数据仓库中的元数据管理

元数据及其管理是数据仓库系统的核心部件.本文在对数据仓库中的元数据重要性分析的基础上,结合元数据管理现状简单介绍了数据仓库元数据管理的策略及实现.     

数据仓库中的元数据的研究

元数据管理是数据仓库的关键技术之一，是数据仓库中实现信息共享的主要解决途径之一。论述了数据仓库中元数据的定义、重要性、作用、结构、管理模型及其解决方案等，为数据仓库的元数据管理提供了一种参考模型。     

商业银行数据仓库建设

目前国内几大商业银行的数据大集中基本完成,为企业级数据仓库的建设创造了先决条件。同时,银行管理层也希望从既有的海量数据库中获取信息,可以在精准营销、绩效考核、风险管理等方面发挥作用,这也成为建设企业级数据仓库的主要动力。结合作者的工作背景,对银行数据仓库建设过程中的几个方面进行了阐述,以期望能对读者有所启发。     

Excel查找函数及其在数据管理中的应用

电子表格Excel软件作为一种功能强大的数据处理工具，在工作中的应用日益广泛。公式与函数是Excel工作表的核心。本文通过介绍Excel数据表查找函数的功能和格式，举例说明使用Excel函数，能显著建高我们的工作效率。     

数据仓库在CRM中的应用研究

企业管理系统建设是企业争取竞争优势的重要手段,而数据挖掘技术在企业管理系统的实施中起着关键作用。介绍了数据仓库技术和CRM技术,并在此基础上研究了数据挖掘技术在企业计算领域的一些应用。     

数据仓库在企业中的应用

分析了数据仓库的特点、体系结构及实现的方法,并以销售资源管理系统(DRP)中的销售分析为例说明面向主题的数据仓库的构建方法.     

数据仓库及其在商业的应用

应用数据仓库的基本知识,通过分析数据仓库的特点和主要应用范围及目前市场上一些数据库仓库产品,介绍了数据仓库的发展方向。     

数据仓库技术在企业中的应用

介绍了数据仓库技术的有关知识，着重分析了数据仓库技术在国内电信、证券、航空等数据密集型企业中的应用情况及解决思路，介绍了几种名的数据仓库解决方案。     

数据仓库技术在图书馆数字化中的应用研究

章介绍了数据仓库及数据仓库系统的有关概念，探讨了数据仓库技术在图书馆的决策支持、提高服务质量和数字图书馆建设中的应用问题，分析了建设数据仓库所需要的需求推动力、认识基础、数据基础和人才基础，提出了图书馆实现数据仓库的策略和数据仓库系统开发的方法。     

数据仓库在电信业中的应用研究

在电信企业CRMS建设的背景下,介绍了国内外CRM的现状和趋势以及数据仓库技术和数据挖掘技术,重点阐述了电信运营数据仓库的建模和实施、ETL模块设计和联机分析处理的实现. 通过实践证明该方法是行之有效的.     

基于数据仓库的销售管理系统的设计实现

介绍了数据仓库的基本概念和特性,然后把数据仓库的技术运用到销售管理系统中去,把抽象的理论具体化.在公司现有销售综合业务管理系统的基础上,结合公司的销售业务分析需求,利用数据仓库的技术和理论,开发了销售综合业务分析系统.在开发过程中,遵循数据仓库的设计方法,利用多维数据集展示工具,对销售业务的多个主题进行报表展示和数据预测,基本实现了辅助企业决策的目标.     

虚拟实验室数据仓库管理

数据仓库是一种数据管理技术,虚拟实验室有教师、学生、实验、仪器的表单等异构型数据。本文讨论数据仓库的系统结构,及对虚拟实验室数据管理的有效性和可行性。     

空间数据仓库技术在税务征管系统中的应用

系统以空间数据仓库技术为核心,利用GIS的空间管理和分析技术,建立了一个能使税务数据可视化、把税务管理工作融入空间域的管理理念并为税务系统的管理和决策提供更有价值和科学依据的地理信息系统。     

数据仓库技术及应用

介绍了数据挖掘的概念,分析了数据仓库产生的原因,从数据仓库中数据的组织、管理和提取等角度阐述了数据仓库的建立和应用。     

数据挖掘与数据仓库技术在电子商务中的应用综述

电子商务的产生改变了企业的经营理念、管理方式和支付手段,给社会的各个领域带来了巨大的变革。文章在简要介绍了数据仓库、数据挖掘技术和电子商务概念的基础上,详细分析了数据仓库、数据挖掘技术在电子商务中的应用,帮助企业把数据转化为有用的信息并帮助决策,从而在市场竞争中获得优势地位。     

数据仓库与数据挖掘技术在决策支持系统中的应用

分析调研大量成型的科研成果,做出大量需求分析,整理出数据仓储的相关知识,建立相关知识储备库,为技术的处理和应用创造一个联机的载体和条件,运用数据的挖掘和分析处理技术进行算法原理的研究,继而建立了在数据仓库研究理论基础上的模型,为创建数据仓库系统奠定基础。     

商务智能和数据仓库应用中的数据层次研究(英文)

以空间换时间是商务智能和数据仓库应用中的基本理念,其中可使用宽表和汇总表来实现。该文详细阐述了商务智能和数据仓库应用中的数据层次概念,以及每层的数据生成,即缓冲层、事实维度层、宽表层、汇总表层、固定报表层,提出了相应的实现数据转换的方法和工具,最后说明其可行性和实用性。