"该文主要探讨了操作(业务)系统特性和数据仓库在商务智能解决方案中的应用,提到了包括Sybase、Microsoft、Oracle等在内的数据仓库解决方案供应商,并概述了数据仓库的基本定义、特点以及与OLTP系统的区别。此外,还讨论了数据仓库在决策分析系统中的作用以及ETL工具、分析工具和数据库设计的重要性。"
在IT行业中,操作(业务)系统设计的核心是确保事务处理性能。这类系统以事务驱动,首要目标是支持日常业务运营,提供实时、详细的数据,以便于快速执行预定义的事务。这些系统通常具有可预见的使用模式,服务于一线办事人员或行政人员,强调的是高效和稳定性。
数据仓库则是一个为企业管理和决策服务的系统,它集成了来自不同源头的数据,面向特定主题,且与时间相关。数据仓库中的信息通常是历史性的,经过汇总处理,用于支持长期的业务战略决策。与业务系统不同,它不是为了频繁更新而优化,而是为了高效的分析查询。数据仓库的构建涉及数据抽取、转换和加载(ETL)过程,以及各种分析工具,如Sybase、BO等提供的工具,以支持数据挖掘和OLAP分析。
数据仓库解决方案供应商如Sybase、Microsoft、Oracle、IBM和NCR提供了全面的数据管理和分析平台,包括数据库管理系统(如SQL Server、Oracle DB2等)和专门的ETL工具,如Informatica和Microsoft Transformation Server。此外,数据库设计工具如Power Designer和Visual Studio的OWB模块,以及数据挖掘工具如SAS和SPSS,都在数据仓库解决方案中扮演重要角色。
在实际应用中,数据仓库通常包含从过去的OLTP系统中提取的详细数据,经过不同级别的汇总,形成数据集市,以满足不同用户的分析需求。通过这种方式,数据仓库能够提供深入的网络资源分析和用户行为分析,帮助企业做出更明智的决策。
操作(业务)系统和数据仓库在信息技术领域中各有其独特角色。前者专注于事务处理,后者聚焦于数据分析。两者结合,可以为企业提供强大的商务智能,助力企业的高效运营和战略规划。