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CA
  数据仓库的应用是企业迈向新生代的一个尝试,但在数据仓库的应用中却又面临着各种各样的困难,如怎样从大量积累数据中提取信息;如何对信息实现足够的访问与分析功能;数据入库处理与应用程序是否归档了;是否能够最终实现真正的信息价值,是否能够轻易地辩认出哪些将受环境中的变动影响等等一系列的问题重新摆在了企业的面前。

  为此,CA为我们提供了一个稳健的知识管理解决方案基础架构Decision Base,它能够满足任何企业的需要,能够集成完全不同的技术解决方案。通过对这些工具、应用程序、进程与咨询服务的结合能够使您的商业战略更具竞争性,使企业得以在市场中生存。

  CA数据仓库解决方案的特色:

  ◆独特的元数据管理与应用

  数据仓库必须优化,以更好地实现数据存取、大量的数据分析乃至交易分析,必须确保数据仓库能够从正确的地方搜集与存储详细的数据,以便进行正确的分析。元数据管理是仓库环境、性能、利用率的关键基础,最终的数据仓库的价值取决于基础设计。CA的数据仓库解决方案Decision Base利用其知识库(Repository)作为中心记录用户的信息资产棗关于入库信息的数据。使商业用户能够更轻易地驾驭数据仓库和理解常有的隐含的数据信息。这样元数据就象地图一样,它告诉用户的数据仓库里有什么信息,这些信息来自哪里。

  ◆数据转换

  CA Decision Base Reporter提供了简便的方案,创建与共享特定报表,并将其转换为生产报表。它支持在报表内进行多重查询?#20351;用户可在其报表中创建多重一对多关系,并可进行并列比较。无需昂贵的中间件或临时表格,报表生成程序就可将来自不同数据库的数据链接起来,使CA Decision Base Reporter能够轻松创建具有专业外观的报表。

  ◆解析处理功能

  CA将三维可视化技术运用到了Decision Base OLAP Server中,从而为复杂的数据提供了更好看、更为直观的界面。这样,用户就能集中精力设计专门的商务功能棗提供更稳健的电子商务应用程序,使他们能够更快地进入市场。CA Decision Base OLAP Server提供了多维视角,并可通过标准关系数据库顶端的?#34394;拟立方?#23454;现分析处理功能。OLAP Server允许用户通过基于LAN的客户机或在浏览器内现场编辑与执行任何分析,动态编辑数据。在任何层级或细节跟踪与分析关键商业指标。因为它是Web激活的,所以应用程序可通过Internet、Intranet或Extranet服务器在企业内轻松配置。

  ◆预测管理功能

  CA Neugents是企业用于预测管理的先锋。Neugents能够预测商业结果、规划前景、预计收入,并可识别对这些方面有所影响的因素。Neugents与基于规则的系统及基于经验的推论(EBR)一起提供了一整套聪明的解决方案,可用于任何商业问题。通过Neugents与Decision Base,能够检测企业的客户数据,预测他们最可能购买哪些产品,然后据此安排生产系统。Neugents可在应用程序内建立学习功能,应用程序可清楚地显示过去所发生的状况,并根据已经改变的环境做出正确的反应。

  IBM
  IBM公司新推出的DB2 UDB 7.1主要实现以下功能:电子商务,包括e-commerce、 ERP、 客户关系管理、供应链管理、网络自助和商业智能,帮助企业实现电子商务;商业智能,利用已有的数据资源来支持企业决策,包括数据访问、数据分析、成本控制,获取新的商业机会和提高客户忠诚度;数据管理,包括准确高效地运行查询和应用,安全地存储、访问数据,数据恢复,在复杂的硬件环境下实现应用;增强DB2家族,满足当今异构计算环境需求,实现开放式解决方案。

  它主要有以下特性:

  ◆集成能力强

  主要包括通用数据支持、免费新增数据仓库中心和DB2 OLAP starter kit。用户可以使用DB2的数据连接器(DataJoiner),象访问DB2数据资源一样访问Oracle、Sybase、Informix、SQL Server等数据库。DB2 UDB的用户现在可以跨越DB2数据库、Oracle数据库或者一个OLE DB资源进行分布式的查询,也就是可以通过使用DB2通用数据库的SQL句法和API在一个工作单元的查询内访问和处理保存在异构数据资源中的数据。

  ◆高级面向对象SQL

  DB2 UDB V7中包含了一些先进的SQL功能,对开发人员和分析员都非常有用。DB2可以提供临时表格支持、应用存储点(saving point)、标识栏(ID Column)和嵌套存储过程。

  ◆Windows集成

  DB2 UDB 7.1增加了对于Windows环境集成的支持:OLE-DB 2.0版本的客户端支持功能;OLE存储过程的集成支持;Visual Studio集成;LDAP on Win2000支持;扩展用户ID支持。DB2 V7.1加强了对OLE-DB的支持功能。现在用户可以用OLE-DB的应用工具通过本地的OLE界面来访问或查询DB2数据,也可以通过OLE-DB的表格功能把数据装载到DB2中。

  提供三个新的扩展器:

  ◆空间扩展器(Spatial Extender)

  新版DB2提出了空间SQL查询概念(Spatially Enabled SQL Queries),使用户可以在关系型数据库中集成空间数据(通过坐标确定位置)和普通的SQL 数据。这两种技术的结合使用户可以进行新型查询。新的空间扩展器将能够存储和索引空间数据(坐标信息),并使用户通过特定的空间数据查询对其进行访问。

  ◆DB2 XML扩展器

  IBM DB2 XML Extender体现了IBM全面的XML技术策略,在电子商务领域居业界领导地位。XML扩展器是IBM B2B服务器的组成部分,使DB2服务器可以支持XML。通过XML扩展器提供了XML文档在DB2中的存储和恢复机制,并可高效地查询XML内容。通过数据交换,XML扩展器提供新的和已存在的DB2相关表格和XML格式文档之间的映射。DB2用户可以在任何地方通过XML扩展器进行电子商务,实现企业之间(B2B)和企业与消费者之间(B2C)的应用。

  ◆Net.Search扩展器

  DB2 Search Extender包括一个DB2存储过程,提高了Net.Data、Java和DB2 Call Level 界面应用的快速全文本查询功能。它为应用编程者提供了大量查询功能,例如模糊查询、逆序查询、布尔操作和分区查询。在Internet中使用DB2 Net.Search Extender进行查询具有极大的优势,特别是在遇到并行查询的大型检索时。

  Oracle
 Oracle公司作为世界上最大的数据库厂家之一,凭借其在技术、资源和经验上的优势,一直致力于为企业提供最能满足企业竞争需要的数据仓库解决方案。Oracle的数据仓库解决方案包含了业界领先的数据库平台、开发工具和应用系统。Oracle数据仓库突破了现有数据仓库产品的局限,能够帮助企业以任何方式访问存放在任何地点的信息,在企业中的任何层次上,满足信息检索和商业决策的需求。

  体系结构:

  Oracle数据仓库包含了一整套的产品和服务,覆盖了数据仓库定义,设计和实施的整个过程。图2描述了Oracle数据仓库的组成部分。

  Oracle提供完整的产品工具集满足上述数据仓库的用户需求:

  ◆Oracle 8i 数据仓库核心,是最新版本的数据库产品,专门针对数据仓库进行了很多的改进,包括对更大数据量的支持(PB级)、对更多用户数的支持、更多数据仓库专用函数的支持等。

  ◆Oracle Warehouse Builder 可以为数据仓库解决方案提供完整、集成的实施框架,以前只能由单独工具完成的功能现在能够在同一环境中实现,这些功能包括:数据建模、数据抽取、数据转移和装载、聚合、元数据的管理等。Oracle Warehouse Builder还实现了数据仓库不同部件如关系数据库、多维数据库以及前端分析工具的集成,为用户提供完整的数据仓库和商业智能系统。

  ◆Oracle Developer Server 企业级的应用系统开发工具,具有面向对象和多媒体的支持能力,可同时生成Client/Server及Web下的应用,支持团队开发,具有极高的开发效率及网络伸缩性。

  图2 Oracle数据仓库体系结构图

  ◆Oracle Discoverer 是最终用户查询、报告、深入、旋转和WEB公布工具,能够帮助用户迅速访问关系型数据仓库,从而使他们作出基于充分信息的决策。由于此类工具直接基于关系数据库,我们也称此类工具为ROLAP型分析工具。

  ◆Oracle Express产品系列 是基于多维数据模型OLAP分析和WEB访问工具,能够提供复杂的分析能力,其中包括预测、建模和假设(What-if)分析。满足高级分析用户的需求。

  ◆Oracle Darwin 基于数据仓库的数据挖掘工具,简单易用的图形化界面,提供决策树、神经网络等多种数据挖掘方法,支持海量数据的并行处理,分析结果可以和现有系统集成。

  Sybase
  Sybase的Warehouse Studio是一个针对数据仓库应用的集成化的解决方案,包括:设计组件(Warehouse Architect)、元数据管理软件(Warehouse Control Center)和一个可选的用于集成的组件(Power Stage)数据管理软件(Adaptive ServerIQ)和提供一些具有可视化功能的分析软件(Business Object,Cognos,Brio,Micro Strategy和English Wizard)。下面将详细介绍Warehouse Studio的各个组成部分。

  ◆Warehouse Studio设计

  为了能够使用最通用的关系数据库和多维数据库的设计方法建立数据仓库模型,Sybase专门开发了数据仓库设计工具Warehouse Architect。这个工具为设计人员建立了一个非常友好而单一的环境,能让数据建模人员和系统设计人员很方便地处理数据仓库设计中特殊的应用需求。Warehouse Architect为数据仓库的设计提供了三大类功能,即:

  (1)多维建模 在Warehouse Architect环境中,设计人员可以使用针对数据仓库问题的所有常用的设计方法,可以获得处置数据多维特性的功能支持。在这个环境中,可以使用自顶向下的建模方法或者是使用自底向上的建模方法获得各种设计。

  (2)设计向导 Warehouse Architect所提供的设计向导,可以帮助设计人员生成数据的多维层系结构、可以为聚合(aggregation)、划分(partition)、导入(importing)处理而优化的数据结构,还可以用逆向工程的方法获得源数据定义。

  (3)优化代码的生成 Warehouse Architect能够生成最流行的目标数据仓库和应用环境的目录信息所需要的代码,对不同的环境所生成的代码也不同。

  ◆Warehouse Studio的管理

  无论要建立的目标系统是数据仓库还是数据集市,总的目的都是帮助用户更好和更有根据地做出决策。在数据仓库的建设中,将数据加载到数据仓库只是完成了整个工作中很小的一部分。因此,Sybase特意提供了Warehouse Control Center,这是Warehouse Studio的管理组件。通过对元数据的运用和管理,这个组件在信息系统与数据仓库的用户间架起了一座桥梁。

  ◆数据管理选件Adaptive ServerIQ

  为了支持数据仓库应用中大量交互式的和无定型的查询处理的需要,Sybase特意设计了它的新系统Adaptive ServerIQ。

  Adaptive ServerIQ是数据管理领域和传统数据管理技术中各种创新技术(其中很多是Sybase具有专利权的技术)的集中体现,它所提交的DBMS对于用户日常的业务运作没有任何妨碍。Adaptive ServerIQ所具备的新技术包括:高级索引方法与存取方法、预优化及即兴式连接策略、数据缩减和各种划分方法。通过对这些技术的综合运用,Adaptive ServerIQ突破了传统技术的很多限制,为在多用户环境下的交互式分析提供了统一而高效的支持功能。

  ◆Warehouse Studio的集成选件

  Warehouse Studio中的组件Power Stage,可以对应用开发人员提供帮助,使整个处理过程中那些最困难和最费时间的工作(从数据的抽取到系统的集成)自动完成或者得以简化,同时保证快速得到可靠的结果。在Power Stage转换功能的支持下,借助于以下技术设施,开发者很容易取得所需要的数据。Power Stage运用一种可视化模型,将对数据进行抽取、变换、预处理和向数据仓库中集成的全过程直观地展现出来。通过使用?#24037;作流?#22270;以及一种称之为?#39551;程(Stage)?#30340;预定义的而且可重用的组件作为构件,用户很容易模拟数据从数据源到目标仓库的流动过程。使用一种图形化的点击式的界面,可将各个揝tage?#38142;接起来。

  ◆Warehouse Studio的可视化特性

  业界很多技术领先的可视化工具厂家(包括Business Object, Cognos,SAS,Brio,Information Advantage等等)的产品都支持Warehouse Studio。

  Informix
  Informix DataStage 是一个可以简化和自动从任意数据源中抽取、转换、集成和装载数据的集成化工具。Informix DataStage 的可视化设计使用户可以通过一个直观的可视模型设计数据的转换过程。它允许开发者添加更多的数据源、目标及转换程序,而无需重建应用程序,因此可降低成本,减少时间和资源。由于能快速确定解决方案,用户可以在短时间存取他们所需的数据,从而作出更明智的商业决策。

  建立数据仓库的过程不仅涉及到数据集市或数据仓库的初始设计,而且涉及到处理过程的集成、维护及扩展环境,以便适应新的数据源、新的过程和新的目标。作为一个综合的、基于组件的系统,Informix DataStage 支持联机数据仓库抽取过程:设计、构建、集成、维护和扩展你的数据仓库环境。

  ◆开放的、可扩展的体系结构

  构建一个数据集市包含许多普通的操作,而每个执行过程都不可避免地需要定制解决方案,使之适应特定的分析需求。有经验的开发者懂得如何定制以便处理特殊的数据格式、专业化的商业规划处理和复杂的逻辑转换,这些工作大约占用构建数据集市或数据仓库所需的80%以上的成本和时间。Informix DataStage 提供一个基于组件的体系结构,可以通过模型化、重复使用模块(如文件载入和聚合)来简化和加快开发过程。另外,它还提供了更为强大的可伸缩性和经济性,允许用户建立反映特定应用需求的组件,然后封装这些组件以便重用。

  Informix DataStage 利用开放的应用程序接口(API)和开发工具箱来扩展基于组件的体系结构。使用这个接口,用户能够方便地构建新的被称为 Plug-In的组件。利用这些Plug-In,用户可以捕获定制的转换和商业规则,自动归档并在 Informix DataStage 环境中重复使用,使用户能构建一个可扩展的附加功能库。

  这一开放的体系结构可以减少开发环节并降低项目成本。Informix DataStage 使用户能建立数据仓库解决方案, 从而快速地满足所有用户的需求并节约成本。

  ◆Informix DataStage组件

  设计器棗这是一个强大的,基于图形用户界面(GUI)的开发工具,它包含一个转换引擎,一个元数据存储和二种编程语言(SQL和BASIC)。使用设计器的拖拉功能,用户能在准备数据集市中建立一个数据转换过程模型,防止操作系统的中断及避免执行错误。

  存储管理器棗在开发数据集市的过程中,使用存储管理器浏览、编辑和输入元数据。这可能包括来自操作系统的元数据或目标集市以及来自开发项目中新的元数据(例如新的数据类型定义、传输定义和商业规则)。

  控制器棗使用控制器和运行引擎来规划运行中的解决方案,测试和调试它的组件,并监控执行版本的结果(以特别要求或预定为基础)。

  管理器棗管理器简化数据集市的多种管理。使用管理器来分配权限给用户或用户组(控制Informix DataStage客户应用或他们看到的或执行的工作),建立全局设置(例如:用于自动清除日志文件的缺省设置),移动、重命名或删除项目和管理或发布从开发到生产的状态。

  服务器棗Informix 在服务器方面强大的技术背景使得Informix的 Server 提供了很高的性能:高速转换引擎、临时的数据存储、支持legacy及关系数据结构、强大的预定义转换等等。另外,Informix DataStage服务器通过多个处理器平台优化来强化可伸缩性,支持多种数据输入/输出方法,容易添加新的数据源及转换方法。

  微软
  2000年4月,微软发布了SQL Server 2000 Beta2版本,供用户测试评估该公司下一版本的旗舰数据库系统。SQL Server 2000已经在性能和可扩展性方面确立了世界领先的地位,是一套完全的数据库和数据分析解决方案,使用户可以快速创建下一代的可扩展电子商务和数据仓库解决方案。

  ◆具有完备的Web功能

  SQL Server 2000提供完全集成的、基于标准的XML支持,它对于Web开发人员和数据库程序员来说都是灵活、高效而且易于使用的。数据挖掘功能可以自动地从大量的商业信息中进行筛选,帮助客户找出未被发现的新机会,预测在商业中制胜的策略。

  ◆高度可扩展性和高可靠性

  SQL Server 2000引入了一个新的特性,被称为分布式数据库分区视图(Distributed Partitioned Views)。它可以把工作负载划分到多个独立的SQL Server服务器上去,从而为实施电子商务的客户提供了无限制的可扩展性。SQL Server 2000分析服务允许对拥有数以亿计成员的维进行多维查询,支持对Web数据集的高速分析。

  ◆加速应用开发

  SQL Server 2000与Windows 2000的活动目录服务的紧密集成允许集中管理SQL Server 2000和其它企业资源,从而极大地简化了大型组织中的系统管理任务。SQL Server 2000提供了重要的安全性方面的增强,保护防火墙内和防火墙外的数据。SQL Server 2000支持强有力的、灵活的、基于角色的安全,拥有安全审计工具,并提供高级文件加密和网络加密功能。

  ◆Windows DNA 2000和SQL Server

  Microsoft Windows DNA是建立和部署Internet商业应用程序最全面的集成平台。Windows 2000 DNA的核心梂indows 2000操作系统。Microsoft SQL Server可以在Windows DNA环境下快速建立Web解决方案。SQL Server减少了建立电子商务应用、商业智能(数据仓库)和商业线路应用所需的时间,同时保证了这些应用具有在最苛刻的环境下面所需要的可扩展性。

  NCR
  在长期的实践过程当中,NCR形成了一套独特的数据仓库方法论和实施框架,这套理论被称为可扩展数据仓库 (Scalable Data Warehouse,简称为SDW)。

  NCR可扩展数据仓库的基本框架主要分成三个部分:

  ◆数据装载 把所谓的操作数据或源数据利用一定的方法如提取(Extract)、过滤(Filter)、清理(Scrub)、家庭关系识别(Household)等,从生产系统中转换到中央数据仓库中。这种转换分成逻辑与物理两部分,即先根据业务问题建立数据库逻辑模型,然后在此基础上构造物理模型,将操作数据加载到物理表中。逻辑建模应该基于要解决的业务问题进行,而不是基于目前的系统能提供什么数据进行。换言之,数据仓库的出发点是解决业务问题,而不只是提供一个信息转换与访问的工具。

  ◆数据管理 这一部分是整个数据仓库的心脏,它必须采用一个具有优良并行处理性能的关系数据库管理系统。当数据仓库非常庞大而且复杂时,为了提高性能,可以建立一些面向部门应用的数据集市,这些数据集市中的数据是从中央库中通过复制与传送等手段拷贝过来的。

  ◆信息访问 这是前端工具,主要提供给有关业务部门访问数据仓库中的信息使用,一般都采用一些具有图形界面、交互功能强的查询工具。

看完了要说点啥么?