【摘 要】
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摘要:数据仓库在决策支持系统(DSS)中起着核心作用,而要创建一个好的数据仓库,如何划分数据粒度是要解决的一个重要问题。该文通过在石油运输企业数据仓库建立多重粒度模型,以便更好地满足不同层次用户的决策分析需要。从而提高效率,为企业创造更大利润。 关键词:石油;钻井设备;数据仓库;多重粒度 中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)04-0991-03 Oil
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摘要:数据仓库在决策支持系统(DSS)中起着核心作用,而要创建一个好的数据仓库,如何划分数据粒度是要解决的一个重要问题。该文通过在石油运输企业数据仓库建立多重粒度模型,以便更好地满足不同层次用户的决策分析需要。从而提高效率,为企业创造更大利润。
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数据仓库中的数据在时间维上按什么来汇总数据。为确保DSS分析员做分析时能得到他们需要的数据,我们考虑按照时间维来考虑数据,首先考虑的是在详细数据的基础上以较低级别来汇总数据(如以交易日为单位),那么做年度数据分析时,系统必然要消耗很大资源。但如果在较高级别上汇总数据(以年为单位),则极有可能需要向下挖掘数据来分析其月或者日的数据。所以DSS分析员必须通过和用户交流来确定数据粒度级别[7]。在石油钻井设备管理数据仓库中,我们采用多重粒度设计方案,数据仓库中包括详细数据、按月汇总数据、安照季度汇总、按年汇总数据等。
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