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文章来源:JavaEye
本文介绍了ETL工具、报表工具、OLAP工具的各项开源资源情况,有一定的普及和参考价值。
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最近被该死的水晶报表整的焦头烂额的,完成了120个报表和java调用水晶报表方案后,才发现原版的水晶报表10版java组件是有bug的,导致java不能调用多参数的水晶报表;后来下载了patch,却发现所有的报表必须重建才能被java调用,另存或者修改保存也不行,my god,120张报表啊。
11版本的好像是可以,不过处于谨慎还是先验证完了再说吧!
java连水晶报表导出到Excel,CSV格式都不支持,真他妈的被忽悠了!
据说.net对水晶报表非常好,BO破公司干嘛要说支持java呢!
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相信会对即将投身于数据仓库事业中的同行们有点帮助!不过这只是针对初级数据仓库工程师的基本问题。
本题只代表自己对数据仓库的肤浅认识,不代表任何公司的面试题目。
对于高级数据仓库工程师的问题更侧重于各种工具的细枝末节。
对于数据仓库架构师的问题更侧重于数据仓库的架构和总体认识。
对于数据仓库项目经理的问题除了以上的问题外,就是一般项目管理的技能了吧。 查看全文
突然想到这个问题,原本在Excel中是个简单的问题,在水晶报表中竟然没人知道,J,自己动手尝试了一下,一下子就出来了,呵呵! 查看全文
摘要:本白皮书介绍了不同报告服务实现架构的伸缩特性。文章还为针对 Microsoft SQL Server Reporting Services 运行您自己的性能测试提供了指导、建议和技巧提示。
转载:http://www.microsoft.com/china/technet/prodtechnol/sql/2005/pspsqlrs.mspx
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随着企业各种信息系统的建设和完善,企业所拥有的数据越来越多。决策者面对的问题已经不再是缺少信息,而是如何得到正确的信息以帮助制定决策。典型的公司拥有数十乃至上百个应用,但是却难于从中提取、综合、使用这些系统的数据,继而从数据中提取有用的信息,发掘并提升数据的价值。
商业智能(Business Intelligence,简称BI)提供了提取数据、处理加工、信息访问的技术手段。经过多年发展,其运用范围逐渐由支撑特定业务过程的战术性决策发展到在企业范围内系统化地创造价值。因此,越来越多的企业已将其视为战略性的企业应用。
链接:http://www.microsoft.com/china/service/enterprise/offering/consulting/solutions/s07.mspx
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网络服务提供商通过完整的商业智能解决方案提高运营效率
来源http://www.microsoft.com/china/SQL/2000/reporting/productinfo/casestudies/Cox.mspx
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起因:
水晶报表需要显示从数据库中获取的图片,可是数据库表中只存储一个图片文件路径,并没有保存为BLOB字段,而水晶报表却不能根据文件路径显示该图片。
解决思路:报表查询时将链接转为BLOB字段存储,或者将所有链接转化为BLOB字段存储到表中。
最终还是没有如愿L,虽然语法基本上来自网上,不过还是了解了一下UTL_FILE和DBMS_LOB包的使用方法。
修正一个错误,尽管BLOB字段不能转化回图片文件,但是BLOB字段本身保存的图片信息还是正确的,因此水晶报表还是能够正常显示BLOB图片的,:)
查看全文很多经验不敢独享,何况我也是踩着前人的臂膀才做出来的,说实话说到数据仓库工具我一向是眼高手低的,攻克这个所谓的技术问题,也算值得高兴一把。 查看全文
任何需求均来源于业务,业务决定了需求,需求分析的正确与否是关系到项目成败的关键所在,从任何角度都可以说项目是由业务驱动的所以数据仓库项目也是由业务所驱动的. 查看全文
刚开始接触软件工程的时候,知道其中一个步骤叫做“总体设计”,做这项工作的人就叫“软件设计师”。当时觉得这个名称比软件开发工程师酷多了。到了现在,又开始流行“架构师”(Architect) 查看全文
根据网络招聘的资料合成的,不过好像听起来好像和项目经理的角色区别不大,呵呵!而且好像都是要全能的上将! 查看全文
这是2006年发生在ttnn上的一段有趣的交流...也许有助于我们对ODS的了解 查看全文
转载自http://www.microsoft.com/china/MSDN/library/archives/library/techart/SQLolap.asp
摘要:本文简单介绍了使用 Microsoft 数据仓库架构的数据仓库,讨论了数据仓库能够实现的功能,使用数据仓库的恰当时机,以及如何将数据仓库与系统体系结构合成一体。
目录
简介
数据仓库
作为数据仓库模型的立方体
使用数据仓库进行决策
查看立方体片段和编程接口
Microsoft 数据仓库架构
数据仓库的其他应用
实现数据仓库易犯的错误
总结
转载自http://www.vchome.net/tech/database/database50.htm
FAQ目录
一、 与数据仓库有关的几个概念... 2阅读<DataStage企业版产品白皮书>有感! 查看全文
印象中ITPUB第一次推出数据仓库专刊,做为斑竹,还是挺骄傲的,应该宣传一下,:)
呵呵,有自己几篇文章,不敢说纯粹都是自己的东西,毕竟天下文章一大抄.
翻译总是一件很痛苦的事情,看着别人翻译的很烂,心里总是会暗暗骂上几句,当自己翻译的时候,才了解翻译的痛苦。。。
关于DW2.0和CIF,我没什么直观的感觉,数据仓库终究还是数据仓库。。。
查看全文对于搞数据仓库的人来说,面试的时候总会问及到lookup表的概念。。。。。。 查看全文
线上的朋友或者itpub的朋友请关注一下itpub和it168联合举办的数据仓库和商业智能(征文活动)
详细链接请见http://www.itpub.net/729618.html
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本文提供了一个数据仓库项目的分析模型设计文档,仅供参考! 查看全文
数据仓库项目是以关系数据库为依托,以数据仓库理论为指导、以OLAP为多层次多视角分析,以ETL工具进行数据集成、整合、清洗、加载转换,以前端工具进行前端报表展现浏览,以反复叠代验证为生命周期的综合处理过程。最终目标是为了达到整合企业信息信息,把数据转换成信息、知识,提供决策支持。
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软件厂商: Hyperion
授权方式: 商用软件
版本号: 无
版本类型: 企业版
语言版本: 中/英文
软件环境: Windows操作系统
软件厂商: BO
授权方式: 商用软件
版本号: 无
版本类型: 标准版
语言版本: 中/英文
软件环境: Windows操作系统
软件厂商: Hyperion
授权方式: 商用软件
版本号: 8
版本类型: 无
语言版本: 中/英文
软件环境: Windows操作系统
软件厂商:MicroStrategy
授权方式:商用软件
版本号:7
版本类型:未知
语言版本:中文简体
软件环境:Windows
软件厂商: Cognos
授权方式: 商用软件
版本号: 8
版本类型: 标准版
语言版本: 多语言
软件环境: Windows操作系统
软件厂商: Microsoft
授权方式:
商用软件
版本号:
2005
版本类型:
企业版
语言版本:
简体中文
软件环境:
Windows 2000 Service Pack 4; Windows Server 2003; Windows XP
软件厂商: Oracle
授权方式:
商用软件
版本号:
语言版本: 中/英文
软件环境: Windows操作系统
软件厂商: Informatica
授权方式:
商用软件
版本号:
无
版本类型:
标准版
语言版本:
中/英文
软件环境:
Windows、UNIX操作系统
软件厂商: Microsoft
授权方式:
商用软件
版本号:
无
版本类型:
标准版
语言版本:
中/英文
软件环境:
Windows操作系统
软件厂商: BO
授权方式: 商用软件
版本号: 无
版本类型: 标准版
语言版本: 中/英文
软件环境:
Windows操作系统
软件厂商: Microsoft
授权方式: 商用软件
版本号: 2005
版本类型: 企业版
语言版本: 中文简体
软件环境:
Windows Server 2003
软件厂商: SAS
授权方式: 商用软件
版本号: 无
版本类型: 标准版
语言版本: 中/英文
软件环境: Windows操作系统
软件厂商: Hyperion
授权方式: 商用软件
版本号: 无
版本类型: 标准版
语言版本: 中/英文
软件环境: Windows操作系统
软件厂商: IBM
授权方式: 商用软件
版本号: 无
版本类型: 标准版
语言版本: 中/英文
软件环境: Windows操作系统
软件厂商: Oracle
授权方式: 商用软件
版本号:
10g
版本类型: 标准版
语言版本: 中/英文
软件环境: Windows,Linux ,Unix操作系统
软件厂商: Microsoft
授权方式: 商用软件
版本号: 2005
版本类型: 企业版
语言版本: 中文简体
软件环境: Windows
Server 2003
软件厂商: IBM
授权方式: 商用软件
版本号: 9.1
版本类型: 无
语言版本: 中文
软件环境: Windows、Unix
软件厂商: NCR
授权方式: 商用软件
版本号:
无
版本类型: 无
语言版本: 中文
软件环境: Windows、Unix
软件厂商:
Sybase
授权方式: 商用软件
版本号: 无
版本类型: 企业版
语言版本: 中文
软件环境:
Windows、Unix、Linux操作系统
ETL是数据仓库的最重要的基础,良好的ETL从业务系统中抽取数据,转换数据质量,保证数据一致性,这样才能够保证各个独立的不同的数据源能够集成到一起,最终只有这样才能真正达到决策支持的目的。
自己用英文写的,在翻译回来,感觉很蹩脚,也做了很多删减!
查看全文做数据仓库系统,ETL是关键的一环。说大了,ETL是数据整合解决方案,说小了,就是倒数据的工具。回忆一下工作这么些年来,处理数据迁移、转换的工作倒还真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量,使用access、DTS或是自己编个小程序搞定。可是在数据仓库系统中,ETL上升到了一定的理论高度,和原来小打小闹的工具使用不同了。究竟什么不同,从名字上就可以看到,人家已经将倒数据的过程分成3个步骤,E、T、L分别代表抽取、转换和装载。 查看全文
在数据仓库中通常会存储双重粒度级别的数据来满足不同的需要,轻度综合数据和原始数据,在原始数据层面上可以访问细节数据,而在分析层面则访问轻度综合数据。 查看全文
本文主要是针对数据仓库中的事实表汇总或者聚集进行模拟实现的
实现的环境:
数据仓库数据库:SQLServer2000
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