数据仓库及OLAP技术在高校财务管理的应用研究及实证分析

新形势下高校财务管理追求更有效、快捷的数据化决策支持,数据仓库及OLAP技术作为大数据时代下重要的数据挖掘工具,可以为高校建立各种财务主题的数据立方体来提供决策数据支持,并结合热点通过绩效工资数据立方体的创建过程举例说明数据仓库及OLAP技术是如何应用到具体的高校财务管理业务中.     

构建数据仓库系统的技术分析

随着计算机技术的成熟和并行数据库的发展，面对急剧膨胀的信息量，信息处理技术的发展趋势是：从大量的事务型数据库中抽取数据，并将其清理、转换为新的存储格式，即为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中。这种支持决策的、特殊的数据存储即被称为数据仓库。数据仓库技术可以有效地帮助组织从海量数据中淘金，为管理人员提供科学的决策支持，协助进行有效组织管理，控制运营风险，创造利润。为此，国内外许多行业和部门都在紧锣密鼓地建设自己的数据仓库。本文研讨构建数据仓库系统的关键技术，旨在为搭建数据仓库系统平台做探索性研究…     

构筑七层结构的数据仓库

数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时变化的数据集合,它支持管理部门的决策过程。广义而言,数据仓库是一个数据库,它与组织机构的操作数据库分别维护。数据仓库系统将各种应用集成在一起,为统一的历史数据分析提供坚实的平台,对信息处理提供支持。 数据仓库涉及的主要技术包括异种数据提取、数据清洗、数据变换、数据归约、数据立方体、在线分析及模式可视化。 数据仓库的数据模型与操作数据库的数据模型     

信息技术在全球银行业的应用(四)数据仓库系统与数据仓库工具

一、数据仓库与数据仓库系统 数据仓库的概念是为企业能有效地管理和利用多年来积累下来的各种历史数据和统计信息,服务于决策支持背景下提出来的.数据仓库为不同来源的数据提供了一致的数据视图.     

数据仓库技术专题讲座 (二)数据仓库工程规划的制定

数据仓库技术专题讲座（二）数据仓库工程规划的制定北京大学计算机系教授唐世渭北京大学计算机系博士裴健数据仓库工程（ｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｉｎｇ）是为了满足对经营管理决策支持的需要,在整个企业范围内,建立统一协调的全局信息环境的庞大工程,是一项复杂艰巨...     

数据库技术的应用

在上一讲中，我们把数据仓库定义为一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，它用于对管理决策过程的支持。该我表明数据仓库不是取代数据库，而是建立在一个较全面和完善的信息应用基础之上，用于支持高层决策分析。也就是说，数据仓库技术的应用与发展是在顺应管理、决策支持等需求的驱动下产生和发展起来的。目前，数据仓库技术主要应用于以下两个领域中并取得了较大的发展。     

利用数据仓库整合银行信息资源

银行业是一个信息科技高投入、高配置的行业，也是一个信息高需求、高输出的产业，银行是信息交换市场的主要参与者。由于现代社会信息量以几何级数递增，银行迫切需要建立涵盖全部业务的数据仓库，支持银行决策，防范金融风险。数据仓库技术有助于商业银行成功进行市场营销，能够支持银行前台网点预测、分析客户的消费倾向，为银行保留客户提供有效手段。     

数据仓库应用中存在的问题及其对策

目前国内各大金融企业,如保险公司、银行、证券公司都已着手建立了自己的数据仓库系统。从数据的规模、技术力量的积累、日益加剧的市场竞争等客观情况看,构建数据仓库的时机和条件已经具备。但是数据仓库应用的成功之路并不是一蹴而就的,要想成功实施数据仓库还需要在应用层和技术层两方面加以提升。一、数据仓库应用中存在的问题建立数据仓库可以把企业的内部数据和外部数据进行有效集成,为企业各层决策、分析人员提供准确、有效、便捷的信息。一个企业通过建立数据仓库可以提高市场竞争力,提升客户服务;提高资产质量,防范经营风险;提高管…     

数据仓库应用及未来发展

人们对信息技术广泛应用的过程中所形成的大量电了化数据的分析需求导致了数据仓库的产牛。从技术角度描绘，数据仓库是一种对历史数据进行有效整合，并面向业务分析主题而建设的海量数据存储。它集成了分布在组织中不同系统中的商业数据，为决策者提供各种类型、有效的数据分析，起到决策支持作用，是一系列技术工具和数据管理机制的统称。     

寿险企业如何创建Informix数据仓库

目前，数据仓库的概念已经被寿险企业的管理人员所熟悉，数据仓库作为一种优化寿险企业经营管理，为企业经营决策提供有效支持的方法也已被广大寿险企业所接受。从国内现状来看，数据仓库在国内的推广使用已初见端倪，越来越多的寿险企业正在从传统的粗放型经营向面向市场的决策支持经营转变，日益增多的寿险市场主体也使得国内的寿险企业必须依靠现代化的信息管理手段来完善企业的决策支持系统，     

数据仓库技术从竞争走向成熟

一、概述数据仓库技术使我们从一个新的视角认识到数据的价值。数据仓库中的数据不仅仅用于查询,还可用于分析对象的发展变化趋势,并最终为管理者提供决策支持。"数据仓库"名词最早出现于20世纪90年代初,90年代末进入相对成熟期,主要标志是许多软件供应商都提供了完整的数据仓库解决方案,并在金融、保险、证券、电信、商业营销等诸多行业取得成功的应用。但是,目前数据仓库取得的成就还远不如商家们"炒作"的那么辉煌,国内的数据仓库建设尚处于起步阶段,成功的应用还不多见。     

基于ANN的数据挖掘及其在银行中的应用

银行数据仓库的建成,必然面临如何在上面建立应用进行数据综合利用和深度挖掘的问题,目前各数据仓库厂商提供数据仓库的同时提供OLAP分析软件,这种类型的软件能对数据仓库已有的数据进行统计和分析,得出某种结果。但要找出数据中的潜在规律,做出某种预测,却是力所不能及。这样的工作只有数据挖掘（DataMining）工具才能完成。数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析银行原有的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略、减少风险、做出正确的决策。而当前真正成熟和能够投入实际应用的数据挖掘工具并不是很多。因此,设计一个适合我国金融业的数据挖掘工具显得非常必要。     

数据仓库技术在基层人民银行的应用研究

作为IT技术的一个新的发展方向，数据仓库技术与数据库技术结合产生的集成、一致的环境，将使人民银行在决策中获得更全面、准确的信息。本文阐述了数据仓库的基本概念、特点和体系结构，介绍了基层人民银行如何应用数据仓库技术，更好地为防范金融风险提供管理信息和决策支持。     

互联网数据自动采集系统设计

在当前的形势下,而有效并全面的收集和处理互联网数据是建立数据仓库和决策支持专家系统的重要方面。由于不同网站、不同指标数据的更新频度不同,采集数据行为不得不采用人工行为或使用简单工具辅助,效率低下,无法统一高效地利用,因此,在本文中,我们论述了互联网数据自动采集系统方案设计,提供了数据数据采集和服务,为决策支持打下数据基础。     

决策支持技术的发展及其体系结构研究

本文介绍了决策支持系统、数据仓库、数据挖掘技术的总体研究情况,包括其定义、基本框架、研究进展,并对OLAP技术和数据挖掘技术作了比较。结合当前数据仓库和数据挖掘技术的发展,本文从决策支持系统的建立和决策支持空间两方面,探讨了它们对决策支持系统的支持作用。     

构建数据仓库系统的技术分析

随着计算机技术的成熟和并行数据库的发展,面对急剧膨胀的信息量,信息处理技术的发展趋势是:从大量的事务型数据库中抽取数据,并将其清理、转换为新的存储格式,即为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中。这种支持决策的特殊数据存储即被称为数据仓库。由于数据仓库技术可以有效地帮助组织从海量数据中淘金,为管理人员提供     

我国商业银行数据仓库建设的现实选择

数据仓库的基本理论著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其著作《BuildingtheDataWarehouse》一书中对数据仓库的定义是:数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。对于数据仓库的概念可以从两个层次予以理解,首先,数据仓库用于支持决策,是对各类数据的组合分析和再加工,它不同于企业现有的操作型数据库;其次,数据仓库是对多个异构数据源的有效集成,集成后按照主题进行重组,并包含历史数据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。     

浅谈银行数据仓库的建设

目前各银行已积累了大量的业务数据，这些数据为银行的正常生产和运营提供了重要支持，成为银行必不可少的生存环境，但是随着市场经济竞争进一步加剧，银行对信息的需求正逐渐从原来的事务处理方式转向联机分析方式，从过去的简单在线信息查询转向高层信息分析和结合专家知识进行决策支持，因此，在银行数据库基础上建立数据仓库，具有十分重要的实际意义。 银行数据仓库的建设目标是在银行现有大型数据库系统的基础上建立一个面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合，为银行的业务综合分析和战略决策提供有力的工具。 一、数据…     

基于CRM的银行业务应用模块分析

目前,利用先进的数据仓库技术建立集中的、包括详细交易数据的商业智能解决方案,已经成为各大商业银行对内加强管理和决策支持,对外更好地了解客户需要、开发新产品或服务、利用现有渠道对客户进行交叉销售、增强盈利能力并在特定的业务领域提供差异化服务的重要手段.对于中国银行业来说,CRM势在必行,而实施CRM就要建立企业级客户数据仓库.根据国内外银行使用数据仓库的经验,以客户数据仓库作为支撑的客户关系管理体系在银行业中的应用极为广泛,本文试图从客户细分和事件管理两方面进行探讨.     

数据仓库技术在医疗保险管理中的应用研究

随着医疗保险业务处理系统的建立和运行，医疗保险信息数据量越来越大，信息数据源越来越多。管理者迫切需要根据医疗保险当前和历史数据做出判断和决策，以及时准确地把握基金运行的脉搏。数据仓库技术无疑将改变传统管理信息系统的不足。本文对数据仓库技术、OLAP和数据挖掘技术在医疗保险信息系统中决策支持的应用进行研究，设计了基于数据仓库技术的医疗保险信息系统的体系结构、技术实现、建设步骤和主要功能。