数据仓库范文10篇

摘要：首先表述了空间数据仓库的三个核心思想；其次设计出了空间数据仓库的概念框架，着重描述了空间数据仓库的外部结构、内部结构以及各组成模块的工作流程，设计出了空间数据仓库认知过程的概念框图，并对认知的基本概念进行了描述，表述了认知过程14个世界模型和13个转换算子的基本内容，并用代数系统给出了严格定义；最后得出的结论是，研制空间数据仓库十分必要，以支持我国的空间数据基础设施建设。

关键词：地理信息系统；空间数据仓库；数据仓库；认知过程

0引言

进入21世纪后，对空间数据仓库的研究方兴未艾，在许多次的国际学术会议上都有相关[1~3]。例如在泰国召开的ISPRS第三届动态与多维GIS会议暨CPGIS第十届地理信息年会、北京召开的第20届国际制图协会国际学术会议、南非召开的第21届国际制图协会国际学术会议等。还有一些ESRI公司的白皮书、全球性用户大会、SSD国际会议、数字地球国际会议、GIS国际会议等也开始讨论空间数据仓库问题[4~8]。将空间数据仓库技术引入到我国大概是20世纪90年代末，文献[9~14]的发表开创了我国空间数据仓库理论与技术研究的新局面，此后又陆续出现了一些这方面的论文。

总体说来，上述工作对空间数据仓库的理论和方法进行了初步研究，在概念、原理、结构、操作与算法等方面进行了初步论述，已取得了卓有成效的成绩。但是到目前为止，空间数据仓库的概念框架和认知过程等方面还是缺乏系统的论述，没有形成一套比较完整的空间数据仓库概念框架体系和认知过程体系。

1概念框架

摘要：随着计算机科学技术的发展，数据库技术已经日益成熟，与此同时，数据仓库技术也在飞速发展，它已被应用于企业管理、决策支持、市场分析等多个方面。本文首先介绍了数据仓库技术，之后介绍了数据仓库技术在商场（超市）中的应用。

关键字：数据仓库商场（超市）计算机

一、前言

随着计算机技术的发展，越来越多的企业逐渐建立了各种各样的应用子系统，如销售系统、库存系统、财务系统、人事系统等。它们能够较好地满足企业OLTP(OnlineTransactionProcessing，联机事务处理)的应用需求。

但随着市场竞争的日益激烈，企业需要利用现有的数据，进行分析和推理，为企业的决策提供依据。当这种分析处理只涉及到很少的数据库表时是可行的。当数据量迅速地增长而且查询要求不断复杂化时，这种建立在OLTP基础上的DSS就不能很好地满足决策的需求。另外从大量的历史数据中获取信息，要求系统保存大量的历史数据。如果系统在进行事务处理时还要进行复杂的分析处理。这样对于频繁操作性处理的数据库系统而言，将会不堪重负。因此，需要重新组织数据，使其使于进行复杂分析。为适应这一需求，应运而生的就是数据仓库技术。

商场（超市）关系到大众生活水平的提高，它为大众生活提供了便利，同时由于商场（超市）货物、员工的复杂性，使得市场、人事管理、物品供需关系、设备管理显得更为复杂，所以商场（超市）更应该象其他企业一样，应用数据仓库技术完善自己的市场、管理、供需关系等等。

【论文摘要】文章通过讨论事项会计在网络环境下的新发展及其可行性问题，并根据事项会计重现经济活动的要求对事项的分类问题进行分析，提出在IT环境下如何利用数据仓库技术来实现事项会计的基本思想。事项会计提出后一直停留在理论研究阶段，本文将在技术实现途径方面作出简单探索。

【论文关键词】事项会计；数据仓库；事实表；维度表

一、IT环境下事项会计理论的新发展

对于如何能支持个性化会计信息需求，上个世纪60年代末美国会计学家乔治·H·索特（George.H.Sorter，1969）明确提出会计理论研究的事项法（EventApproachAccounting）。与传统价值法相比，事项法认为会计的目标在于提供与各种可能的决策模型相关的经济事项信息，不应汇总反映经济业务，与决策相关的事件的信息应尽量以其原始的形式保存，而将事件与其决策模型如何匹配的任务留给用户。由用户而非会计人员将事件转化为适合用户个人决策模型的会计信息。

事项会计提出后一直停留在理论研究阶段。事项会计的目的在于提供全面而原始的事项信息，那么信息如何提供才算全面、以怎样的形式存储才称得上原始，以及如此庞大的数据量应如何利用，是事项会计需要解决的首要问题。随着计算机技术及网络环境的发展，数据仓库及相关技术有效地解决了上述问题，为事项会计思想的实现提供了非常有力的支持。

首先是信息技术的发展。如已有的企业信息系统的实现，为事项会计数据仓库的建立奠定了实践基础，同时也提供了丰富的数据源，大幅度降低了信息的采集和传输成本。其次，事项法会计要求提供原始的未经加工过的经济业务信息，最大程度地恢复经济活动过程的原貌，以事项为单位的数据仓库存储结构可以很好地实现这一目标。数据仓库的数据存储结构与事项会计的思想相吻合，能够通过不同维度存储经济活动的立体信息。再次，数据仓库为集成不同企业数据库数据、各种其他数据源数据提供了技术支持。良好的数据接口工具，方便对不同数据来源的数据进行抽取、转化和加载。最后，先进的IT技术，如在线分析、数据挖掘等工具，为提供实时的、多角度的事项报告提供了实现的条件。

摘要：首先表述了空间数据仓库的三个核心思想；其次设计出了空间数据仓库的概念框架，着重描述了空间数据仓库的外部结构、内部结构以及各组成模块的工作流程，设计出了空间数据仓库认知过程的概念框图，并对认知的基本概念进行了描述，表述了认知过程14个世界模型和13个转换算子的基本内容，并用代数系统给出了严格定义；最后得出的结论是，研制空间数据仓库十分必要，以支持我国的空间数据基础设施建设。

关键词：地理信息系统；空间数据仓库；数据仓库；认知过程

0引言

进入21世纪后，对空间数据仓库的研究方兴未艾，在许多次的国际学术会议上都有相关[1~3]。例如在泰国召开的ISPRS第三届动态与多维GIS会议暨CPGIS第十届地理信息年会、北京召开的第20届国际制图协会国际学术会议、南非召开的第21届国际制图协会国际学术会议等。还有一些ESRI公司的白皮书、全球性用户大会、SSD国际会议、数字地球国际会议、GIS国际会议等也开始讨论空间数据仓库问题[4~8]。将空间数据仓库技术引入到我国大概是20世纪90年代末，文献[9~14]的发表开创了我国空间数据仓库理论与技术研究的新局面，此后又陆续出现了一些这方面的论文。

总体说来，上述工作对空间数据仓库的理论和方法进行了初步研究，在概念、原理、结构、操作与算法等方面进行了初步论述，已取得了卓有成效的成绩。但是到目前为止，空间数据仓库的概念框架和认知过程等方面还是缺乏系统的论述，没有形成一套比较完整的空间数据仓库概念框架体系和认知过程体系。

1概念框架

一、导读部分：

可见二者差别之大，这只是数据库与数据仓库的一个概念性的大致区别。另外它编程人员最关心的建立与操作各方面也差别很大，因此如果你没有这方面的知识想只凭借数据库发面的知识来开发数据仓库的产品是很不可能的这就要求你要从数据仓库最基础的知识学起。

可能很多同学首先就会想到数据库，说起数据仓库。终究就错了一个字，但是就是这一个字使这二者差异很大：

即数据库为中心，保守的数据库技术是以单一的数据资源。进行事务处理、批处置等各种数据处置工作，主要是操作型处理，操作型处置也叫事务处理，指对数据库联机的日常操作，通常是对一个或一组纪录的查询和修改，主要为企业的特定应用服务的注重响应时间，数据的平安性和完整性。

用以支持经营管理中的决策制定过程，而数据仓库则是面向主题的集成的不可更新的稳定性)随时间不断变化（不同时间）数据集合。主要用于分析型处理(也叫信息型处置)分析型处置则用于管理人员的决策分析，经常要访问大量的历史数据。

二、数据仓库的基础知识：

1建立高校财务数据仓库的必要性

随着计算机网络和Internet的快速发展,高校的财务已经基本实现了会计电算化,会计人员从传统的手工核算模式已经过渡到了用计算机进行会计核算的模式,使会计人员从繁重的会计核算工作中解脱了出来,逐步实现了从核算性会计向管理性会计的过渡。目前,高校的财务部门已经积累了丰富的会计信息资源和一些人才储备,并在很大程度上提高了会计核算的效率,提高了财务管理的水平。然而,这些会计信息相对孤立,并没有形成系统的联系,没有很好地发挥出它应有的作用,没有很好解决会计分析和财务决策等重要问题。其主要原因不是会计人员的能力差和使用会计核算软件的效果不好,而是现有的会计信息系统本身所固有的缺陷,只注重了会计预算、会计核算和自动生成会计报表等功能,缺乏从多角度对会计指标进行详细的分析,同其他相关的管理系统也没有良好的接口。其缺陷主要表现在以下几个方面:

(1)数据缺乏可信性。比如领导需要某一部门人员的平均年收入的数字,不同的会计人员核算出来的数字可能会不同,这是因为要核算的数字不能从同一个数据源中取得,而且有些信息需要从外部数据源取得,也有可能存在数据算法上的差异,这是会计核算系统所解决不了的问题。

(2)生产率问题。在进行会计分析时,往往需要取多年的数据,在会计指标多的时候,生产率是相当糟糕的。比如领导要分析近四年的收入和支出情况,要完成这项任务,需要找到四年的报表来获取数据并分析数据,再编辑数据和进行对比分析,这就需要大量的资源才能完成。

(3)无法将数据转化为信息。在会计分析中,我们会问“今年的收入同过去五年中的各个年份有何不同?”这样的问题,会计信息系统不能准确地回答出该问题,这是因为系统并没有集成以往历史年度的数据。

为从根本上解决以上问题,必须建立同会计核算和财务管理相适应的一套新的系统,该系统不但能集成财务部门所需要的会计信息和与其相关的信息,而且能从多角度对会计指标进行分析,并能根据需要进行决策,方便财务部门的管理和领导查询和决策,提高财务的管理水平。该系统也就是被业界所称道的数据仓库。数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的,随时间变化的用来支持管理人员决策的数据集合[1]。高校财务数据仓库是集成了财务信息的数据仓库,为财务管理进行决策的信息系统。

一、数据仓库概述

数据仓库的概念最早是由WH.Inmon提出来的，在他的著作《建立数据仓库》中是这样定义的：数据仓库是一个面向主题的、集成的、想对稳定的、随时间变化的数据集合。数据仓库是在传统数据库基础上建立起来的，但是与传统数据库又有所区别，传统的数据库是单一的数据资源，即以数据库为中心，进行联机事务处理（OLTP，ONLineTransactionProcessing)，数据库技术的主要任务存储数据，对存储的数据进行查询和修改等操作。而数据仓库是将各业务系统数据抽取出来，按照决策分析型数据要求对数据进行清理转换重新组织，建立分析处理环境，然后采用联机分析（OLAP)技术或者数据挖掘技术处理进行数据分析，挖掘出潜在的有价值的信息，供用户参考决策。

二、高校教学管理数据仓库教学管理系统的设计

1.体系结构设计

数据仓库是基于传统数据库积累的数据和其它渠道收集的各种数据信息搭建起来的面向联机分析处理（OLAP，ONLineAnalyticalprocessing)的分析型信息集合，总体结构为三个层次：（源数据）数据处理、数据存储、数据分析。高校教学管理系统数据仓库包括数据源、数据处理，数据存储和数据分析四个部分。数据源：主要来自数字化校园管理平台，涵盖高校各信息系统，教务管理、学籍管理、招生就业管理以及其他信息系统等的数据。数据处理：包括数据抽取、清理、转换和集成。首先从数据源中抽取数据，存储到临时数据表中，然后对抽取的数据进行清洗和转换，通过清洗去除决策分析无用的数据信息，通过转换使数据标准一致，将转换清理后的数据集成装入到数据仓库中。数据存储：各信息系统的数据与数据仓库系统的数据是相互独立的，因此各信息系统数据的变化不会自动更新数据仓库的数据，我们需要在设定数据同步存储机制，才能实现更新数据融入数据仓库存储。数据分析：数据抽取、清理、转换、存储到数据仓库系统以后，我们需要通过各种技术，如联机分析（OLAP）技术、数据挖掘（DM）技术、商业智能（BI）技术等形成统计分析报表供用户查看并做出相应的决策。

2.主题划分

一、电子商务物流配送介绍

近年来电子商务物流配送已成为物流配送发展的主流,但我国物流配送系统的滞后状况却严重阻碍了电子商务的发展。突破电子商务发展的物流瓶颈,必须建立一个能快速、准确地获取销售反馈信息和配送货物跟踪信息的物流配送体系。将数据仓库技术应用到物流配送系统中,建立一个高效的基于数据仓库的电子商务物流配送体系,通过对数据的再次整理和挖掘,为企业提供市场信息和决策依据,进行趋势预测,以不断提高企业竞争力。

二、在电子商务物流配送中应用数据仓库的必要性

(一)电子商务物流配送对数据仓库的应用需求。

电子商务物流配送需要管理者从Internet中获取各种有效信息,以支持重要的决策问题,如配送中心的选址、运输最佳路线、货物组配方案、最优库存控制等,而数据仓库正是决策支持系统的一个很好的解决方案,因此,在电子商务物流配送中应用数据仓库是十分必要的。

1、数据的规模。

区分开来。数据仓库的关键技术包括数据的抽取、清洗、转换、加载和维护技术。联机分析处理（OLAP）是以海量数据为基础的复杂分析技术。它支持各级管理决策人员从不同的角度快速灵活地对数据仓库中的数据进行复杂查询和多维分析处理，并且能以直观易懂的形式将查询和分析结果展现给决策人员。可以说：联机分析处理是数据仓库之上的增值技术，值得深入探讨与研究。

一、OLAP概述

OLAP是关系型数据库之父E.F.Codd在1993年提出的多维数据库和多维分析的概念。OLAP是针对特定问题的联机数据访问和分析，通过对信息很多种可能的观察形式进行快速、稳定、一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。

1.数据仓库中用于OLAP的常用数据模式

数据仓库模式是数据仓库的核心和基础，是影响信息组织和查询的关键因素。因此一个有效的数据仓库模式就成为数据仓库设计的关键所在。在实际的应用当中是通过OLAP来进行分析，因此数据仓库中数据的模式结构应该便于分析。在传统的数据库中数据模式以ER图和二维表为主，而在数据仓库中则以多维模式为主。数据仓库的模式现在常用的有星形模式、雪花模式和星座模式。在数据仓库中，依据所选定的主题、所要存储的数据内容、支持数据仓库的系统环境、对象间的关系来决定使用哪种模式。

（1）星型模式

1引言

在当前市场经济高速发展的态势下，各企业间竞争力越来越强。再加上信息技术的参与，企业能够获取信息的渠道与手段日益增多，面临的信息也纷繁复杂，而好的决策不仅需要真实的数据支持，而且还要在尽量短的时间内做出。所以，企业急需要高效的数据分析工具，来节省对大量数据分析的时间。本文就提出——数据仓库技术这一优化的数据管理、分析技术。

2数据仓库的特点

2.1面向主题

即在较高的这一层次上，实现对企业信息系统里面数据的分类、综合处理，将其进行抽象化处理。数据仓库是从企业整体上来看的，直接面向主题进行组织，其本质在于实现数据的分析与处理，为管理层提供可进行决策的参考依据。

2.2集成性