数据仓库
由二 HANA没有 保存返些数据模型，所以当源数据系统中的增量数据加载到 HANA中时，无需像传统数据仏库中加载增量数据时迕行的复杂的数据计算。 6. 在数据库层面迕行数据密集型运算 SAP HANA 除了提供完善的数据库功能外，其内置的计算引擎可以将原本在应用层迕行的运算转秱 18 到数据库层面迕行处理，返在数据密集型运算的场景，能够优化应用层呾数据库层乊间的数据交互
性，所以上节所说的系统管理能力也很重要。 数据获取的核心是企业数 据仓库目录的分发和管理。 该功能由 DB2 UDB EEE 中的产品 Data Propagator 完成。 数据存储 在 SP 硬件平台上，可选的数据存储产品有 ORACLE、 INFORMIX 15 和 DB2 并行版本，我们推荐 DB2 并行版本 UDBEEE，该产品在加拿大实验室开发，得到多数顾问的一致推荐，因为 DB2
，并且建立相应的关系即可。 在逻辑模型的基础上，我们可以建立数据仓库的物理模型。 出于性能的考虑，物 理模型一般满足第三范式，同时兼顾了可扩展性的需要。 15 同时，建立数据仓库的工具本身也具备良好的可扩展性。 由于数据仓库是通过图形化界面建立一系列的流程（ process），数据之间的转换关系也是通过图形化界面方式定义的，修改起来非常方便。 系统的安全管理 数据仓库系统是一个信息管理系统
在社保数据仓 库的建设过程中应该遵循： 在大中心的模式下，实现信息集中管理，统筹规划、统一管理、分步实施的原则。 同时，在系统实施过程中要体现 “统一规划、统一标准、统一选型、统一开发” 的“四统一原则” 同时，作为数据仓库这样的大型项目，在技术和实施经验上，劳动社保必须借助于和国际上有能力厂商的合作，共同实施项目的建设过程。 对于合作伙伴的选择正确与否，将直接影响到项目的质量和实施的成功性风险
功的大型事务数据库多为关系数据库，但关系数据库系统并不能满足数据仓库的数据存储要求，需要通过使用一些技术，如动态分区、位图索引、优化查询等，使关系数据库管理系统在数据仓库应用环境中的性能得到大幅度的提高。 数据仓库在构建之初应明确其主题。 主题是一个在较高层次将数据归类的标准，每一个主题对应一个宏观的分析领域，针对具体决策需求可细化为多个主题表，具体来说就是确定决策涉及的范围和所要解决的问题。
45 价格管理 区域采购价格分析 查询一段时间内某区域采购价格情况，有助于同区域内企业采购价格比较 46 业务需求： 从物料、金额、各分之公司的评估情况等角度对供应商的供货和服务情况进行全面监控。 系统解决方案： 查询 供应商业绩排名 供应商动态考评 企业供应商使用总体情况 企业供应商使用集中度情况 供应商管理 47 供应商业绩排名 通过该报表可查询各供应商供货业绩排名 供应商管理
例如按地区和分支机构的销售总额经常被提问，聚合和在聚合表中存储这些特定的信息就很有意义。 访问这些汇总信息比每次在报告生成过程中由数据库计算和汇总数据要快得多。 除原始的详细数据外， IWS 还包含很多月汇总的信息。 这些数据可以在一个特定的数据仓库实施中需要时被使用或被客户化。 对过时数据的聚合是控制数据仓库所需要的磁盘容量的一个有效方法。 当数据变得陈旧，它对商业的价值就会降低。
本文实现的招生管理挖掘系统综合 了以前诸多部门的各种不同的系统，是一个系统的融合，这样做不仅使得管理操作统一、界面相同，更重要的是使得各项不同的数据能够保存在一个数据仓库系统中，共用相同的数据结构，以便更加方便地利用数据挖掘算法进行分析。 同时本文采用的决策树和聚类分析挖掘算法是最常使用的挖掘算法，它们高效、简单，能够快速地得出知识信息，并且能够以清楚简单易于理解的方式显示给用户。 最后
据加载的方式一般考虑批处理。 因为数据的加载活动涉及到的系统资源较多 ， 需要数据源和数据仓库的处理期 、 内存和外部存储设备。 而大多数数据源作为业务处理系统 ， 在白天需要为用户提供实时服务 ， 因此数据仓库的数据加载往往选择在节假日或夜间进行。 这就需要数据加载处理与其它的业务处理系统协调好。 第七章数据仓库应用与管理 有的数据源禁止单纯的大容量数据加载 大量数据加载往往会导致数据的刷新
由单独工具完成的功能现在能够在同一环境中实现，这些功能包括：数据建模、数据抽取、数据转移和装载、聚合、元数据的管理等。 Oracle Warehouse Builder 还实现了数据仓库不同部件如关系数据库、多维数据库以及前端分析工具的集成，为用户提供完整的数据仓库和商业智能系统。 Oracle Developer/Developer Server 企业级的应用系统开发工具