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数据仓库在DSS中的应用研究的开题报告

一、研究背景及意义

数据仓库是指将多个数据源中的数据汇集到一起并在此基础上建立一个面向主题且集成的数据存储，以便支持业务决策。数据仓库（DataWarehouse，DW）可以以一种集成的、主题导向的数据集合形式组织数据，它可以对操作性数据进行聚集、加工、清理等处理，以满足定制化的查询和分析需求。它是数据挖掘与决策支持系统的重要组成部分。

数据仓库与DSS（DecisionSupportSystem，决策支持系统）有密切关系，数据仓库旨在支持DSS，DSS又需要利用数据仓库存储和管理数据，因此，数据仓库在DSS中有着广泛的应用。数据仓库是极其重要的基础设施，能够支持DSS从海量、分散不均的数据中提取需要的信息，帮助决策者最终做出有效的决策。

二、研究内容

本研究主要将分析DSS中数据仓库的应用，重点研究以下内容：

1.数据仓库的概念、结构与特点。阐明数据仓库的基本概念及实现方式，分析数据仓库的基本结构以及特点。

2.数据仓库的相关技术。介绍数据仓库的数据挖掘、ETL、OLAP等相关技术，以及各种技术的组合应用。

3.决策支持系统的基本概念、特点和分类。着重探讨DSS的概念、发展历程和特点、分类等方面。

4.DSS中数据仓库的应用。指出数据仓库在DSS中的重要性及应用，分析数据仓库在DSS中的主要应用场景和特点。

5.案例研究。通过具体案例，说明数据仓库在DSS中的应用价值及其实现方式。

三、研究方法

本研究主要采用文献资料法、实证研究法和案例分析法。首先，通过文献资料法，系统梳理、分析数据仓库和DSS的相关理论、概念和应用；其次，运用实证研究法，分析数据仓库在DSS中的具体应用；最后，通过案例分析法，分析数据仓库在DSS中的应用情况，深入探究数据仓库在DSS中的实际作用和价值。

四、预期成果

本研究主要是针对DSS中数据仓库的应用进行研究。经过对数据仓库的理论、技术和应用的深入研究，与DSS的结合，得出了数据仓库在DSS中的应用价值，提出了相应的实践建议。

五、研究进度安排

1.第一阶段：文献资料收集和分析，阶段时间：2周。

2.第二阶段：数据仓库理论和技术的研究，阶段时间：4周。

3.第三阶段：DSS的基本概念和分类研究，阶段时间：2周。

4.第四阶段：数据仓库在DSS中的应用研究，阶段时间：4周。

5.第五阶段：案例分析，阶段时间：3周。

6.第六阶段：总结、撰写论文、答辩，阶段时间：5周。

六、参考文献

1.RalphKimball,MargyRoss.(2013).TheDataWarehouseToolkit:TheDefinitiveGuidetoDimensionalModeling,3rdEdition.

2.SidAdelman,LarissaT.Moss,MajidAbai.(2017).DataWarehouseDesign:ModernPrinciplesandMethodologies.

3.WilliamH.Inmon.(2005).BuildingtheDataWarehouse.

4.DavidL.Olson.(2004).DecisionSupportModelsandExpertSystems.

5.Keeney,R.L.,Raiffa,H.(1976).Decisionswithmultipleobjectives:Preferencesandvaluetradeoffs.Wiley.

6.J.F.Manyika,M.Chui,S.Bughinetal.(2013).Bigdata:Thenextfrontierforinnovation,competition,andproductivity.McKinseyGlobalInstitute.

7.TedFriedman,MarkA.Beyer,etal.(2018).TheGartnerDataWarehouseintheCloudMagicQuadrant.

8.IBMBigDataAnalyticsHub.(2017).OLAPandmultidimensionalanalysis.

9.RobertJ.Abate.(2009).Datawarehousearchitecture:Areviewoftheliterature.JournalofComputingSciencesinColleges.