数据仓库与数据挖掘UNIT1决策支持系统的发展省公共课一等奖全国赛课获奖课件.pptx

数据仓库与数据挖掘是计算机科学领域内重要的分支，它们在现代企业和组织的决策支持系统中扮演着至关重要的角色。决策支持系统（DSS）是用于帮助决策者进行数据分析和制定决策的计算机应用系统。这些系统通过整合各种信息技术，如数据库、数据仓库、OLAP（联机分析处理）和数据挖掘技术，为用户提供有价值的信息支持。 在决策支持系统的发展过程中，硬件和软件技术的进步、数据积累的增加以及应用需求的增长，共同推动了这些系统的演化。在这个过程中，人们逐步从传统的信息检索走向了更高级的知识发现。数据仓库的概念随之诞生，它是一种集中式的数据存储，用于支持管理决策过程。 数据仓库体系结构设计需要考虑多个方面，包括数据的层次划分、数据的冗余管理、数据粒度的选择以及数据的集成方式。数据仓库的用户和需求特征涉及到如何更好地服务于不同类型的用户，包括经理、分析师和终端用户，以满足他们对数据的不同需求。数据仓库的开发生命周期包括了从规划到实施和维护的各个阶段，每个阶段都有其特定的活动和任务。 物理数据仓库的建立旨在整合各种数据源，包括事务处理系统（OLTP）中的数据，以及需要进行深度分析的数据。有效的物理数据仓库能够提升数据管理的质量和效率。监控数据仓库环境是确保数据仓库正常运行的关键，它包括对数据和数据使用的监督，以确保数据仓库的高效运行。 数据仓库与数据挖掘UNIT1的课件中强调，随着企业规模的扩大和成熟，组织在处理软硬件体系结构时容易出现“自然演化体系结构”问题。这些问题往往导致数据缺乏可信性、生产率低下以及数据难以转换为有用信息。此外，数据仓库的设计和应用也面临挑战，比如蜘蛛网问题，这是由于数据抽取层次过多和过于复杂导致的。 针对数据仓库体系结构设计中存在的问题，课件提出了一些解决方案，例如，从OLTP系统中抽取决策者常用数据，单独物理存放，这样可以减轻OLTP系统的负载，同时满足决策者对即时信息的需求。数据仓库还涉及对数据可信性的重视，包括数据的时间基准一致性、算法上的一致性、多层次抽取导致的差异性，以及外部数据的引入和缺乏统一的数据源等问题。 在实际应用中，数据仓库的开发和维护需要管理者的高瞻远瞩，以期望利用多年积累的数据集合和众多文件生成企业报表。设计者需要定位报表所需数据并进行分析，这就要求他们深入分析多个文件，以确保数据的准确性和可用性。 数据仓库和数据挖掘UNIT1课件深入浅出地介绍了数据仓库的相关知识，并从实际应用的角度出发，探讨了数据仓库在决策支持系统中的作用，以及数据挖掘技术如何帮助组织从海量数据中提取有价值的信息。同时，它也指出了数据仓库在设计和实施过程中可能遇到的问题，并提出了相应的解决思路和方法。这些内容对于理解数据仓库技术及其在现代企业决策中的应用具有重要意义。