一种可复用的大数据集成模式

数据集成,是大数据或数据仓库中很重要的一个操作环节,它直接关系到数据的使用是否顺利、便捷、准确。在企业级大数据或数据仓库中,数据集成是一个持续性的工作,经常会不断有新数据源加入并被要求集成到已有的大数据仓库表中。这个环节是一个非常耗时耗力的过程,而且一旦集成方案不恰当,就会导致一些更加耗时耗力的处理工作,例如需要大批量处理已有数据,以及需要大量修改已有调用逻辑,即数据割接、应用割接。文章旨在研究一种较为系统的、通用的模式,尽量避免以上情况的发生,从而让数据集成工作变得简单、可复用、可持续,也为数据使用提供稳定性、准确性。     

加强数据建设推动信息管税

本文从天津市地税系统数据仓库和数据回放建设的历史回顾入手,着重对近年完成的数据仓库和数据回放数据库的升级建设的实现模式及主要特点进行阐述,并针对充分利用数据平台推进信息管税提出了建立数学模型,开展专题税收分析、建立指标体系,科学归集基础数据和加强人才培养,提高分析能力等三点建议。     

浅谈数据库和数据仓库在管理信息系统中的运用

本文论述了IT技术的发展给管理信息系统带来新的支持--数据仓库.在数据仓库的帮助下,管理信息系统能更有效的迈出决定性的一步.阐明了数据库和时下盛行的数据仓库在管理信息系统和运用中程序.     

基于云存储技术的经营分析系统建设

文章从江苏有线实际经营分析系统出发,论述了基于数据仓库和云存储技术的经营分析系统的软件架构,包括基本内容、技术方案以及云存储的应用及特色。     

电子商务网站营销数据分析技术初探

电子商务(EC)在现代商务企业的发展中占有越来越重要的地位。如何利用信息技术掌握更多的商务信息已备受商家们的关注,站点分析技术正是为商家和网站提供了这样一种有效的分析工具。本文讨论了一些站点分析的相关技术信息和几种网站分析浏览者行为的理论与算法,及数据仓库的相关理论知识。并对站点日志数据进行了实例分析,并指出了站点分析技术发展的方向。     

数据仓库的数据建模技术

本文分析了数据库设计和数据仓库设计区别,总结了数据仓库两类主流的数据模型:企业级数据模型和多维数据模型,系统分析了两类数据模型的层次,探讨了多维数据模型的分类以及用多维数据模型设计数据仓库的方法和步骤。     

大数据时代下的信贷风险防控研究

传统模式下,商业银行信贷风险管理工作主要以信贷人员的主观判断或定性评价与定量分析结合的方式进行。大数据时代,信息资源丰富、变革更新迅猛,给商业银行带来了前所未有的机遇和挑战。商业银行利用自身的信息技术、渠道等优势积累了大量数据资源,如何更好地挖掘数据财富,为商业银行经营发展、风险控制提出了新课题。构建数据仓库、开展数据分析挖掘、强化信息系统运用、做好数据人才培养等多种手段将提升商业银行在大数据时代下的信贷风险防控能力。     

改进的数据挖掘算法在高职院校图书馆中应用

随着高职教育的专业建设和发展,作为直接服务于教育的高职院校图书馆在职业教育中的作用越来越不容忽视。然而目前高职院校的图书馆中大量的数据没有被利用和挖掘并为图书馆的管理服务。因此,本文选取高职院校图书馆系统作为数据仓库并结合学生的基本信息,利用数据挖掘技术,针对高职院校图书馆借阅信息进行数据分析,试图本着方便学生,为学生服务、引导学生钻研专业知识的原则,对专业和图书利用情况进行了相关分析,为图书馆管理者和领导者管理和决策提供有价值的信息．     

基于数据仓库的商业银行CRM系统应用分析

面对金融行业竞争焦点从"以产口为中心"向"以客户为中心"的转变,我国商业银行必须致力于通过客户关系管理来提高其核心竞争力。文章首先就商业银行数据仓库和商业银行CRM系统做了基本的概述,然后重点对数据仓库在银行CRM系统中的应用做了分析,最后提出了一系列基于数据仓库的商业银行CRM系统有效应用的配套措施。     

大数据背景下“数据挖掘”课程的教学研究

数据挖掘是大数据背景下的独特产物,如今已经走进了各大高等职业院校,从而为大数据的有效应用提供了较大帮助。在这种情况下,"数据挖掘"课程的教学改革及研究引起了社会以及教育界的一致关注。"数据挖掘"课程因涉及的知识较杂,学科较多,因此,在具体教学的过程中,遭遇了较大难题。一般而言,"数据挖掘"课程的学习内容包括数据预处理、数据仓库、数据挖掘和数据挖掘应用。现如今,数据挖掘技术虽然已经在各行各业进行大面积的应用,但是主要的应用还是在电子商务、移动网络、网络办公等领域。文章以"数据挖掘"为主要内容进行分析,对当前的教学改革提出相应的建议。