数据仓库生命周期工具箱目录

Ⅰ 数据归档的优化数据仓库基础设施

自从二十世纪五十年代后期计算机的首次使用以来，数据和信息的世界一直在不断的发展。随着时间的过去，很明显数据像许多实体一样都有生命周期，并且特定于生命周期中的每个时点、不同的一组特征、存储和访问需求。数据仓库的概念由业务需求演变而来，业务需要在不同数据源之间基于其生命周期内的不同点进行可靠、统一和集成的数据报告和分析。
就总的感觉而言，数据仓库只是组织以电子方式存储数据的一个资料库；重要的是必须意识到，任何仓库都会受限于在仓库中查找和访问项目以及将项目移入和移出仓库的流程。对于数据而言，数据仓库系统的主要组成部分包括有选择地存储数据的能力、检索和分析数据的能力（不管数据在哪里），以及管理数据字典的能力。为了有效操作数据仓库，组织需要了解数据仓库中存储的信息在数据生命周期内的不同点存在的固有差异。
随着数据变旧：
1. 访问数据的可能性会降低。简言之，数据变得越旧，它的使用频率就越低。
2. 数据结构会改变。随着软件逐渐发展得更加复杂以更有效率地处理更多数据，数据库体系架构必然也要改变。透过一系列利用越来越强大的硬件和软件技术的软件版本稳定发布可看到这一点。
3. 存储的数据量呈指数方式增长。受行业及政府法规的制约，数据必须存储和保持可访问数年之久。然后只有第一年的数据价值被有效利用，维护历史数据可能轻易地让数据存储激增到比当前生产数据库多20倍。
实施强大存档技术将为数据仓库提供最佳的和经济高效的存档基础设施：
1. 在多种格式之间保持数据完整性
2. 实现方便的按需访问存档数据
3. 提供通用连接，并与多种存档平台集成以确保卓越和经济高效的可扩展性和性能
4. 高效存储存档数据以节约存储容量，同时促进快速检索数据

Ⅱ 数据库系统原理的作品目录

第1篇基础篇
第1章数据库系统概述
1.1数据库、数据库管理系统和数据库系统
1.2数据库系统的特点与功能
1.2.1信息完整、功能通用
1.2.2程序与数据独立
1.2.3数据抽象
1.2.4支持数据的不同视图
1.2.5控制数据冗余
1.2.6支持数据共享
1.2.7限制非授权的存取
1.2.8提供多种用户界面
1.2.9表示数据之间的复杂联系
1.2.10完整性约束
1.2.11数据恢复
1.3数据库系统的用户
1.3.1数据库管理员
1.3.2数据库设计者
1.3.3最终用户
1.3.4系统分析员和应用程序员
1.3.5与数据库系统有关的其他人员
1.4数据抽象
1.4.1数据抽象与数据库的三种模式
1.4.2数据独立性
1.5数据模型
1.5.1基于对象的数据模型
1.5.2基于记录的数据模型
1.5.3物理数据模型
1.5.4数据库模式和数据库实例
1.6数据库语言
1.7数据库管理系统的结构
1.8数据库技术的发展
1.8.1第一代数据库系统
1.8.2第二代数据库系统
1.8.3第三代数据库系统
1.8.4Internet时代的数据库技术
习题1
本章参考文献
第2章关系数据库系统
2.1关系数据模型
2.1.1数据结构
2.1.2完整性约束规则
2.2关系运算
2.2.1关系代数
2.2.2元组关系演算
2.2.3域关系演算
2.3关系运算的安全性
2.4关系代数、元组关系演算、域关系演算的等价性
2.5关系数据库查询语言
2.5.1ISBL语言
2.5.2QUEL语言
2.5.3QBE语言
2.6标准关系数据库查询语言SQL
2.6.1数据定义
2.6.2数据查询
2.6.3数据更新
2.6.4视图定义
2.6.5安全性机制
2.6.6嵌入式SQL语言
习题2
本章参考文献
第3章数据库的安全性与完整性
3.1安全性
3.1.1数据库安全性与数据库管理员
3.1.2系统保护机制
3.1.3授权机制
3.1.4统计数据库的安全性
3.1.5数据库加密技术
3.1.6数据库操作跟踪审计
3.2完整性
3.2.1完整性约束的类型
3.2.2显式约束的定义
3.2.3完整性约束的验证
习题3
本章参考文献
第2篇设计篇
第4章数据库设计概述与需求分析
4.1数据库的设计概述
4.1.1数据库的设计问题
4.1.2数据库的生命周期
4.1.3数据库的设计过程
4.2需求分析
4.2.1应用领域的调查分析
4.2.2定义数据库系统支持的信息与应用
4.2.3定义数据库操作任务
4.2.4定义数据项
4.2.5预测现行系统的未来改变
习题4
本章参考文献
第5章概念数据库设计
5.1概述
5.2实体联系模型
5.2.1实体和属性
5.2.2实体型、键属性和属性的值域
5.2.3数据库实例
5.2.4实体间的联系
5.2.5弱实体
5.2.6实体联系图
5.3扩展的实体联系模型
5.3.1子类、超类、演绎和归纳
5.3.2演绎和归纳的性质
5.3.3范畴与范畴化
5.3.4EER图
5.4概念设计的方法与策略
5.4.1概念设计的方法
5.4.2概念设计的策略
5.5视图综合设计方法
5.5.1局部概念模式设计
5.5.2全局概念模式合成
5.6事务的设计
习题5
本章参考文献
第6章逻辑数据库设计
6.1形成初始关系数据库模式
6.2关系数据库设计理论
6.2.1问题的提出
6.2.2函数依赖
6.2.3数据依赖的公理系统
6.2.4关系模式的规范形式
6.2.5多值依赖与第四范式
6.2.6连接依赖与第五范式
6.3关系模式规范化方法
6.3.1无损连接性和函数依赖保持性
6.3.2关系模式分解算法
6.4关系模式的优化
6.5完整性和安全性约束的定义
6.6逻辑数据库的性能估计
习题6
本章参考文献
第7章物理数据库设计
7.1影响物理数据库设计的因素分析
7.2为关系模式选择存取方法
7.2.1索引存取方法的选择
7.2.2Hash存取方法的选择
7.2.3聚集存取方法的选择
7.3物理存储结构的设计
习题7
本章参考文献
第3篇实现篇
第8章物理存储结构
8.1数据库存储设备
8.1.1磁盘存储器
8.1.2磁盘缓冲处理技术
8.1.3磁盘的调度策略
8.1.4磁盘容错技术
8.1.5第三级存储器
8.2文件和文件记录
8.3无序文件
8.4有序文件
8.5Hash文件
8.5.1简单Hash方法
8.5.2动态Hash方法
8.5.3可扩展的Hash方法
8.6索引文件
8.6.1主索引
8.6.2聚集索引
8.6.3辅助索引
8.6.4多级索引
8.7B树与B+树索引结构
8.7.1索引树结构
8.7.2B树索引结构
8.7.3B+树索引结构
8.8多维索引
8.8.1栅格文件
8.8.2KD树
8.8.3R树
8.8.4位图索引
习题8
本章参考文献
第9章数据库管理系统的数据字典
9.1关系数据库管理系统的数据字典
9.2数据库管理系统软件模块对数据字典的存取
习题9
第10章关系代数操作的实现算法
10.1查询处理的过程
10.2选择操作的实现算法
10.3笛卡儿积的实现算法
10.4连接操作的实现算法
10.5投影操作的实现算法
10.6集合的并、交、差的实现算法
习题10
本章参考文献
第11章查询优化技术
11.1问题的提出
11.2启发式关系代数优化方法
11.2.1关系代数等价变换规律
11.2.2启发式代数优化规则
11.2.3启发式代数优化算法
11.3启发式关系演算优化方法
11.3.1多重自然连接的优化处理
11.3.2查询的超图表示
11.3.3超图消解算法
11.4基于复杂性估计的查询优化方法
11.5语义查询优化方法
11.6查询优化的遗传算法
习题11
本章参考文献
第12章事务处理技术之一：并发控制技术
12.1并发控制概述
12.1.1单用户和多用户数据库系统
12.1.2并发控制的必要性
12.2事务模型
12.2.1事务中的读写操作
12.2.2事务的原子性
12.2.3事务的状态
12.2.4事务的性质
12.3事务调度与可串行性
12.3.1事务的调度
12.3.2调度的可串行性
12.3.3调度的可串行性测试
12.4基于锁的并发控制协议
12.4.1锁的概念
12.4.2两段锁协议
12.4.3数据库图协议
12.5时间印协议
12.6其他并发控制技术
12.6.1实现并发控制的验证技术
12.6.2多版本并发控制技术
12.6.3多种并发控制的粒度
12.7插入和删除操作
12.7.1删除操作对并发控制的影响
12.7.2插入操作对并发控制的影响
12.7.3插入元组现象
习题12
本章参考文献
第13章事务处理技术之二：数据库恢复技术
13.1数据库恢复的必要性
13.2使用日志的数据库恢复技术
13.2.1数据库系统日志
13.2.2推迟更新技术
13.2.3即时更新技术
13.3缓冲技术
13.3.1日志缓冲技术
13.3.2数据库缓冲技术
13.4检测点
13.5影子页面技术
13.6永久存储器中信息丢失后的数据库恢复
13.7数据库恢复与并发控制技术的结合
13.7.1事务的嵌套撤销
13.7.2调度的可恢复性
习题13
本章参考文献
第14章其他事务处理技术
14.1死锁处理
14.1.1预防死锁协议
14.1.2死锁的检测和恢复技术
14.2高性能事务处理系统
14.2.1主存数据库
14.2.2事务的成批提交技术
14.3长事务处理技术
14.3.1可串行性概念不适于长事务处理
14.3.2嵌套事务技术
14.3.3补救事务技术
14.3.4实时数据库系统
习题14
本章参考文献
第4篇专题篇
第15章新一代数据库系统及应用
15.1新一代数据库应用
15.1.1工程设计与制造
15.1.2办公自动化系统
15.1.3决策支持系统
15.1.4科学与统计数据管理
15.1.5异构多数据库应用
15.1.6人工智能应用
15.1.7其他的新一代数据库应用
15.2新一代数据库系统的特点和热点问题
15.3新一代数据库系统
习题15
本章参考文献
第16章扩展的关系数据库系统
16.1基于逻辑的关系数据库系统
16.1.1逻辑数据模型
16.1.2查询的计算策略
16.1.3查询结构
16.1.4否定
16.1.5非递归查询
16.1.6递归查询
16.2基于嵌套关系模型的关系数据库系统
16.2.1文档检索实例
16.2.2嵌套关系模式的定义
16，2.3嵌套关系查询语言
16.3专家数据库系统
习题16
本章参考文献
第17章面向对象与对象关系数据库系统
17.1面向对象程序设计方法
17.2面向对象数据模型
17.2.1对象的结构
17.2.2类和类层次
17.2.3多重继承性
17.2.4对象的标识
17.2.5对象的嵌套
17.3面向对象数据库的物理组织
17.4面向对象数据库的查询
17.5面向对象数据库模式的修改
习题17
本章参考文献
第18章分布式数据库系统
18.1概述
18.1.1计算机网络
18.1.2分布式数据库和分布式数据库系统
18.1.3分布式数据库的结构
18.2分布式数据库设计
18.2.1数据的重复存储
18.2.2数据的分片存储
18.2.3数据的组合存储
18.2.4命名和局部自治性
18.3分布式数据库查询处理
18.3.1分布式数据库管理系统概述
18.3.2分布式查询处理
18.4分布式数据库系统中的事务处理
18.4.1分布式事务处理器的结构
18.4.2分布式系统恢复技术
18.4.3分布式并发控制技术
18.4.4分布式死锁处理技术
习题18
本章参考文献
第19章并行数据库技术
19.1支持并行数据库的并行结构
19.2关系数据库系统的固有并行性
19.3实现关系查询并行化的数据流图方法
19.4并行数据库的物理组织
19.4.1一维数据划分方法
19.4.2多维数据划分方法
19.4.3传统物理存储结构的并行化
19.5新的并行数据操作算法
19，5.1基于嵌套循环的并行连接算法
19.5.2基于Sort-Merge的并行连接算法
19.5.3基于Hash的并行连接算法
19.5.4数据分布的均匀性与并行连接算法
19.5.5数据的初始划分与并行连接算法
19.6查询优化技术
19.6.1基于左线性树的查询优化算法
19.6.2基于右线性树的查询优化算法
19.6.3基于片段式右线性树的查询优化算法
19.6.4基于浓密树的查询优化算法
19.6.5基于操作森林的查询优化算法
习题19
本章参考文献
第5篇新技术篇
第20章数据库技术的研究进展
20.1影响数据库技术发展的因素
20.2近10年出现的数据库新技术和新问题
本章参考文献
第21章数据仓库与联机分析处理技术
21.1什么是数据仓库
21.2数据仓库系统的结构
21.3数据仓库的多维数据模型
21.3.1多维数据集合
21.3.2多维数据集合的关系表示方法
21.3.3多维数据集合上的操作
21.4数据仓库系统的实现技术
2l，4.1数据仓库的存储方法
21.4.2数据仓库的索引技术
21.4.3数据操作算法
21.4.4查询处理技术
21.5数据仓库工具
21.6数据仓库设计
本章参考文献
第22章数据挖掘技术
22.1数据挖掘的基本概念
22.2关联规则挖掘方法
22.3分类方法
22.4聚类方法
22.5相似性搜索技术
22.6Web挖掘技术
本章参考文献
第23章Web信息检索与Web数据管理技术
23.1Web信息检索技术
23.1.1搜索引擎技术
23.1.2分类技术
23.1.3元搜索
本节参考文献
23.2Web数据集成技术
23.2.1数据集成的演变
23.2.2传统的多数据库系统技术
23.2.3Web数据集成方法
本节参考文献
23.3XML数据库技术
本节参考文献
第24章其他数据库新技术
24.1多媒体数据库技术
本节参考文献
24.2时态数据库技术
本节参考文献
24.3空间数据库技术
本节参考文献
24.4移动数据库技术
本节参考文献
24.5主动数据库系统
本节参考文献
24.6数据流技术
本节参考文献
……

Ⅲ 什么是数据仓库的生命周期

整个数据仓库从建设到维护过程，是一个持续不断的过程

Ⅳ 哪位亲有《数据仓库生命周期工具箱》的电子版，求！！谢谢！！

我帮你找到了,来这里抄看看，不知道是不是你需要的。如果下载需要积分,自己注册一个用户,就两分钟的时间.注册后就有积分啦。
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Ⅳ 网站数据分析:数据仓库相关的问题(3)

网站数据分析:数据仓库相关的问题(3)
之前的文章——网站数据分析的一些问题2中主要整理了BI相关的问题，这篇文章主要想整理一些数据仓库相关的问题。因为最近重新在看一些数据仓库的资料和书籍，想把之前以及当前遇到的主要问题提出来(博客中有关数据仓库的相关内容请参阅网站数据仓库这个目录)，同时自己也对数据仓库方面的知识进行下重新的整理和认识，而且很久没有在博客发新的文章了，不能让自己过于懒散了。
之前看过Inmon的《构建数据仓库》和《DW 2.0》，而另外一位数据仓库大师Kimball的《数据仓库生命周期工具箱》一直没有时间阅读，最近才有时间看完了大部分，就迫不及待想写点东西了。其实数据仓库领域普遍认为Inmon和Kimball的理论是对立的，两者在构建数据仓库上方向性的差异一直争论不休，谁也无法说服谁到底哪种方法更好。我的Evernote的笔记里面不知什么时候从哪里摘录过来了对两者观点的概括性描述，非常简洁明了而一针见血：
Inmon vs Kimball
Kimball – Let everybody build what they want when they want it, we’ll integrate it all when and if we need to. (BOTTOM-UP APPROACH)
Pros: fast to build, quick ROI, nimble
Cons: harder to maintain as an enterprise resource, often rendant, often difficult to integrate data marts
Inmon – Don’t do anything until you’ve designed everything. (TOP-DOWN APPROACH)
Pros: easy to maitain, tightly integrated
Cons: takes way too long to deliver first projects, rigid
其实看了《数据仓库生命周期工具箱》之后，发现两者的观点没有那么大的本质性差异，可能随着数据仓库的不断发展，两者在整体的架构上慢慢趋同。基本上，构建统一的企业级数据仓库的方向是一致的，而Inmon偏向于从底层的数据集成出发，而Kimball则趋向于从上层的需求角度出发，这可能跟两者从事的项目和所处的位置有关。
有了上面这段高质量的概括，第一个问题——你更偏向于以何种方式搭建数据仓库(BOTTOM-UP or TOP-DOWN)，分别有什么优劣势?——其实就不用问了，所以下面主要提几个在实际中可能经常遇到或者需要想清楚的问题：
Q1、数据仓库的技术解决方案有哪些，这些解决方案的优势在哪，瓶颈在哪?
随着数据仓库的不断发展和成熟，“大数据”概念的风靡，有越来越多的相关产品出来，最常见的技术解决方案包括hadoop和hive，oracle，mysql的infobright，greenplum及nosql，或者多个结合使用。
其实归纳起来就两类：一是用传统RDBMS为主导的数据库管理数据，oracle、mysql等都是基于传统的关系型数据库，优势就是有更严谨的数据结构，关系型数据库对数据的管理更加规范，数据处理过程中可能出现的非人为误差极小，而且标准的SQL接口使数据获取的成本较低，数据的查询和获取更加灵活和高效;但劣势也很明显，对海量数据的处理和存储的能力不足，当数据量达到一定程度的时候就会出现明显的瓶颈。而是基于文本的分布式处理引擎，hadoop、greenplum和nosql都是基于文本数据的处理和存储，优势是强大的数据处理能力，分布式的架构支持并行计算，并且具备超强的扩展延伸能力;劣势就是上层接口不方便，因此Hadoop上层的hive和greenplum上层的postgreSQL都是为了解决数据接口的问题，并且数据的查询和获取很难做到实时响应，灵活性不足。
Q2、数据仓库是否就应该保存聚合数据，细节数据不应该放入数据仓库?
其实这个问题基本已经达成共识，如果是构建企业级的数据仓库，那么对细节数据的集成和存储是必不可少的，但现实中还是存在很多直接从外部数据源计算聚合之后导入数据仓库的实例。如果对数据仓库只是轻量级的应用，仅存放聚合数据也无可厚非，毕竟没人规定数据仓库一定要是怎么样的，最终的目的无非就是满足对数据的支持和需求。
但对于企业的长期发展来看，数据仓库中存放细节数据有两方面的好处：一方面从技术层面，数据仓库存储细节数据可以释放前台数据库的查询压力，同时对于文本类数据和外部文档类数据入库之后管理更加规范，数据仓库保留历史和不可变更的特性可以让信息不被丢失;另一方面就是从数据的使用上，数据仓库让数据的获取和使用更加简便，集成细节数据让大量的文本型数据可查询，可关联，而面向主题的设计让数据的展现和分析更有方向性和目的性，而且细节数据是支持数据分析和数据挖掘应用所必不可少的。所以，如果数据仓库要不断地催生出更大的价值，细节数据的存储是必不可少的。
Q3、你会把数据仓库分为几层，每层的数据作用是什么?
没有标准答案，根据数据仓库中数据的复杂性和对数据使用的需求程度，数据仓库可以有不用的层级划分。
我一般会把数据仓库划成三层：最底层的细节数据，管理策略是优化存储，一般存储导入的原始数据，便于进行向上的统计汇总，因为数据量较大所以需要优化存储;中间层是多维模型，管理策略是优化结构和查询，面向主题的多维模型的设计，需要满足OLAP和数据查询的多样需求，同时保证查询的便捷性，关键在与维表的设计和维度的选择及组合，事实表需要关注存储和索引的优化;最上层是展现数据，管理策略是优化效率，一般会存放每天需要展现的汇总报表，或者根据多维模型拼装的视图，展现层的数据需要以最快的速度展现出来，一般用于BI平台的Dashboard和报表。
Q4、数据仓库搭建中最繁杂的事情是什么，最容易缺失的是哪一块?
一直觉得数据仓库的核心不在于数据集成，当然数据集成是数据仓库实现价值的前提，数据仓库真正的价值体现在数据的有效应用，数据源于业务反作用于业务。而搭建数据仓库的核心在于数据仓库的架构和数据模型的设计，怎么权衡数据的存储和数据获取效率之间的矛盾是数据仓库管理上的难点，这个难点任何数据仓库都会存在，而大数据增大了这种权衡中的难度。而数据的集成和数据质量控制是数据仓库搭建中最繁杂的事情，尤其是数据清洗的过程，我之前也写过几篇数据质量控制的文章，但现实中这个过程还要复杂得多，而且为了上层数据产出的准确性和有效性，这项工作又不得不做，而且要做得尽量细致。
搭建数据仓库中最容易缺失的就是对元数据的管理，很少有数据仓库团队具备完整的元数据，当然搭建数据仓库的工程师本身就是活的元数据，但无论是为了用数据的人还是数据仓库自身的团队着想，元数据都不可或缺。一方面元数据为数据需求方提供了完整的数据仓库使用文档，帮助他们能自主地快速获取数据，另一方面数据仓库团队成员可以从日常的数据解释中解脱出来，无论是对后期的不断迭代更新和维护还是培训新的员工，都非常有好处，元数据可以让数据仓库的应用和维护更加高效。

Ⅵ 软件设计师考试考点分析与真题详解的目录

比特培训-24期(2017年上)-软件设计师培训课件，免费下载

链接:https://pan..com/s/1ewtz01HsJL16rSVRzm3-7A

比特培训-24期(2017年上)-软件设计师培训课件|00.2015年-2016年试题及解析|14.多媒体和知识产权(2017年下半年-打印版本)-软设.doc|13.网络安全(2017年上半年-打印版本-改革版本).docx|12.数据库打印版本（2017年上格式ok）.docx|11.面向对象设计模式--打印版本(2017年上-Java版本-24期).docx|10.UML分析与设计(2017年上-第24期打印版本).doc|09.面向对象及Java实践(2017年上--完整打印版本）.docx|08.操作系统原理与技术（打印版本-2017年上-24期）.doc|07.常用算法设计方法(2017年上-打印版本--邓少勋--有答案--改革版本).docx|06.计算机体系结构-打印版本(24期-2017年上).docx|05.数据结构(2017年上-打印版本).docx|04.数据流图与数据库分析与设计(2017年上-打印版本).doc|03.程序设计语言基础和编译原理(2017年上半年-打印版本).doc|02.计算机网络概述打印版(2017年上).docx。

Ⅶ 什么是 ODS

ODS全称为Operational Data Store，是用来存储多个数据源业务数据的系统，其数据用来支持业务流程或者输入到数据仓库中进行分析。

是操作型数据存储，是“面向主题的、集成的、可变的、反映当前数据值的和详细的数据的集合。ODS是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征。

(7)数据仓库生命周期工具箱目录扩展阅读：

ODS的出现：

系统应用集成中一般对各系统中数据分为两类：操作型数据，有细节化，分散化的特点；决策型数据，有综合化，集成化的特点。

数据仓库概念的提出也把数据处理划分为了操作型处理和分析型处理两种不同类型，从而建立起了DB－DW的两层体系结构。但是有很多情况，DB－DW的两层体系结构并不能涵盖企业所有的数据处理要求，比如有些实时性决策问题，它要求获取数据周期不能太长，而且也需要一定程度的汇总。

信息处理的多层次要求导致了一种新的数据环境——DB－DW的中间层ODS（操作型数据存储）的出现。它像DW一样是一种面向主题，集成的数据环境，又像操作型DB一样包含着全局一致的、细节的当前的数据。这样就构成了DB－ODS－DW的关于企业数据的三层体系结构。

Ⅷ 卫生信息管理系统的图书目录

第一章 卫生信息管理系统概论
第一节 信息社会与卫生信息管理
一、信息社会及其基本特征
二、信息时代的卫生信息管理
第二节 卫生信息管理系统的概念
一、信息与卫生信息
二、系统与信息系统
三、卫生信息管理与卫生信息管理系统
第三节 卫生信息管理系统的类型与结构
一、卫生信息管理系统的类型
二、卫生信息管理系统的结构
第四节 卫生信息管理系统的发展状况与趋势
一、卫生信息管理系统的发展状况
二、卫生信息管理系统的发展趋势
第二章 卫生信息管理系统平台构建技术
第一节 卫生信息技术与卫生信息平台
一、卫生信息技术
二、卫生信息平台
第二节 计算机网络技术
一、计算机网络概述
二、局域网技术
三、网络互联技术
四、因特网技术
五、web服务
第三节 数据库技术
一、数据库系统与数据库应用系统
二、数据库设计
三、网络数据库系统
第四节 卫生决策与数据仓库技术
一、数据仓库技术
二、卫生决策支持系统
第五节 卫生信息管理系统平台的构建方法
一、区域卫生资源管理平台构建案例
二、医院决策支持系统构建案例
第三章 卫生信息管理系统开发方法
第一节 卫生信息管理系统的开发方式、原则和策略
一、卫生信息管理系统的开发方式
二、卫生信息管理系统开发的基本原则
三、卫生信息管理系统的开发策略
第二节 结构化系统开发方法
一、结构化系统开发方法的基本思想
二、结构化开发方法遵循的基本原则
三、系统开发生命周期
四、结构化系统开发方法的优缺点
第三节 原型方法
一、原型法基本思想
二、原型化方法的开发过程
三、原型法的开发环境
四、原型法开发系统的特点
五、原型法的优缺点
第四节 面向对象的开发方法
一、面向对象的方法（OO方法）简介
二、面向对象方法的基本思想
三、面向对象方法的基本概念
四、面向对象方法的开发过程
五、面向对象的分析
六、面向对象的设计
七、面向对象实现和面向对象的语言
八、面向对象方法的特点
第五节 CASE方法和软件包开发方法
一、CASE方法的基本思想
二、CASE分类
三、CASE与信息系统开发方法的关系
四、CASE体系
五、购置软件包的选择
六、使用软件包对系统开发的过程
七、CASE的发展趋势
第六节 开发方法案例分析
一、医院信息系统开发特点
二、医院信息系统开发方法及程序
三、医院信息系统的可行性研究
四、医院信息系统的需求分析
五、医院信息系统的设计
六、医院信息系统的实施与测试
十、瞑瞎信息系统的使用和维护
第四章 卫生信息管理系统规划
第一节 信息系统阶段论模型
一、诺兰模型
二、西诺特模型
三、米切模型
第二节 卫生信息管理系统规划的内容
一、信息系统规划的内涵
二、系统规划的作用
三、信息系统规划的内容
四、信息系统规划的步骤
第三节 卫生信息管理系统规划的主要方法
一、关键成功因素法
二、战略目标集转化法
三、企业系统规划法
四、CSB方法
第四节 基于业务流程再造的卫生信息管理系统规划
一、业务流程
二、业务流程再造
三、业务流程再造的方法、步骤及技术
四、信息系统规划与业务流程再造
第五节 可行性分析
一、可行性研究的内容
二、可行性分析报告
第五章 卫生信息系统分析
第一节 需求分析
一、需求分析方法
二、详细调查的范围
三、医院信息系统规范性需求分析
第二节 组织结构和功能分析
一、组织结构和功能分析概述
二、卫生信息系统功能分析概念
三、卫生信息系统功能的范畴
第三节 业务流程分析
一、业务流程分析
二、医院业务流程的重组
第四节 数据流程分析
一、调查数据的汇总分析
二、数据流程分析
第五节 功能/数据分析
一、U/C矩阵及其建立及检验
二、子系统的划分和选择
三、模块的划分
第六章 卫生信息管理系统设计
第一节 系统设计概述
一、系统设计的概念
二、系统设计的原则
三、系统设计的任务
第二节 总体设计
一、总体设计的目标与要求
二、总体设计的步骤
第三节 代码设计
一、代码的功能
二、代码设计规则
三、代码的种类
四、代码校验
五、代码设计的步骤
第四节 输入、输出和界面设计
……
第七章 卫生信息管理系统的实施、运行维护与评价
第八章 医院信息系统
第九章 社区卫生与区域卫生服务信息系统
第十章 疾病预防控制信息系统
第十一章 卫生监督执法信息系统与电子政务系统
第十二章 卫生信息管理系统的管理
……

Ⅸ 数据仓库的生命周期演变形式与数据库的相同吗

额……
数据库的生命周期主要分为四个阶段：需求分析、逻辑设计、物理设计、实现维护。符合软件开发生命周期。数据仓库的生命周期为数据库的建立、部署、投入运行、同时技术人员进行维护。完成数据仓库的一个生命周期。是完全的生命周期。

Ⅹ 为什么传统的数据库不宜进行数据挖掘

为什么要建立数据仓库，数据仓库和数据库的区别？因为理论上的优点说法都很多，但要真正很好地理解，能简洁地向客户阐述明白，让客户觉得建立数据仓库是一件值得做的事情，还是值得讨论一下这个问题。有如下一些朋友们说法（自己在批注处谈点个人的意见）：

A

数据库是一个装数据（信息的原材料）的地方。 数据仓库是一种系统，这种系统也是用数据库装东西。（这有点没说清楚：个人理解数据库和数据仓库当然都是装数据的地方，关键的区别是装的什么样的数据，数据库装的原始数据，没经过任何加工；而数据仓库是为了满足分析需要，对源数据进行了Transform过程，具体是怎样一个处理过程，可以从Bill Inmon的仓库定义四个特性进行理解。） 数据仓库系统（用数据库装东西）与其他基础业务系统（例如财务系统、销售系统、人力资源系统等，也是用数据库装东西）的区别是： 基础业务系统的特点是各管各的，例如财务系统生产了白菜，那么用一个数据库来装，人力资源系统生产了猪肉，再用一个数据库来装。我要做一道菜，需要分别到各个数据库去取，比较麻烦（现实的情况是大部分时候让种菜的农民伯伯送过来，但送过来的东西不一定是我想要的，而且不同的时候我想要不同的东西，经常会被农民伯伯骂，弄得双方都不开心）。另外一方面，各个数据库中放的是一些比较原始的东西，我要拿过来做菜，还需要经过很麻烦的清洗过程，一不小心里面可能就藏着一条大青虫。 那么，数据仓库系统就是建立一个大的超市，将各地农民伯伯出产的东西收集过来，清洗干净，分门别类地放好。这样，你要哪种菜的时候，直接从超市里面拿就可以了。

B

早期一直不理解数据仓库是什么困惑得很。 宏观一点讲，数据仓库就是堆放公司所有数据的地方，之所以把数据都堆在一起，是为了从中间找到有价值的东西。 数据仓库更多的是一个概念，不要把数据仓库想成那些号称是数据仓库的软件产品们。（数据仓库的建立和数据挖掘都是一个过程，可以从数据仓库生命周期和OLTP系统生命周期的区别进行理解，数据挖掘过程CRISP-DM） 数据仓库的物理上就是数据库。相对业务系统数据库叫OLTP数据库（用于业务处理），这种数据库叫OLAP数据库（用于业务分析，不知道有没有这种说法，个人觉得OLAP和数据库还是不能简单地称为OLAP数据库的；OLAP是针对特定问题的联机数据访问和数据分析而产生的一种技术，它满足DDS从多种角度对数据进行快速、一致、交互地分析，克服传统DDS交互能力差的弊病，使决策者能够对数据进行深入观察。OLAP服务器使用为用户预定义的多维数据视图对数据仓库的信息进行统计分析处理，为具有明确分析范围和分析要求的用户提供高性能的决策支持在线分析处理，只是基于DW上的一种多维分析方式，当然我也可以不用OLAP，直接做基于DW的DM）。 数据仓库的概念是针对以下基本需求产生的： 公司的业务系统很多，业务系统的历史数据不方便查询。不同的业务系统往往管理部门不同，地域不同。能不能将所有这些数据集中起来，再淘淘有没有有意义的业务规律。 数据仓库数据库往往很大，因为公司所有的数据集中得越多，越能淘到有价值的发现。例如随便就100G以上。 数据仓库的组成十分繁杂，既有业务系统的历史数据，又有人事、财务数据，还要自己建一些基础性的数据，例如，公共假期数据、地理信息、国家信息等等。 数据仓库概念包含从业务生产系统采集数据的程序，这个程序还不能影响业务系统的运行。（属于所谓“ETL”过程） 数据仓库包括业务系统长期的历史数据，例如5年，用来分析。（所谓“ODS”数据） 数据仓库包括针对某相业务值（例如销售量）重新打上标签的业务流水数据。（所谓“事实表”、“维度表”）。 数据仓库概念兴许还包含报表生成工具（所谓“BI”工具）。这些工具能够达到几年前所谓DSS（决策分析）的效果。 数据仓库的客户历史资量的分析，也许又与CRM系统粘点边。 总之，一点，一个公司想针对已有的历史业务数据，充分的利用它们，那么就上数据仓库项目。至于哪些吓唬人的大写字母的组合，只是达到这个目标的科学技术罢了。 牢记住数据仓库的基本需求，不要被供应商吓着。

C

数据仓库可以说是决策支持系统（个人不同意这个观点，决策支持系统（DDS）是在管理信息系统的基础上发展起来的，在数据仓库、OLAP技术和数据挖掘工具出现以前，就已经有DSS了，但其在实际应用开发过程中暴露出许多问题，DW为克服传统DDS存在的问题提供了技术上的支持，基于DW上的DSS效果自然有很大提升），能帮助老板了解企业的整体全貌，看到数据仓库提供的经过整理统计归纳的数据后老板凭自己的管理经验可以发现企业的问题或困难或成功因素在哪一方面，然后可以不断的追溯数据，直到确定到最具体的细节上，这样能够不断提升老板或管理层的管理水平，不断改善企业的管理。我们知道的最好的一个例子就是美国某大型超市啤酒和尿布的故事。 沃尔玛公司在美国的一位店面经理曾发现，每周，啤酒和尿布的销量都会有一次同比攀升，一时却搞不清是什么原因。后来，沃尔玛运用商业智能（Business Intelligence，简称BI）技术发现，购买这两种产品的顾客几乎都是25岁到35岁、家中有婴儿的男性，每次购买的时间均在周末。沃尔玛在对相关数据分析后得知，这些人习惯晚上边看球赛、边喝啤酒，边照顾孩子，为了图省事而使用一次性的尿布。得到这个结果后，沃尔玛决定把这两种商品摆放在一起，结果，这两种商品的销量都有了显著增加。 数据库是数据仓库的基础。数据仓库实际上也是由数据库的很多表组成的（这句话明显不成立，数据仓库里表分为事实表和维表，这和数据库里的表还是有本质区别的，组织方式完全不一样，一个是面向主题，一个是面向业务的）。需要把存放大量操作性业务数据的数据库经过筛选、抽取、归纳、统计、转换到一个新的数据库中。然后再进行数据展现。老板关注的是数据展现的结果。