第1章-决策支持系统的发展

1、第第1 1章章 决策支持系统的发展决策支持系统的发展演化过程演化过程 数据仓库数据仓库技术完全是在决策需求的驱动决策需求的驱动下产生与发展起来的。n1960年：主文件、报表n1965年：主文件迅速增长,数据冗余严重n1970年：DASD及DBMSn便于存储、访问、索引n1975年：在线、高性能事务处理n1980年：个人PC和第四代编程语言n直接控制数据和系统n出现MIS,直到现在的DSS抽取程序抽取程序n大型在线事务处理系统问世后不久,就出现了用于抽取处理的程序。n抽取程序搜索整个文件或数据库,使用某些标准选择合乎要求的数据,并把这些数据传送到其他文件或数据库中去抽取程序抽取程序抽取程序很受欢

2、迎，是因为： 1.将数据从高性能在线事务处理环境中转移出来，减少性能冲突; 2.改变数据控制方式-由用户控制数据。 自然演化式体系结构自然演化式体系结构失控的抽取失控的抽取处理形成处理形成”蜘蛛网蜘蛛网” 自然演化式体系结构的问题自然演化式体系结构的问题n数据可信性数据可信性n生产率问题生产率问题n难以将数据转化为信息难以将数据转化为信息1.2.1 可信性问题可信性问题n缺乏可信性的原因:n数据无时间基准n数据算法上的差异n抽取的多层次问题n外部数据问题n无公共起始数据源1.2.2 生产率问题生产率问题n多个数据来源导致数据定位复杂n需要不同技能的组合n相同元素的意义不同nn数据处理过程复杂n

3、抽取程序很多n每个程序都需要定制n需要多种技术n 1.2.3 数据转化为信息的问题数据转化为信息的问题n面对众多的未集成遗留系统n没有存储足够的能够满足DSS分析员需求的历史数据n 今年的账号活动同过去五年中今年的账号活动同过去五年中的各个年份有什么不同的各个年份有什么不同?体系化的数据仓库环境n自然演化式体系结构已不能满足需要n体系化的数据仓库应运而生n体系结构化环境主要存在两种数据：原始数据与导出数据n原始数据与导出数据差异巨大，不能共存在一个数据库原始数据与导出数据的区别原始数据与导出数据的区别原始原始/操作型数据操作型数据导出数据导出数据/DSS原始原始/操作型数据操作型数据导出数据导

4、出数据/DSS面向应用面向主题重复运行启发式运行详细的概要的或精化的处理需求预先可知处理需求事先不知访问瞬间是准确的过去的数据/快照生命周期符合SDLC(System Development Life Cycle)几乎刚刚相反为日常工作服务为管理者服务对性能要求高对性能要求宽松可更新不更新一次访问一个单元一次访问一个集合原始原始/操作型数据操作型数据导出数据导出数据/DSS原始原始/操作型数据操作型数据导出数据导出数据/DSS事务处理驱动分析处理驱动静态结构,可变的内容结构灵活关心更新控制无更新控制问题一次处理数据量小一次处理数据量大高可用性宽松的可用性要求支持日常操作支持管理需求整体管理子集

5、管理访问频繁访问很少或不多非冗余性总是存在冗余体系结构化环境有四个层次的数据体系结构化环境有四个层次的数据n操作层n只包含面向应用的原始数据,并且主要服务于高性能事务处理领域n原子/数据仓库层n存储不可更新的集成的原始历史数据,此外也存放一些导出数据n部门/数据集市层n根据最终用户的需求为满足部门的特殊需要而建立的n个体层n完成大多数启发式分析体系结构化环境体系结构化环境n操作型环境中是当前信息而数据仓库环境中则是历史信息，二者没有重复n部门环境中的数据是反向规范化和汇总的，根据单个部门操作型需求形成的n个体层数据常常是暂时的、小规模的，要做很多启发式分析数据仓库的用户数据仓库的用户n首先是商务人员，其次才是技术人员n在发现模式下工作n传统的系统开发生命周期不适用于DSS分析开发生命周期开发生命周期数据仓库环境下的系统开发生命周期与传统SDLC几乎完全相反开发生命周期开发生命周期操作型系统生命周期操作型系统生命周期SDLC数据仓库生命周期数据仓库生命周期CLDS需求驱动数据驱动设计之初需求已知DSS(Decision Support System)开发生命周期最后才发现真正的需求瀑布式开发方法螺旋式开发方