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信息化管理的目的是将一般信息抽象化，提取出用户需要的信息。但在大量数据的提取中，如何更准确的挖掘出最有价值的信息和数据，单单采用传统的关系型数据库是难以实现的。数据仓库技术可解决这一难题。数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、不可更新的且随时间不断变化的数据集合。利用数据仓库，对源数据经过提取、转换、加载形成统一的数据格式，再利用数据挖掘和OLAP分析工具为决策者提供所需的信息

你应该升级到DataStage 8.5的十个原因DataStage 8.5版已经发布让客户升级。这里有十大理由你应该把你的DataStage升级到8.5版本。这里列举了DataStage 8.5版中的十个最好的特性。这些特性中的大部分是关于DataStage 并行工作的改进，另外几个是有关帮助服务器工作的客户。1.       DataStage 8.5的速度更快。快了，更快了。D

数据整合的核心内容是从数据源中抽取数据，然后对这些数据进行转化，最终加载的目标数据库或者数据仓库中去，这也就是我们通常所说的 ETL 过程(Extract,Transform,  Load)。    IBM WebSphere DataStage（下面简称为DataStage）为整个 ETL 过程提供了一个图形化的开发环境,它是一套专门对多种操作数据源的数据抽取、转换和维护过程进行简化和自动化

由于实习需要，要安装IBM的 Datastage 8.5 的客户端，在安装的过程中对系统所需环境检查报错：“microsoft windows script engine必须工作正常”。当时以为是script引擎的问题下了scripten来安装，还是不行。由于其他同事用的都是XP，只有我的是win7 64 bit我觉得是系统问题，但是我不怎么甘心放弃win7，就在我的另外一台台式机安装，结果居然可

DataStage组成：DataStage Designer（设计者）：用来创建DataStage Job（作业）的设计接口。每个作业都指定数据源，所需的转换和数据的目的地。作业被编译成可执行的，由Director计划，由Server运行。DataStage Director（指挥者）：用来验证，计划时间，运行，监控DataStage的作业。DataStage Manager（管理者）

传统的数据整合方式需要大量的手工编码，而采用 IBM WebSphere DataStage 进行数据整合可以大大的减少手工编码的数量，而且更加容易维护。数据整合的核心内容是从数据源中抽取数据，然后对这些数据进行转化，最终加载的目标数据库或者数据仓库中去，这也就是我们通常所说的ETL过程。IBM WebSphere DataStage 为整个 ETL 过程提供了一个图形化的开发环境。本文将从以下几

DataStage组成：DataStage Designer（设计者）：用来创建DataStage Job（作业）的设计接口。每个作业都指定数据源，所需的转换和数据的目的地。作业被编译成可执行的，由Director计划，由Server运行。DataStage Director（指挥者）：用来验证，计划时间，运行，监控DataStage的作业。DataStage Manager（管理者）

随着Internet的飞速发展，网络已经成了一个全球性的巨大的信息服务中心，大量信息在给人们带来方便的同时，也带来很多问题：一是信息过量，二是信息真假难辨，三是信息安全难以保证，四是信息形式不一致。人们开始考虑怎样才能不被信息淹没，而是从海量信息中发现有用的知识，充分提高信息的利用率，面对这种迫切需求，数据挖掘技术应运而生。1 数据挖掘的概念从技术上定义，数据挖掘(Data Mining，

1 数据挖掘1.1 数据挖掘与传统数据分析的区别数据挖掘与传统的数据分析，如查询、报表、联机应用分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越出乎意料就可能越有价值。而传统的数据分析趋势为从大型数据库抓取所需数据

企业为迎接市场的挑战，必须对市场运作有准确的分析。商务智能系统的最大好处是可以得到准确、及时的信息，帮助企业赢得竞争优势，而这些功能的完成主要依靠数据仓库、联机分析处理和数据挖掘这三大技术。借助商务智能的核心技术，利用企业中长期积累的海量数据，可以实现四方面的应用：* 客户分类和特点分析根据客户历年来的大量消费记录以及客户的档案资料，对客户进行分类，并分析每类客户的消费能力、消费习

本周SAS发布了一项新技术,该技术旨在帮助大批企业用户对海量的数据做出更高级的分析。这项新的视觉分析(Visual Analytics)技术,是SAS高性能分析套件的一部分,使企业用户能够浏览从公司数据库及网络各处收集来的数据,还能够轻松制作简单易懂的图表、图形、仪表等等。SAS称, Visual Analytics技术充分利用了内存加工的方法处理数据,速度比各公司现有的分析工具快得多。使

当下，我们所需要的一切东西似乎都可以是一次性的、只在我们需要的时候立刻能提供某种用途: 纸盘子、柯达的FunSaver相机、网上交易使用的一次性信用卡号，甚至一次性手机都很容易找到。但在业务数据管理上有没有便宜的即时满意呢？如果我们在商业智能（BI）上收集到的数据类型和使用它的方式发生巨变，可以在一种像(虚拟)空间那样的大型数据仓库中存储所有呢?随着嵌入式商业智能(BI) 的日益普及，这些问题

数据整合的核心内容是从数据源中抽取数据，然后对这些数据进行转化，最终加载的目标数据库或者数据仓库中去，这也就是我们通常所说的 ETL 过程(Extract,Transform,  Load)。    IBM WebSphere DataStage（下面简称为DataStage）为整个 ETL 过程提供了一个图形化的开发环境,它是一套专门对多种操作数据源的数据抽取、转换和维护过程进行简化和自动化