16、支持中小企业协作的数据仓库集成方法

支持中小企业协作的数据仓库集成方法

在当今经济环境下,中小企业(SMEs)面临诸多挑战,协作式商业运作逐渐成为一种可能的解决方案。数据仓库集成对于协作企业获取统一战略信息至关重要,本文将详细介绍一种基于映射的异构数据仓库集成方法。

1. 引言

数据仓库是商业智能(BI)中用于分析大量运营数据的主要工具,它能为单个组织的决策过程提取相关信息。传统上,一个数据集市(Data Mart)专注于特定方面或主题领域,多个数据集市组成企业数据仓库。然而,数据仓库集成问题虽日益普遍,但目前受到的关注较少。

在大型组织中,不同部门独立开发异构数据集市,导致管理者难以获得组织的整体连贯视图,难以做出战略决策。此外,企业合作、联盟或收购时,管理者需要访问描述所有参与企业的战略指标,而访问多个公司的数据因数据异质性增加而变得困难。

中小企业最初将信息技术(IT)仅用作运营过程的支持,后来认识到IT在战略行为中的重要性。中小企业是知识创造者,但在知识利用方面较差,合作能让它们获取更多资源和知识,从而获得竞争优势。商业网络中的“竞合”(CO - Opetition)概念,即组织间同时进行合作和竞争,其成功也依赖于合适的IT基础设施实现知识共享。

2. 数据仓库集成的驱动力

中小企业采用集成工具的驱动力既是经济过程的原因,也是其结果。
- 通信技术全球化 :促进了中小企业网络的形成,互联网和现代企业网络以及专业数据管理工具为合作提供了机会。
- 协作的必然需求 :即使IT本身不是协作的诱因,它也是商业网络创建所必需的,此时采用现代IT工具是协作的结果

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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