数据仓库是随着计算机技术的飞速发展而产生的。由于计算机和网络的广泛应用,计算机开始向两个不同的方向拓展,一是广度计算,一是深度计算。希望计算机能够更多地参与数据分析与决策的制定等领域,从而发展为一种以数据仓库为基础的体系化环境。 数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的却随时间变化的数据集合,用来支持管理人员的决策。以主题为导向的数据仓库是围绕企业的基本实体设计的,如地方财政部门数据仓库主题可考虑解财政收入和财政支出情况,如国税、地税各税种的收入情况,财政拨款情况等等,他们都是内在密切联系的,这样有利于实现数据的关系化、规则化,且可提供动态的、多维的数据统计、数据查询,建立关系数据模型,预测发展趋势等。数据集成需通过设计实现命名协议、关键字、关系、编码的一致。非易失性指数据仓库里的数据不进行实时更新,数据经过复杂的提取过程后定期进入数据仓库,一旦进入,就不能再由用户进行更新。 OLAP是数据仓库领域中应用最广,技术最成熟的分析方法,也可以说是多维数据分析工具的集合,是数据仓库中大容量数据得以有效利用的重要保障。其基本思想是:企业的决策者应能灵活地操纵企业的数据,以多维的形式从多方面和多角度来观察企业的状态、了解企业的变化。 本论文的组织结构分为以下几部分:第一,介绍课题的研究背景;从数据仓库的理论研究和应用研究方面,对当前数据仓库的国内与国外的研究动态进行分析;通过对过程的分析,给出了一个典型的数据仓库系统的整体架构,分析了各层的主要功能,并对其中采用的数据仓库的技术作了详细阐述。 第二,阐述了将数据仓库技术应用到财政收支分析中的极其重要的研究意义;对应用于其上的数据仓库的概念和方法进行了介绍。 第三,构建财政收支查询分析系统,对相应技术和模型行了详细的描述,利用该系统对我市国税、地税、非税收入等财政收入和财政支出的数据进行分析,并对结果进行了评价。 最后,对本文的工作进行了总结并对研究前景进行了展望。