设备管理系统的数据仓库理论

　　传统数据库的主要任务是对管理数据进行日常的操作，对数据进行查询和修改，以满足日常管理的需要．其中数据的主要特点是：只保留当前数据，且数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新；此外，传统数据库对数据的访问量小且数据库的使用频率高，重复操作多由于它的数据更新太快，因而影响了历史数据的借鉴作用，且因为数据库数据的来源不一，抽取方法不同，这就可能造成数据的不一致性，这些都有可能导致决策结果失误，对企业的运营产生不利影响
　　数据仓库具有面向主题性，主题是一些数据集合，它是对分析对象进行的较完整的、一致的数据描述，围绕主题组织数据，使得查询更为简便{数据仓库中的数据具有集成性，它是对原始的．过分详细的数据进行筛选、清理、概括和聚集等处理后的结果，它更适合决策系统的需求；另外，数据仓库的数据具有时变性，它可把业务系统中不断变化的数据，及时追加进数据仓库中去，且能把过时的、已无参考价值的数据及时删除等。总之，数据仓库能更有效地支持决策系统。
　　数据仓库化是企业范围内数据的处理过程，它将企业内分散的原始操作数据和来自外部的数据汇集和整理在一起，为企业提供完整、及时、准确和明，的决策信息，有效地服务于企业的全方位决策作为一个决策支持环境，Dw(Data ware_housc)收集存储了各种不同数据源中的数据．通过数据的组织给决策支持者提供分布在整个企业内部跨平台的数据。
　　在对设备管理数据仓库的开发过程中，首先根据企业对设备管理的具体要求和设想，确定数据仓库开发的目标．规划系统的数据范围和功能，制定工作计划；然后分阶段建立元数据模型，主题区数据模型，开发数据仓库逻辑模型；再根据逻辑模型设计多维数据结构维表，在对源数据进行分析的基础上，用数据转换程序(DTs)将其转人数据仓库中，最后是对数据仓库的使用和维护，添删数据，扩展功能等。

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