来源：《中国环境管理》2015-12-23

环境数据仓库epa各业务部门为满足业务需求，分别建设了信息系统和数据库，这些系统大多互不兼容，难于共享。...epa还建设了业务智慧分析中心(biac)，运用数据仓库和实时在线分析(olap)工具，通过统计图表等方式展现整合成果，提供决策支持。

来源：国家电网杂志2015-12-06

在关键技术研究方面，整合了业界主流的先进技术和数据处理理念，采用传统数据仓库与新型数据处理技术混搭的架构，搭建了电力大数据平台。

来源：国家电网杂志2015-12-04

在关键技术研究方面，整合了业界主流的先进技术和数据处理理念，采用传统数据仓库与新型数据处理技术混搭的架构，搭建了电力大数据平台。

来源：北极星售电网2015-11-30

在关键技术研究方面，整合了业界主流的先进技术和数据处理理念，采用传统数据仓库与新型数据处理技术混搭的架构，搭建了电力大数据平台，全面支撑电科院大数据研究工作。

来源：北极星售电网2015-11-27

6、我们不仅需要帮助企业来实现他自己的企业数据仓库、行业数据仓库等数据应用开发。另外，我们还需要将内外部资源进行整合，增强整个生态的活力。...实际上，在这样一个生态圈里面，我们不仅需要帮助企业自己来实现他自己的企业数据仓库、行业数据仓库等数据应用开发。另外，我们还需要将内外部资源进行整合，增强整个生态的活力。

来源：领能知道2015-11-09

在这个基础上做各种的数据清理、同步、识标，变成数据仓库进行数据的统计和挖掘，进而进行大数据分析，深度学习、大规模神经网络等等新技术，怎么来运用到这里边进行学习、关联和分类，都有非常大的空间。

来源：领能知道2015-11-07

在这个基础上做各种的数据清理、同步、识标，变成数据仓库进行数据的统计和挖掘，进而进行大数据分析，深度学习、大规模神经网络等等新技术，怎么来运用到这里边进行学习、关联和分类，都有非常大的空间。

来源：领能知道2015-11-05

6、我们不仅需要帮助企业来实现他自己的企业数据仓库、行业数据仓库等数据应用开发。另外，我们还需要将内外部资源进行整合，增强整个生态的活力。...实际上，在这样一个生态圈里面，我们不仅需要帮助企业自己来实现他自己的企业数据仓库、行业数据仓库等数据应用开发。另外，我们还需要将内外部资源进行整合，增强整个生态的活力。

来源：领能知道2015-11-05

6、我们不仅需要帮助企业来实现他自己的企业数据仓库、行业数据仓库等数据应用开发。另外，我们还需要将内外部资源进行整合，增强整个生态的活力。...实际上，在这样一个生态圈里面，我们不仅需要帮助企业自己来实现他自己的企业数据仓库、行业数据仓库等数据应用开发。另外，我们还需要将内外部资源进行整合，增强整个生态的活力。

来源：北极星售电网2015-11-02

1.2用户数据仓库用户数据仓库将电力公司用户数据、用户交互数据、运行数据和第三方数据集中进行集中存储。数据仓库应用了hadoop和hbase，为电力公司统一展示用户属性、行为和趋势。

来源：北极星售电网2015-10-30

在关键技术研究方面，整合了业界主流的先进技术和数据处理理念，采用传统数据仓库与新型数据处理技术混搭的架构，搭建了电力大数据平台，全面支撑电科院大数据研究工作。

来源：供用电杂志2015-10-30

1.2用户数据仓库用户数据仓库将电力公司用户数据、用户交互数据、运行数据和第三方数据集中进行集中存储。数据仓库应用了hadoop和hbase，为电力公司统一展示用户属性、行为和趋势。

来源：供用电杂志2015-10-29

1.2用户数据仓库用户数据仓库将电力公司用户数据、用户交互数据、运行数据和第三方数据集中进行集中存储。数据仓库应用了hadoop和hbase，为电力公司统一展示用户属性、行为和趋势。

来源：中国信息化2015-10-28

，并对数据仓库进行按照业务需求进行多维度分析，建立数据集市，这样顶层的业务系统能够最大化，最便捷的应用这些数据。...为能够使这些采集过来的宝贵的原始数据，实现有数据到信息再到知识的转变，在数据分析过程中，建立了专门的数据分析与管理平台，对原始数据中的脏数据进行清洗，清洗后的数据，通过专业的数据处理软件，建立交通数据仓库

来源：英大网2015-10-14

在关键技术研究方面，整合了业界主流的先进技术和数据处理理念，采用传统数据仓库与新型数据处理技术混搭的架构，搭建了电力大数据平台，全面支撑电科院大数据研究工作。

来源：《风能》2015-09-30

同时，在数据中心的基础上，建立数据仓库，对数据进行深度挖掘和智能分析，建立商务智能应用，提供决策依据。

来源：供用电杂志2015-09-17

第1层是数据源，包括数据库和数据仓库。...数据挖掘不一定要建立在数据仓库的基础上，但如果数据挖掘与数据仓库协同工作，将大大提高数据挖掘的效率;第2层是数据挖掘工具，利用数据挖掘方法分析数据库中的数据，包括关联分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析等

来源：供用电杂志2015-09-16

图1数据挖掘的体系结构第1层是数据源，包括数据库和数据仓库。...数据挖掘不一定要建立在数据仓库的基础上，但如果数据挖掘与数据仓库协同工作，将大大提高数据挖掘的效率;第2层是数据挖掘工具，利用数据挖掘方法分析数据库中的数据，包括关联分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析等

来源：Yesky天极新闻2015-09-15

业务部门现在借助云服务的资源，在云中迅速创建自己的数据仓库，并可根据其需求和预算选择数据仓库的规模和速度。...二 云将实现自助分析;过去，组织内部的分析系统处于旧式it的最顶点：在专用硬件上运行一个集中式数据仓库。在现代企业中，这种情况是不能接受的。

来源：睿商在线2015-09-11

ibm power技术一直应用于最高端的企业应用，而我们一直致力于提升hadoop平台的能力以使其能进入企业核心数据应用，目前tdh已经成功的进入高端企业数据仓库领域，我们很高兴能和ibm的工程师紧密合作