数据仓库在江西烟草数据中心系统中的应用

论文摘要

决策支持系统的研究与开发方兴未艾，对决策所需大量数据的管理仍是其中的一个瓶颈问题，尚未得到有效的解决。本文应用90年代兴起的数据仓库技术作为决策支持系统中数据管理的解决方案，对决策支持系统与数据仓库技术有效的结合方面进行了深入的研究。并在此基础上，以江西烟草数据中心系统建设为背景，设计并实现了基于数据仓库的江西烟草数据中心系统。本文的主要研究工作和成果是：1)数据仓库的体系结构和相关技术进行了研究、分析；2)重点分析了数据的抽取、清洗和转换技术；3)分析了数据仓库的重要应用联机分析处理的功能和实现中的相关技术和方法；4)设计并实现了一个基于数据仓库的江西烟草数据中心系统。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 决策支持系统
• 1.2 数据仓库和OLAP技术
• 1.3 数据仓库技术的研究现状
• 1.3.1 数据仓库和OLAP技术
• 1.4 本文的工作和组织结构
• 1.4.1 主要工作
• 1.4.2 组织结构
• 第2章 数据仓库技术
• 2.1 引言
• 2.2 数据仓库的定义
• 2.3 数据仓库系统的体系结构
• 2.4 数据仓库研究和应用现状
• 2.4.1 数据仓库现状及存在问题
• 2.4.2 几家公司的数据仓库解决方案
• 2.4.3 数据仓库应用难点和关键点
• 2.5 数据仓库系统与决策支持系统
• 第3章 数据抽取、清洗和转换技术
• 3.1 引言
• 3.2 数据源
• 3.2.1 数据抽取
• 3.2.2 数据刷新
• 3.2.3 数据的有效性检查
• 3.3 实视图及其增量维护
• 3.3.1 实视图概念
• 3.3.2 实视图的增量维护
• 3.4 Strobe算法
• 3.4.1 定义和假定
• 第4章 联机分析处理（OLAP）技术
• 4.1 引言
• 4.2 OLAP概念和特征
• 4.2.1 OLAP的定义
• 4.2.2 OLAP特点和多维分析
• 4.3 OLAP的数据模型
• 4.3.1 数据模型
• 4.3.2 模型实现
• 4.4 OLTP与OLAP的关系与比较
• 4.5 OLAP的特征
• 4.5.1 多维OLAP（MOLAP）和关系OLAP（ROLAP）
• 4.6 OLAP评价准则准则
• 4.7 流行的OLAP工具
• 第5章 江西烟草数据中心系统的设计与实现
• 5.1 引言
• 5.1.1 面临的问题
• 5.1.2 决策支持和商业智能
• 5.1.3 商业智能的应用
• 5.1.4 数据中心简介
• 5.1.5 现实意义
• 5.2 基于数据仓库的决策支持系统（数据中心）的总体框架和设计
• 5.2.1 系统总体目标
• 5.2.2 系统总体设计原则
• 5.2.3 系统总体性能指标
• 5.2.4 系统总体结构设计
• 5.2.5 报表数据展现平台对报表的管理
• 5.2.6 系统具有优秀的开放性与扩展性
• 5.2.7 系统总体数据与逻辑的结构设计
• 5.3 决策支持系统（数据中心）的总体架构
• 5.3.1 信息资源标准体系
• 5.3.2 数据交换服务体系
• 5.3.3 数据加工存储体系
• 5.3.4 数据分析应用体系
• 5.3.6 企业门户
• 5.4 决策支持系统（数据中心）的基本功能
• 5.4.1 系统对数据和报表强大的分析功能
• 5.4.2 OLAP的CUBE多维分析
• 5.4.3 数据挖掘分析及功能的揉合
• 5.4.4 趋势分析、对比分析、环比分析、回归分析、聚类分析、神经网络
• 5.4.5 应用功能模块
• 5.5 系统运行的环境与开发平台
• 5.6 应用界面实例
• 第6章 总结与展望
• 6.1 本文的主要工作
• 6.2 进一步的工作
• 致谢
• 参考文献