数据仓库中的度量值、属性和层次结构优化

数据仓库中的ETL和元数据在数据管理中扮演着关键角色。优化这些过程不仅提高了数据处理效率，还确保了数据质量和一致性。

通过连续数据挖掘，形成规则度量值序列。通过参数估计，获取度量值特征参数，用于评估规则兴趣度，把握规则演化规律。提出了针对小样本的度量值扩散估计方法，并讨论了不同趋势下的序列参数计算。实验结果表明，该方法准确简便，抗干扰性强。

随着数据技术的不断进步，Oracle数据仓库的逻辑结构包括数据缓冲池、操作数据存储、数据汇总计算及更新等多个关键组成部分。这些组件支持数据的采集、预处理、转换和导出，同时管理系统管理员和操作员的角色，确保数据仓库的稳定运行。数据集市的建设涉及客户资料接收和准备、质量检查以及生产系统数据的转换。另外，中央数据存储和普通用户预处理应用也是关键组成部分，支持各种应用平台和WEB界面的即席查询。

数据仓库系统的逻辑结构包括数据缓冲池、操作数据存储汇总、生产数据采集和预处理、数据转换与导出等关键组成部分。系统管理员和操作员负责管理和处理数据仓库功能，确保数据质量和操作的准确性。普通用户和高级用户可以通过WEB界面进行数据访问和查询，满足其数据分析和决策需求。

驾驭数据层次：Oracle 数据仓库解决方案 Oracle 数据仓库解决方案为管理和利用海量数据提供了强大的功能。其核心在于分层架构，这种架构将数据按照不同的处理阶段和使用场景进行逻辑划分，从而优化查询性能、简化数据管理并提高数据质量。 分层架构的优势 提升查询性能： 将数据分层存储，可以根据查询需求访问特定层级的数据，避免全表扫描，从而显著提升查询速度。 简化数据管理： 清晰的数据层次结构使得数据加载、转换和更新等操作更加便捷，同时方便数据溯源和版本管理。 提高数据质量： 通过定义数据质量规则并在不同层级进行校验，可以有效提升数据的准确性和一致性。 Oracle 数据仓库解决方案为企业带来的价值 更快速地获取业务洞察： 高效的数据处理和分析能力帮助企业快速洞悉市场趋势，做出更明智的决策。 提高运营效率： 整合和优化数据资源，消除数据孤岛，提升企业整体运营效率。 降低成本： 通过优化数据存储和管理策略，降低数据存储成本和维护成本。

数据仓库中的外部数据/非结构化数据 外部数据和非结构化数据在数据仓库中存在一些问题，例如： 访问频率：外部数据没有固定的呈现模式，难以确保数据捕获的准确性。 数据形式：外部数据的形式不规则，需要重新格式化才能满足数据仓库要求。 不可预测性：外部数据的来源多样且不可预测，难以一致获取。 除了来自文章和报告的外部数据，非结构化数据也是外部数据的重要来源，可以存储在数据仓库中，包括图像、声音等。

数据仓库系统包括数据缓冲池、操作数据存储和数据集市等核心组件，通过生产数据采集、预处理、转换和导出等过程来管理和优化数据。系统管理员和操作员负责管理和处理数据，确保数据质量和系统稳定性。

优化数据仓库建设目标，建立一个统一的数据信息平台，集中存储客户资料和生产数据。运用先进的数据仓库技术和决策分析方法，为市场营销和客户服务提供有效支持，包括流失分析、欺诈检测、客户发展和客户关系管理。

数据存储系统需求包括存储12至18个月的详单数据，按小时装载详单数据，每天要求在8小时内处理5亿条详单，高峰时每小时处理6500万条详单。同时，需要在8小时内完成1亿7000万次汇总操作，支持680个并发用户和8000个系统用户。95%的预定义查询在5秒内完成，每秒处理23个查询操作。