第9管理信息系统的发展.ppt

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1、第9章 管理信息系统的发展,本章学习要点 理解决策支持系统的概念、结构和应用以及与管理信息系统的关系 理解CIMS的概念、结构和应用。CAD/CAPP/CAM/PDM的含义 了解电子商务的概念、类型、运行流程 了解数据仓库、OLAP技术、数据挖掘的概念和功能，数据仓库系统的构成，数据挖掘的种类和过程 了解信息资源管理的概念、特点、研究内容 了解信息系统对组织与社会的影响 了解管理信息系统的新进展和发展趋势，领会管理信息系统是一个不断发展的概念,9.1 决策支持系统（DSS）,9.1.1 决策支持系统概述 一决策 1.决策定义及类型 决策是组织或个人为了将来达到某种目的而做出的一系列决定。 决策

2、可分为:结构化的决策、半结构化的决策和非结构化的决策。,2、决策的特征及其关系,(1)特征:每一个决策都以决策陈述、一批替代方案和一套决策准则作为其特征。 决策陈述表明我们正试图做出什么样的决策 . 替代方案是我们能做出的可能决策。 决策准则是在一个决策中我们想要优化什么东西。,(2)决策陈述、替代方案和决策准则 之间的关系,3科学决策的基本原则,（1）信息化原则： （2）定量分析与定性分析紧密结合的原则：对决策系统进行定性分析是基础，它可使我们把握住事物的本质 ,引入定量分析方法 ,以提高决策水平。 （3）对比优化原则： （4）反馈原则： （5）复杂问题群体决策的原则：不少问题的决策已不能由

3、某一个决策者完成，必须由决策群体（智囊团）为决策者做助手、参谋， 以避免或减少决策失误。,4.决策系统的要素,（1）决策主体 （2）决策目标 （3）决策方案 （4）结局 （5）效用,5.决策的过程,管理学家西蒙（Herbert Simon） 把它分为情报、设计、选择和实现 四个阶段.,6.决策的信息、时间和动力,1决策可用信息的范围 在决策的很多方面，信息扮演了中心角色。信息范围的大小取决于搜集信息所用的时间。 2可用的时间 用来搜集信息的时间取决于决策背景。从管理者清楚认识到必须要制定一项决策到需要制定决策，它们之间的时间差决定了可利用时间的多少。,3决策动力 决策可用的时间也决定了决策的动

4、力，在时间比较紧迫的决策中，决策者所承受的压力在不断加大，直到决策出台为止。,对现代决策的要求,1决策质量的要来更高 2决策时要考虑的因素更复杂 3决策速度要求更快 4决策失败的代价更高,二.决策支持系统,1.决策支持系统定义 决策支持系统（Decision Supporting System，DSS），是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。,2决策支持系统的主要特点 （1）系统的使用面向决策者，在运用DSS的过程中，参与者都是决策者。 （2）系统解决的问题是针对半结构化的决策问题，模

5、型和方法的使用是确定的，但是决策者对问题的理解存在差异，系统的使用有特定的环境，问题的条件也不确定和唯一，这使得决策结果具有不确定性。,（3）系统强调的是支持的概念，帮助加强决策者做出科学决策的能力。 （4）系统的驱动力来自模型和用户，人是系统运行的发起者，模型是系统完成各环节转换的核心。 （5）系统运行强调交互式的处理方式，一个问题的决策要经过反复的、大量的、经常的人机对话，人的因素如偏好、主观判断、能力、经验、价值观等对系统的决策结果有重要的影响。,决策支持系统的主要功能,1、管理并随时提供与决策问题有关的组织内部 信息。 2、收集、管理并提供与决策问题有关的组织外 部信息。 3、收集、管

6、理并提供各项决策方案执行情况的 反馈信息。 4、能以一定的方式存储和管理与决策问题有关 的各种数学模型。,3决策支持系统与管理信息系统的关系比较 MIS是一个总概念，DSS是MIS发展的高级阶段或高层子系统 DSS是鉴于MIS的不足而推出的目标不同于MIS的新型系统 MIS是DSS的基础部分，也即DSS包括提供决策信息的MIS，MIS是DSS的一个子系统。 就狭义而言，MIS与DSS是不同的系统，就广义而言，DSS是MIS的分系统。,20世纪 80年代初开发的 DSS主要由五个部件组成：人机接口（对话系统）、数据库、模型库、知识库和方法库。后来，在这五个部件的基础上又开发了各自的管理系统，即对

7、话管理系统、数据库管理系统、模型库管理系统、知识库管理系统、方法库管理系统等十个基本部件。因此，一大批DSS都可以认为是这十个基本部件的不同的集成和组合。一般来说，这十个部件可以组成实现支持任何层次和级别的DSS系统。,9.1.2 决策支持系统的结构,80年代以后，随着计算机集成制造系统（CIMS）概念的提出，人们对于DSS结构的理解发生了一些变化，有的人提出，DSS是由语言系统LS、问题处理系统PPS和知识系统 KS三部分组成，这三种系统实际上是由上面提到的基本部件发展而来的。 LS系统实际上就是一个人机接口，不过他是强调语言（特别是自然语言）在接口中的重要作用。由于突出了自然语言的重要性，

8、因此在DSS中配备了相应的自然语言处理系统（被称为PPS）。,1.DSS的技术构成及部件简介,2.DSS的概念结构,DSS的概念结构由用户接口（会话系统）、控制系统、运行及操作系统、数据库系统、模型库系统、规则库系统和用户共同构成。最简单和实用的三库DSS逻辑结构（数据库、模型库、知识库）。,3.DSS与IDSS的基本结构,4.DSS的技术构成,1)接口部分 又称人机接口或会话部件。它是 DSS的一个重要构成部件，也就是输入输出的界面，是人机进行交互的窗口。界面部分的好坏往往直接关系到DSS的质量。 2)模型管理部分 模型管理部分也是DSS不可缺少的技术构成部分之一,系统要根据用户提出的问题调

9、出系统中已有的基本模型，匹配生成一个针对某一特定问题的求解过程，即模型。,3)知识管理部 知识管理部分主要是管理有关决策问题领域的知识，集中管理决策问题领域的知识（规则和事实），包括知识的获取、表达、管理等功能。,4)数据库部分 DSS的数据管理部分同其他系统一样，是通过数据库系统来完成的，管理和存储与决策问题领域有关的数据。 5)推理部分。推理部分是表现 DSS智能特征的一个重要环节，识别并解答用户提出的问题，分为确定性推理和不确定性推理两大类。,6)分析比较部分。分析比较部分是要对DSS的工作过程和所产生的方案、模型，以及运行的结果进行综合的分析和比较，以便从中选出用户（决策者）最为满意的

10、方案或解。,7)问题处理部分。它根据交互式会话识别用户提出的问题，构造出求解问题的模型和方案，并匹配算法、变量和数据等，运行求解系统。 8)控制部分。它负责连接协调系统各个部分，规定和控制各部分的运行程序，维护和保护系统。,9)咨询部分。咨询部分一般是与界面部分紧密相关的，是为用户对系统运行的每一过程或系统运行结果做进一步解释的一种解释系统。 10)模拟部分。模拟部分是DSS结构中的一种事先模拟系统运行结果的措施，是一个单独的模块。,9.1.3 专家系统 专家系统是以计算机为工具，利用专家知识及知识推理等技术来理解与求解问题的知识系统。 特点：能进行某些通常由人来求解的工作；以规则或框架的形式

11、表示知识；可以和人进行相互对话；能同时考虑多个假设。 专家系统结构：知识获取设备、知识库（规则库和数据库）、知识库管理系统（KBMS）、推理机构和用户接口,专家系统包括：知识获取设备、知识库（规则库和数据库）、知识库管理系统（KBMS）、推理机构和用户接口，分别如下： （1）用户接口 用户接口接受用户的问题并加以解释，向用户输出推理结果并进行解释。 （2）知识库管理系统 功能主要有两个： 回答对知识库知识增加、删除、修改等知识维护的请求； 回答决策过程中间题分析与判断所需知识的请求。,（3）知识库 知识库是知识库子系统的核心。 知识库中存储的是那些既不能用数据表示，也不能用模型方法描述的专家知

12、识和经验，也即是决策专家的决策知识和经验知识，同时也包括一些特定问题领域的专门知识。 知识库中的知识表示是为描述世界所作的一组约定，是知识的符号化过程。对于同一知识，可有不同的知识表示形式，知识的表示形式直接影响推理方式，并在很大程度上决定着一个系统的能力和通用性，是知识库系统研究的一个重要课题。 知识库包含事实库和规则库两个部分。,（4）推理机 推理机是一组程序，它针对用户问题去处理知识库（规则和事实），利用知识进行推理，求解专门问题。具有启发、算法、正向、反向、串行、并行推理等功能。 （5）知识获取设备 知识获取设备将人类专家处获得知识并存储到知识库中。,9.1.4 智能决策支持系统（In

13、telligent Decision Support Systems，IDSS）,IDSS是在传统DSS的基础上结合专家系统（Expert System，ES）而形成的。 在结构上，IDSS增设了知识库、推理机与问题处理系统，人机对话部分还加入了自然语言处理功能。,IDSS结构,IDSS以知识库为核心，在模型数值计算的基础上引入了启发式等人工智能的求解方法，使传统DSS原来主要由人承担的定性分析任务部分或大部分地转由机器完成，并且较人做得更好、更稳定。知识的推理机制能获得新知识，知识的积累使系统的能力不断增强。,在人机交流方面，IDSS的人机对话子系统采用自然语言处理技术形成智能人机交互。自然

14、语言与计算机语言的差距是以计算机为工具的信息系统应用的重要障碍之一，智能人机交互接口能使用户用自然语言来提出决策问题，自然语言处理功能将其转换成计算机能理解的问题描述，然后交付求解。在求解的人机交互过程中及求解结果的输出上，自然语言处理技术同样迈出了靠近人类的步伐。与人的贴近，使决策者不必再依赖于熟悉计算机的助手而直接使用IDSS。,可见，IDSS具有人工智能的行为，能充分利用人类已有知识。IDSS在用户决策问题的输入，机器对决策问题的描述，决策过程的推进，问题解的求取与输出等方面都有了显著的改进，很好地体现了人工智能技术的优越性。,2 IDSS结构,人工智能技术应用于DSS的程度与范围不同，

15、可以构成不同结构的IDSS，较完整与典型的IDSS结构是在传统三库DSS的基础上增设知识库与推理机，在人机对话子系统加入自然语言处理系统，同时增加问题处理系统而构成的四库系统结构。,用户通过交互语言系统把问题的描述和要求输入决策支持系统。交互语言系统对此进行识别和解释。问题处理系统通过知识库系统和数据库系统收集与该问题有关的各种数据、信息和知识，据此对该问题进行识别、判定问题的性质和求解过程；通过模型库系统集成构造解题所需的规则模型或数学模型，对该模型进行分析鉴定；在方法库中识别进行模型求解所需算法并进行模型求解，对所得结果进行分析评价。最后通过语言系统对结果进行解释，输出具有实际含义且用户可

16、以理解的形式。在上述求解过程中，用户可以根据需要与决策支持系统交互对话，进行多次求解，直到得到用户满意的结果。,9.2 计算机集成制造/管理系统（CIMS）,9.2.1 CIMS概念 计算机集成制造/管理系统（Computer Integrated Manufacturing/Management System，CIMS）是工厂自动化的新模式，它是面向整个工厂，它可以覆盖工厂的各种经营活动，包括生产经营管理、工程设计和生产制造各个环节，即从产品报价、接受订单开始，经计划安排、设计、制造直到产品出厂及售后服务等的全过程，是自动化程度不同的多个子系统的集成。,9.2 计算机集成制造/管理系统（CI

17、MS）,9.2.2 CIMS的构成,1 生产经营管理分系统 生产经营管理分系统包括:经营计划子系统、销售管理子系统、财务成本管理子系统、生产管理子系统、物料管理子系统、设备管理子系统、人事管理子系统、质量管理子系统等。具有预测、经营决策、各级生产计划、生产技术准备、销售、供应、财务、成本、设备、工具、人力资源等管理信息功能，通过信息集成，达到缩短产品生产周期、降低流动资金占用，提高企业应变能力的目的。,2 工程设计分系统 工程设计分系统是用计算机辅助产品设计、制造准备以及产品性能测试等阶段的工作。通常包括CAD/CAPP/CAM/CAE/PDM系统。它可以使产品开发工作高效、优质地进行。,3

18、车间自动化分系统 车间自动化分系统支持制造现场（车间）的各种活动，包括车间管理、单元调度、工作站及设备的控制；人、财、物的管理等。它不仅包括各种自动化设备和系统，也包括人参与的半自动化系统，甚至手工操作的设备。将企业内各种质量保证功能集成起来，通过采集、存储、评价与处理存在于设计、制造过程中与质量有关的大量数据，从而提高产品的质量。,4 计算机支撑环境分系统 计算机支撑环境分系统主要包括计算机网络通信及数据库管理两个子系统，也可包括支持系统集成运行的集成平台，如使能器、集成框架等。 计算机网络通信是支持CIMS各个系统的开放型网络通讯系统，采用国际标准和工业标准规定的网络协议（如MAP，TCP

19、/IP）等，可实现异种机互联，异构网络的互联，满足各应用系统对网络支持服务的不同需求，支持资源共享、分布处理、分布数据库和实时控制。 数据库管理支持CIMS各分系统，覆盖企业全部信息，以实现企业的数据共享和信息集成。通常采用集中与分布相结合的3层体系结构主数据管理系统、分布数据管理系统、数据控制系统，以保证数据的安全性、一致性、易维护性等。,CIMS系统结构图,9.2.3 CIMS的相关技术,CIMS集成了现代设计制造过程中的多项先进技术，包括三维建模、装配分析、优化设计、系统集成、产品信息管理、虚拟现实技术（VR）、多媒体和网络通讯等，是一项多学科的综合技术。涉及的主要内容有： 1CAD/C

20、APP/CAM/CAE/PDM 计算机辅助设计及相关技术是设计自动化技术的核心。为了使产品的设计过程更加科学和有效，需要采用产品数据管理（PDM）技术，用PDM技术控制产品设计过程数据和工作流程;,2异地、协同、虚拟设计 涉及因特网/企业内部网支持环境下的产品需求定义与建模、产品数据管理、产品数据交换等相关技术，以及异地设计、协同设计和虚拟设计环境下的产品开发过程模型、集成模式、体系结构及支持工具等; 3拟实制造 涉及拟实制造中产品设计、功能仿真、性能模拟、工艺设计及制造过程仿真等产品开发相关过程中的关键技术、产品数字化定义、可制造性/可装配性仿真、工艺评估及其决策支持工具，以及VR技术在产品

21、规划、需求分析、概念设计中的应用等；,4智能化产品设计 涉及智能技术在产品设计、工艺设计及开发过程中的决策支持工具、知识库、系统原型，以及产品与系统设计中的智能化人机接口技术等； 5产品快速设计、优化设计、逆向工程 涉及产品快速设计、建模与分析技术、产品优化设计方法及其工具、点阵信息的矢量化与结构化设计、从二维信息重构三维形体技术等；,6绿色设计 面向环保的设计或DFE（Design for Environment）。这是一项包括资源能源利用、污染防止和处理、回收再利用和废弃物处理等诸多环节的可持续发展战略； 7并行设计 以并行工程模式替代传统的串行式产品开发模式，使得在产品开发的早期阶段就能

22、很好地考虑后续活动的需求，以提高产品开发的一次成功率。,9.3 电子商务（EC）,9.3.1 概述 1电子商务概念 电子商务（Electronic Commerce，EC）是在Internet开放的网络环境下，基于浏览器/服务器应用方式，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付的一种新型的商业运营模式。 Internet上的电子商务可以分为三个方面：信息服务、交易和支付 电子商务的特点：信息化、虚拟性、全球性、社会性,电子商务的优越性,大大提高了通信速度，尤其是国际范围内的通信速度 节省了潜在开支 增加了客户和供货方的联系 提高了服务质量 提供了交互式的销售渠道 提供全天候的服务

23、 增强了企业的竞争力,1企业内部的电子商务 是通过企业内部信息系统的构建，和计算机信息技术及各种电子工具和手段的运用，整合企业内部资源和管理，通过企业内部网将企业内各种职能进行集成,以提高整个企业管理效率和效益。,9.3.2 电子商务的类型,企业内部的电子商务流程,具体工作流程如下： 第一阶段：用户购物阶段。 （1）用户访问商家主页，得到有关商家货物的明细清单。 （2）用户将所需物品放入购物车，填写订货单，并选择信用卡方式向商家支付。 （3）商家服务器访问其银行，以对用户的信用卡号码及所购货物的数量进行认证，银行认证完后，通知商家购物过程是否继续向下进行。 （4）商家通知用户业务是否完成。 第

24、二阶段：用户账目向商家账目转账。 （5）商家服务器访问商家的开户银行，并向银行提供购物的收据。 （6）商家银行访问发卡机构，以取得商家售物所得到的钱。 （7）用户余额查询。,2企业对消费者的电子商务 BtoC,3企业对企业的电子商务 BtoB,9.3 电子商务（EC）,电子商务系统就是指在电子虚拟市场进行商务活动的物资基础和商务环境的总称。 最基本的电子商务交易系统包括企业的电子商务站点、电子支付系统、实物配送系统三部分组成，以实现交易中的信息流、货币流和物流的畅通。 参与电子商务的实体有四类：顾客（个人消费者或企业集团）、商户（包括服务商、制造商、储运商）、银行（包括发卡行、收单行）及认证中

25、心。 提供电子商务系统支持服务的服务商如下： （1）IAPInternet Access Provider 接入服务商，它主要提供Internet通信和线路租借服务 （2）ISPInternet Service Provider 服务提供商，它主要为企业建立电子商务系统提供全面支持 （3）ICPInternet Content Provider 内容服务提供商，它主要为企业提供信息内容服务,9.3.3 电子商务系统,电子商务系统的模型图,9.4 数据仓库,数据仓库的定义 数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、

26、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。 数据仓库拥有以下四个特点： 面向主题、集成的、相对稳定的、反映历史变化,从数据库到数据仓库,在过去的这十几年当中，有关数据库新技术的研究有三件事情值得我们加以关注：,面向对象数据库：80年代末 ,数 据 仓 库：90年代初 ,对象关系数据库：90年代中 ,采购子系统： 订单（订单号，供应商号，总金额，日期） 订单细则（订单号，商品号，类别，单价，数量） 供应商（供应商号，供应商名，地址，电话） 销售子系统： 顾客（顾客号，姓名，性别，年龄，文化程度，地址，电话） 销售（员工号，顾客号

27、，商品号，数量，单价，日期） 库存管理子系统： 领料单（领料单号，领料人，商品号，数量，日期） 进料单（进料单号，订单号，进料人，收料人，日期） 库存（商品号，库房号，库存量，日期） 库房（库房号，仓库管理员，地点，库存商品描述）,例：MIS系统（保存2001年的数据）,查询要求：,1.列出所有供应商的基本信息； 2.列出本月某些商品的领料单，这些商品现有的库存量10; 3.列出某种指定商品2001年的销售量比1998年的销售量增加了多少？ 4.查询这样的供应商的信息，他们供应的商品的库存量50，且商品的销售量比去年的同期增长了至少10%；,5.查询目前很重要的供应商 供应商地址、供应价格、供

28、应日期、 6.有一个新的商品要作宣传，决定采用E-Mail广告的形式，现在请你决定将广告寄给哪些顾客。 7.对于某种特定商品，请你预测今年的销售情况。,事务处理与分析处理,基于数据库技术的数据处理操作大致可以分为两大类：,操作型处理,分析型处理,在传统的以数据库为核心的事务处理环境中不适宜建立DSS等分析型应用，其原因主要有以下五条：,（1） 事务处理和分析处理的性能特性不同 事务处理：用户每次操作处理的时间短，存取数据量小，但操作频率高，并发程度大。 分析处理：每次分析可能需要连续运行很长的时间，存取数据量大，但没有并发执行的要求。,事务处理：一般只需要与本部门业务有关的当前细节数据，而对整

29、个企业范围内的集成应用考虑很少，由此造成大部分企业内部的数据分散。 这种状况的原因是多方面的： 事务处理应用的分散性 “蜘蛛网”问题 数据不一致问题 外部数据（非结构化数据）,（2）数据集成问题,（2）数据集成问题 分析处理：DSS需要集成的数据，包括企业内部的相关数据、企业外部、竞争对手等处的相关数据。 因此用于分析处理的数据可能来自多种不同的数据源，包括： 同构/异构数据库 文件系统 Internet 外部的用户数据,事务处理与分析处理,静态集成：对所需数据进行一次集成，以后就不再发生变化。 在采用静态集成策略时，如果数据源中的数据发生了变化，那么这些变化就不能反映给决策者，导致决策使用的

30、是过时的数据。 动态集成：对集成后的数据进行周期性刷新。,（3）数据动态集成问题,事务处理与分析处理,事务处理：一般只需要当前数据，数据库中的过时数据虽然也能通过数据转储等方式保存下来，但未能得到充分利用。 分析处理：更看重历史数据，可以通过对大量历史数据的详细分析来把握企业的发展趋势。,（4）历史数据问题,事务处理与分析处理,分析处理：需要的往往是大量的总结性分析型数据，而非数据库中的细节性操作型数据。 事务处理：需要的是当前的细节性操作数据。,（5）数据的综合问题,事务处理与分析处理,分析处理：数据的访问操作以“读”操作为主，不需要实时的“更新”操作，但需要定时“刷新”。 事务处理：提供多

31、种不同类型的数据访问操作，对于需要修改的数据必须实时“更新”数据库。,（6）数据的访问问题,事务处理与分析处理,OLTP与DSS的功能比较,主题（Subject）：主题是在较高层次上对数据抽象，即特定的数据分析领域的分析对象。 面向主题：为特定的数据分析领域提供数据支持。,数据仓库的四大特色,（1）面向主题,采购子系统： 订单（订单号，供应商号，总金额，日期） 订单细则（订单号，商品号，类别，单价，数量） 供应商（供应商号，供应商名，地址，电话） 销售子系统： 顾客（顾客号，姓名，性别，年龄，文化程度，地址，电话） 销售（员工号，顾客号，商品号，数量，单价，日期）,例：一个面向事务处理的“商场

32、”数据库系统，其数据模式如下：,库存管理子系统： 领料单（领料单号，领料人，商品号，数量，日期） 进料单（进料单号，订单号，进料人，收料人，日期） 库存（商品号，库房号，库存量，日期） 库房（库房号，仓库管理员，地点，库存商品描述） 人事管理子系统： 员工（员工号，姓名，性别，年龄，文化程度，部门号） 部门（部门号，部门名称，部门主管，电话）,面向主题的数据组织分为两步骤： 抽取主题 确定每个主题所包含的数据内容,商品固有信息：商品号，商品名，类别，颜色等 商品采购信息：商品号，供应商号，供应价，供应日期，供应量等 商品销售信息：商品号，顾客号，售价，销售日期，销售量等 商品库存信息：商品号，

33、库房号，库存量，日期等,主题一：商品,供应商固有信息：供应商号，供应商名，地址，电话等 供应商品信息：供应商号，商品号，供应价，供应日期，供应量等,主题二：供应商,顾客固有信息：顾客号，顾客名，性别，年龄，文化程度，住址，电话等 顾客购物信息：顾客号，商品号，售价，购买日期，购买量等,主题三：顾客,不同的主题之间也有重叠的内容，但这种重叠是逻辑上的，而不是物理存储上的重叠；是部分细节的重叠，而不是完全的重叠。,数据仓库中的数据是为分析服务的，需要多种广泛的不同数据源以便进行比较、鉴别，因此数据仓库中的数据必须从多个数据源中获取，它们通过数据集成而形成数据仓库中的数据。,数据仓库的四大特色,（2

34、）集成,统一：消除不一致的现象（数据的清洗） 综合：对原有数据进行综合和计算,集成的方法：,数据仓库中的数据主要供企业决策分析之用，执行的主要是“查询”操作，一般不执行“更新”操作。但这也不等于数据仓库中的数据不需要“更新”操作。 在需要进行新的分析决策时，可能需要进行新的数据抽取和“更新”操作； 数据仓库中的一些过时的数据，也可以通过“删除”操作丢弃掉。 因此数据仓库的存储管理强化查询、淡化并发控制和完整性保护等技术。,数据仓库的四大特色,（3）相对稳定,数据仓库中的数据必须以一定时间段为单位进行统一更新。,数据仓库的四大特色,（4）反映历史变化,不断增加新的数据内容 不断删去旧的数据内容

35、更新与时间有关的综合数据 数据仓库中数据表的键码都包含时间项，以标明数据的历史时期。,数据仓库与数据库系统的差别,数据库系统操作型数据：事务处理所需要的细节性的数据； 数据仓库系统分析型数据：分析处理所需的综合性数据。,以数据仓库为基础的决策支持系统 数据仓库为传统的RDB开拓了新的应用途径： 联机分析处理（OLAP） 数据挖掘（DM）,以数据仓库为基础的企业决策支持系统：,1. OLAP 联机分析处理 数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观的查询结果。 OLAP的功能结构：数据仓库服务器、OLAP服务器、用户描述服务器。 OLAP的物理结构划分： 多维OLAP

36、或简称为MOLAP ：用多维数据库（MDDB）存储。 关系OLAP或简称为ROLAP：用传统RDBMS存储；,两种数据组织的比较 多维数据库就是以多维方式来组织和显示数据，能直观的表示现实世界中的“一对多”和“多对多”关系。当维数扩展到三维或更高的维度时，多维数据库MDDB就成了一种“超立方”体的结构。 关系数据存储与关系模式一致，其中数据被映像成平面型的关系表中的行，通过语言SQL访问。关系表有两种：事实数据表和维表。,例如，销售情况表：三种产品（冰箱、彩电、空调），三个地方（东北、西北和华北）销售。关系数据库：,多维数据库：,多维数据库采用二维矩阵组织数据，比关系表表达更清晰且占用的存储少

37、。,两种方式的差异： 查询一：“冰箱在华北的销售量是多少？” “彩电在东北的销售量是多少？” 查询二：“冰箱的销售总量是多少？” 多个数据项求和,为了查询能得到快速的响应，综合数据总被预先统计出来。对于关系数据库如下：,多维数据库：,输入成员,导出成员,输入成员,导出成员,DM 数据挖掘（DataMining，简称DM）是一种决策支持过程，是数据库(数据仓库)的知识发现，即从大量的数据中挖掘哪些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和潜在有用的模式或知识。它利用各种分析工具以及AI、机器学习、统计学技术提取模式或进行预测。,DM可分为三类： 统计分析：统计模型和数学模型 知识发现 关联分析 分类和预测 聚类分析 偏差检测 时序模式 其他工具和技术 可视化系统 地理信息系统,