型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)組織面向事務(wù)處理任務(wù),各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間各自分離,而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是按照一定的主題域進行組織的。
4、◆集成的:數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是在對原有分散的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎(chǔ)上經(jīng)過系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的,必須消除源數(shù)據(jù)中的不一致性,以保證數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的信息是關(guān)于整個企業(yè)的一致的全局信息。
5、◆相對穩(wěn)定的:數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)主要供企業(yè)決策分析之用,所涉及的數(shù)據(jù)操作主要是數(shù)據(jù)查詢,一旦某個數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)倉庫以后,一般情況下將被長期保留,也就是數(shù)據(jù)倉庫中一般有大量的查詢操作,但修改和刪除操作很少,通常只需要定期的加載、刷新。
6、◆反映歷史變化:數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常包含歷史信息,系統(tǒng)記錄了企業(yè)從過去某一時點(如開始應(yīng)用數(shù)據(jù)倉庫的時點)到目前的各個階段的信息,通過這些信息,可以對企業(yè)的發(fā)展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。
7、數(shù)據(jù)倉庫是一個過程而不是一個項目。
8、數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)是一個信息提供平臺,他從業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)獲得數(shù)據(jù),主要以星型模型和雪花模型進行數(shù)據(jù)組織,并為用戶提供各種手段從數(shù)據(jù)中獲取信息和知識。
9、從功能結(jié)構(gòu)化分,數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)至少應(yīng)該包含數(shù)據(jù)獲取(Data Acquisition)、數(shù)據(jù)存儲(Data Storage)、數(shù)據(jù)訪問(Data Access)三個關(guān)鍵部分數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining),又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程,簡單的說,數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識。
10、 并非所有的信息發(fā)現(xiàn)任務(wù)都被視為數(shù)據(jù)挖掘。
11、例如,使用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)查找個別的記錄,或通過因特網(wǎng)的搜索引擎查找特定的Web頁面,則是信息檢索(information retrieval)領(lǐng)域的任務(wù)。
12、雖然這些任務(wù)是重要的,可能涉及使用復雜的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),但是它們主要依賴傳統(tǒng)的計算機科學技術(shù)和數(shù)據(jù)的明顯特征來創(chuàng)建索引結(jié)構(gòu),從而有效地組織和檢索信息。
13、盡管如此,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也已用來增強信息檢索系統(tǒng)的能力。
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作者:yunbaotang本文地址:http://www.ntlljf.com/bao/96985.html發(fā)布于 2024-01-29
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