摘要：今些年来，许多企业需要对信息系统数据进行深加工，以获得在何种经营、决策情况下的有效的结果和过程发展的趋势，以便于企业对现行发展进行决策。

实时挖掘企业信息数据

by AMT 曹伟

一．引言

今些年来，许多企业需要对信息系统数据进行深加工，以获得在何种经营、决策情况下的有效的结果和过程发展的趋势，以便于企业对现行发展进行决策。所以，以信息系统为基础的决策支持系统(DSS: Decision Support System)也正在从“不成熟期”向“成熟期”迈进。

在信息系统中有一概念就是数据的挖掘，从数据挖掘的概念上来讲，主要是历史的、有一段时间的、较为完整的数据进行分析、整理，得出企业的发展的规律以及在一定的历史条件下，采取什么样的措施得到其相应的结果，但是这样的概念似乎和信息的实时性相违背。这样的想法，未免不让想到是否应该有“实时数据挖掘系统”。

对企业信息系统中数据的挖掘，我们自然联想到数据仓库。数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。数据仓库在应用上符合DSS的需要，同时数据仓库也是DSS处理的基础。那么我们的实时挖掘信息系统的数据是否是从数据仓库中采集数据的呢？

既然是“仓库”必然和实时性相违背，信息数据需要深加工，现在唯一的解决方式方法就是进行数据仓库化处理，建立数据仓库的环境，进行数据快照，对数据进行抽取、集成和包装。实时信息系统是动态的系统，数据库也是动态数据存取，访问量大，变化快的东西不易做分析。我们挖掘企业信息系统什么信息，如何挖掘这些信息？

实时挖掘信息数据也是针对数据仓库的，仅仅在概念上数据仓库所囊括的数据性质有些变化，我们还是先从数据仓库入手，了解挖掘的原理再来分析挖掘实时信息数据。

二．非实时性数据仓库

在数据仓库中只有单一集成的数据资源，并且因为数据是可访问的，所以与传统数据环境相比，在数据仓库环境中DSS分析员的工作将要容易得多。

建造数据仓库有两个主要方面—与操作型系统接口的设计和数据仓库本身的设计。在某种程度上来说，“设计”并不能精确描述在启发式方式下建造数据仓库时发生了什么。首先，载入一部分数据，供DSS分析员使用和查看。然后，根据最终用户的反馈，在数据仓库中修改、增添一些数据。
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