信息资源组织与管理报告
——数据库与数据仓库数据存储与分析应用 摘要：简要介绍数据库与数据仓库的特性和应用范围，并将二者在数据存储方面进行比较。
关键词：数据库；数据仓库；数据存储；应用范围
随着计算机技术的发展，特别是在计算机软件，硬件与网络技术快速发展的前提下，人们对数据处理的要求不断提高，在此情况下，数据存储与分析应用技术不断改进，数据库与数据仓库应运而生成为计算机信息系统与应用系统的核心技术和重要基础。
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今五十年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。而面对用户的急剧增加和不断提出的新要求，人们越来越不满足数据库技术以单一的数据资源为中心，进行简单的事务处理，迫切希望能对现有的许多数据库中的数据进行筛选，抽取，再加工，形成一个综合的，面对主题的分析环境，以更好的支持分析决策，于是就有了现在的数据仓库技术，即是支持管理决策过程的，面向主题的，集成的，稳定的，不同时间的数据集合。
数据库阶段的数据管理特点是：1、数据结构化。数据结构化也是数据库与文件系统的根本区别。在数据库系统中实现了整体数据的
结构化，数据不再是针对某个应用，而是面向全组织，在整体上服从一定的结构形式。同时在数据库系统中存取数据的方式也很灵活，可以存取数据库中某个数据项、一组数据项、一个记录或一组记录，而在文件系统中数据存取的最小单位是记录。2、较高的数据独立性。用户能以简单的逻辑结构操作数据而无需考虑数据的物理结构。数据库的结构分成用户的局部逻辑结构、数据库的整体逻辑结构和物理结构三级。用户的数据和外存中的数据之间转换由数据库管理系统实现。3、数据共享。在数据库系统中，数据不再仅仅服务于某个程序或用户，而成为若干程序或用户的共享资源，由数据库管理系统统一管理与控制。在数据库中，由DBMS完成诸如打开、关闭、读、写等文件的低级操作，应用程序不必关心数据存储和其他实现的细节，可以在更高的抽象级别上访问数据。文件结构由DBMS修改，从而减少应用程序的维护工作量，提高数据的独立性。4、方便的用户接口。用户可以使用查询语句或终端命令操作数据库，也可以用程序方式操作数据库。5、较强的数据控制能力。并发控制能力，对程序的并发操作加以控制，防止数据库被破坏；恢复能力，系统有能力在数据库被破坏或数据不可靠时，把数据库恢复到最近某个正确的状态；完整性能力，保证数据库中数据完整；安全性能力，保证数据库中数据安全。
数据库的应用在三大领域都有突出表现：1、传统事务处理领域应用如EC（电子商务）、ERP（企业资源规划）、CRM（客户关系管理）、MIS（管理信息系统）、DIS（金融信息系统）、FIS（财务信息系统）、
OA（办公自动化系统）等。 2、非传统事务处理领域应用如工程领域、多媒体领域、GIS领域等。3、分析领域应用如DSS（决策支持系统）、OLAP（联机分析处理）、DM（数据挖掘）。
数据仓库与数据库相比有如下的4个特点： 1、面向主题。数据仓库中的数据是按照一定的主题进行组织的。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。是指在较高层次上对分析对象的完整一致的描述，每个主题基本上对应于一个宏观的分析领域，且能反映它们之间联系的数据组织方式，主要支持OLAP（联机分析处理）。
2、集成的。数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除原数据中的不一致性，即根据决策目标将存储在数据库中对决策分析所必需的、历史的、分散的、详细的数据，经处理转换成集中统一的、随时可用的信息。以保证数据仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息。3、相对稳定的。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及到的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库，一般情况下将被长期保留，很少修改和删除，只需定期加载、刷新。
4、反映历史变化。数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时间点到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。5.数据规模大。数据仓库的数据来源于规模庞大的若干个数据库，其数据集成及存储来自若干个分布异质的信息源的数据。6.存储的是综合性数据。
综合性数据是不同时间的数据集合。7.面向决策支持。保证了查询和分析的实时性。
数据仓库的应用也很广。在客户服务、市场营销方面有CRM（客户关系管理）和数据库营销系统。CRM是一个判断、获取、保持和增加可获利客户的过程。CRM在整个客户生命周期中都以客户为中心，它简化了各种与客户相关联的业务流程，将多种与客户交流的渠道融为一体，从根本上提高员工与客户或潜在客户交流的有效性，还可以改善员工对客户的沟通能力并对客户的整个生命周期有一个更为全面地了解。数据库营销就是把数据挖掘与预测模型以及前台显示工具结合起来，帮助市场营销人员对客户行为作深入的调查分析，预测客户的忠诚度。除此之外，在银行领域数据仓库、OLAP、数据挖掘、多媒体和高带宽网络技术为银行的科学管理提供了新的技术支持。利用数据仓库的强大功能，银行可以建立企业客户群和个人客户群的数据仓库，并对企业的结构、经营、财务以及市场竞争等多个数据源进行统一组织，形成一个一体化的存储结构，为决策分析奠定基础。 由于数据库系统由3个部分组成——数据库，数据库核心和数据库工具。数据仓库系统也是由3部分组成——数据仓库，数据仓库管理系统和数据仓库工具。并且两者对数据的要求也不同，因此，我们从三个方面对数据库和数据仓库进行分析比较。
参考文献
[1]陈庄 .信息资源组织与管理.清华大学出版社，2011
[2]王珊 .数据仓库技术与联机分析处理.北京科学出版社，1998
[3]王泽明 .浅谈数据仓库技术.计算机应用与软件，2001
[4]徐洁磐 .数据库技术原理与应用教程.南京大学出版社，1996
信息资源组织与管理报告
——数据库与数据仓库数据存储与分析应用 摘要：简要介绍数据库与数据仓库的特性和应用范围，并将二者在数据存储方面进行比较。
关键词：数据库；数据仓库；数据存储；应用范围
随着计算机技术的发展，特别是在计算机软件，硬件与网络技术快速发展的前提下，人们对数据处理的要求不断提高，在此情况下，数据存储与分析应用技术不断改进，数据库与数据仓库应运而生成为计算机信息系统与应用系统的核心技术和重要基础。
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今五十年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。而面对用户的急剧增加和不断提出的新要求，人们越来越不满足数据库技术以单一的数据资源为中心，进行简单的事务处理，迫切希望能对现有的许多数据库中的数据进行筛选，抽取，再加工，形成一个综合的，面对主题的分析环境，以更好的支持分析决策，于是就有了现在的数据仓库技术，即是支持管理决策过程的，面向主题的，集成的，稳定的，不同时间的数据集合。
数据库阶段的数据管理特点是：1、数据结构化。数据结构化也是数据库与文件系统的根本区别。在数据库系统中实现了整体数据的
结构化，数据不再是针对某个应用，而是面向全组织，在整体上服从一定的结构形式。同时在数据库系统中存取数据的方式也很灵活，可以存取数据库中某个数据项、一组数据项、一个记录或一组记录，而在文件系统中数据存取的最小单位是记录。2、较高的数据独立性。用户能以简单的逻辑结构操作数据而无需考虑数据的物理结构。数据库的结构分成用户的局部逻辑结构、数据库的整体逻辑结构和物理结构三级。用户的数据和外存中的数据之间转换由数据库管理系统实现。3、数据共享。在数据库系统中，数据不再仅仅服务于某个程序或用户，而成为若干程序或用户的共享资源，由数据库管理系统统一管理与控制。在数据库中，由DBMS完成诸如打开、关闭、读、写等文件的低级操作，应用程序不必关心数据存储和其他实现的细节，可以在更高的抽象级别上访问数据。文件结构由DBMS修改，从而减少应用程序的维护工作量，提高数据的独立性。4、方便的用户接口。用户可以使用查询语句或终端命令操作数据库，也可以用程序方式操作数据库。5、较强的数据控制能力。并发控制能力，对程序的并发操作加以控制，防止数据库被破坏；恢复能力，系统有能力在数据库被破坏或数据不可靠时，把数据库恢复到最近某个正确的状态；完整性能力，保证数据库中数据完整；安全性能力，保证数据库中数据安全。
数据库的应用在三大领域都有突出表现：1、传统事务处理领域应用如EC（电子商务）、ERP（企业资源规划）、CRM（客户关系管理）、MIS（管理信息系统）、DIS（金融信息系统）、FIS（财务信息系统）、
OA（办公自动化系统）等。 2、非传统事务处理领域应用如工程领域、多媒体领域、GIS领域等。3、分析领域应用如DSS（决策支持系统）、OLAP（联机分析处理）、DM（数据挖掘）。
数据仓库与数据库相比有如下的4个特点： 1、面向主题。数据仓库中的数据是按照一定的主题进行组织的。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。是指在较高层次上对分析对象的完整一致的描述，每个主题基本上对应于一个宏观的分析领域，且能反映它们之间联系的数据组织方式，主要支持OLAP（联机分析处理）。
2、集成的。数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除原数据中的不一致性，即根据决策目标将存储在数据库中对决策分析所必需的、历史的、分散的、详细的数据，经处理转换成集中统一的、随时可用的信息。以保证数据仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息。3、相对稳定的。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及到的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库，一般情况下将被长期保留，很少修改和删除，只需定期加载、刷新。
4、反映历史变化。数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时间点到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。5.数据规模大。数据仓库的数据来源于规模庞大的若干个数据库，其数据集成及存储来自若干个分布异质的信息源的数据。6.存储的是综合性数据。
综合性数据是不同时间的数据集合。7.面向决策支持。保证了查询和分析的实时性。
数据仓库的应用也很广。在客户服务、市场营销方面有CRM（客户关系管理）和数据库营销系统。CRM是一个判断、获取、保持和增加可获利客户的过程。CRM在整个客户生命周期中都以客户为中心，它简化了各种与客户相关联的业务流程，将多种与客户交流的渠道融为一体，从根本上提高员工与客户或潜在客户交流的有效性，还可以改善员工对客户的沟通能力并对客户的整个生命周期有一个更为全面地了解。数据库营销就是把数据挖掘与预测模型以及前台显示工具结合起来，帮助市场营销人员对客户行为作深入的调查分析，预测客户的忠诚度。除此之外，在银行领域数据仓库、OLAP、数据挖掘、多媒体和高带宽网络技术为银行的科学管理提供了新的技术支持。利用数据仓库的强大功能，银行可以建立企业客户群和个人客户群的数据仓库，并对企业的结构、经营、财务以及市场竞争等多个数据源进行统一组织，形成一个一体化的存储结构，为决策分析奠定基础。 由于数据库系统由3个部分组成——数据库，数据库核心和数据库工具。数据仓库系统也是由3部分组成——数据仓库，数据仓库管理系统和数据仓库工具。并且两者对数据的要求也不同，因此，我们从三个方面对数据库和数据仓库进行分析比较。
参考文献
[1]陈庄 .信息资源组织与管理.清华大学出版社，2011
[2]王珊 .数据仓库技术与联机分析处理.北京科学出版社，1998
[3]王泽明 .浅谈数据仓库技术.计算机应用与软件，2001
[4]徐洁磐 .数据库技术原理与应用教程.南京大学出版社，1996