文档介绍：摘要信息技术的广泛应用使企业的运营更加高效、灵活,但同时也带来了“数据爆炸’’的问题,许多遗留下来的历史数据被束之高阁,人们面对浩如烟海的数据显得手足无措,如何有效地组织和存储数据,把其内部隐藏的信息转化为商业价值,为企业效益提供服务成为决策者们迫切关心的问题。数据仓库作为高效集成、管理数据的技术,为各级决策者洞察企业的经营管理状况,及时发现问题,为提高决策水平提供了基础。目前数据仓库逐渐被越来越多的企业应用。但是,数据仓库的核心还是数据,数据仓库需要高质量的数据作为支撑。如果数据仓库中存在太多“问题数据”,那么用户从数据仓库中提取信息时可能会有误,这样在用户进行决策支持分析活动时候,对他们只能起到误导作用,有时可能带来不可估量的损失。所以,能否有高质量的数据支撑是数据仓库项目成功与否的关键因素之一。鉴于这种情况,数据仓库的数据质量已成为国内外研究的热点。在前人研究的基础上,本文从综合层面对数据仓库的数据质量进行分析研究。首先,根据国内外研究,总结了数据仓库数据质量的定义,并归类其应该具有的数据质量维度。并提出了一种通用的数据质量管理流程,并对其实施作深入的分析;其次,提出了一种定量分析模型,分析数据源的相关质量指标,确定哪些数据适合作为数据仓库的量值或维度,以在数据仓库设计时作为参考。同时,此模型也可以对所设计的数据仓库的设计质量进行评估;再次,针对数据质量管理中的数据质量评估和改进环节作了深入研究。提出了面向数据存储区层、数据集层、角色层、指标层和规则层的数据质量评估体系,再在评估体系的基础上提出基于评估体系中五元素的评估模型,通过评估角色自定义评估规则,然后对相关数据集的数据质量进行评估打分。之后,介绍了国内外常用的数据质量问题改进方法,以对评估所得有数据质量问题的数据进行改进;最后,通过相关例子对前面的研究进行实例分析。关键词:数据仓库;数据质量;数据质量管理;数据质量评估;数据质量改进
.�������.���������“����甌������甌���������������������.������.�������“������痠�����甎���印��������,�����,��广东工业大学硕士学位论文������,������“�������’.���.�����琱����.����,����.�����.������������瑃������琭���������,������������琣���������.��,����,������瓵��瑃�������瓸���,����琩����,����.��.����瓵�
籇�����������;���������籇��������.�����,�������.����篋�������;�������.
.⋯⋯.⋯..⋯..⋯.⋯...⋯⋯⋯⋯..⋯.⋯.⋯⋯⋯⋯.⋯⋯.⋯⋯⋯.⋯.⋯.⋯.⋯.....�����⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������⋯⋯⋯⋯⋯⋯..�����⋯⋯..⋯⋯⋯⋯.⋯.⋯.⋯.⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯.⋯⋯...⋯⋯⋯.⋯�����.⋯⋯.⋯⋯.⋯⋯⋯.⋯.⋯⋯.⋯.⋯⋯..⋯.⋯.⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯...⋯.⋯.⋯..�������⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.����⋯⋯⋯⋯.⋯⋯.⋯.⋯..⋯.⋯⋯⋯⋯.⋯⋯.⋯.⋯⋯⋯..⋯.⋯⋯⋯⋯...⋯.⋯.⋯.⋯.������⋯⋯⋯.⋯⋯..⋯⋯⋯..⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯.....⋯⋯⋯.⋯..�������⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.���.�������������������������������������������������������������������������������������������������.⋯⋯⋯..⋯.⋯⋯.⋯.⋯..⋯.⋯..⋯�
鰅�⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.�������������