数据仓库与dss数据库(dss的四库系统指的是数据库系统模型库系统方法库系统)

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本篇文章给大家谈谈数据仓库与dss数据库,以及dss的四库系统指的是数据库系统模型库系统方法库系统对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 基于数据仓库的DSS发展方向? 决策支持系统(DSS)是在管理信息系统的基础上发展起来的,数据仓库是DSS基础设施的心脏,企业的各种整合数据最终就是存贮在这里,其中包含了历史数据,根据公司业务的具体需要,有时甚至可以是长达十几年的数据。数据仓库是企业数据存贮的唯一“真实来源”,也是对企业数据可能产生的矛盾进行调和的最终依据。数据仓库中几乎总存贮着大量的数据,而且数据量还在以惊人的速度不断增长着。数据从数据仓库向多个方向发散,数据集市就是通过从数据仓库中选出所需的基本数据而建立起来的。数据集市反映了企业的部门视图:根据自身需要选择并生成基本数据,因此,数据集市比数据仓库要小得多,从而可以充分利用专业技术(如多维技术、立体技术等)。数据仓库的另一个扩展方向是探测仓库,这是为企业探测者服务的,通过为其单独建立这样的设施,可避免对数据仓库常规工作的干扰,探测仓库环境中采用与之相适应的专门技术来提供服务。企业信息工厂中还有另一个重要构成部分:近线存贮。近线存贮用于存贮大量非常用数据,这使数据仓库成本得以大幅降低。通过向企业信息工厂中引入近线存贮,设计师可将数据仓库中的数据量控制在尽可能低的水平上。

本篇文章给大家谈谈数据仓库与dss数据库,以及dss的四库系统指的是数据库系统模型库系统方法库系统对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

基于数据仓库的DSS发展方向?

决策支持系统(DSS)是在管理信息系统的基础上发展起来的,数据仓库是DSS基础设施的心脏,企业的各种整合数据最终就是存贮在这里,其中包含了历史数据,根据公司业务的具体需要,有时甚至可以是长达十几年的数据。数据仓库是企业数据存贮的唯一“真实来源”,也是对企业数据可能产生的矛盾进行调和的最终依据。数据仓库中几乎总存贮着大量的数据,而且数据量还在以惊人的速度不断增长着。数据从数据仓库向多个方向发散,数据集市就是通过从数据仓库中选出所需的基本数据而建立起来的。数据集市反映了企业的部门视图:根据自身需要选择并生成基本数据,因此,数据集市比数据仓库要小得多,从而可以充分利用专业技术(如多维技术、立体技术等)。数据仓库的另一个扩展方向是探测仓库,这是为企业探测者服务的,通过为其单独建立这样的设施,可避免对数据仓库常规工作的干扰,探测仓库环境中采用与之相适应的专门技术来提供服务。企业信息工厂中还有另一个重要构成部分:近线存贮。近线存贮用于存贮大量非常用数据,这使数据仓库成本得以大幅降低。通过向企业信息工厂中引入近线存贮,设计师可将数据仓库中的数据量控制在尽可能低的水平上。

现在一般是把一个数据库以两种方式运作,可以运行一个脚本来动态改变内存分配。例如,一个数据库在白天以OLTP模式运行,而在晚上以DSS模式运行.

一个决策支持系统的典型组件不包括

一个决策支持系统的典型组件不包括门户。决策支持系统是管理信息系统应用概念深化,在管理信息系统基础上发展起来的系统。DSS是解决非结构化问题,服务于高层决策的管理信息系统。

决策支持系统按功能可分为专用DSS,DSS工具和DSS生成器。专用DSS是为解决某一领域问题的DSS。DSS工具是指某种语言、某种操作系统、某种数据库系统。DSS生成器是通用决策支持系统,一般DSS包括数据库(DB)、模型库(MBMS)、方法库、知识库和会话部件。

决策支持系统数据库不同于一般DB,是有很高性能要求,在原基层数据库的基础上建立起来的专用数据库。现在,一般由数据仓库(DataWarehouse)来充当DSS数据库。数据库为决策提供数据能力或资料能力。模型库为决策提供分析能力的部件,模型能力的定义是转化非结构化问题的程度。

数据仓库的定义及特点

数据仓库的定义及特点

一数据仓库定义

数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受:数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策(Decision Making Support)。

对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解,首先,数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库;其次,数据仓库是对多个异构的数据源有效集成,集成后按照主题进行了重组,并包含历史数据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

二数据仓库特点

1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务,各个业务系统之间各自分离,而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念,是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面,一个主题通常与多个操作型信息系统相关。

2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关,数据库之间相互独立,并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的,必须消除源数据中的不一致性,以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新,数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用,所涉及的数据操作主要是数据查询,一旦某个数据进入数据仓库以后,一般情况下将被长期保留,也就是数据仓库中一般有大量的查询操作,但修改和删除操作很少,通常只需要定期的加载、刷新。

4、反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据,而数据仓库中的数据通常包含历史信息,系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息,通过这些信息,可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

企业数据仓库的建设,是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念,只有把信息及时交给需要这些信息的使用者,供他们做出改善其业务经营的决策,信息才能发挥作用,信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组,并及时提供给相应的管理决策人员,是数据仓库的根本任务。因此,从产业界的角度看,数据仓库建设是一个工程,也是一个过程。

详解数据仓库和数据库的区别

数据仓库:为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略(数据)集合。

大数据:所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

传统数据库:一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

其实从三个定义,我们好像区别不大。

数据库指的是数据的集合,数据仓库也是一个数据集合,大数据也是一个处理和存储数据的地方。

但是不同的是,在于应用场景,和构建的技术原理不一样。

传统数据库是存储根据范式建模的关系型数据,主要用于OLTP(on-line transaction processing)翻译为联机事务处理的软件。大数据是根据map redurce范式构建的出局处理,存储的软件,主要用于OLAP是做分析处理。大数据和传统数据库,还有一个更大的区别在于,处理的数据量以及计算量的大小,当传统数据库,无法在人可以接受的短时间内计算出结果,那这个数据就叫大数据,需要使用到大数据技术处理。而数据仓库本质上是一种数据的处理方式,而不是一种基础软件,它可以依赖于传统数据库,也可以依赖大数据技术去构建。

可以参考这篇文章:数据仓库(2)数据仓库、大数据与传统数据库的区别 - 知乎 (zhihu.com)

数据仓库是干什么用的

数据仓库是决策支持系统(dss)和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。

数据仓库 ,由数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)于1990年提出,主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料,透过数据仓库理论所特有的资料储存架构,做有系统的分析整理,以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行,并进而支持如决策支持系统(DSS)、主管资讯系统(EIS)之创建,帮助决策者能快速有效的自大量资料中,分析出有价值的资讯,以利决策拟定及快速回应外在环境变动,帮助建构商业智能(BI)。

数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)在1991年出版的“Building the Data Warehouse”(《建立数据仓库》)一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策(Decision Making Support)。

简述数据库 数据仓库 和数据挖掘三者之间的关系

先说说数据仓库和数据挖掘的关系,再说说数据库与数据仓库的关系

数据仓库与数据挖掘的联系

(1) 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。

(2) 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。

(3) 数据仓库为更好地使用数据挖掘这个工具提供了方便。

(4) 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。

(5) 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。

(6) 数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持。

数据仓库与数据挖掘的差别

(1) 数据仓库是一种数据存储和数据组织技术, 提供数据源。

(2) 数据挖掘是一种数据分析技术, 可针对数据仓库中的数据进行分析。

1、数据库:是一种逻辑概念,用来存放数据的仓库,通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成,表是二维的,一张表里面有很多字段。字段一字排开,对数据就一行一行的写入表中。数据库的表,在于能够用二维表现多维的关系。如:oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。

2、数据仓库:是数据库概念的升级。从逻辑上理解,数据库和数据仓库没有区别,都是通过数据库软件实现存放数据的地方,只不过从数据量来说,数据仓库要比数据库更庞大德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析,辅助领导做决策;

区别主要总结为以下几点:

1.数据库只存放在当前值,数据仓库存放历史值;

2.数据库内数据是动态变化的,只要有业务发生,数据就会被更新,而数据仓库则是静态的历史数据,只能定期添加、刷新;

3.数据库中的数据结构比较复杂,有各种结构以适合业务处理系统的需要,而数据仓库中的数据结构则相对简单;

4.数据库中数据访问频率较高,但访问量较少,而数据仓库的访问频率低但访问量却很高;

5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的,为业务处理人员提供信息处理的支持,而数据仓库则是面向高层管理人员的,为其提供决策支持;

6.数据库在访问数据时要求响应速度快,其响应时间一般在几秒内,而数据仓库的响应时间则可长达数几小时

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