专家与决策支持系统——第七章（87页）.ppt

? 1994 1995 %增长率 销售 利润增长% 销售 利润增长% 销售 利润增长 汽车 375,098 22.4 325,402 27.2 (13.2) 21.4 维修 195,051 14.2 180,786 15.0 (7.3) 5.6 附件 116,280 43.9 122,545 47.5 5.3 8.2 音乐 63,767 8.2 22,071 14.2 (63.4) 7.3 2、向下钻取 对汽车部门向下钻取出具体项目的销售情况和利润增长情况。 ? 1995 销售量 服装 381,102 家具 66,005 汽车 325,402 所有其它 306,677 3、切片表 切片（Slice）操作是除去一些列或行不显示 ? 1995 销售量 现有 计划 差量 差量% 服装 381,102 350,000 31.1 8.9 家具 66,005 69,000 (2,995) (4.3) 汽车 325,402 300,000 25,402 8.5 所有其它 306,677 350,000 (44,322) 12.7 4、旋转表 这次旋转操作得到1995年的交叉表方案为：现有、计划、 差量、差量%。 6.4.1 数据仓库的开发 1、数据仓库规划 ①数据仓库开发的范围怎样? ② 要解决的业务问题是什么？ ③ 开发的数据仓库的决策支持能力是什么？ 6.4 数据仓库的决策支持及实例 决策者的需求: 对信息的需求 对业务过程的需求 对数据访问的需求 2、定义体系结构 确定体系结构 （1）来源：数据应该来自于什么DBMS的源数据？ （2）传输：数据通过什么样的网络拓扑结构传送过来？ （3）目的地：数据发送到数据仓库的什么硬件环境？ （4）元数据：确定存储和访问数据的元数据。 （5）变换：编制数据抽取、变换、装载的程序。 （6）访问：最终用户怎样才能查询数据？ （1）主题域分析 确定所需数据的范围和内容。并建立数据仓库的数据模型： 主题域范围 数据仓库的数据模型 （2）物理数据库设计 数据的实际存储设计 3、数据仓库设计 （1）确定源数据、检查其完整性，进行评价。 （2）完成源数据变换到目标数据仓库中去。 4、源系统分析与数据变换设计 完成数据加载；评审；元数据加载；系统测试 5、建立数据仓库 提供给用户访问的形式： （1）使用现有的特定工具； （2）开发一个最终用户访问程序。 6、用户访问方法的设计和开发 6.4.2 数据仓库的决策支持 美国著名的NCR数据仓库公司对数据仓库总结5种决策支持能力。 1、报表 (“发生了什么”) 2、随机分析(“为什么会发生”) 3、预测(“将要发生什么”) 4、实时决策(“正在发生什么”) 5、事件触发的自动决策(“希望发生什么”) 1、报表 数据仓库所面临的最大挑战是数据集成。传统的环境经常有上百个数据源，每一数据源都有各自定义的标准和实施技术。 建立的数据仓库是通过收集各种来源的数据，来回答预先设置的一些问题，告诉决策者“发生了什么”。它为以后数据仓库的发展奠定了基础。 2、随机分析 数据仓库应用的第二种决策支持是，从“发生了什么”转向“为什么会发生”。分析活动就是了解报表数据的涵义，需要更多更详细的数据进行各种角度的分析。在第二阶段的数据仓库主要用于随机分析。 3、预测 数据仓库的第三种决策支持是帮助决策者来预测未来，回答“将要发生什么”。 数据仓库需要利用历史资料创建预测模型。 4、实时决策 数据仓库的第4种决策支持是企业需要准确了解“正在发生什么”，从而需要建立动态数据仓库（实时数据库），用于支持战术型决策，即实时决策。有效地解决当前的实际问题。 第1到第3种决策支持的数据仓库都以支持企业内部战略性决策为重点，帮助企业制定发展战略。 第4种决策支持侧重在战术性决策支持。 动态数据仓库能够逐项产品、逐个店铺、逐秒地作出最佳决策支持。 5、事件触发的自动决策 数据仓库的第5种决策支持是由事件触发，利用动态数据库自动决策，达到“希望发生什么”。 例如，电子货架标签技术结合动态数据仓库，可以帮助企业按照自己的意愿实现复杂的价格管理自动化，以便以最低的损耗售出最多的存货。 6.4.3 数据仓库应用实例 NCR公司成功地开发了很多实际数据仓库系统，在此介绍