數據倉庫理論和應用

摘要：當前信息領域的熱門課題是研究數據倉庫。數據倉庫系統的主要信息源是傳統的數據庫，為了實現數據向信息的轉換，對大量的數據和信息采用聯機分析處理和數據挖掘等技術進行處理，用多維視圖的形式展示其分析的結果，分析結果為中、高層領導的決策提供有效的支持。本文分析了數據倉庫的理論和應用。

關鍵詞：數據倉庫 信息 分析處理 數據挖掘 轉換 有效

W.H.Lnmom在20世紀90年代提出了“數據倉庫”的概念。數據倉庫借助于數據倉庫大量的、全面的數據存儲，依靠數據分析工具和數據挖掘技術達到了高效的決策的目的。但是數據倉庫在實現的過程中存在著很多的問題，主要是因為數據倉庫是數據挖掘、聯機分析處理以及數據庫等多種技術的結合體，但是為了支持我國的空間數據基礎設施建設，研制空間數據倉庫十分必要，本文對此展開一個分析。

1 數據倉庫理論應用概述

數據倉庫在信息技術領域得到了廣泛的應用，并且在我們生活的各個方面，數據倉庫都保存著與我們生活息息相關的各式各樣的數據。數據倉庫不僅僅影響著人們的生活和學習，對于企業來講，數據庫給其帶來了巨大的變化同時還給企業增加了一些新的工作流程，而改變一個流程其他相應的流程也會隨之發生很大的變化。數據倉庫為企業帶來了很多的新知識，這些新知識都是以數據為基礎的。利用這些知識不僅僅應用于為企業發現新的市場商機和評價市場戰略，還有效的應用到了企業的生產檢查、定義客戶群體和控制庫存等方面。無論任何一家公司都擁有自己的數據，數據倉庫按照特定的方式對這些數據進行組織，不僅僅為企業帶來了新的商業知識，同時也為企業的運作帶來了新的視角。

數據倉庫具有改變業務的威力。它能幫助公司深入了解客戶行為，預測銷售趨勢，確定某一組客戶或產品的收益率。盡管如此，數據倉庫的實現卻是一個長期的、充滿風險的過程。最近，由DM Review發布的一項網絡調查顯示，51%受訪者認為創建數據倉庫的頭號障礙是缺乏準確的數據。而其中最重要的一點是無法實時更新所有的數據。這就需要我們加快技術的發展和改進，使其能更好的應用到企業中。

2 數據倉庫特點分析

數據倉庫并不是我們表面所認為的“大型數據庫”，它是在數據庫已經大量存在的情況下為了進一步挖掘數據資源和決策的需要而出現的。建設數據倉庫方案主要是為前端查詢和分析做基礎，數據庫需要較大的儲存主要是由于有較大的冗余。但是它的效率足夠高，因為企業領導要及時看到最近的數據分析；數據質量要高，因為要根據其提供的數據進行決策；要有擴展性，主要體現在數據建模的合理性，要留出足夠的緩沖。

數據庫是一個數據的集合，是對管理決策過程的支持，具有面向主題、集成、隨時間變化和信息自身相對穩定的特點。主題是指用戶在使用數據倉庫進行決策時所關心的收入、客戶以及銷售渠道等重點方面。面向主題是指不是向業務支撐系統那樣按照業務功能進行組織數據倉庫信息，而是按照主題組織數據庫的信息；集成是指數據倉庫的信息是關于整個企業的一致的全局信息經過一系列的加工、整理和匯總的過程，而不是從各個業務系統簡單抽取出來的信息。

數據倉庫隨著時間的變化而變化，指的是數據倉庫不僅僅只是反映企業的當前數據庫信息的狀態，而是數據庫記錄了從過去的某一個時點到當前各個階段的信息，這些信息是全面的，系統的。通過這些歷史性的信息可以對企業的未來發展歷程和未來的趨勢做一個定量的分析和預測。

3 數據倉庫應用

建立數據倉庫構想的提出是在計算機發展的早期，最早在1990年Bill Inmon先生提出了“數據倉庫”一詞，其描述如下：數據倉庫是為支持企業決策而特別設計和建立的數據集合。

由于現有的數據存儲形式已經不能夠滿足信息的分析需要，因此企業要建立數據倉庫。事務型數據和決策支持型數據的處理性能不能夠相同是數據倉庫理論的核心理念。

企業的數據是在他們的事務操作過程中收集的。事務型數據在企業的運作過程中隨著訂貨、銷售記錄的進行連續不斷的產生。為了有效的引入數據我們必須對事務型數據庫進行優化。從事務型數據處理中將決策支持型數據處理分離出來是解決數據倉庫的方法。數據按照一定的周期，通常是在每晚或每周末，從事務型數據庫中導入決策支持型數據庫，即數據倉庫。按回答企業某方面的問題分主題來組織數據是數據倉庫最有效的數據組織方式。

我們以數據倉庫在很多大型企業中業務的應用來進行一個分析。我國有很多數據密集型企業，他們每天都會產生成千上萬條業務數據而形成龐大的信息資源，企業為了提高自身的競爭力，就需要研究如何管理和利用好這些信息使這些無形資產發揮作用。數據倉庫技術隨著企業經營理念、管理戰略的變革以及信息技術的飛速發展已經成為企業業務分析和管理決策不可或缺的重要工具之一。但是企業的員工對數據倉庫不夠熟悉，在功能開發方面存在很大的不足，因此，效果不是很明顯。因此，企業信息化目前最急切的任務就是深入探索數據倉庫的使用機理并且挖掘其分析的功能。

4 結束語

數據倉庫的作用和優點十分明顯，但是數據倉庫不是簡單的建立起來就可以了，建立之后，不僅要能夠運行， 還要對數據倉庫進行管理和維護，并要進行系統優化，使其能夠真正發揮其強大的功能。目前我國對數據倉庫理論和技術的研究才剛剛起步，目的就是支持數字地球發展、空間數據集成以及空間決策支持發展的需求。雖然我國的數據倉庫發展還不夠成熟，但是隨著科技的不斷發展和研究人員的探索，數據倉庫必定為促進我國社會的信息化做出不可忽略的貢獻。

參考文獻：

[1]徐海琛，張獻華.數據倉庫及其體系結構建設[J].國土資源信息化，2006（06）.

[2]王艷煜.數據倉庫與決策支持系統[J].武漢交通管理干部學院學報，2002（03）.

[3]彭朝海.基于數據倉庫的決策支持系統[J].四川工業學院學報，2003（03）.

[4]霍妍，邢小英.數據倉庫技術研究與分析[J].寧波廣播電視大學學報，2004（03）.

[5]Witten I H，Frank E.Data mining：Practical machine learn-ing tools and techniques.2006.

[6]Kimball R，Ross M.The data warehouse toolkit：The com-

plete guide to dimensional modeling.2002.

[7]俞文彬，謝康林，張忠能.基于數據倉庫的決策支持系統框架研究[J].上海交通大學學報，2000（05）.

[8]程平，黃仁，陳艷，柳剛.高性能數據倉庫平臺構建的研究[J].計算機工程與設計，2006（12）.

[9]張孟資，項金龍.并行技術在數據倉庫中的應用[J].電腦開發與應用，2000（05）.