数据仓库架构下数学模型库的构建与实践研究.docx

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，各行业的数据量呈爆发式增长。据国际数据公司（IDC）预测，全球数据总量将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB，如此庞大的数据量，传统的数据管理与分析方式已难以应对。数据仓库作为一种面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，为企业提供了有效的数据存储和管理解决方案。它能够整合来自不同数据源的数据，为数据分析和决策支持提供坚实的数据基础。

随着企业对数据价值的深入挖掘和对决策科学性的追求，数学模型在企业运营中的作用愈发关键。数学模型能够将复杂的业务问题转化为数学形式，通过定量分析和模拟，为企业提供决策