浅谈数据仓库与数据挖掘

浅谈油田信息数据仓库及数据挖掘

摘 要：随着数据库的发展，当今全球数据库的容量规模已经有了上万亿字节之多，如此大的数据量在现今已经给人带来了一种数据爆炸的感觉。虽然如此庞大的数据库容量以及数据体系往往给使用者造成一种无从下手、毫无头绪的感觉，但是通过仔细地分析和观察可以发现在这些海量的数据背后，有着很多非常具有价值以及决策意义的信息。在油田企业的建设和发展中，如何将数据库中的数据进行有效的数据挖掘，从而使得这些有效的数据能为油田企业的决策和战略发展的资源和动力，这将是文章将要重点探讨的问题。

关键词：油田企业 数据仓库 数据挖掘

随着社会发展以及市场竞争愈发激烈，对各个行业内的企业都提出了信息化建设的要求。我国企业信息化的发展建设正呈现出一片“数据集中化、业务综合化、决策科学化、管理扁平化”的趋势。各个企业为了实现国际竞争力和市场竞争力的提升，都开始实施建立以企业长期积累的历史数据以及核心业务为主的数据挖掘系统。通过这一举措，可以使得公司的生产和经营能够随时与市场保持同步，从而使企业能够紧跟市场的步伐，保持经济效益的增长。但是就世界范围来看，我国的石油企业在对数据仓库进行数据挖掘方面依旧与国外的大型石油企业依旧存在着一定的差距。文章将就我国石油企业该如何对石油数据仓库进行有效的数据挖掘提出相关的方法和一些建议措施。

一、数据仓库的定义以及体系结构

1.数据仓库的定义

目前国际上对于数据库的定义为：可以支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。主题是进行数据归类的重要标准，每一个不同的不同的主题都可以对应一个客观的分析领域，并且可以对多个部门对个系统的大量数据进行集成，从而辅助管理者进行决策。这些通过集成而来的数据会被数据库所收集，并且常年保持着不被更新的状态。数据库一般会在5～10年左右，进行一次对于时间趋势的分析。

2.数据仓库的体系结构

数据仓库是既是一种结构和富有哲理性的方法，也是一种技术，数据和信息从不同的数据源中被提取出来，然后将这些数据转换成为公共的数据模型并且和仓库中已有的数据集成在一起[1]。用户在向数据仓库进行数据的查询时，数据仓库便会将用户所需要的信息进行整合并且提供出来，通过这一方式，数据冲突以及表达不同的问题便会得到有效的解决，方便管理决策者在进行数据查询时整个查询过程变得更加有效并且易于操作。数据仓库作为一个系统，其功能主要有以下几个方面。

信息技术　中国化工贸易　

Ｃｈｉｎａ　Ｃｈｅｒｏｉｃａｌ　Ｔｒａｄｅ　第１　１期　？ｏ１　牛１１月　

浅谈油田信息数据仓库及数据挖掘　

田蕾　

（大庆油田信息技术公司北京分公司，黑龙江大庆１６３０００）　

摘要：随着数据库的发展，当今全球数据库的容量规模已经有了上万亿字节之多，如此大的数据量在现今已经给人带来了一种数据爆炸的感　

觉。虽然如此庞大的数据库容量以及数据体系往往给使用者造成一种无从下手、毫无头绪的感觉，但是通过仔细地分析和观察可以发现在这些海量的数　据背后，有着很多非常具有价值以及决策意义的信息。在油田企业的建设和发展中，如何将数据库中的教据进行有效的数据挖掘，从而使得这些有效的　数据能为油田企业的决策和战略发展的资源和动力，这将是文章将要重点探讨的问题。　

关键词：油田企业数据仓库数据挖掘　

随着社会发展以及市场竞争愈发激烈，对各个行业内的企业都提　

出了信息化建设的要求。我国企业信息化的发展建设正呈现出一片　

“数据集中化、业务综合化、决策科学化、管理扁平化”的趋势。各个　

企业为了实现国际竞争力和市场竞争力的提升，都开始实施建立以企　

业长期积累的历史数据以及核心业务为主的数据挖掘系统。通过这一　

举措，可以使得公司的生产和经营能够随时与市场保持同步，从而使　

企业能够紧跟市场的步伐，保持经济效益的增长。但是就世界范围来　

看，我国的石油企业在对数据仓库进行数据挖掘方面依旧与国外的大　

型石油企业依旧存在着一定的差距。文章将就我国石油企业该如何对　

石油数据仓库进行有效的数据挖掘提出相关的方法和一些建议措施。　

一、数据仓库的定义以及体系结构　

１．数据仓库的定义　

目前国际上对于数据库的定义为：可以支持管理决策过程的、面　

向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。主题是进行数据　

归类的重要标准，每一个不同的不同的主题都可以对应一个客观的分　

析领域，并且可以对多个部门对个系统的大量数据进行集成，从而辅　

助管理者进行决策。这些通过集成而来的数据会被数据库所收集，并　

浅谈数据仓库与数据挖掘

数据仓库与数据挖掘

1. 引言

数据仓库和数据挖掘是现代信息技术领域中重要的概念和工具。数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、可变的数据集合，用于支持管理决策。而数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和知识的过程。本文将从定义、特点、应用和发展趋势四个方面来浅谈数据仓库与数据挖掘。

2. 数据仓库

2.1 定义

数据仓库是指将企业内部和外部的各种数据集成到一个统一的、面向主题的、可供分析的数据存储中，为企业的决策支持提供数据基础的技术和方法。

2.2 特点

数据仓库具有以下特点：

- 面向主题：数据仓库以主题为导向，将数据按照业务主题进行组织和存储，方便用户进行分析和查询。

- 集成性：数据仓库通过数据抽取、转换和加载等技术，将分布在不同系统中的数据集成到一个统一的存储中。

- 稳定性：数据仓库中的数据是经过清洗、整合和验证的，保证了数据的准确性和一致性。

- 可变性：数据仓库可以根据业务需求进行数据的更新和变化，保证数据的及时性和有效性。 2.3 应用

数据仓库的应用非常广泛，主要包括以下几个方面：

- 决策支持：数据仓库提供了大量的历史和实时数据，可以帮助企业管理层进行决策分析和预测。

- 业务分析：数据仓库可以对企业的业务数据进行多维分析和统计，发现业务规律和趋势。

- 客户关系管理：数据仓库可以集成企业内外部的客户数据，帮助企业进行客户关系管理和市场营销。

- 供应链管理：数据仓库可以整合供应链上的各种数据，帮助企业进行供应链优化和管理。

2.4 发展趋势

随着大数据时代的到来，数据仓库也面临着新的挑战和机遇：

- 多样化数据源：数据仓库需要支持多样化的数据源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

- 实时性要求：随着业务的快速变化，数据仓库需要支持实时数据的处理和分析，以满足实时决策的需求。

- 自助式分析：数据仓库需要提供更加灵活和易用的分析工具，使用户能够自主进行数据分析和挖掘。

浅谈数据仓库和数据挖掘技术

1、数据仓库

信息技术的不断推广应用，将企业带入一个信息爆炸的时代。每时每刻都有潮水般的信息出现在管理者的面前，等待管理者去处理、去使用。这些管理信息的处理类型主要分事务型（操作型）处理和信息型（分析型）处理两大类。事务型处理也就是通常所说的业务操作处理。这种操作处理主要是对管理信息进行日常的操作，对信息进行查询和修改等，目的是满足组织特定的日常管理需要。在这类处理中，管理者关心的是信息能否得到快速的处理，信息的安全性能否得到保证，信息的完整性是否遭到破坏。信息型处理则是指对信息做进一步的分析，为管理人员的决策提供支持。

1.1 数据仓库的定义

业界公认的数据仓库概念创始人W．H．Inmon在《数据仓库》（Building the

Data Warehouse）一书中对数据仓库的定义是:数据仓库就是面向主题的、集成的、不可更新的（稳定性）、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定。

数据仓库是将原始的操作数据进行各种处理并转换成综合信息，提供功能强大的分析工具对这些信息进行多方位的分析以帮助企业领导做出更符合业务发展规律的决策。因此，在很多场合，决策支持系统也成了数据仓库的代名词。建立数据仓库的目的是把企业的内部数据和外部数据进行有效的集成，为企业的各层决策和分析人员使用。

1.2 数据仓库的特点

从W．H．Inmon关于数据仓库的定义中可以分析出数据仓库具有这样一些重要的以下特性。

1.2.1 面向主题性

面向主题性表示了数据仓库中数据组织的基本原则，数据仓库中的所有数据都是围绕着某一主题组织展开的。由于数据仓库的用户大多是企业的管理决策者，这些人所面对的往往是一些比较抽象的、层次较高的管理分析对象。

1.2.2 集成性

所谓集成性是指在数据进入数据仓库之前，必须经过数据加工和集成，这是建立数据仓库的关键步骤。

1.2.3 时变性

所谓时变性是指数据仓库中的信息并不只是关于企业当时或某一时点的信息，而是系统地记录了企业从过去某一时点到目前的数据，主要用于进行时间趋势分析。