基于数据仓库的决策查询系统设计的开题报告一、选题背景和意义数据仓库技术的应用已经成为了现代企业决策的重要工具。企业需要从不同业务系统中提取、整合和存储数据，以便进行分析和决策。然而，由于不同业务系统之间的数据格式和结构存在差异，在数据整合方面面临很大的挑战。此外，企业需要处理海量的数据，因此需要一种高效的数据处理方法。数据仓库是一种面向主题、集成、时间变化和非易失性的数据集合，主要用于支持企业的决策查询。数据仓库技术可以帮助企业将原始数据转化为有用的信息，并根据不同的业务需求进行分析。本设计将以数据仓库技术为基础，开发一个决策查询系统，以满足企业的需要。该系统将提供数据查询、分析和报表功能，以便企业能够更好地了解业务和做出更明智的决策。二、研究目标和内容研究目标：1.研究数据仓库技术的基本原理和应用；2.开发适合企业需求的决策查询系统；3.增强决策查询系统的智能化功能；4.分析系统使用效果，不断优化改进。研究内容：1.数据仓库架构设计；2.ETL（抽取、转换和加载）工具开发；3.决策查询系统开发；4.分析系统使用效果，不断优化改进。三、研究方法和技术路线本设计将采用以下研究方法和技术：1.文献调研：对数据仓库技术的原理和应用进行深入研究；2.数据仓库架构设计：根据企业需求设计合适的数据仓库架构，包括数据模型设计、ETL工具开发等；3.决策查询系统开发：基于数据仓库技术，开发决策查询系统并提供数据查询、分析和报表功能；4.系统使用效果分析：对开发的决策查询系统进行测试和评估，并进行不断优化改进。技术路线如下：1.数据库：MySQL；2.ETL工具：Kettle；3.数据可视化：Tableau；4.前端技术：HTML、CSS、JavaScript、jQuery。四、预期成果本设计预期的成果如下：1.完成适合企业需求的数据仓库架构设计；2.完成ETL工具的开发，实现将不同业务系统的数据进行抽取、转换和加载；3.完成决策查询系统的开发，实现数据查询、分析和报表功能；4.分析系统使用效果，不断优化改进。五、参考文献[1]Kimball,R.,Ross,M.(2002).TheDataWarehouseToolkit:TheCompleteGuidetoDimensionalModeling.Wiley.[2]Inmon,W.H.(2005).BuildingtheDataWarehouse.Wiley.[3]W.H.Inmon,RichardD.Hackathorn,R.H.Imhoff.(1999).UsingtheDataWarehouse.Wiley.[4]Candelivera,R,Bertolotto,M.(2016).PentahoforBigDataAnalytics:Create,Implement,andManageBigDataAnalyticsUsingthePentahoPlatform.Apress.