实时BI系统中基于DSO的数据存储模型研究

发布时间：2020-04-16 19:00

【摘要】：随着企业业务运营环境的复杂、信息量的不断膨胀以及业务需求的不断提高,传统商务智能通过对历史性数据进行分析,帮助企业进行决策支持功能已经无法满足企业用户的需求,越来越多的企业管理者需要对企业业务进行实时分析,并根据分析结果实时的制定决策。传统商务智能技术在数据集成、数据分析、决策制定以及决策实施等数据处理的过程中存在延时,实时商务智能技术可以有效的降低数据处理过程中所产生的延时。为了实现商务智能的实时性,实现实时决策支持,本文提出了基于DSO的数据存储模型,并将此模型应用到商务智能系统中,以降低数据处理过程中所产生的延时,实现商务智能系统的实时性。 首先,论文对传统商务智能所存在的问题进行了分析,论述了实时商务智能概念在克服传统商务智能的缺陷方面的贡献。然后,论述目前存在的两种数据建模思路,分析两种方式的优缺点,针对存储模型中的问题,结合企业业务的实时需要建立了基于DSO的数据存储模型,并对存储模型内部的数据转换流程进行了详细分析,通过实现PSA, DSO和Cube之间的互相转换,来降低数据处理延时。再将存储模型应用到实时商务智能系统之中,从整体的角度分析了此模型在实时商务智能系统中的重要作用论证其实时特性。 最后,以快速消费品企业为例,对论文所提出的基于DSO的数据存储模型的加以验证,说明了本文提出的方法的可行性,基于此模型的商务智能系统可以有效的降低数据处理时间,为企业管理者提供实时决策支持。
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP333;F272

【参考文献】

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本文编号：2629923