数据仓库在信息管理中的现实应用
一、引言
信息化管理的目的是将一般信息抽象化,提取出用户需要的信息。但在大量数据的提取中,如何更准确的挖掘出最有价值的信息和数据,单单采用传统的关系型数据库是难以实现的。数据仓库技术可解决这一难题。
数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、不可更新的且随时间不断变化的数据集合。利用数据仓库,对源数据经过提取、转换、加载形成统一的数据格式,再利用数据挖掘和OLAP分析工具为决策者提供所需的信息。数据仓库是要建立在一个较全面完善的信息应用基础上,用于支持高层决策分析,而数据库仍承担日常处理事务。
二、从数据库到数据仓库
传统的数据库技术是以单一的数据资源为中心,进行事务处理、批处理、决策分析等各种数据处理工作,分为操作型处理和分析型处理两类。操作型处理指对数据库联机的日常操作,通常是对单个纪录的查询修改,注重响应时间、数据的安全性和完整性;分析型处理用于管理人员的决策分析,经常要访问大量历史数据。传统数据库系统难以实现对数据分析的处理要求,无法满足数据处理多样化的要求,为更好的支持决策,对数据进行再加工,从而形成综合的、面向分析的环境,即数据仓库。
数据仓库系统包括:数据仓库技术;联机分析处理技术;数据挖掘技术。
三、数据仓库的数据组织
(一)数据组织结构。数据仓库中的数据分四个级别:早期细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。源数据经过综合后,先进入当前细节级,根据具体需要进行综合,从而进入轻度综合级乃至高度综合级,老化的数据将进入早期细节级,数据仓库中存在着不同的综合级别,称为“粒度”。粒度越大,表明细节程度越低,综合程度越高。
(二)数据组织形式。简单堆积文件:将每日由数据库中提取并加工的数据逐天积累并存储起来。轮转综合文件:数据存储单位被分为日、周、月、年等几个级别。简化直接文件:间隔一定时间的数据库快照。连续文件:通过比较两个简单直接文件的不同而生成的。
四、数据仓库在信息管理的应用
数据的抽取:通过抽取将数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入到数据仓库。
数据的存储和管理:数据仓库中数据按层次进行贮存,有多维数据库存贮、虚拟存贮、基于关系数据表存贮三种方式。数据仓库的构建:数据仓库的构建不可能一次成型,可采用原型法先建立一个小的原型数据仓库,考察其主要属性,用以学习,必要时进行修改,最后形成一个完整的数据仓库。
数据仓库Dw是一个面向主题、集成,随时间变化,便是信息本身相对稳定的数据集合,用于对管理决策过程的支持。数据库系统中存贮的大量数据能成为医院、学校等事业单位日常评估的依赖,为单位管理人员决策提供重要依据,使管理工作更具可行性、科学性和准确性。
五、结束语
本文对数据库与数据仓库进行了比较分析,在此基础上对数据仓库的基本理论和关键技术进行了分析,对事业单位信息管理系统中历史数据的挖掘,可以在较大时间跨度上把握单位发展的规律、特点,全面分析影响因素,更准确的把握单位业务等各方面开展情况。但数据仓库是一个新兴的领域,其建设及技术具有很大的复杂性,仍有许多方面需要进一步深入研究。
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