建设主题数据库：为信息检索提供更高效的工具(建设主题数据库)

随着互联网的迅猛发展和信息化的深入推进，人们在日常生活和工作中需要搜集、处理各种信息，而信息检索是其中一个十分重要的环节。然而，如何高效地检索到自己所需要的信息却一直是许多人面临的难题。一方面，因为信息量的不断增加，使得人们在检索过程中需要不断筛选和调整信息需求；另一方面，因为信息的分散和零散，使得信息的检索成为一个比较困难的任务。为了解决这些问题，建设主题数据库成为了一个可行的工具，它可以帮助人们更加高效地进行信息的检索。

建设主题数据库的意义

主题数据库是一种以专题为基础组织信息的数据库，它包含了特定主题及相关信息的整合。主题数据库的建设可以解决信息检索的以下问题：

1.提高检索效率：由于主题数据库采用主题分类的方法进行信息整合和管理，所以它可以有效提高信息检索的精确度和效率。用户在输入检索关键字后，可以一次性获取到与该主题相关的信息，减少了用户的时间和精力成本。

2.解决信息分散问题：由于主题数据库将各种相关的信息进行整合，从而减少了信息的分散问题。这样可以更快速地找到相关信息，也减少了信息搜集的难度。

3.优化信息管理：建设主题数据库还有助于优化信息管理的效率。由于所有的信息都是按照主题进行分类存储，每个主题下都包含了各种相关的信息，这样可以便于管理者对各个主题的信息进行分析和。这对于企业的信息管理、学术机构的研究管理和部门的政策管理等方面都有很大的帮助。

主题数据库的建设技术

主题数据库的建设涉及到很多技术问题，其中最核心的就是分类技术和文本挖掘技术。分类技术主要是通过数据挖掘等方法将文本信息分到不同的主题中，然后在主题之间进行关联。而文本挖掘则是发现文本信息中的潜在模式和隐藏信息，从而更好地解决信息分类和关联问题。此外，还有规划的问题、数据处理的问题、性能优化等问题需要考虑。

主题数据库的实际应用

主题数据库的实际应用非常广泛，包括企业信息管理、学术研究、部门信息管理等各个领域。以企业为例，企业可以采用主题数据库建设来建立自己的知识库，对于企业内部的知识管理、项目管理等都有很大的帮助。 在学术机构和部门中，主题数据库可以用于研究领域的信息管理和政策法规的管理等方面。

建设主题数据库具有一定的难度和风险，但是从宏观层面来看，它是非常有价值的，将会有助于提高信息的检索效率，解决信息分散问题和优化全球信息管理的效率。我们在探索建设主题数据库技术的同时，应该充分认识到它所涉及的问题和挑战，不断深化学习和探索，为全球信息化进程的发展做出更大的贡献。

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• 请问数据仓库都用什么建立？

请问数据仓库都用什么建立？

1、首先你得搞清楚建设数仓的目的是什么

是偏向于整合各系统数据，为

数据分析

决策服务，还是偏向于快速的完成分析决策需求？

如果是前者，那么在

数据仓库

建模的时候一般会选择ER建模方法；

如果是后者，一般会选择维度建模方法。

ER建模：即实体关系建模，由数据仓库之父BIll Inmon提出，核心思想是从全企业的高度去设计三范式模型，用实体关系描述企业服务。主张的是自上而下的架构，将不同的OLTP数据集中到面向主题的数据仓库中。

维度建模：由Kimball提出，核心思想是从分析决策的需求出发构建模型。这种模型由事实表和维表组成，即星闷丛型模型和雪花模型。Kimball倡导自下而上的架构，可以针对独立部门建立

数据集市

，再递增的构建，汇总成数据仓库。

2、败罩携其次你得进行深入的业务调研和数据调研

业务调研：深入的业务调研能使你更加明确数仓建设的目的；同时也利于后续的建模设计，随着调研的开展，如何将实体业务抽象为数仓模型会更加明朗。

数据调研：各部门或各科室的数据现状了解，包括数据分类、数据存储方式、数据量、具体的数据内容等等。这对后续的

主数据

串联或者维度一致性处理等等都是必须的基础。

3、然后是数据仓库工具选型

传统型数据仓库：一般会选择第三方厂家的数据库和配套ETL工具。因为有第三方支持，相对有保障；但缺点也很明显，受约束以及成本较高。

NoSQL型数据仓库：一般是基于hadoop生态的数据仓库。hadoop生态已经非常强大，可以找到各种

开源

组件去支持数据仓库。缺点是需要招聘专门人士去摸索，并且相对会存在一些未知隐患。

4、最后是设计与实施

设计：包括数据架构中的数据层次划分以及具体的模型设计；也包括程序架构中的数据质量管理、元数据管理、调度管理等；

实施：规范化的项目管理实施，但同时也需记住一点，数据仓库不察伏是一个项目，它是一个过程。

数据仓库

是为了管理数据，主要是思想。

具体实施的工具就是为了解决问题而选取了

比如异构/不同源数据的数据抽取问题，要用到etl，可能会用工具 或者自己写程序，看情况而定‘

数据仓库的模型建设，要用到erwin等建模工具；

数据的存放一般是借助

关系数据库

来实现，那么会用到oracle之类。不过现在已经开始慢慢摒弃传统液碰关系数据库了，借助一些No sql平台，比如hadoop上的hive之类。

不过无论用什么工具，一定要记住，数据仓库的思想是不变的，就是汪帆管理数据、把数据的价值通过有效地管理而展现出来，不经管理的数闹陵谈据就是一堆没有提炼的金矿，看着很值钱，直接狗屁用没有。

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