機械專業(yè)外文文獻翻譯-外文翻譯--數據倉庫技術
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附錄 1 外文原文 he he is an a It is in or t is a of it is a is by it 991 an is a to at of he of it to · of · in in · is in a in · of of · · to in in to in is of is to is an of to at in in 1. to of to of in to of of 2. up to 3. of on in in 4. to as 5. a of of a of 6. 7. in in in in in in of in in of to in in of of to in of of to t in in a of of to 30% in % to is To 004, to 1,000,000,000 in of of 附錄 2 外文資料譯文 數據倉庫技術 數據倉庫概述 數據倉庫是一個環(huán)境,而不是一件產品。它提供用戶用于決策支持的當前歷史數據,這些數據在傳統(tǒng)的操作型數據庫中很難或不能得到,更確切地說,數據倉庫是一種體系結構。數據倉庫較之客戶關系管理是一個被人熟知的概念,它是 1991年美國著名信息工程學家 其定義為 “數據倉庫是支持決策過程的面向主題的、集成的、隨時間而改變的、持久的 數據集合”。 數據倉庫的技術體系結構 ·數據獲取模塊:用于從源文件和源數據庫中獲取數據,并進行清潔 ,傳輸,將它加到數據倉庫數據庫中。 ·數據管理模塊:用于管理數據倉庫的運行。 ·數據傳遞模塊:用于向其他倉庫和外部系統(tǒng)中分配數據倉庫數據。 ·中間件模塊:用于向最終用戶工具提供訪問數據倉庫數據庫的方法。 ·數據訪問模塊:用于為企業(yè)的最終用戶提供訪問和分析數據倉庫數據的工具。 ·設計模塊:用于設計數據倉庫數據庫。 ·信息目錄模塊:用于為管理者和用戶提供有關存儲在數據倉庫數據庫中的數據的內容和含義信息。 如何建立數 據倉庫 目前,企業(yè)內部的計算機系統(tǒng)相互獨立,有的系統(tǒng)的數據規(guī)則性(合法性)需要從其它系統(tǒng)中得到認定,各類數據缺乏集成性,作為趨勢,數據倉庫技術是使這些數據集成起來的最有力的方式之一,數據倉庫的建立能在邏輯上實現各類系統(tǒng)互動操作,這就為建設現代化學院奠定基礎,也為學院領導層科學決策提供強有力的保證。建立數據倉庫的過程中需要以下步驟: 1.對最終業(yè)務需求建立數據模型。數據模型的設計不僅僅考慮對最初主題,還要兼顧學院其他管理決策主題的需求和各種數據、報表查詢主題的需求。 2.確定主題進行數據建模。根據決策需求確定 主題,選擇數據源,進行邏輯結構設計。 3.設計數據倉庫之數據庫。著重于應用于主題開發(fā)數據倉庫中數據的物理存儲結構。 4.定義數據源。根據主題數據模型,選擇不同的操作型數據庫為數據源。 5.為元數據建立模型。模型確定了進入數據倉庫的數據范圍,以及與數據有關的規(guī)定。完備的元數據,能讓用戶知道,數據倉庫中究竟有什么數據,數據匯總層次和詳細程度如何,能提供什么信息,這些信息是如何運算和組織等。 6.從操作型數據庫中抽?。?轉換( 加載( 據到數據倉庫之數據庫中。 7.選擇 數據訪問分析工具,用戶將使用這些工具訪問數據倉庫中的存儲信息,實現決策支持需求 [11]。 數據挖掘技術 隨著數據庫技術的不斷發(fā)展及數據庫管理系統(tǒng)在各個行業(yè)的廣泛應用,積累在數據庫中的數據量急劇增大,但其中可直接使用的信息量卻相對較少。人們一直希望能夠對隱藏在這些數據表面的信息,進行多層次分析,以便更好地利用這些數據獲得利于商業(yè)運作,提高社會競爭力的信息。目前的各種數據庫管理系統(tǒng)雖可以高效地實現數據的錄入、查詢、統(tǒng)計等功能,但無法發(fā)現數據中存在的關系和規(guī)律,這樣便造成了一種數據爆炸與知識貧乏并存的現象。據調查 ,數據收集與存儲以每年 130%的速度增長,但數據中只有 2%的數據被有效地分析。這為數據挖掘的利用提供了廣闊的空間。到 2004 年,應用于電子商務的數據挖掘工具的市場達到 10億美元。- 配套講稿:
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- 機械 專業(yè) 外文 文獻 翻譯 數據倉庫 技術
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