一、引言
信息化管理的目的是將一般信息抽象化，提取出用戶需要的信息。但在大量數據的提取中，如何更準確的挖掘出最有價值的信息和數據，單單采用傳統的關系型數據庫是難以實現的。數據倉庫技術可解決這一難題。
數據倉庫是支持管理決策過程的、面向主題的、集成的、不可更新的且隨時間不斷變化的數據集合。利用數據倉庫，對源數據經過提取、轉換、加載形成統一的數據格式，再利用數據挖掘和OLAP分析工具為決策者提供所需的信息。數據倉庫是要建立在一個較全面完善的信息應用基礎上，用于支持高層決策分析，而數據庫仍承擔日常處理事務。
二、從數據庫到數據倉庫
傳統的數據庫技術是以單一的數據資源為中心，進行事務處理、批處理、決策分析等各種數據處理工作，分為操作型處理和分析型處理兩類。操作型處理指對數據庫聯機的日常操作，通常是對單個紀錄的查詢修改，注重響應時間、數據的安全性和完整性；分析型處理用于管理人員的決策分析，經常要訪問大量歷史數據。傳統數據庫系統難以實現對數據分析的處理要求，無法滿足數據處理多樣化的要求，為更好的支持決策，對數據進行再加工，從而形成綜合的、面向分析的環境，即數據倉庫。
數據倉庫系統包括：數據倉庫技術；聯機分析處理技術；數據挖掘技術。
三、數據倉庫的數據組織
(一)數據組織結構。數據倉庫中的數據分四個級別：早期細節級、當前細節級、輕度綜合級、高度綜合級。源數據經過綜合后，先進入當前細節級，根據具體需要進行綜合，從而進入輕度綜合級乃至高度綜合級，老化的數據將進入早期細節級，數據倉庫中存在著不同的綜合級別，稱為“粒度”。粒度越大，表明細節程度越低，綜合程度越高。
(二)數據組織形式。簡單堆積文件：將每日由數據庫中提取并加工的數據逐天積累并存儲起來。輪轉綜合文件：數據存儲單位被分為日、周、月、年等幾個級別。簡化直接文件：間隔一定時間的數據庫快照。連續文件：通過比較兩個簡單直接文件的不同而生成的。
四、數據倉庫在信息管理的應用
數據的抽取：通過抽取將數據從聯機事務處理系統、外部數據源、脫機的數據存儲介質中導入到數據倉庫。
數據的存儲和管理：數據倉庫中數據按層次進行貯存，有多維數據庫存貯、虛擬存貯、基于關系數據表存貯三種方式。數據倉庫的構建：數據倉庫的構建不可能一次成型，可采用原型法先建立一個小的原型數據倉庫，考察其主要屬性，用以學習，必要時進行修改，最后形成一個完整的數據倉庫。
數據倉庫Dw是一個面向主題、集成，隨時間變化，便是信息本身相對穩定的數據集合，用于對管理決策過程的支持。數據庫系統中存貯的大量數據能成為醫院、學校等事業單位日常評估的依賴，為單位管理人員決策提供重要依據，使管理工作更具可行性、科學性和準確性。
五、結束語
本文對數據庫與數據倉庫進行了比較分析，在此基礎上對數據倉庫的基本理論和關鍵技術進行了分析，對事業單位信息管理系統中歷史數據的挖掘，可以在較大時間跨度上把握單位發展的規律、特點，全面分析影響因素，更準確的把握單位業務等各方面開展情況。但數據倉庫是一個新興的領域，其建設及技術具有很大的復雜性，仍有許多方面需要進一步深入研究。
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本文標題：數據倉庫在信息管理中的現實應用
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