数据仓库技术架构及方案

Oracle内部资料，对数据仓库的解决方案进行全方面的详细阐述，包括数据仓库的发展、体系结构、平台建设、整体设计与工具使用、决策分析，及未来发展趋势，对于设计类和咨询类项目有很强的借鉴意义，对于写相关

IBM公司提供了一套基于可视数据仓库的商业智能（BI）解决方案，包括：Visual Warehouse（VW）、Essbase/DB2 OLAP Server 5.0、IBM DB2 UDB，以及来自

全面介绍ORACLE的数据仓库技术和产品方案。 售前咨询、系统开发、架构设计都可参考。

传统的数据仓库技术从现在的大数据的角度来看,业内人能够明白深深其中的挑战。一个运行了 20多年的数据架构,必然有其合理性。也正是因为年代久远,存量过多,才导致举步维艰。在Cloud 和5G时代,超密度

数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理。

本文介绍了数据仓库，并提供了许多关于如何实现其目标的技巧，包括关于数据收集、决策支持系统、联机分析处理和数据仓库等内容。我为每一概念下定义，并介绍了数据仓库的处理机制，还讨论了用于创建和维护数据仓库的

数据仓库.pdf 第1章 决策支持系统的发展 信息系统领域是一个“不成熟”的领域。“不成熟”这个词通常具有消极的含义，因而公 开使用这个词不得不多加小心。但是从历史的观点来看的确如此。如果我们将信息处

详细的数据仓库方面教材

数据仓库，挖掘而为全额误区恶趣味

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