数据库与数据仓库.pptx

数据库与数据仓库是信息化管理的重要组成部分，它们在现代企业中起着至关重要的作用。本章主要探讨了数据管理的相关概念，包括数据管理的目的、数据的组织层次以及数据库和数据仓库的关键要素。 数据管理是解决企业在信息化过程中面临的诸多挑战的关键。这包括“信息孤岛”问题，即数据分散在不同的系统中，难以整合；系统自动化程度不足，导致集成困难；以及高昂的信息系统建设和集成成本。数据管理技术涵盖了企业信息门户、商业智能、内容管理、知识管理系统和竞争情报系统等多个领域。 数据的组织层次是从位、字节到字段、记录、文件直至数据库的递进结构。位是计算机中的最小数据单位，字节通常代表一个字符，字段是数据的基本组成单元，记录由相关字段构成，文件则由同一类型记录组成，而数据库是更高层次的数据集合，它可以包含多个相关文件，如职员、部门和财务文件等。 在数据库模型方面，模型是对现实世界的抽象，通过模型可以将具体事物转化为计算机可处理的形式。实体、属性和关键字是模型构建的基础。实体代表一类事物，如员工、库存、客户和订单；属性是实体的特性，如员工的姓名、学号等；关键字则是用来唯一标识实体的属性，如学号、产品号和订单号。辅助关键字则是无法单独唯一标识记录的字段。 数据管理的传统方法主要是基于文件的管理，每个应用程序都有自己独立的数据文件，这种方法容易导致数据冗余和低下的数据与程序独立性。为克服这些问题，数据库管理系统（DBMS）被引入，提供了更高的数据一致性、完整性和共享性。 数据仓库和数据挖掘是数据管理的高级阶段。数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，用于支持决策制定。它将来自不同来源的大量历史数据集中存储，便于分析和挖掘。数据挖掘则是在数据仓库中寻找有价值的模式、关系和趋势，为企业决策提供依据。 随着信息技术的发展，高级数据库技术如分布式数据库、并行数据库和云计算数据库等不断涌现，这些技术进一步提升了数据管理的效率和灵活性，也推动了大数据分析、人工智能等领域的进步。同时，高级数据库应用如数据可视化、实时数据分析等也在帮助企业更好地理解和利用他们的数据资产。 数据库与数据仓库不仅是存储和管理数据的工具，更是提升企业决策效能、优化业务流程、创造竞争优势的核心基础设施。理解并熟练掌握这些概念和技术，对于现代企业的财务管理类工作至关重要。