一個支持商務智能的數據倉庫系統(tǒng)的設計和實現.pdf

1、數據倉庫和和數據分析技術越來越被廣泛應用。幾乎每個行業(yè)的商務管理人員都使用存儲在數據倉庫中的數據來進行數據分析和決策。數據分析技術包括基本的OLAP和更高級的數據挖掘。數據挖掘技術的應用目前還不是很成熟。在本文中，我們將介紹一個適用于網絡公司并支持數據挖掘的數據倉庫系統(tǒng)－－DADM的設計和實現。 在系統(tǒng)體系結構方面，我們采用三層架構的體系結構：第一層是各種業(yè)務系統(tǒng)及零散的電子文檔；第二層是數據倉庫；第三層是前臺展現工具和數據挖掘

2、工具。在系統(tǒng)功能方面，我們希望能對財務數據和KPI指標（如產品的生命周期）進行分析和預測，以及能分析、挖掘用戶喜好，及產品之間的相關性。在系統(tǒng)開發(fā)過程方面，我們采取迭代的方式進行：選擇業(yè)務系統(tǒng)；收集需求；確定合適的終端用戶技術；建立一個數據模型；基于用戶需求和業(yè)務數據模型，開發(fā)數據倉庫、數據模型；從數據倉庫，數據模型返回修改業(yè)務系統(tǒng)及數據集市本身；生成執(zhí)行ETL和數據交互過程的代碼；測試數據倉庫；第一輪迭代投入生產、培訓業(yè)務人員，并開始