数据仓库与决策支持系统的发展和演化

"该资源是关于国家电子政务外网安全等级保护实施的指南，特别提到了一个线性的数据驱动开发方法。线性提交流程在图A-11中被描述，涉及从数据仓库中抽取、编程处理、数据分析，直至完成系统需求的整个过程。该指南与数据仓库、原书第四版以及大数据标签相关。" 本文首先介绍了信息系统的快速发展和其相对不成熟的特点，以数据仓库的历史发展为背景，阐述了决策支持系统(DSS)的演化历程。在早期的60年代，计算机应用主要集中在基于主文件的单一应用程序，使用COBOL语言编写，数据存储在磁带上，这种介质虽然成本低，但访问效率低下。随着60年代中期主文件和磁带的广泛使用，数据冗余和一致性问题逐渐显现。 随着技术进步，数据仓库的概念逐渐形成，成为大规模体系结构的核心。数据仓库是为了提供决策支持而设计的，它集成了来自多个源的大量数据，并优化了查询和分析性能。数据仓库的历史与DSS的发展紧密相连，DSS处理经历了从简单的报表和程序到复杂的分析工具的转变。 DSS的演变过程可以分为几个阶段：早期的主文件应用、数据冗余问题的出现、数据库管理系统(DBMS)的引入以解决数据一致性和维护复杂性、数据集市的诞生以满足特定部门的需求，以及最终数据仓库的兴起，作为集中化、整合的数据存储，支持高级分析和决策制定。 在这个过程中，伴随着数据仓库技术的发展，也出现了数据抽取、转换和加载(ETL)的过程，这是将数据从不同源整合到数据仓库中的关键步骤。此外，随着大数据的崛起，处理能力的增强，例如并行处理和分布式计算，进一步推动了DSS的复杂性和效率。 在国家电子政务外网的安全等级保护实施中，线性提交流程作为一种数据驱动的开发方法，强调了从需求分析到系统实现的各个步骤的有序连接，确保了数据处理的完整性和安全性。这种方法有助于在开发过程中遵循严格的流程，从而降低风险，提高系统的稳定性和可靠性。 这个指南结合了数据仓库的理论和实践经验，以及大数据处理的现代趋势，为电子政务系统的安全等级保护提供了全面的指导，旨在优化数据管理，提升决策支持效率，同时保障信息安全。