基于数据仓库的决策查询系统设计的中期报告本文是一个数据仓库的决策查询系统设计的中期报告，包括了背景介绍、系统设计、数据模型、权益分析、数据抽取和转换以及数据质量等内容。背景随着企业的日益扩张和发展，企业管理面临越来越复杂的挑战。为了解决企业管理中的问题，数据仓库逐渐被广泛应用。据此，为了满足企业管理中数据的需求，设计一套基于数据仓库的决策查询系统是十分必要的。系统设计系统的基础架构主要由应用服务器、数据库服务器和Etc三个部分构成。其中，应用服务器负责与用户的交互和展示，数据库服务器主要负责数据存储，Etc则用于输送数据。数据模型数据模型是设计数据仓库的重要环节之一。该系统数据模型采用维度建模和星型模型。在该模型中，事实表是星型模型中数据仓库的核心，维度表则是星型模型中的支持表。通过维度和事实表之间的关联，可以轻松地进行数据分析。权益分析权益分析是数据仓库中重要的一部分。可以通过权益分析得到数据。该系统的权益分析主要由用户、角色、权限等三部分组成。在该模型中，用户可以设定多个角色，每个角色都可以授予不同的权限。当一个角色被分配给用户时，该用户将具备该角色所拥有的权限。在实际的应用中，用户可以根据自己的需要，通过该模型对企业数据进行查询和分析。数据抽取和转换数据抽取和转换是ETL过程的核心。在该系统中，数据抽取和转换的过程主要分为分批迁移、增量迁移和数据转换巨量三个部分。其中，分批迁移主要用于大规模数据的转移，增量迁移主要用于增量数据的更新和同步，而数据转换巨量则是ETL过程中重要的一环，负责将源数据进行抽象、重构和格式化。数据质量数据质量是数据仓库的生命线。该系统主要采用三种方式进行数据质量管理：数据清洗、数据集成和数据约束。其中，数据清洗主要用于去除格式不规范、重复、错误、不完整和无效的数据。数据集成主要用于将来源各异、格式不同的数据集成到一个数据仓库中。数据约束主要用于约束数据仓库中的数据质量，确保数据质量合理、统一和完整。总结本文阐述了一个基于数据仓库的决策查询系统设计的中期报告。通过对系统设计、数据模型、权益分析、数据抽取和转换以及数据质量等方面的分析和描述，以期实现一个高效的决策查询系统，从而帮助企业解决管理中的问题。