数据仓库论文关于基于数据仓库技术的企业信息化管理论文范文参考资料

基于数据仓库技术的企业信息管理数据仓库论文胡奎淮南市住房公积金管理中心矿业集团分中心安徽淮南23xx摘要信息管理已成为现代企业管理的主要模式，待分析和计算的数据量持续增长，面临着数据类型、复杂的业务关系和信息变化频率高等诸多问题。针对这种情况，本文提出利用数据仓库技术构建企业信息管理系统，对企业各部门的业务数据进行整合和分析，成为企业管理和投资决策的客观依据。关键词企业管理；数据仓库；数据集市介绍随着市场竞争的加剧，所有企业都致力于运用信息管理方法来提高自身企业的运营效率，从而增强自身的核心竞争力。信息管理系统的引入使企业从以前的粗放式管理模式逐步走向精细化和快速化。与此同时，它带来了对信息处理的日益增长的需求。另一方面，由于各种业务活动的数量和规模越来越大，企业之间的业务交流越来越广泛，导致数据源和数据类型越来越复杂，迫使企业寻求更集成的信息处理方案来帮助企业在海量数据中快速搜索有价值的信息。在这种需求下，数据仓库技术得到了很好的推广和应用，已经成为各种企业决策支持系统运行的主要平台。其中，最重要的应用是实现在线分析处理(OLAP)。2.数据仓库的技术特征数据仓库的特点可以归纳为以下三个方面1:(1)面向主题的组织：与面向实体间逻辑关系的传统数据库不同，数据仓库是面向主题的组织。前者只能解决同一数据库中不同数据之间的逻辑关系，并在有限范围内完成数据分析、查询等操作。在这种情况下，很难获得准确和全面的分析结论。然而，数据仓库面向主题组织，从根本上解决了这个问题。当数据被有效存储时，数据分类已经完成，并且在多个数据库中形成了统一的分类索引，即不同的主题。通过该主题的操作，可以方便地实现多个数据库的同时查询和分析，并很好地保证结论的全面性。(2)集成：数据仓库以主题为数据存储单元，每个主题中的数据分别从不同的数据源提取，从而形成某个主题中相关数据的高度集成。为了解决多个数据之间可能存在的数据矛盾和冲突，必须在数据采集过程中进行相应的预处理，通过数据粒度的细化和综合来保证数据的正确性。(3)及时性：由于企业数据的不断积累，系统分析和处理的数据对象日益增多，而大量历史数据的有效性将逐渐消失，最终退化为影响分析结论客观性的不良信息。因此，数据时效性的研究一直是数据仓库研究的重点。目前，最主流的解决方案是为不同时期的数据设置不同的权重。权重由数据类型、存在时间等多种因素综合评判，尽可能保证引用数据的及时性。3.数据仓库的主要应用方案目前，数据仓库技术在现代企业信息管理领域逐渐形成共识，其解决方案也逐渐标准化，对促进跨平台、跨区域的数据交流起到了非常重要的作用。也就是说，通过全面的数据分析，将数据有计划地放入数据仓库中相应的主题区域，然后通过前台界面与用户交互，提供各种数据处理服务，甚至实现一定程度的智能分析。目前，最常用的前台界面是在线分析处理(OLAP)和数据挖掘(数据挖掘)。3顾名思义，OLAP主要解决多系统连接和控制的问题，使多个数据库形成一个有机的整体，共同满足用户提出的业务信息的处理要求。它最大的功能在于处理多维结构数据。它可以过滤和引用不同类别的不同数据库中的数据。同时，根据预先设定的条件，为不同时期和不同类型的数据分配权重值，并在此基础上实现数据分析和汇总，实现数据提炼的效果。同时，根据用户的不同需求，采用不同的显示方式向企业决策者展示数据，如通用趋势图、指标图和各种账户分析表。3.2数据挖掘数据挖掘技术是近年来发展迅速的一种信息处理技术。它的特点是利用分类、相关分析、序列分析、聚类分析、机器学习和集成一些人工智能算法来处理海量数据和提取有价值的信息2。在数据仓库平台中，经常使用数据挖掘技术来快速处理大量的历史数据，特别是细化一些不易察觉的数据之间的逻辑关系，从而有效地减少系统计算量，尽可能地消除冗余的无效数据，并压缩计算对象的数量。在这项技术中，跨平台的在线分析可以通过OLAP完成，达到事半功倍的效果。3.3数据集市数据集市本质上也是一种数据仓库，但它是一个部门或一项重要业务的具体应用，包括该部门或项目在一定时期内的数据积累。如果每个部门或项目都有自己的数据集市，那么合并这些数据集市将成为企业的数据仓库系统。因此，数据集市可以被视为数据仓库的一部分或一个小型数据仓库。系统结构如图1所示。结论数据仓库已经在企业中得到广泛应用。大量经验证明，为企业建立一个符合自身经营特点的数据仓库，可以帮助企业决策者更全面地了解自身经营状况，深入分析大量业务数据隐藏的指