EIS中的汇总数据与数据仓库在决策支持中的作用

"在EIS中只保存汇总数据-论文研究 - 使用深度学习方法从mri数据自动识别阿尔茨海默氏病" 这篇论文研究主要探讨了在企业信息系统（EIS）中仅存储汇总数据的策略及其潜在问题，以及数据仓库在支持EIS分析中的作用。以下是相关知识点的详细说明： 1. 汇总数据的性质：汇总数据是通过计算过程产生的，可能是简单的聚合操作，也可能是复杂的分析算法。它们与生成这些数据的计算过程密切相关。为了有效地利用汇总数据，EIS和决策支持系统（DSS）的分析员需要理解这些过程，否则分析结果可能会产生误导。 2. 汇总数据的粒度问题：汇总数据可能并不总是处于最适合分析的粒度级别。有时，数据可能需要更细粒度的细节，或者需要更高级别的抽象，以适应特定的分析需求。在EIS和DSS中，需要平衡数据的细节和汇总程度，以确保分析的准确性和效率。 3. 数据仓库的角色：数据仓库是连接EIS分析员需求和数据存储的关键。它提供了快速的信息管理、思路转变、数据集成、时间范围内的数据分析以及深入探索的能力。数据仓库允许分析员主动控制和定制他们获取信息的方式，而不是被动地依赖现有数据。 4. 决策支持系统的演变：DSS的发展历程是长期演化的结果，始于20世纪60年代。最初的应用主要集中在主文件和报表生成，随着技术的进步，逐渐演变为包括数据仓库在内的更复杂体系结构。数据仓库的出现解决了主文件增长、数据冗余、一致性维护和程序开发维护等挑战。 5. 数据仓库的优势：数据仓库提供了一种集中化、优化的数据存储方式，允许快速查询和分析，同时保持数据的一致性。它支持多种分析需求，如多维分析、数据挖掘和预测模型，对决策支持至关重要。 6. 对EIS的影响：EIS通过数据仓库能够更好地满足快速响应和灵活分析的需求，帮助分析员从不同角度和时间跨度洞察业务。同时，理解并利用好汇总数据和数据仓库的能力，对于提升EIS的分析质量和价值至关重要。 EIS中只保存汇总数据的方法既有优势也有挑战，需要配合强大的数据仓库技术和深入的理解来实现有效的分析。同时，DSS的发展历程展示了信息系统从早期的简单报表生成到如今复杂决策支持的转变，数据仓库在此过程中扮演了核心角色。