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《数据虚拟化:商务智能系统的数据架构与管理》一 2.7 提取-转换-装载、提取-装载-转换和复制

2.7 提取-转换-装载、提取-装载-转换和复制 从生产数据库获取数据至多种数据存储,数据必然被复制。例如,数据需要从生产数据库复制到数据中转区或者ODS,从ODS到数据仓库,从数据仓库到数据集市,等等。然而,存储在生产数据库中的数据形式和内容与用户希望在报告和分析工具中看到的非常不同。例如,在生产系统中,客户的数据可能分散在多个数据库中,但是用户想要看到完整的信息;生产系统中的数据可能被多次编码过,然而用户希望看到其有意义的价值;历史数据可能会从源系统中丢失,但是用户恰好需要它做趋势分析;或者源系统中数据元素的值可能是不正确的(错误数据),但是用户需要正确的数据来工作。总之,源数据需要在使用之前被“处理”。这整个过程有时候被称为数据转换。所以,当数据从生产数据库经过数据中转区移动到数据仓库时,它一定会发生转换。各个组织可以使用自己

《数据虚拟化:商务智能系统的数据架构与管理》一 2.9 报告和分析的新形式

2.9 报告和分析的新形式 1964年,Bob Dylan 写了歌曲《The Times They Are“A-Changin”》。最可能的是,他从来不是商务智能方面的专家(虽然你永远不会知道Dylan)。但是这篇文章对如今商务智能现状是非常适用的。在一开始,用户对简单的可以让发生的事情一目了然的表格报告很满意,这之后的用户希望提供更生动的数据。接下来,用户想拥有更多的动态能力:他们想与报告中数据有所互动,并且他们想能够做到所谓的下拉和上滚窗口。新的需求接踵而至,似乎没有停止的势头。他们的愿望清单也在不断地改变。他们要求新类型的报告和分析能力。因此最大的问题是,经典的商务智能系统能胜任新的报告和分析形式吗?在后面的章节里对一些新的报告和分析形式有介绍。当有必要去实现这些新的报告和分析形式时,这毫无疑问地对商务智能系的设计和开发有深远

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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