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会计学 1

ch 数据仓库与数据挖掘实用

Friday, April 29, 2022

Ch14. 1. 概述

(1) 数据管理的层次结构

下图不同管理层次的三类信息系统：

决策支持系统

DSS（）

管理信息系统

MI S（）

事务处理系统

TPS（）

战略层：高层管理人员完成

决策分析

战术层：中层管理人员完成

综合性的数据管理

操作层：基层管理人员完成

单项的数据管理

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Friday, April 29, 2022

Ch14. 1. 概述

事务处理系统（ TPS ， Transaction Processing System ）——对于基层管理人员来说，所要完成的数

据管理任务基本上是针对某种业务应用来做单项性管理。对这个层次的信息系统来说，一般是掌握基层

业务部门的操作信息、运行状态、完成日常管理。本书介绍的关系数据库技术，建立相应的联机事务处

理系统（ OLTP ， Online Transaction Processing ），显然能很好地完成这项任务。

管理信息系统（ MIS ， Management Information System ）——对于中层管理人员来说，所要完成的

数据管理任务是起承上启下的作用，一方面要综合有关基层部门的有关信息，另一方面要向高层领导提

供相关决策信息，并落实高层领导提出的全局性总目标。本书介绍的关系数据库技术，基于 OLTP 建

立的信息系统，信息内容适合综合化处理，也可以较好地完成任务。

决策支持系统（ DSS ， Decision Support System ）——对于高层领导人员来说，主要的任务是制定企

事业单位的总目标并提出落实总目标的方针与预算。在这一层次，数据管理的任务重要应是对数据的决

策分析。目前，数据都是 DBMS 统一管理，企事业单位都相应建立起了操作型数据库。以下我们看到，

在这种操作型数据库基础上，想要构建 DSS ，有很大困难，是不适合的。在这种背景下，数据仓库

（ Data Warehouse ）技术应运而生。

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Friday, April 29, 2022

Ch14. 1. 概述

(2) 数据仓库的产生

数据管理对于高层管理人员，主要是进行决策分析。从决策分析的要求看，传统的操作型数据库，所建立 OLTP 系统是

很不合适的。为什么呢？可从决策分析所需要数据有以下几个方面的特征来看：

面向主题：决策分析都是围绕一些主题而展开的，如销售企业，围绕顾客、供应商、产品、销售组织等主题，关注决策

者关注的数据建模与分析，而不把注意力放在机构的日常操作和事务处理。对于决策分析的主题来说，所需的数据

多为总结性数据，而不一定需要操作型数据库大量存放的细节数据。这也正解释高层管理人员对现行数据管理的一

种批评——“数据丰富，信息贫乏”。

集成的：决策分析所需数据将是多种异构数据源，不但需要本单位的数据，也需要有关的其他单位的数据。这些数据有

些来自各类数据库，有些来自文件，也有些来自 Internet 网获取的 HTML 文件。所需的数据是多种异构数据源的

集成。

时变的：决策分析不但需要反映当前情况的数据（如 2 ～ 3 个月），还需要历史数据（通常是 5 ～ 10 年），以便分析

变化趋势，进行决策。由于数据须在时间维上展开，数据量将是非常巨大的。

非易失的：决策分析所需的数据不一定需要及时更新，通常只需两种访问方式：数据的初始化装入和以读为主的访问。

在这样的背景下，数据仓库技术应运而生。

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Friday, April 29, 2022

Ch14. 1. 概述

20 世纪 80 年代中期，提出了数据仓库的概念。到底什么是数据仓库？可以有多种方式定义，

很难提出一个严格的定义。现在通常采用被称为数据仓库之父的 W.H. Inmon 的说法作为定

义：“数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决

策过程”。

(3) 从数据仓库到数据挖掘

对于构建的数据仓库，如何使用？数据仓库系统的用户界面包括的若干决策工具和接口，其中一个重要的技

术就是数据挖掘（ Data Mining ，简称维 DM ，也称为知识发现 KDD ， Knowledge Discovery

in DB and DW ）。

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