创业资讯
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科学的管理必须依赖大量**的信息，只有可靠的数据和资料才能为科研项目管理决策提供有效的依据和支持。科研项目管理分为项目申报管理、在研项目管理、项目**管理、完成项目跟踪管理四个阶段，涉及科研项目基本情况、历史数据、与科研项目有关的申报材料、评估结果、项目成果等大量数据信息。
随着数据量的快速增长、查询复杂化程度的日益提高，如何正确处理各类信息，去除无用信息，提取有用信息，快速生成针对不同需求的主题信息，成为项目管理人员关注的问题。
数据管理技术不断发展，人们提出了数据仓库理论，它以用户数据库的大量业务数据为基础，通过基本的数据操作技术，如数据抽取、数据过滤技术和服务于高层数据处理的模型处理、数据挖掘和联机分析处理等技术，构建了一个面向领域的统一的、集成的数据平台，并利用报表和图形等数据展现方式来发布分析结果，为用户管理决策提供灵活的信息。微软公司的SQLServer2000和甲骨文公司的OracleWarehouse是当前业界较具代表性的数据仓库产品。
数据仓库技术的出现和日臻成熟，为解决管理信息系统中存在的“数据丰富，信息贫乏”问题，进而为高校科研项目数据的有效管理、利用，提供了一种可行的解决方案。
