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Building Data Warehousing and Data Mining from Course Management Systems : A Case Study of FUTA Course Management Information Systems

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Database Theory and Application 바로가기
  • 통권
    Vol.4 No.3 (2011.09)바로가기
  • 페이지
    pp.13-24
  • 저자
    Akintola K.G, Adetunmbi A.O., Adeola O.S.
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A153562

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원문정보

초록

영어
In recent years, decision support systems otherwise called business Intelligence[BI] have become an integral part of organization's decision making strategy. Organizations nowadays are competing in the global market. In order for a company to gain competitive advantage over the others and also to help make better decisions, Data warehousing cum Data Mining are now playing a significant role in strategic decision making. It helps companies make better decisions, streamline work-flows, provide better customer services, and target market their products and services. The use of data warehousing and BI technology span sectors such as retail, airline, banking, health, government, investment, insurance, manufacturing, telecommunication, transportation, hospitality, pharmaceutical, and entertainment. This paper gives the report about developing data warehouse for business management using the Federal University of Technology Student-Course management system as a case study. It describes the process of data warehouse design and development using Microsoft SQL Server Analysis Services. It also outlines the development of a data cube as well as application of Online Analytical processing (OLAP) tools and Data Mining tools in data analysis. The purpose of the paper is to present the benefits of data warehouse and to sensitize companies in Nigeria to start building these facilities into their Enterprise resource management systems with the aim of making effective business decisions that will promote the rapid growth of the companies.

목차

Abstract
 1. Introduction
  The future of data warehousing
  Data Mining
  How data mining works
  Data mining consists of five major elements:
  Different levels of analysis are available:
 2. The Case Project of Student Course Management System
  The Motivation for the Data Warehouse system.
 3. Designing the Data Warehouse
  The logical Design
  Dimensional Data Modeling approach
  The Star Schema:
 4. Data Warehouse Implementation
  Transporting Data from OLTP Database to Data Warehouse
  FactTable
 5. Online Analytical Process (OLAP)
  5.1 The Data Analysis Reports
 6. The Data mining (Discovering Hidden knowledge using Data Mining)
 7. Conclusion and Discussion
 References

키워드

OLTP Data warehouse Data Mining Dimensional modeling OLAP

저자

  • Akintola K.G [ Computer Science Department, University of Houston-Victoria ]
  • Adetunmbi A.O. [ Computer Science Department, Federal University of Technology ]
  • Adeola O.S. [ Computer Science Department, Federal University of Technology ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Database Theory and Application
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4270
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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