数据仓库与数据挖掘:决策支持的关键技术
本章节主要探讨了数据仓库与数据挖掘在决策支持系统中的关键作用。首先,章节从数据仓库的产生背景谈起,指出早期数据库主要服务于在线事务处理(OLTP),但不适应决策支持系统的需要,因为它们面临着数据集成、历史数据保留和数据综合等问题。数据仓库应运而生,它并非大型数据库,而是针对特定决策需求,从大量数据中提炼价值的专门系统。它最初在金融、电信、保险等行业广泛应用,这些行业拥有成熟的数据处理基础和市场竞争压力。 接着,章节介绍了数据仓库的应用现状,包括计算机应用水平较低导致的需求不明确、人才短缺、缺乏本地化范例和成功的实践案例,以及DW概念过于宏大导致用户难以理解和接受。然而,随着技术的发展,数据仓库在中国的应用也在逐步增加,如2007年中国首次评选的十大数据仓库,表明其在国内商业智能领域的认可度。 在数据仓库的核心概念部分,章节引用SAS研究所的定义,强调了数据仓库是一种管理技术,通过优化信息管理流程,提供有效支持决策的能力。数据仓库的核心组成部分包括其结构设计,以及多维数据结构和元数据的重要性。多维数据分析是联机分析处理(OLAP)的核心,它与实时处理(OLTP)的主要区别在于数据的分析性和查询性能。 此外,章节深入讨论了数据挖掘的概念,它是从大量数据中发现有价值模式和知识的过程。数据挖掘方法论涵盖了多种决策支持技术,如ID3算法用于构建决策树。理解这些技术对于提升决策质量至关重要。最后,章节提到了综合决策支持系统的概念,这是一种集成了数据仓库和数据挖掘功能,以增强企业决策能力的整体解决方案。 本章节内容丰富,涵盖了数据仓库从诞生到应用的演变过程,以及其在决策支持系统中的关键技术和工具,帮助读者深入了解数据仓库如何为企业决策提供强大支持。同时,也指出了当前数据仓库在中国面临的一些挑战和未来发展趋势。
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