一個(gè)支持商務(wù)智能的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn).pdf

1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和和數(shù)據(jù)分析技術(shù)越來(lái)越被廣泛應(yīng)用。幾乎每個(gè)行業(yè)的商務(wù)管理人員都使用存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策。數(shù)據(jù)分析技術(shù)包括基本的OLAP和更高級(jí)的數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用目前還不是很成熟。在本文中，我們將介紹一個(gè)適用于網(wǎng)絡(luò)公司并支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)－－DADM的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。 在系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)方面，我們采用三層架構(gòu)的體系結(jié)構(gòu)：第一層是各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)及零散的電子文檔；第二層是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；第三層是前臺(tái)展現(xiàn)工具和數(shù)據(jù)挖掘

2、工具。在系統(tǒng)功能方面，我們希望能對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和KPI指標(biāo)（如產(chǎn)品的生命周期）進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，以及能分析、挖掘用戶(hù)喜好，及產(chǎn)品之間的相關(guān)性。在系統(tǒng)開(kāi)發(fā)過(guò)程方面，我們采取迭代的方式進(jìn)行：選擇業(yè)務(wù)系統(tǒng)；收集需求；確定合適的終端用戶(hù)技術(shù)；建立一個(gè)數(shù)據(jù)模型；基于用戶(hù)需求和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型，開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)模型；從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，數(shù)據(jù)模型返回修改業(yè)務(wù)系統(tǒng)及數(shù)據(jù)集市本身；生成執(zhí)行ETL和數(shù)據(jù)交互過(guò)程的代碼；測(cè)試數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；第一輪迭代投入生產(chǎn)、培訓(xùn)業(yè)務(wù)人員，并開(kāi)始