数据仓库设计与数据挖掘：概念、方法与应用综述

数据仓库与数据挖掘是现代企业信息化建设中的关键环节，它们在决策支持系统（DSS）中扮演着核心角色。本文档提供了一个全面的概述，由报告人朱建秋于2001年6月7日分享，涵盖了数据仓库设计的关键方面。 首先，数据仓库的基本概念被定义为一个面向主题、集成、非易失且时间相关的数据集合，旨在支持管理层的决策过程。这一定义强调了数据仓库的目标在于整合来自多个源的异构数据，使之成为用户决策的单一平台，这是与传统数据库技术的重要区别之一。Inmon（1996）和Ladley（1997）的观点分别提供了对数据仓库功能和目的的不同解读。 数据仓库的设计方法包括自上而下（Top-Down）和自底向上（Bottom Up）两种策略。自上而下的方法是从企业战略目标出发，逐步分解到具体的数据需求；而自底向上的方法则从现有数据源开始，逐步构建和优化数据仓库。这两种方法各有优劣，实践中常采用混合方法以确保项目的有效性和效率。 数据仓库体系结构通常包含多个组件，如数据抽取（ETL）、数据存储（如OLAP数据库）、元数据管理以及前端工具等。数据抽取是将异构源数据转换、清洗并加载到数据仓库的过程，而OLAP（在线分析处理）数据库则是为了支持复杂查询和快速分析设计的特殊数据库。 性能是数据仓库设计中的关键考量因素，涉及数据的加载速度、查询响应时间、存储效率等方面。通过优化数据模型、硬件配置和软件技术，可以提升数据仓库的性能，使其满足业务需求。 此外，文档还探讨了数据仓库的应用，包括但不限于商业智能、市场分析、运营监控等场景，这些应用帮助企业更好地理解业务动态，支持战略决策。数据挖掘应用概述部分可能介绍了如何利用数据仓库中的大量数据进行深入分析，提取有价值的信息模式，以辅助决策制定。 数据挖掘技术与趋势部分，讨论了当时的数据挖掘工具和技术，以及未来的发展方向，可能涉及机器学习、预测分析、关联规则挖掘等高级数据分析技术。最后，提到的数据挖掘应用平台项目，可能指代科研机构或企业对数据挖掘技术在实际业务中的落地实践和科委的资助。 这份报告提供了全面的数据仓库设计框架和数据挖掘技术背景，为企业理解和实施数据驱动的决策支持系统提供了有价值的参考。