数据仓库技术在企业设备管理系统中的应用

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1、数据仓库技术在企业设备管理系统中的应用：伴随数据仓库在企业设备管理中的广泛应用，对数据仓库在企业设备管理系统中的应用的研究也越来越多，本文对此做了详细的分析，首先对传统数据库和数据仓库进行了比较，其次提出了企业设备管理系统中数据仓库的体系结构，又简单介绍了数据仓库技术在企业设备管理中应用的背景，对数据仓库在企业设备管理中的设计原则进行了分析，详细介绍了设备运行的模式。　　关键词：决策支持系统；数据仓库；企业设备管理　　：TP315：A：1007-9599(2011)20-0000-02　　TheApplicationofDatabaseTechnologyint

2、heEnterpriseDevicesManagement　　RenZhiqiang,ChenDayue　　(ShanghaiJiaotongUniversitySchoolofElectronicInformationandElectricalEngineering,Shanghai200240,China)　　Abstract:Devicesintheenterprisedataanagementofaanagementsystemsmoreandmoreappliedresearch,thisarticlehasdoneadetailedanalysis,

3、thefirstofthetraditionaldatabaseanddataanagementsystem,dataanagementinthecontextoftheapplication,thedataanagementprinciplesinthedesignoftheanalysis,detailsoftheequipmentoperationmode.　　Key;Database;Enterprisedevicesmanagement　　一、数据仓库与传统数据库的比较　　（一）从主要任务方面　　传统数据库的主要任务是针对企业设备管理中的数据进行正常的

4、日常行为操作，进而对它的数据进行查询与修改，以此来满足每日企业管理的正常需要。而数据仓库则是具有一定的针对性，它相对于传统数据库来说比较面向主题，即一些数据的集合，其主要任务是对其分析对象进行比较一致的、十分完整的数据概述。这些数据都围绕着主题，使得查询变得更加简单、方便[1]。　　（二）从数据的主要特点方面　　传统数据库中数据的主要特点为不保留原始的数据，仅保留当下的数据，并且数据的存在形式是不断变化的动态形式，只要企业管理中业务一发生，数据马上就会随之更新。而数据仓库则具有集成性、稳定性、面向主题性、时变性等特点，它能把在业务系统中时刻变化的数据信息及时加到

5、数据仓库中去，并且能把已经过时的并没有参考价值的数据及时删掉，为企业设备管理提供了更大的便利。　　（三）从更适应企业设备管理系统方面　　企业管理数据在传统数据库中的访问量十分小，在数据库中的使用频率也过高，重复操作也过多，又因数据库中数据更新速度迅速，影响了原始数据在管理方面所俱备的借鉴作用，数据库中数据的也不一致，导致数据的不相同，进而导致决策的结果失误。而数据仓库的集成性特点可以对原始数据和过分详细的数据进行一定的选择和处理，使之更加适应企业决策系统的需要，而数据仓库中数据的时变性又把过时的并且没有参考价值的数据删掉了，这样就节省了时间，也更容易了解数据，有

6、效的利用数据，使数据仓库更有效的支持企业设备的管理系统[2]。　　二、数据仓库的体系结构　　本文将数据仓库分为以下六个组成部分：源数据、数据的提取、转换和装载、数据的系统模型、数据的存储、数据的集成与分析、数据的应用[3]。　　（一）源数据　　该数据层存在着大量的事务级数据，而这些数据都与和企业相关的操作环境，这些数据就是数据仓库中一切数据的基础，给数据仓库储存了源数据。　　（二）数据的抽取、转换和装载　　从数据仓库和数据的文件记录之中抽取对企业设备管理有用的数据信息，并将其转换为统一的数据格式，再将其载入数据仓库之中。　　（三）数据的系统模型　　数据仓库为了描

7、述数据而产生的检验整理和加工的过程，必须要有数据的系统模型进行协助。数据仓库的管理者可以通过这些系统工具，并依据企业的决策和综合分析的需要，对数据进行检验、整理和加工，使之重新组织，并对其过程进行调整和优化。　　（四）数据的存储　　数据存储是以一定的组织结构来存储主题数据的。所以，需利用相关工具将决策所需要用的重要的数据信息和数据知识从数据仓库中挖掘出来，把挖掘出来的数据信息进行分门别类，然后存放到数据仓库之中去，将不同的数据进行存储。　　（五）数据集成与分析　　1.数据的集成：数据的集成就相当于对数据的获取，把数据仓库一切所需要的数据，无论是当前的还是历史的，

8、从业务数据库中或是数据文