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搜索资源列表

  1. Oracle数据仓库建设指南

  2. Oracle数据仓库指南，用oracle 8 建设数据仓库

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2009-05-12
    • 文件大小：23mb
    • 提供者：yangchilian

  1. 数据仓库之理论与实践

  2. 本文档描述以一个具体的基于DSS决策系统之需要，具体实践数据仓库的理论，通过实施过程遇到的问题之解决和深层次思考，总结了实践中反映的典型问题，对从事数据仓库建设工作具有十分有价值的参考意义。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-11-19
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：stevenberg

  1. 如何从优化SQL入手提高数据仓库的ETL效率[以Oracle为例]

  2. 数据仓库建设中的ETL(Extract, Transform, Load)是数据抽取、转换和装载到模型的过程，整个过程基本是通过控制用SQL语句编写的存储过程和函数的方式来实现对数据的直接操作，SQL语句的效率将直接影响到数据仓库后台的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-31
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：nihao123ou

  1. Sybase数据仓库解决方案

  2. 利用完整的信息及时作出正确的决策，这就是数据仓库所要完成的任务。在经历了多年以业务为主的系统建设以及以强调数据收集为主的数据仓库建设之后，目前普遍认为，数据仓库正向新的第二代数据仓库过渡，而且很多学者专家认为，传统的以事务处理为主的应用，其重要性正退居其次，这种共存的体系构成所谓的“闭环决策处理系统”

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-06-02
    • 文件大小：793kb
    • 提供者：goldgrail

  1. 数据仓库建设入门指导

  2. 数据仓库数据仓库数据仓库数据仓库数据仓库数据仓库数据仓库数据仓库数据仓库数据仓库数据仓库数据仓库数据仓库数据仓库数据仓库数据仓库数据仓库数据仓库数据仓库数据仓库

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2011-06-30
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：xhthy

  1. 新华保险数据仓库建设方案

  2. 新华保险数据仓库建设方案 目录： 公司介绍 EDW总体规划方案 EDW整体技术架构方案 EDW数据模型解决方案 EDW业务应用解决方案 EDW建设战略与实施方法 EDW项目一期实施方案 EDW建设最佳实践经验 交流答疑

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2011-11-22
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：runningwulf

  1. 转发_ETL的过程原理和数据仓库建设

  2. 数据仓库建设中的ETL Extract Transform Load 是数据抽取 转换和装载到模型的过程 整个过程基本是通过控制用SQL语句编写的存储过程和函数的方式来实现对数据的直接操作 SQL语句的效率将直接影响到数据仓库后台的性能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-03-28
    • 文件大小：35kb
    • 提供者：shabust

  1. 移动视频数据仓库建设实践

  2. 移动互联网数据仓库建设实践，实时主动数据仓库 (real-time active data warehouse)RTADW

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-09-22
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：map_lixiupeng

  1. 数据仓库建设方案

  2. 数据仓库建设方案 基于Informatica、oracle、SAP BO

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2015-10-17
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：frank_20080215

  1. Oracle数据仓库建设ppt

  2. Oracle数据仓库建设ppt------使用Oracle 11g。适合新手入门。。。呵呵。是自己做的4444444444

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2009-02-20
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：man_508

  1. 数据仓库建设中如何持续改进数据的质量

  2. 数据仓库对数据质量的要求总体上归纳为：数据完整性、数据准确性、数据一致性、数据时效性。由于数据仓库系统的数据来源于计费、营账、客服、网管等多种业务系统，在各种源数据的整合过程中常发现不同系统中的数据不一致，同时源数据的质量问题比较突出。在数据仓库系统建设初期数据质量不高在所难免，这需要在系统建设和使用过程中不断进行修正和补充，从而逐步完善并最终解决系统的数据质量问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-03
    • 文件大小：36kb
    • 提供者：weixin_38665804

  1. 数据仓库建设持续改进数据质量探讨

  2. 数据仓库对数据质量的要求总体上归纳为：数据完整性，包括数据源是否完整、数据取值 是否完整、维度取值是否完整等。数据准确性，包括数据源是否准确、编码映射关系是否准确、处理逻辑是否准确等。数据仓库服务于经营决策，经营决策依据的数据应该是全面的、真实可靠的、有意义的。数据时效性如果得不到保证，就可能延误了市场人员的分析，失去商机。 从数据仓库的建设过程来看，它本身修复数据以提高数据质量的能力并不是很强，但是它能发现生产系统存在的一些数据质量问题从而提醒用户哪些数据有质量问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-03
    • 文件大小：30kb
    • 提供者：weixin_38558659

  1. 数据仓库建设方案-2018-3-28.pdf

  2. 数据仓库建设方案、数据仓库整体架构、数据挖掘、数据清洗、转换源数据数据导入 数据仓库 服务层 调度 查询 ETL 数据仓库 报表 PDM 访 Oracle 数质量 检查 统计分析 掉用户 惜误 制 回濠 日志 ODS 元数据管理 备份与恢复 T用户 数据仓库管理 数据仓库监控/管理 数据合库技术架构图 业主团EE与人产交所产户金头订解户生 初构注册 参与人相操作人注册 关业务与注 推荐产品 顶日中、托 开资金结草账户 图户柜关用产品户 业约红 账户注销 账户变更 务 产品注 变更登记 链产品

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-15
    • 文件大小：236kb
    • 提供者：qj309429631

  1. 矿山企业数据仓库建设初探

  2. 针对目前矿山企业数据的特点,文中对构建矿山企业数据仓库的信息流程和系统架构进行了分析。从矿山企业的生产管理数据入手,设计了矿山数据仓库的框架结构,使其既满足空间数据仓库的特点又满足各种分析和高层决策的需要。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-27
    • 文件大小：173kb
    • 提供者：weixin_38558870

  1. 矿山系统空间数据仓库建设初探

  2. 分析了矿山系统传统数据存储特点,认为传统数据库已无法满足矿山管理应用需求,数字矿山的建设急需建立一个方便存储和提取的工具。矿山数据大多为空间数据,因此,空间数据仓库的建立能解决矿山数据的收集和存储问题,实现多源数据的管理和分享,为决策部门提供详实而准确的数据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-11
    • 文件大小：208kb
    • 提供者：weixin_38634065

  1. 数据仓库建设.zip

  2. 这是关于数据仓库的一些资料，关于数据仓库的建设以及一些理论知识，可以供大家学习和交流，有不懂的问题可以多多指教，谢谢大家！

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-20
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_46443325

  1. 浅谈数据仓库建设中的数据建模方法

  2. 所谓水无定势，兵无常法。不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应的数据模型是千差万别的。目前业界较为主流的是数据仓库厂商主要是IBM和NCR，这两家公司的除了能够提供较为强大的数据仓库平台之外，也有各自的针对某个行业的数据模型。例如，在银行业，IBM有自己的BDWM(Bankingdatawarehousemodel)，而NCR有自己的FS-LDM模型。在电信业，IBM有TDWM（TelecomDatawarehousemodel），而NCR有自己的TS-LDM模型。因此，我们看

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：334kb
    • 提供者：weixin_38747566

  1. 浅谈数据仓库建设中的数据建模方法

  2. 所谓水无定势，兵无常法。不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应的数据模型是千差万别的。目前业界较为主流的是数据仓库厂商主要是IBM和NCR，这两家公司的除了能够提供较为强大的数据仓库平台之外，也有各自的针对某个行业的数据模型。例如，在银行业，IBM有自己的BDWM(Bankingdatawarehousemodel)，而NCR有自己的FS-LDM模型。在电信业，IBM有TDWM（TelecomDatawarehousemodel），而NCR有自己的TS-LDM模型。因此，我们看

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：334kb
    • 提供者：weixin_38614391

  1. 大数据数据仓库建设

  2. 互联网行业，除了数据量大之外，业务时效性要求也很高，甚至很多是要求实时的，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线。如下图就是数据仓库的逻辑分层架构：1.数据源数据源，顾名思义就是数据的来源，互联网公司的数据来源随着公司的规模扩张而呈递增趋势，同时自不同的业务源，比如埋点采集，客户上报等。2.ODS层数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动地存储一份，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：405kb
    • 提供者：weixin_38686924

  1. 大数据数据仓库建设

  2. 互联网行业，除了数据量大之外，业务时效性要求也很高，甚至很多是要求实时的，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线。如下图就是数据仓库的逻辑分层架构：1.数据源数据源，顾名思义就是数据的来源，互联网公司的数据来源随着公司的规模扩张而呈递增趋势，同时自不同的业务源，比如埋点采集，客户上报等。2.ODS层数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动地存储一份，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：405kb
    • 提供者：weixin_38664532
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