"这篇研究论文‘逐步构建数据仓库’由Manole VELICANU教授和Gh. MATEI博士候选人撰写,探讨了如何构建数据仓库及其各个阶段。文章指出,数据仓库对于满足组织高层管理和经济分析人员对高质量信息的需求至关重要,并且是商业智能系统的基础,它们支持决策过程,允许进行复杂分析,这是传统操作系统的功能所不能比拟的。"
在数据仓库(Data Warehouse)领域,数据仓库是将来自不同源的操作数据经过整合、清洗和转换后,存储在专门设计用于高效查询和分析的系统中。这种系统通常用于支持管理层的决策制定,因为它能够提供对历史数据的深入洞察,揭示业务趋势和模式。
论文首先可能介绍了数据仓库的基本概念,强调了在全球化市场和激烈竞争环境下,企业需要处理和存储大量关于自身业务和竞争环境的数据。数据仓库通过集成这些数据,提供了统一视图,使得分析工作更为高效。
接下来,论文可能会讨论数据集市(Data Mart),这是数据仓库的一个子集,专注于特定业务领域的数据,如销售或人力资源。数据集市可以减少整个数据仓库的复杂性,使用户能快速访问与他们工作直接相关的数据。
在数据集成(Data Integration)部分,论文可能涵盖了从不同源头抽取、转换和加载(ETL)数据的过程,这是构建数据仓库的关键步骤。ETL确保了不同来源的数据能够被正确地融合,消除冗余和不一致性。
数据库管理系统(Database Management System, DBMS)在数据仓库中扮演着核心角色,它们负责存储和管理大量的结构化数据,支持高效的查询和分析。论文可能详细阐述了选择适合数据仓库的DBMS的考虑因素。
在线分析处理(Online Analytical Processing, OLAP)是数据仓库的另一个关键组件,它支持多维数据分析,允许用户从不同角度(维度)查看数据,快速生成复杂的报告和透视表。OLAP工具使用户能够进行深入的钻取、切片、切块和旋转操作,从而揭示隐藏的模式和趋势。
最后,数据挖掘(Data Mining)可能作为论文的一部分,探讨如何利用统计学和人工智能技术从数据仓库中发现模式、关联和预测性信息。这有助于企业做出基于数据的预测和决策。
整体而言,这篇论文提供了一个全面的视角,从理论到实践,深入探讨了数据仓库的构建过程和它在现代商业环境中的应用价值。对于理解数据仓库的设计、实施和使用,以及如何利用其提升企业的决策能力,读者将从中受益匪浅。