聯(lián)想集成金融解決方案簡(jiǎn)介（四）上一頁(yè) 第一頁(yè)
內容：
數據倉庫是信息技術(shù)領(lǐng)域的新概念，是近幾年來(lái)迅速發(fā)展起來(lái)的一種信息存儲及管理技術(shù)。它存儲各種大量的、決策分析所需要的、歷史的、分散的數據，經(jīng)過(guò)處理將這些數據轉換成集中統一、隨時(shí)可用的信息。它能方便地提供隨機查詢(xún)和各種分析處理，它具有在任何時(shí)間、就任何業(yè)務(wù)、回答任何問(wèn)題的能力；利用數據倉庫前端的數據挖掘工具和人工智能算法建立各種調查、分析和預測模型。
作為決策支持系統（DSS）的一種有效、可行的體系化解決方案，數據倉庫包括了三個(gè)方面的內容：
- 數據倉庫技術(shù)（Data Warehouse）
- 高性能數據庫服務(wù)器：傳統的數據庫是操作型的，而數據倉庫是分析型的，它需要高性能的DBMS核心的支持。
- 并行數據庫技術(shù)：數據倉庫中的數據量大，通常是GB級甚至是TB級的，可謂是超大規模數據庫（VLDB）。并行技術(shù)是存儲和管理VLDB，并提供對VLDB復雜查詢(xún)處理的有效技術(shù)。
- 數據庫互聯(lián)操作：數據倉庫的數據大多來(lái)自企業(yè)內已運行的OLTP數據庫或外部數據源。數據倉庫必須從這些數據源中定期抽取、轉換和集成所需要的數據，并把數據存入數據倉庫中。
- 聯(lián)機分析技術(shù)（On-Line Analytical Processing,OLAP）
圖1：OLAP工具
OLAP是一種實(shí)現多維分析的工具，簡(jiǎn)單理解為它是位于數據倉庫基礎上
的一個(gè)多維立方體，以便從更高層次、多個(gè)維度來(lái)了解數據。
- 數據挖掘技術(shù)（Data Mining）
數據挖掘是從數據倉庫中發(fā)現并提取隱藏在其中的信息的一種新技術(shù)。數據挖掘技術(shù)涉及數據庫、人工智能、機器學(xué)習和統計分析等多種技術(shù)。它使決策支持系統跨入一個(gè)新階段。
聯(lián)想集成系統公司為用戶(hù)提供一整套可操作、可實(shí)施的以數據倉庫為基礎、以OLAP和數據挖掘工具為手段的解決方案。
數據倉庫系統總體架構如下：
聯(lián)想集成數據倉庫解決方案的特點(diǎn)：
- 數據的集中存儲和管理
- 數據倉庫技術(shù)與WEB技術(shù)的完美結合
- 統計和分析手段的加強
- OLAP和數據挖掘工具的利用
- 技術(shù)的先進(jìn)性
- 與原有系統的有機集成