数据仓库技术在决策支持系统中的应用研究

"这篇论文是关于基于数据仓库的决策支持系统框架的研究，由谢榕于2000年发表在《系统工程理论与实践》杂志第4期上。论文主要探讨了传统决策支持系统的问题，引入数据仓库技术，并提出了一个基于数据仓库的决策支持系统的基本结构框架。内容涉及数据仓库的数据组织与设计、数据挖掘层次空间构建以及知识发现方法等关键技术，同时概述了系统的建立流程。" 在信息技术日益发展的背景下，数据仓库技术作为信息资源开发的关键，已经成为国际研究的热点。传统的决策支持系统（DSS）在处理大量复杂数据时面临效率和准确性的问题。论文首先分析了这些问题，指出传统DSS在数据集成、实时性以及用户需求满足方面的不足。 数据仓库技术为解决这些问题提供了新的途径。数据仓库是专门为决策支持设计的，它能够对来自多个源的大量历史数据进行整合、清理和存储，以提供一致且易于分析的数据视图。论文讨论了如何将数据仓库技术应用于决策支持系统，强调了数据仓库在系统中的核心地位。 在系统架构方面，论文提出了一种基于数据仓库的DSS框架。这个框架包括了数据仓库的设计和组织，这是确保数据质量、一致性和可用性的基础。数据仓库的数据组织与设计涉及到数据抽取、转换和加载（ETL）过程，以及合适的数据库模型选择，如星型或雪花型模式。 接着，论文探讨了数据挖掘层次空间的建立，这是从海量数据中发现有价值信息的关键步骤。通过构建多层次的数据结构，可以实现对数据的不同粒度分析，从而支持多角度的决策查询。 此外，论文还介绍了知识发现方法，这是从数据仓库中提取知识的关键环节。这包括预处理、模式发现、模式评估和知识表示等步骤，旨在将原始数据转化为可理解的、可操作的知识，以辅助决策者做出更明智的决策。 最后，论文总结了基于数据仓库的决策支持系统的建立方法，强调了从需求分析到系统实施的全过程，包括系统测试、性能优化和用户培训等环节。 这篇论文为理解和构建基于数据仓库的决策支持系统提供了理论基础和技术指导，对于理解和提升企业或组织的信息处理能力，特别是在大数据环境下的决策支持，具有重要的实践价值。