數(shù)據(jù)倉庫及商務(wù)智能實(shí)施過程研究.pdf

1、本文為作者在企業(yè)博士后期間一些主要研究工作的報告,主要為數(shù)據(jù)倉庫和商務(wù)智能項(xiàng)目過程研究方面的內(nèi)容.商務(wù)智能已經(jīng)成為企業(yè)創(chuàng)造更多盈利的關(guān)鍵,商務(wù)智能將是下一個熱點(diǎn),數(shù)據(jù)倉庫和BI項(xiàng)目實(shí)施前景廣闊.但商務(wù)智能項(xiàng)目實(shí)施成本很高,容易失敗,商務(wù)智能的實(shí)施需要高效的過程支持.本報告首先介紹了數(shù)據(jù)倉庫和商務(wù)智能領(lǐng)域的一些基本概念,討論了數(shù)據(jù)倉庫和商務(wù)智能項(xiàng)目過程的一些構(gòu)建原則,提出一種數(shù)據(jù)倉庫過程動態(tài)模型,定義了過程的元模型及主要概念.該模型中將工

2、程流程分為技術(shù)體系構(gòu)建和分析應(yīng)用開發(fā)兩個平行又相互獨(dú)立的部份,強(qiáng)調(diào)開始初期構(gòu)造原型的重要性.該模型采用線型模式和迭代模式結(jié)合的開發(fā)模式.該模型能夠涵蓋大部分?jǐn)?shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目的開發(fā)流程和活動.我們定義了核心流程和活動,定義了角色和工件.本報告也討論了一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計問題.指出數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)加載不僅是過程設(shè)計問題,而且在數(shù)據(jù)倉庫的邏輯設(shè)計中就要設(shè)計相應(yīng)的機(jī)制.通過一個實(shí)例討論了數(shù)據(jù)倉庫中的匯總星型模式設(shè)計方法,以及聚集過程在ETL工具Pow

3、erMart中的設(shè)計問題.數(shù)據(jù)挖掘(DM)是非常具有挑戰(zhàn)性的工作,數(shù)據(jù)挖掘過程是多個因素耦合的決策問題.文中討論了當(dāng)前流行的DM過程CRISP-DM和SEMMA的不同之處及優(yōu)缺點(diǎn).本報告從機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計和數(shù)據(jù)質(zhì)量角度對挖掘有效性作了討論,認(rèn)為一個真正高效的過程應(yīng)該面向算法,強(qiáng)調(diào)探索,以挖掘出高可靠性的具有商業(yè)價值的知識目標(biāo),并緊跟技術(shù)的發(fā)展.本報告給出數(shù)據(jù)挖掘過程的多維視圖,將算法分解為組件維、模型維和過程維等維度,以此提出新的DM過程