基于Oracle数据仓库应用技术的研究与实现(3)

库型计生并署据库统各象实维(mn n立体( e映模设、成部数仓系中对体 D s )方 C) i i、 e o b u及射伽 p g,过 B的射行 L t t a o o )换以入据 Pn等 ai)通 o中映进 E E a一n r a转导数到 w T x c T s矿L ( r r f d事实表和维表中，从而生成完整的数据仓库。 4 .运用最新的 al ui s nelgne ol工具集中的Dsoee及相关 r o ceBs esl liec Tos n t icvr r工具并结合 LP OA特征，开发具有O P A L特征的柳钢销售决策支持系统，为柳钢销售公司高层管理人员提供决策支持。本文中的钢材销售决策支持系统，不仅实现了 LP OA多维分析操作及在两维的屏幕中显示多维数据，同时具有高效、灵活、交互的操作界面.实践证明， 借助于 o。产品可缩短数据仓库系 r l ae集，统应用模型的设计周期，提高开发工作效率。笔者利用 O ce产品集和 a rl柳钢已有的销售数据资源，设计并开发的钢材销售决策支持系统，为柳钢销售公司高层管理人员提供了有效的决策支持。该方法对设计与开发基于oal数据 r。 e仓库的相关应用系统具有一定的参考价值。 3本文的组织和结构论文各章节内容安排如下：

第一章： 绪论论述了论文研究的背景和选题来源、研究内容和工作。中大型钢铁公司所属销售公司是商贸流通量很大的行业，在销售公司中实施基于数据仓库的决策分析系统是一个必然的趋势 .

第二章：数据 仓库技术介绍了仓库理论、数据数据仓库概念和特点、数据仓库体系及系统结构、

数据仓库系统设计方法和具体步骤、数据仓库的数据分析以及建设数据仓库的关键技术。

第三章： al i据仓库解决方论述实现 oal数据仓库及展现分析结果常 rceg数 o案 rce用的工具。

第四章：数据仓 库的实施详细介绍了建设基于钢铁销售主题的数据仓库模型的过程，依据模型设计、生成、部署数据仓库实进行数据转移，体，形成数据仓库，用各种OA L P方法对数据仓库的数据进行分析，并实现了O八前端展现的多维分析和图表展现。 LP第五章：总结和 展望介绍了本系统的总论文创新之处，结、需要完善之处和下一步的工作重点。

本文介绍了数据仓库系统的设计与实现方法。

武汉科技大学硕学文士位论第二章数据仓库技术

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本章介绍 了数据仓库及相关内容的基本概念、特点、关键技术以及数据仓库的体系结

构、公认的设计数据仓库系统 cD方 Ls法，数据仓库设计的一般步骤，数据仓库的数据分析。本章内容是数据仓库设计和开发的基础。

21 .数据库到数据仓库数据仓库是计算机和数据应用到一定阶段的必然产物，是基于传统数据库技术的现代

企业解决方案。传统的数据库系统作为数据管理手段，从它诞生开始，就主要用于事务处理.它是以单一的数据资源，即以数据库为中心，进行事务处理 ( T、批处理到决策分 O P L)

析等各种类型的数据处理工作。经过数据的日积月累，在这些数据库中己经保存了大量的日常业务数据。然而，如今信息部门的工作重点己不在于简单的数据收集，而是使信息系

统的研制从围绕加工数据的程序为中心转变到围绕共享的交互地、方便有效地从现有的大量杂乱无章的数据中获取有意义的信息，从而帮助决策者正确进行企业决策并发掘企业的竞争优势。 LP联机事务处理)与OT (系统的操作型处理环境不同，这类业务的特点是需要大量的历史数据和汇总数据，是基于 OA( LP联机分析处理)析型的分环境。数据库技术的发展为解决决策问题提供了可能，而激烈的市 场竞争产生了对决策支持系统( )大需求， D的巨 s S而一般的事务处理环境不适宜 D应用， S s主要有以下原因叭(事务 处理和分析处理的性能特性不同。 ) 1

在事务处 理环境中，用户的行为特点是数据的存取操作频率高而每次操作处理的时间短：在分析处理环境中，用户的行为模式与此完全不同，某个 D应用程序可能需

S要连续几个小时，从而消耗大量的系统资源。将具有如此不同处理性能的两种应用放在同一个环境中运行显然是不适当的。 ()数据集成问题。 2

D需要 S s集成的数据。全面而正确的数据是有效的分析和决策的首要前提，相关数据收集得越完整，得到的结果就越可靠。当前绝大多数企业内数据的真正状况是分散而非集成的。造成这种分散的原因有多种，主要有事务处理应用分散、“蜘蛛网”题、问数据不一致问题、外部数据和非结构化数据。 ()数据动态集成问题。 3

静态集成的 最大缺点在于：如果在数据集成后数据源中数据发生了变化，这些变化将不能反映给决策者，导致决策者使用的是过时的数据。集成数据必须以一定的周期(例如 2小时进行刷新， 4 )称其为动态集成。显然，事务处理系统不具备动态集成的能力。 () 4历史数据问题。事务处理 一般只需当前数据，在数据库中一般也是存储短期数据，且不同数据的保存期限也不一样，即使有一些历史数据保存下来了，也被束之高阁，未得到充分利用。但对于决策分析言历史数据是相当重要的，而，许多分析方法必须以大量的历史数据为依托。

本文介绍了数据仓库系统的设计与实现方法。

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武汉科技大学硕学论士位文

没有历史数据的详细分析，是难以把握企业的发展趋势的。 S对数据在空间和时间的 D广度上都有了更高的要求，而事务处理环境难以满足这些要求。()数据的综合问题。 5

在事务处 统中理系积累了大量的细节数据，一般而言， S并 D不对这些细节数据进行分析。分析前在，往往需要对细节数据进行不同程度的综合。而事务处理系统不具备这种综合能力，根据规范化理论，这种综合还往往因为是一种数据冗余而被加以限制。综上所述要 提高分析和决策的效率和有效性，分析型处理及其数据必须与操作型处理及其数据相分离。必须把分析型数据从事务处理环境中提取出来，按照 D处理的 s S需要进行重新组织，建立单独的分析处理环境，数据仓库正是为了构建这种新的分析处理环境而出现的一种数据存储和组织技术。

虽然数 库与数据库有着紧密的据仓联系，但也有着概念上的区别， 21传统数据表 .是库与数据仓库的比：较l J:表 21 .传统数据库与数据仓库的比较对比内容数据

内容数据目标数据特征数据结构使用频率数据访问量响应时间要求当前值数据库数据仓库

历史的、存档的、纳的、归计算数据面向主题域、管理决策分析应用

面向业务操作程序、重复处理动态变化、按字段更新高度结构化、复杂、适合操作计算高每个事务只访问少量记录以秒为单位计量

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