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隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展和信息化的深入推進(jìn)，人們在日常生活和工作中需要搜集、處理各種信息，而信息檢索是其中一個十分重要的環(huán)節(jié)。然而，如何高效地檢索到自己所需要的信息卻一直是許多人面臨的難題。一方面，因?yàn)樾畔⒘康牟粩嘣黾?，使得人們在檢索過程中需要不斷篩選和調(diào)整信息需求；另一方面，因?yàn)樾畔⒌姆稚⒑土闵?，使得信息的檢索成為一個比較困難的任務(wù)。為了解決這些問題，建設(shè)主題數(shù)據(jù)庫成為了一個可行的工具，它可以幫助人們更加高效地進(jìn)行信息的檢索。
建設(shè)主題數(shù)據(jù)庫的意義
主題數(shù)據(jù)庫是一種以專題為基礎(chǔ)組織信息的數(shù)據(jù)庫，它包含了特定主題及相關(guān)信息的整合。主題數(shù)據(jù)庫的建設(shè)可以解決信息檢索的以下問題：
1.提高檢索效率：由于主題數(shù)據(jù)庫采用主題分類的方法進(jìn)行信息整合和管理，所以它可以有效提高信息檢索的精確度和效率。用戶在輸入檢索關(guān)鍵字后，可以一次性獲取到與該主題相關(guān)的信息，減少了用戶的時間和精力成本。
2.解決信息分散問題：由于主題數(shù)據(jù)庫將各種相關(guān)的信息進(jìn)行整合，從而減少了信息的分散問題。這樣可以更快速地找到相關(guān)信息，也減少了信息搜集的難度。
3.優(yōu)化信息管理：建設(shè)主題數(shù)據(jù)庫還有助于優(yōu)化信息管理的效率。由于所有的信息都是按照主題進(jìn)行分類存儲，每個主題下都包含了各種相關(guān)的信息，這樣可以便于管理者對各個主題的信息進(jìn)行分析和。這對于企業(yè)的信息管理、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)的研究管理和部門的政策管理等方面都有很大的幫助。
主題數(shù)據(jù)庫的建設(shè)技術(shù)
主題數(shù)據(jù)庫的建設(shè)涉及到很多技術(shù)問題，其中最核心的就是分類技術(shù)和文本挖掘技術(shù)。分類技術(shù)主要是通過數(shù)據(jù)挖掘等方法將文本信息分到不同的主題中，然后在主題之間進(jìn)行關(guān)聯(lián)。而文本挖掘則是發(fā)現(xiàn)文本信息中的潛在模式和隱藏信息，從而更好地解決信息分類和關(guān)聯(lián)問題。此外，還有規(guī)劃的問題、數(shù)據(jù)處理的問題、性能優(yōu)化等問題需要考慮。
主題數(shù)據(jù)庫的實(shí)際應(yīng)用
主題數(shù)據(jù)庫的實(shí)際應(yīng)用非常廣泛，包括企業(yè)信息管理、學(xué)術(shù)研究、部門信息管理等各個領(lǐng)域。以企業(yè)為例，企業(yè)可以采用主題數(shù)據(jù)庫建設(shè)來建立自己的知識庫，對于企業(yè)內(nèi)部的知識管理、項(xiàng)目管理等都有很大的幫助。 在學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)和部門中，主題數(shù)據(jù)庫可以用于研究領(lǐng)域的信息管理和政策法規(guī)的管理等方面。
建設(shè)主題數(shù)據(jù)庫具有一定的難度和風(fēng)險，但是從宏觀層面來看，它是非常有價值的，將會有助于提高信息的檢索效率，解決信息分散問題和優(yōu)化全球信息管理的效率。我們在探索建設(shè)主題數(shù)據(jù)庫技術(shù)的同時，應(yīng)該充分認(rèn)識到它所涉及的問題和挑戰(zhàn)，不斷深化學(xué)習(xí)和探索，為全球信息化進(jìn)程的發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。
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請問數(shù)據(jù)倉庫都用什么建立？
1、首先你得搞清楚建設(shè)數(shù)倉的目的是什么
是偏向于整合各系統(tǒng)數(shù)據(jù)，為
數(shù)據(jù)分析
決策服務(wù)，還是偏向于快速的完成分析決策需求？
如果是前者，那么在
數(shù)據(jù)倉庫
建模的時候一般會選擇ER建模方法；
如果是后者，一般會選擇維度建模方法。
ER建模：即實(shí)體關(guān)系建模，由數(shù)據(jù)倉庫之父BIll Inmon提出，核心思想是從全企業(yè)的高度去設(shè)計三范式模型，用實(shí)體關(guān)系描述企業(yè)服務(wù)。主張的是自上而下的架構(gòu)，將不同的OLTP數(shù)據(jù)集中到面向主題的數(shù)據(jù)倉庫中。
維度建模：由Kimball提出，核心思想是從分析決策的需求出發(fā)構(gòu)建模型。這種模型由事實(shí)表和維表組成，即星悶叢型模型和雪花模型。Kimball倡導(dǎo)自下而上的架構(gòu)，可以針對獨(dú)立部門建立
數(shù)據(jù)集市
，再遞增的構(gòu)建，匯總成數(shù)據(jù)倉庫。
2、敗罩?jǐn)y其次你得進(jìn)行深入的業(yè)務(wù)調(diào)研和數(shù)據(jù)調(diào)研
業(yè)務(wù)調(diào)研：深入的業(yè)務(wù)調(diào)研能使你更加明確數(shù)倉建設(shè)的目的；同時也利于后續(xù)的建模設(shè)計，隨著調(diào)研的開展，如何將實(shí)體業(yè)務(wù)抽象為數(shù)倉模型會更加明朗。
數(shù)據(jù)調(diào)研：各部門或各科室的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀了解，包括數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)存儲方式、數(shù)據(jù)量、具體的數(shù)據(jù)內(nèi)容等等。這對后續(xù)的
主數(shù)據(jù)
串聯(lián)或者維度一致性處理等等都是必須的基礎(chǔ)。
3、然后是數(shù)據(jù)倉庫工具選型
傳統(tǒng)型數(shù)據(jù)倉庫：一般會選擇第三方廠家的數(shù)據(jù)庫和配套ETL工具。因?yàn)橛械谌街С郑鄬τ斜Ｕ?；但缺點(diǎn)也很明顯，受約束以及成本較高。
NoSQL型數(shù)據(jù)倉庫：一般是基于hadoop生態(tài)的數(shù)據(jù)倉庫。hadoop生態(tài)已經(jīng)非常強(qiáng)大，可以找到各種
開源
組件去支持?jǐn)?shù)據(jù)倉庫。缺點(diǎn)是需要招聘專門人士去摸索，并且相對會存在一些未知隱患。
4、最后是設(shè)計與實(shí)施
設(shè)計：包括數(shù)據(jù)架構(gòu)中的數(shù)據(jù)層次劃分以及具體的模型設(shè)計；也包括程序架構(gòu)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、元數(shù)據(jù)管理、調(diào)度管理等；
實(shí)施：規(guī)范化的項(xiàng)目管理實(shí)施，但同時也需記住一點(diǎn)，數(shù)據(jù)倉庫不察伏是一個項(xiàng)目，它是一個過程。
數(shù)據(jù)倉庫
是為了管理數(shù)據(jù)，主要是思想。
具體實(shí)施的工具就是為了解決問題而選取了
比如異構(gòu)/不同源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)抽取問題，要用到etl，可能會用工具 或者自己寫程序，看情況而定‘
數(shù)據(jù)倉庫的模型建設(shè)，要用到erwin等建模工具；
數(shù)據(jù)的存放一般是借助
關(guān)系數(shù)據(jù)庫
來實(shí)現(xiàn)，那么會用到oracle之類。不過現(xiàn)在已經(jīng)開始慢慢摒棄傳統(tǒng)液碰關(guān)系數(shù)據(jù)庫了，借助一些No sql平臺，比如hadoop上的hive之類。
不過無論用什么工具，一定要記住，數(shù)據(jù)倉庫的思想是不變的，就是汪帆管理數(shù)據(jù)、把數(shù)據(jù)的價值通過有效地管理而展現(xiàn)出來，不經(jīng)管理的數(shù)鬧陵談?chuàng)褪且欢褯]有提煉的金礦，看著很值錢，直接狗屁用沒有。
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標(biāo)題名稱：建設(shè)主題數(shù)據(jù)庫：為信息檢索提供更高效的工具(建設(shè)主題數(shù)據(jù)庫)
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