【摘 要】
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二十世纪九十年代末,传统数据库管理系统的发展陷入低潮,残酷的市场竞争迫使全世界的数据库供应商寻找新的技术和经济增长点,其中一个热点是以Oracle9i为典型代表的对象-关系
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二十世纪九十年代末,传统数据库管理系统的发展陷入低潮,残酷的市场竞争迫使全世界的数据库供应商寻找新的技术和经济增长点,其中一个热点是以Oracle9i为典型代表的对象-关系数据库技术,另一个热点就是以数据仓库技术为核心的商业智能(BI)<[1]>.在线分析处理(OLAP)和数据挖掘技术的不断成熟,为数据仓库应用市场的开拓打下了良好的基础.2000年以来,以数据仓库为基础的在线分析处理和数据挖掘应用在国内的金融、保险、证券、电信、税务等传统数据密集型行业有所发展.但是,由于中国信息化基础设备相对并不完善,数据来源系统的变通性和灵活性无法完全满足要求,致使当在已有数据仓库的基础上有新的需求或增值服务的提出时,源数据的提供成为整个系统持续发展的瓶颈.将数据源的整理和上传工作重新依新需求设计并实现一次,不论在消耗的时间和人力成本上都是令人无法忍受的.该论文介绍了该电信公司经营分析数据仓库系统的开发与研究现状,分析了ETL规则的抽取策略和优化算法,讨论了数据仓库建模中的数据量估算和粒度选择,并针对上面的问题提出了利用复合主键和横表纵表之间的转换实现维表和事实表粒度向下细分的思想,即在不修改源数据提供系统的情况下,最大限度的利用已有的数据实现新的需求.该系统以UNIX(IBM AIX)操作系统为开发平台,使用PowerDesigner为建模工具,基于ORACLE9i的数据库存储,以DataStage进行ETL操作,以Cognos作为多维立方体生成及前端展示工具,对整个数据仓库系统的设计和研究做了深入的分析和详细的阐述,为数据仓库二期工作提出了理论上的帮助和建议.
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