信息系统与数据仓库
物流信息系统的组成要素
物流信息系统的组成要素根据系统的观点,构成物流企业信`急系统的主要组成要素有硬件、软件、数据库和数据仓库、相关人员以及企业管理制度与规范等,物流信息系统将这些结合在一起,对物流活动进行管理、控制和衡量。
(1)硬件。
包括计算机、必要的通信设施等,例如计算机主机、外存、打印机、服务器、通信电缆、通信设施,它是物流信息系统的物理设各、硬件资源,是实现物流信息系统的基础,它构成系统运行的硬件平台。
(2)软件。
在物流信息系统中,软件一般包括系统软件、实用软件和应用软件。
系统软件是指那些管理和支持计算机资源及其信息处理活动的程序,这些程序是计算机硬件和应用程序之间重要的软件接口。
系统软件主要有操作系统、网络操作系统等。
实用软件主要有数据库管理系统、计算机语言、各种开发工具、浏览器等,主要用于开发应用软件、管理数据资源、实现通信等。
应用软件指为了用户处理信息的需求,具有特定功能的程序。
对于物流信息系统而言,它是为了企业进行相关的物流管理活动开发的程序,应用软件一般面向的是具体问题,不同的企业有不同的物流活动,因此其物流应用软件,甚至物流信息系统也是千差万别的。
(3)数据库与数据仓库。
数据库和数据仓库用来存放与应用相关的数据,是实现辅助企业管理和支持决策的数据基础。
随着国际互联网的深人应用以及计算机安全技术、网络技术、通信技术等发展,以及市场专业化分工与协作的深人,企业和企业之间数据交换趋势日益增强,企业许多物流信息来源于外部,因此企业数据库的设计将面临采取集中、部分集中或分布式管理的选择。
同时,随着物流信息系统应用的深入,采用数据挖掘技术的数据仓库也应运而生。
(4)相关人员。
无论是物流信息系统的开发、运行和维护,都离不开各级人员的参与。
这些人员既有专业人员、终端用户,还有管理人员、业务人员等,不同的人员在物流信`患系统开发、运行和维护中起着不同的作用。
对于企业而言,不仅要考虑开发、选择合适的物流信息系统,还要注意员工计算机系统使用能力的培养。
商务智能系统的组成
商务智能系统的组成商务智能系统（Business Intelligence System）是指基于计算机技术和数据分析方法，为企业决策者提供支持和帮助的一种信息系统。
商务智能系统的组成包括数据仓库、数据挖掘、报表分析和可视化等多个模块，下面将分别介绍这些模块的作用和功能。
1. 数据仓库数据仓库是商务智能系统的核心组成部分，它用于存储和管理企业的各类数据。
数据仓库通过将来自不同数据源的数据进行抽取、清洗和转换，将其整合成一个统一的、一致性高的数据集合。
通过数据仓库，企业可以从多个维度进行数据分析，为决策者提供全面、准确的数据支持。
2. 数据挖掘数据挖掘是商务智能系统中的另一个重要模块，它通过应用各种数据分析算法和模型，从海量数据中发现隐藏的、有价值的信息和规律。
数据挖掘可以帮助企业发现市场趋势、消费者行为模式、产品特征等，为企业决策提供科学依据。
3. 报表分析报表分析是商务智能系统中的一种常见功能，它通过对企业数据进行整理、加工和统计，生成各类报表和分析结果。
通过报表分析，企业可以直观地了解业务状况、销售情况、财务状况等，帮助决策者及时掌握企业的运营情况，并做出相应的决策。
4. 可视化可视化是商务智能系统中的一种数据展示方式，通过图表、图形、仪表盘等形式将数据呈现给用户。
可视化可以帮助决策者更直观地理解数据，发现数据之间的关系和规律。
通过可视化，企业可以快速准确地获取信息，做出更有针对性的决策。
5. 预测分析预测分析是商务智能系统中的一种高级分析功能，它通过对历史数据进行分析和建模，预测未来的趋势和可能的结果。
预测分析可以帮助企业预测市场需求、产品销售、财务状况等，为企业决策提供参考和支持。
6. 实时监控实时监控是商务智能系统中的一种重要功能，它通过对实时数据的采集、处理和分析，及时监控企业的运营情况。
实时监控可以帮助决策者发现异常情况和潜在风险，及时采取措施，保障企业的正常运营。
7. 用户查询与交互商务智能系统还提供了用户查询与交互功能，允许用户根据需要自定义查询和分析，获取所需的信息。
数据仓库的架构方式及其比较
数据仓库的架构方式及其比较数据仓库的架构方式及其比较传统的关系数据库一般采用二维数表的形式来表示数据，一个维是行，另一个维是列，行和列的交叉处就是数据元素。
关系数据的基础是关系数据库模型，通过标准的SQL语言来加以实现。
数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模型，以星形架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展出理论雪花形架构和数据星座等方式，但不管是哪一种架构，维度表、事实表和事实表中的量度都是必不可少的组成要素。
下面解析由这些要素构成的数据仓库的架构方式。
1．星形架构星形模型是最常用的数据仓库设计结构的实现模式，它使数据仓库形成了一个集成系统，为最终用户提供报表服务，为用户提供分析服务对象。
星形模式通过使用一个包含主题的事实表和多个包含事实的非正规化描述的维度表来支持各种决策查询。
星形模型可以采用关系型数据库结构，模型的核心是事实表，围绕事实表的是维度表。
通过事实表将各种不同的维度表连接起来，各个维度表都连接到中央事实表。
维度表中的对象通过事实表与另一维度表中的对象相关联这样就能建立各个维度表对象之间的联系。
每一个维度表通过一个主键与事实表进行连接，如图3-10所示。
图3-10 星形架构示意图事实表主要包含了描述特定商业事件的数据，即某些特定商业事件的度量值。
一般情况下，事实表中的数据不允许修改，新的数据只是简单地添加进事实表中，维度表主要包含了存储在事实表中数据的特征数据。
每一个维度表利用维度关键字通过事实表中的外键约束于事实表中的某一行，实现与事实表的关联，这就要求事实表中的外键不能为空，这与一般数据库中外键允许为空是不同的。
这种结构使用户能够很容易地从维度表中的数据分析开始，获得维度关键字，以便连接到中心的事实表，进行查询，这样就可以减少在事实表中扫描的数据量，以提高查询性能。
在AdventureWorksDW数据仓库中，若以网络销售数据为事实表，把与网络销售相关的多个商业角度（如产品、时间、顾客、销售区域和促销手段等）作为维度来衡量销售状况，则这些表在数据仓库中的构成如图3-11所示，可见这几个表在数据仓库中是以星形模型来架构的。
什么是数据仓库
数据仓库基本概念对数据仓库最大的误解是把它当作一个现成的可以直接买来使用的产品。
数据仓库和数据库不同,它不是现成的软件或者硬件产品。
确切说,数据仓库是一种解决方案,是对原始的操作数据进行各种处理并转换成有用信息的处理过程,用户可以通过分析这些信息从而作出策略性的决策。
随着计算机技术的迅速发展,信息处理技术也得到了长足的发展,从70年代中期的MIS系统发展到现代的数据仓库(Data Warehouse)技术。
许多厂商都在开发自已的数据仓库解决方案,并通过各种渠道大力推广。
但就数据仓库技术而言,目前仍存在着许多认识上的误区,本文将着重介绍一些数据仓库的基本概念以及建立数据仓库时应该注意的一些情况。
数据仓库不是现成软件或硬件产品对数据仓库最大的误解可能是把它当作一个现成的可以直接买来使用的产品。
事实上,数据仓库和数据库不同,它不是现成的软件或者硬件产品。
比较确切地说,数据仓库是一种解决方案,是对原始的操作数据进行各种处理并转换成有用信息的处理过程,用户可以通过分析这些信息从而作出策略性的决策。
因此,在很多场合,我们也把数据仓库系统称为决策支持系统。
由于这个原因,数据仓库的用户不是类似银行柜员的终端操作人员,而是针对各个业务部门的用户和有关决策人员。
因此,数据仓库的用户比传统的OLTP(联机事务处理:On-line Transaction Processing)用户少得多。
OLTP与OLAPOLTP系统也称为生产系统,它是事件驱动、面向应用的,比如银行的储蓄系统就是一个典型的OLTP系统。
OLTP的基本特点是:·对响应时间要求非常高;·用户数量非常庞大,主要是操作人员;·数据库的各种操作基于索引进行。
OLAP(联机分析处理:On-line Analytical Processing)是基于数据仓库的信息分析处理过程,是数据仓库的用户接口部分。
OLAP系统是跨部门、面向主题的,其基本特点是：·基础数据来源于生产系统中的操作数据(Operational Data);·响应时间合理;·用户数量相对较小,其用户主要是业务决策与管理人员;·数据库的各种操作不能完全基于索引进行。
高校内部审计信息化平台的构建与优化
高校内部审计信息化平台的构建与优化高校内部审计是保障高校经济管理和学术管理的重要手段之一，对于高校内部审计的信息化平台的构建和优化，可以对高校内部审计工作进行高效便捷地推进和完善。
构建高校内部审计的信息系统。
信息系统是高校内部审计工作的基础设施，通过采用现代化的技术手段，对高校内部审计所需的各类数据进行有效的采集、整理、存储和分析，实现对高校内部审计全过程的信息化管理。
信息系统应该包括高校内部审计的项目管理、文件管理、人员管理等功能模块，通过信息系统可以实现审计计划的编制、审计任务的派遣、审计结果的反馈、审计报告的生成等审计工作的全流程管理。
构建高校内部审计的数据仓库。
数据仓库是高校内部审计的信息化平台的核心。
高校内部审计工作所涉及的数据较为庞杂和复杂，包括财务数据、人事数据、物资数据等多个领域的数据。
通过构建高校内部审计的数据仓库，可以对这些数据进行有效的整合和分析，提供给审计人员用于审计工作的决策支持。
数据仓库的构建应该采用标准化的数据模型和数据字典，确保数据的一致性和准确性。
构建高校内部审计的数据分析平台。
数据分析是高校内部审计工作的重要环节，通过对大数据的整合和挖掘，可以发现潜在的审计风险和问题。
构建高校内部审计的数据分析平台，可以通过数据挖掘和机器学习等技术手段，对数据进行深入分析，提取出审计工作所需的关键信息。
数据分析平台还可以通过可视化的方式呈现审计结果，为审计人员提供更直观和有效的数据分析工具。
构建高校内部审计的风险监控平台。
高校内部审计的目的是发现和预防潜在的审计风险，因此构建高校内部审计的风险监控平台是必需的。
风险监控平台可以实时监测高校内部各项经济活动和学术管理活动，发现可能存在的风险问题，并及时对其进行预警和处理。
风险监控平台可以通过对各类数据的实时更新和分析，提供给高校内部审计人员和管理人员一个动态监控和评估高校内部风险的平台。
加强信息系统的功能建设和完善。
信息系统是高校内部审计信息化平台的基础设施，应该根据高校内部审计工作的需求，持续优化和完善系统功能。
数据仓库的概念和体系结构概述
数据仓库的概念和体系结构概述数据仓库是指将企业各个部门和业务系统产生的大量数据进行整合、清洗、集成和存储，以满足企业决策分析和业务需求的信息系统。
数据仓库的设计和建设需要考虑到数据的整合、一致性、稳定性、易用性和安全性等方面的需求。
它是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、可供企业管理者和决策者使用的数据集合。
1.数据源层：数据仓库的数据源可以来自企业内部的各个部门和业务系统，也可以来自外部的合作伙伴和第三方数据提供商。
数据源的选择和集成是数据仓库建设的关键环节，需要确定数据的提取方式、频率、粒度和格式等。
2.数据提取层：数据提取层负责从各个数据源中提取数据，并进行初步的清洗和转换。
数据提取可以通过批量处理、定时任务或实时流数据处理等方式进行。
在数据提取过程中，需要解决数据一致性、完整性和准确性等问题。
3. 数据集成层：数据集成层是将从各个数据源提取的数据进行整合和合并的地方。
这里的数据整合包括数据清洗、数据转换和数据聚合等操作。
数据集成层可以使用ETL（Extract、Transform、Load）工具进行数据的清洗和转换。
在数据集成层，还需要对数据进行一致性校验和冲突解决。
4.数据存储层：数据存储层是数据仓库最核心的组成部分，它负责存储整合后的数据。
数据存储层可以采用关系数据库、数据仓库等不同的技术来进行存储。
在设计数据存储层时，需要考虑到数据的存储结构、索引方式、数据分区和冗余备份等问题。
6. 数据访问层：数据访问层是用户直接访问数据仓库的接口，它提供了用户对数据仓库的查询、分析和报表生成等功能。
数据访问层可以使用OLAP（Online Analytical Processing）工具、报表工具、数据挖掘工具和BI（Business Intelligence）平台等进行实现。
7.数据安全层：数据安全是数据仓库设计和建设过程中必须要考虑的问题之一、数据安全层负责保护数据仓库中的数据不受未经授权的访问、修改和破坏。
智慧城市建设的总体架构
智慧城市建设的总体架构
智慧城市总体架构包含1个平台、4个层次，2个保障。
一个平台为应用支撑平台，4个层次为感知层、传输层、数据层、应用层，2个保障为信息安全体系和管理机制。
感知层：
智慧城市的感知范围从公共事务管理、公众社会服务和经济发展建设3大应用领域入手，重点围绕交通、能源、物流、工农业、金融、智能建筑、医疗、环保、市政管理、城市安全等重点行业的应用和难点，分别采用移动终端、RFID、智能卡、GPS定位等不同技术进行基础数据采集。
传输层：
随着各种通信技术逐步走向融合，如移动通信技术与IP网络的融合，电信网、电视网、计算机网、卫星通信网走向融合，智慧城市传输层形成天地一体化的基础网络、服务化的信息系统、聚合化的运营平台和多样化的业务应用。
数据层：
数据层由2体系、3库、1渠道构成。
2体系是指统一信息资源模型体系、统一信息编码体系；3库是指数仓库、信息系统数据库和知识库；1渠道是指信息资源访问渠道。
在统一信息资源模型体系、统一信息编码体系和数据仓库的基础上，通过信息系统数据库和文件库为日常的业务管理与查询提供支撑，数据仓库体系为决策支持应用
提供支撑，信息资源访问渠道为各种信息资源应该提供访问接口。
应用层
应用层暴扣智慧的产业发展体系、智慧的环境和资源体系、智慧的城市运行体系、智能的城市交通体系、智能的民生保障体系以及智慧的幸福生活体系。
支撑服务层
支撑服务层强调两大平台，一是公共应用支撑平台，二是电子政务应用支撑平台。
安全保障体系
智慧城市安全体系建设需准确建立在业务流程整合和业务数据规范交互基础之上，从信息系统等级保护角度提出安全体系的设计思路与安全防护策略。
信息管理与信息系统工作岗位
信息管理与信息系统工作岗位
信息管理与信息系统工作岗位涵盖了许多不同的职位，这些职位负责管理和维护组织的信息资源以及开发和管理信息系统。
以下是一些常见的信息管理与信息系统工作岗位：
1. 信息管理员：负责管理和维护组织的信息资源，包括数据收集、存储、分析和传播。
2. 数据分析师：使用统计和分析工具对组织的数据进行分析，提供有关业务和市场趋势的见解和建议。
3. 数据工程师：负责设计和维护组织的数据架构，包括数据库和数据仓库。
4. 系统分析师：与业务部门合作，分析业务需求，并设计和实施合适的信息系统解决方案。
5. 网络管理员：负责管理和维护组织的计算机网络，包括安全设置和网络性能监控。
6. 项目经理：负责领导和管理信息管理与信息系统项目，包括制定项目计划、分配资源和监督进展。
7. 安全专家：负责保护组织的信息资产和信息系统，包括安全策略的制定和实施，以及应对潜在的安全风险。
8. 数据科学家：使用机器学习和数据挖掘技术，分析和解释大
量数据，为业务决策提供洞见。
9. 软件开发人员：负责开发和维护组织的信息系统，包括设计和编写代码，测试和部署应用程序。
10. 信息技术经理：负责规划和管理组织的信息技术战略和资源，以确保信息系统的高效运作。
以上只是一些典型的职位，实际上还有许多其他的信息管理与信息系统相关的工作岗位，因为这个领域非常广泛和多样化。
常见的管理信息系统有哪些(一)2024
常见的管理信息系统有哪些（一）引言概述：管理信息系统（Management Information System，MIS）是指为组织中的管理层提供决策支持和信息处理的一组技术和系统。
它在企业中起着至关重要的作用，帮助管理人员更好地了解企业运营情况、做出合理决策。
本文将介绍常见的管理信息系统。
一、业务智能系统1. 数据仓库：将多个内部和外部数据源的数据集中存储，并进行处理和分析。
2. 数据挖掘：通过分析大量数据，发现潜在的模式和关联，并提供预测性的信息。
3. 数据报表：通过生成报表和图表的方式，呈现业务数据和趋势，帮助管理层做出决策。
4. 决策支持系统：利用数学模型和分析工具，协助管理人员进行决策分析和评估。
二、供应链管理系统1. 采购管理：管理采购流程，包括供应商选择、合同管理和供应链演进计划。
2. 库存管理：追踪库存量、管理货物流转和提供定期库存报表。
3. 订单管理：管理订单处理流程，包括订单接收、处理、跟踪和交付。
4. 物流管理：协调货物运输、仓储和配送活动，优化供应链效率。
三、客户关系管理系统1. 销售管理：跟踪销售机会、管理销售流程和提供销售预测。
2. 客户服务：提供客户支持和解决方案，跟踪客户问题和反馈。
3. 市场营销：进行市场调研、制定市场策略和执行市场推广计划。
4. 客户数据管理：集中管理客户信息、购买历史和交互记录。
四、人力资源管理系统1. 招聘管理：管理招聘流程，包括职位发布、简历筛选和面试协调。
2. 绩效管理：设定绩效目标、评估和奖励员工表现。
3. 培训管理：制定培训计划、安排培训课程和追踪培训效果。
4. 薪酬管理：管理工资体系、计算薪资和维护员工薪酬记录。
五、财务管理系统1. 财务报表：生成资产负债表、利润表和现金流量表等财务报表。
2. 预算管理：制定预算计划、跟踪预算执行和分析预算偏差。
3. 成本管理：计算和控制企业各项成本，包括材料成本、人工成本等。
4. 资金管理：管理企业的资金流动、银行账户和投资组合。
第7章_ERP-EIS-DSS与数据仓库
•
– –
辅助功能
支持电子通信，包括电子邮件、传真、计算机会议和 字符处理。 包括提高个人工作效率的工具，如电子日历、电子备 忘录等。
3 3.3
EIS和数据仓库 EIS概念模型
综合信息
3 3.4
EIS和数据仓库 EIS在企业中的作用
物流资金流 信息流集成 销售管理 财务管理 成本管理 MPS，MRP，CRP 库存管理 工艺路线 工作中心 BOM
库存计划 物料信息集成 MPS，MRP，CRP 库存管理 工艺路线 工作中心 BOM
MRP
70年代
MRP II
80年代
ERP
90年代
ERP II
21世纪
2 2.4
ERP和数据仓库 主要的ERP厂商
EIS
MIS/ERP ES
OIS
TPS
事务性
TPS 1960 1970 1980 1990
2000 时间
1 1.1
概述 企业信息系统的演进
•
•
事务处理信息系统(TPS or EDP) ,1960
– 能够处理大量的例行性事务数据。
功能性管理信息系统(Functional MIS) ,1970
– – – – – 大量事务数据，可以生成各类管理报表 为绩效监督与管理控制的提供参考数据 适用于中低阶主管 缺点：各功能系统间整合较少甚至于没有做整合性信息 ERP系统属于这类系统，但是不是简单的MIS，更加复杂
MRP-II (1977)
Manufacturing Resource Planning
面向企业
MRP (1965)
Material Requirements Planning
物料信息 集成
数据仓库系统
数据仓库系统(DWS)由数据仓库、仓库管理和分析工具三部分组成。
源数据：数据仓库的数据来源于多个数据源，包括企业内部数据、市场调查报告及各种文档之类的外部数据。
仓库管理: 在确定数据仓库信息需求后，首先进行数据建模，然后确定从源数据到数据仓库的数据抽取、清理和转换过程，最后划分维数及确定数据仓库的物理存储结构。
元数据是数据仓库的核心，它用于存储数据模型和定义数据结构、转换规划、仓库结构、控制信息等。
数据仓库: 包括对数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作，这些工作需要利用数据库管理系统(DBMS)的功能。
分析工具用于完成实际决策问题所需的各种查询检索工具、多维数据的OLAP分析工具、数据开采DM工具等，以实现决策支持系统的各种要求。
数据仓库应用是一个典型的C/S结构。
其客户端的工作包括客户交互、格式化查询及结果和报表生成等。
服务器端完成各种辅助决策的SQL查询、复杂的计算和各类综合功能等。
现在，一种越来越普遍的形式是三层结构，即在客户与服务器之间增加一个多维数据分析服务器。
OLAP服务器能加强和规范决策支持的服务工作，集中和简化原客户端和DW服务器的部分工作，降低系统数据传输量，因此工作效率更高。
什么是联机分析处理(OLAP)联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。
OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。
当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。
OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
信息系统数据集成与共享
信息系统数据集成与共享信息系统在现代社会发挥着重要的作用，它们不仅帮助组织管理数据，还为决策提供了有效的支持。
然而，由于不同部门或机构之间数据的分散性和隔离性，使得信息系统之间的数据集成和共享变得非常具有挑战性。
本文将讨论信息系统数据集成和共享的重要性，并探讨一些有效的方法和策略。
一、信息系统数据集成的重要性信息系统数据集成是指将分散存储在不同系统中的数据整合在一起，形成一个统一的数据视图。
数据集成对于组织来说非常重要，具有以下几个方面的好处：1. 提高信息系统的效率：通过数据集成，各个系统之间的数据可以实时同步，消除了数据冗余和重复输入的问题，提高了数据处理的效率。
2. 实现全面的数据分析：数据集成使得组织可以获取到全面的数据视图，从而更好地进行数据分析和决策支持。
不同系统的数据可以共享，相互参照，帮助组织更好地了解业务状况。
3. 促进协同工作：数据集成可以消除信息孤岛，促进不同部门之间的协同工作。
各个部门可以通过共享数据实现信息的共享和交流，从而提高组织的整体效率和业务能力。
二、信息系统数据集成的方法和策略实现信息系统数据集成并不是一件容易的事情，需要综合考虑各个方面的因素。
下面介绍一些常用的方法和策略：1. 数据仓库：数据仓库是一个集中存储、整合和管理数据的数据库系统。
通过将不同系统的数据导入到数据仓库中，可以实现数据的集成和共享。
数据仓库还可以进行数据清洗和数据转换，保证数据的一致性和准确性。
2. ETL工具：ETL（Extract-Transform-Load）工具是用于将数据从源系统抽取、转换和加载到目标系统的工具。
通过使用ETL工具，可以将不同系统的数据进行抽取和转换，从而实现数据的集成和共享。
3. 数据标准化：数据标准化是指对数据进行统一的格式和规范定义。
通过对数据进行标准化，可以消除数据之间的差异，使得数据能够互相对应和匹配，从而实现数据的集成和共享。
4. 接口和API：信息系统之间可以通过接口和API进行数据的交互和共享。
数据仓库技术在科技管理信息系统中的应用
数据仓库技术在科技管理信息系统中的 应用
＊
Ｔｈ ｅ Ａｐｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｔ ａ ｅ ｏ ｓ ｎ Ｓ ｉｎｃ ｎ ｃ ｎ ｌ ｇ ｌｃ ｔｏ ｆＤａ ａ Ｗ ｒ ｈ ｕ ｅｏ ｃ ｅ ｅａ ｄ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ
论。
时 间段 进 行 一次 差 异 复 制 ， 到 数 据 的一 致 性 。这 种 Ｂ Ｗ ／ 达 ／ Ｄ／
ｃHale Waihona Puke 构 设 计 在满 足 多 方 用 户 需 要 的 同 时 也 保 持 了数 据 的 安 全
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１ 基 于数 据仓 库的科 技 ＭＩ 述 Ｓ概
科技 管 理部 门 的 主 要 工 作 是 在 对 以前 各 年 度 的项 目信 息 进 行统 计 、 汇总 、 分析 的基 础 上编 制 下 一 年 度 的 项 目 申报 指 南 、 重点 支 持领 域 等 ， 科技 资 源 进 行 更 合 理 的 配 置 。科 技 管 理 工 对
Ｍ ａ ｇ ｍ ｅ ｔＩ ｆ ｒ ａ ｉ ｎ Ｓ ｓｅ ｎａ ｅ ｎ ｎ ｏ ｍ ｔｏ ｙ ｔｍ
杨 静 彭怡 婷２ 刘 志华
（． １ 河北 工 程 大 学 邯郸 ０６ ３ ； ２ 国家 自然 科 学 基 金 委员 会 ５ ０ ８ ． 北 京 １０ ８ ） ０ ０ ５
摘
要
利 用数 据 仓 库 、 Ｌ Ｏ ＡＰ与数 据 挖 掘 技 术 ， 合 科 技 Ｍ Ｉ 功 能 结 构 和 体 系结 构 要 求 ， 论 了科 技 ＭＩ 结 Ｓ的 讨 Ｓ中 的数
据 仓库 设计 ， 出 了基 于数 据 仓 库 的科 技 Ｍ Ｉ， 决 了传 统 的科 技 ＭＩ 能 满 足 决 策 支持 需 求 的 问题 。 给 Ｓ解 Ｓ不 关键 词 科 技 ＭＩ 数 据 仓 库 Ｓ Ｏ ＡＰ 数 据 挖 掘 决 策 支持 Ｌ
【《数据库与信息系统》复习题及答案】第1章数据库应用系统概述
第1章 数据库应用系统概述单选题1．银行ATM机上运行着________。
A. 客户端程序B. 网站C. APP程序D. 服务器答案：A解析：银⾏ATM机系统⼀般采用客户／服务器结构，在ATM机上运⾏着专门的客户端软件支持用户存取款业务，服务器运⾏在远程的数据中⼼。
⽹站是浏览器／服务器结构的服务程序，用户通过浏览器使用系统；APP是⼀种移动应用程序，运⾏在⼿机等移动设备上。
2．在用户使用淘宝购物网站时，用户的计算机中需要运行着________软件。
A. 浏览器B. 网站C. APP程序D. 服务器答案：A解析： 淘宝等电⼦商务系统⼀般采用浏览器／服务器结构，用户通过计算机上运⾏的浏览器访问远程的服务器上的⽹站。
APP是⼀种移动应用程序，运⾏在⼿机等移动设备上。
3．在一个学生成绩系统中，学生的课程成绩被以数值方式存储，当要查询一个学生的成绩或生成学生成绩单时，用户获得________服务。
A. 信息B. 数据C. 符号D. 文本答案：A解析： 信息系统管理数据，提供有意义的信息服务。
符号和⽂本都是数据的表示形式。
4．数据是________。
A.信息B.信息的描述形式C.信息的集合D.信息的价值答案：B解析：本题描述数据和信息的关系。
数据是信息的具体表现形式，以⽂本、数字、图像等符号描述，信息是经过加⼯对使用者有意义的数据。
5．信息的价值关键取决于________。
A.对用户有用B.数据量大C.与事实相符合D.时效性答案：A解析：信息是否有价值的关键还是看信息是否符合用户的需求。
信息的准确性与时效性只是辅助度量信息价值的基本要素。
数据量的⼤小与信息量不成正比，过多冗余的数据反⽽会降低信息量，影响信息价值。
6．数据库应用系统是一个以数据库为基础，以信息管理和利用为目标的________。
A. 人机系统B. 自动化系统C. 决策支持系统D. 程序答案：A解析：⽣产过程的自动化系统、决策支持系统只是信息系统的⼀种。
信息系统习题
第一部分1、数据仓库：数据仓库是信息的逻辑集合，这些信息来自于许多不同的业务数据库，并用于创建商务智能，以便支持企业的分析活动和决策任务。
（课本）数据仓库(DW—data warehouse)是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理中的决策过程。
（课件）2、网络体系结构：网络体系结构是关于计算机网络应设置哪几层，每层应提供哪些功能的精确定义。
至于功能如何实现，则不属于网络体系结构部分。
换句话说，网络体系结构只是从功能上描述计算机网络的结构，而不涉及每层硬件和软件的组成，也不涉及这些硬件或软件的实现问题。
3、计算机辅助软件工程在软件开发活动中,软件工程师和管理员按照软件工程的方法和原则,借助于计算机及其软件工具的帮助,开发、维护、管理软件产品的过程称为计算机辅助软件工程 (Computer -Aided Software Engineering,CASE )4、制造资源计划（MRPⅡ）对一个企业而言，其实质就是如何实现针对企业产、供、销的全面控制。
广义上，就是组织资源（人、资金、原材料、设备等），完成产品的生命周期——产品的设计、制造、供应、销售以及售后服务等。
5、原型化方法原型模型(Prototyping Model)，是开发人员根据用户提出的要求,借助一些软件开发工具或环境尽可能地快速构造一个实际系统的简化模型(原型),向用户展示出待开发系统的全部或部分功能和性能,在征求用户对原型系统需求的过程中,进一步修改、完善、确认系统的需求并达到一致的理解。
6、关系数据库中的一些基本概念关系模型是目前最重要的一种数据模型。
80年代以来推出的数据库管理系统几乎都支持关系模型。
在关系模型中，用二维表格描述实体间的关系。
每一个二维表格就是一个“关系”，表头构成关系模式，表中每列对应实体的一个属性，也称字段，每行形成一个由全体属性组成的多元组，也称记录。
关系模型的优点是其结构简单清晰，易理解。
数据仓库的概念与体系结构
数据仓库的概念与体系结构概念数据仓库是指集成了企业各个部门内部数据源以及外部数据源，并将这些数据进行整合、加工、清洗、归类后，存储到一个专门的数据库中，以支持企业数据决策分析的一种技术体系。
它是一个面向主题的、集成的、可变的、非易失的数据集合，支持企业决策制定者进行分析与决策。
数据仓库是将企业海量的数据以主题为维度进行归纳与整合，清洗过后的结构化数据，不仅包括内部的数据源，还可以包含外部数据源的合并，以便于管理与分析。
相对于传统的数据库，数据仓库更加注重主题分析和决策支持。
它以可视化、图表化的方式展示数据，帮助企业进行全面、深入的分析。
体系结构数据仓库的体系结构分为三层，分别是数据采集层、数据仓库层和数据应用层。
数据采集层数据采集层主要负责收集数据，并将数据送至数据仓库层进行处理和存储。
数据采集层对数据进行抽取、转换、加载等一系列预处理操作，以确保数据的质量和可靠性。
常用的数据采集技术包括ETL（抽取、转换、加载）、CDC（变更数据捕获）等。
数据仓库层数据仓库层是数据仓库体系结构中的核心层，主要用于存储、管理和加工数据。
数据仓库层主要由数据存储和数据管理两部分组成。
数据存储部分用于存储各种类型的数据，包括企业内部数据、外部数据和第三方数据。
数据管理部分则用于管理数据仓库中的数据，包括数据的分区、索引、备份等操作。
常见的数据仓库管理系统有Oracle、Teradata、Greenplum等。
数据应用层数据应用层主要用于支持企业的数据决策分析。
该层包括各种类型的分析工具和应用程序，如智能报表、数据挖掘、机器学习、数据可视化等，可以帮助企业进行复杂的数据分析和有效的决策制定。
常见的BI工具有PowerBI、Tableau、SAS、Cognos等。
数据仓库是一种用于支持企业数据决策分析的技术体系，是由数据采集层、数据仓库层、数据应用层三个主要部分组成的。
其中数据采集层负责数据的收集和处理，数据仓库层用于存储和管理数据，数据应用层则是为企业提供分析和决策支持的关键层。
DBMS和数据仓库的区别及联系
在数据仓库技术以前，只存在事务处理，DBMS系统为这种处理类型的需要提供支持。
但是，在数据仓库中的处理是截然不同的。
数据仓库环境中的处理类型可以概括为装载和访问过程。
数据从原来操作型数据环境和ODS中集成、转换和装载到数据仓库中去。
一旦进入数据仓库，集成的数据就在那里访问和分析。
在数据仓库中，数据一旦被装载，通常是不更新的。
如果需要对数据仓库更正和调整的话，也是在对数据仓库数据没有分析操作的空闲时间进行。
而且，这些改变也是通过加入一个当前的数据快照来完成。
传统的事务处理数据库环境和数据仓库环境的另一个重要的区别在于，数据仓库环境中有很多的数据，比一般的操作型环境中要多得多，以万亿或千万亿计，而一个通用的DBMS通常管理下的传统事务处理数据库中的数据要少得多。
数据仓库要管理大量的数据，是因为它们包括如下内容：▪粒化的原子细节。
▪历史信息。
▪细节和汇总数据。
谈到基本的数据管理功能，数据仓库用与标准的操作型DBMS非常不同的一组参数进行优化。
传统的通用DBMS和数据仓库专用DBMS的第一个也是最重要的区别在于数据更新是如何进行的。
传统的通用DBMS必须将记录级的、基于事务的更新作为一个正常的操作部分。
由于记录级、基于事务的数据更新是通用DBMS 的一般特征，所以它必须提供以下功能：▪锁定。
▪提交。
▪检查点。
▪日志磁带处理。
▪死锁。
▪逆向恢复。
不仅这些特征确实已成为DBMS一个常规部分，它们的开销也是巨大的。
有趣的是，当DBMS不使用时也要耗费这笔开销。
换句话说，当通用DBMS仅执行只读操作时，DBMS也至少要提供更新和锁定的开销（取决于DBMS）。
根据不同的通用DBMS，更新所需的开销能不同程度地最小化，但不能完全没有。
而对于一个数据仓库专用的DBMS来说，不用支付任何更新所需的开销。
通用DBMS和数据仓库专用DBMS之间的第二个主要区别是对基本数据的管理的不同。
对于通用的DBMS来说，对数据在块级上的管理要包括一些附加的空间，这些空间是用于以后更新和插入数据时块的扩展。
管理信息系统较完整版答案
MIS 一、名词解释（每小题4分，共20分）信息：是指以对人类有意义和有用的形式存在的数据。
数据：是指在被转换成人们可以理解和使用的形式之前，在组织或其周围环境中发生的一系列原始素材。
系统：为实现规定功能以达到某一目标而构成的相互关联的一个集合体或装置（部件）。
信息系统：由一系列互相关联的组件构成，这些组件用于采集、处理、储存和发送信息，以支持组织的决策、控制、协同、分析和可视化。
MIS:（管理信息系统）着重研究信息系统在企业和管理中的使用情况，也指向组织提供中级管理层的日常业绩报告的信息系统。
TPS：（事务处理系统）处理和记录企业经营所必须的日常业务的计算机系统，为组织的操作层次服务。
DSS：（决策支持系统）组织中处于管理层次的信息系统，用复杂的分析模型或数据分析工具对数据进行分析，支持半结构化的和非结构化的决策制定。
ESS：（主管支持系统）在一个组织战略层中通过采用先进的图形和通信来进行非结构化决策制定的信息系统。
SCM:（供应链管理系统）使企业和供应商之间的信息自动流动以最优化产品和服务的计划、采购、制造和运送的信息系统。
ERP：（企业系统）协调企业内部关键流程的集成的企业范围的信息系统。
环境：影响生物机体生命、发展与生存的所有外部条件的总体。
虚拟企业：通过网络来连接员工、资产和想法，使它能够与其他企业结成联盟来创造并分销产品和服务，而不受传统的组织边界或地理位置的限制。
价值网：是一些独立公司的集合，这些公司共同使用信息技术来协调价值链，从而生产产品或提供服务。
网络经济学：建立在网络概念基础上的产业层次的战略系统模型，增加一单位的投入的边际成本为零，但能创造非常大的边际收益。
网格计算:使用网络中的多台计算机来解决问题。
边缘计算：是一种基于网络应用的多重的、平衡负担的运算，它是通过位于用户附近的较小的、价格低廉的服务器来执行重要的网址内容、逻辑和处理，从而缩短响应的时间和降低技术成本。
自主计算：是整个行业领域开发的一种可以自我够造、自我优化、自我调整、损坏时自我修复以及保护自己免受外界入侵和自我毁灭的系统。
管理信息系统名词解释
名词解释1．信息：是客观世界中各种事物的运动状态和变化的反映，是客观事物之间相互联系和相互作用的表征，表现的是客观事物运动状态和变化的实质内容。
2．信息的价值：指凝结在信息产品中的人类劳动。
这是信息商品的社会属性，表达出信息生产者和信息需求者之间的联系，也就是他们之间的交换劳动的关系。
3．管理：通过方案、组织、领导、控制和协调各种资源，确保组织到达预期目标的过程。
4．系统：是由相互作用和相互依赖的假设干组成局部或要素结合而成的具有特定功能的有机整体。
5．管理信息系统：一人为主导，利用计算机软硬件，手工作业，分析、方案、控制和决策模型以及数据库的用户—机器系统。
提供信息支持企业或组织的运行、管理和决策功能。
6．数据流图：用简易的、图形化的方式表达系统业务处理和数据流之间的关系。
反映信息在系统中流动和处理情况的图形。
7．数据字典：数据流图中所有名字的定义和描述构成数据字典，包括数据流、数据存储、外部实体和处理过程的详细条目。
主要用于描述数据流和数据存储的逻辑内容，以及外部实体和处理过程的某些数据特性。
8．数据仓库：是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。
数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。
数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性、时变性、集合性和支持管理决策。
9．数据挖掘：就是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效地、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
10.物流信息系统：是物流和信息有机结合在一起的系统，进行物流信息的收集、传递、存储、加工、维护和使用的系统。
简答题1.信息的生命周期收集：内部、外部、系统本身传输：按某种方式在企业内部或外部传递并最终到用户手中过程加工、存储使用：用户对数据分析、统计和以其为根底进行的商业、政治、道德、政策维护：对信息管理存放、读取、拷贝归宿：对已用信息处理，存档或删除2.信息的采集方法自下而上进行广泛收集有目的地进行专项收集随机进行积累具体采集方法：内源---广泛收集；外源---有目的收集3.管理信息系统开发方法---生命周期法的特点用户参与原那么先逻辑后物理原那么自顶向下，分解协调原那么工作文档的标准化和标准化原那么4.管理信息系统的生命周期系统规划：根据组织的整体目标和开展战略，确定MIS的开展战略，明确组织总的信息需求，制定MIS建设总方案。
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陈海 彬
（ 安徽 国防科 技职 业技 术 学院 ）
利用 数据仓库技术对人力资源数据源 中的数据进行统计分 析， 寻找其 中有价值 的关 系和规律， 对 人员聘用 、 培养 、 选拔等实 际工作能够起 到一定程度上 的辅助作用， 并且提供一定 的决 策支 持 。 在 系 统开 发 过 程 中所 遇 到 的 问 题 ， 采 用 的 开 发 思路 具 有 一 定 的普 遍意义， 可以在绝大多数统计信息系统中得到应用 。 人力资源是指 能够推动 经济和社会 发展 的劳动者 的能力 。 从宏观意义上是 以国家或地 区为单位， 从微观意义上是以企 事业 为单 位。本文所论述的系统是以企业 为单位 。 数据仓库为 中心 的统计信息 系统 统计 信息系统是管理信息系统的一个子系统 。管理信息 系 统是一个具有高度复杂性 、 多元性和综合性的人机系统， 它具有信 息的收集 、 传递 、 存储加工 、 维护和使用 的功能 。统计信息系统是 在传统的人工统计工作 的基础上， 综合运用现代统计学和信 息科 学的有关原理， 应用现代计算机技术 、 网络技术 以及信息处理技术 等建立的人肌 复合系统 。具体地， 统计信息系统是一个 由人、 计算
模块将提供人机交互模式 和环境 为决 策者的决 策提供辅助 。该 模块的执行流程见 图 ５ 。
制胜分 ３ 个技术指标上 比穆 雷高 ，且 双误 和非受迫性失误均 比 穆雷少 。 有硬性技术的支撑 ， 打法策略的协助和 良好心 理状态 的 自我鼓励和激励 ，小德第 四盘百分百的破 发便偶然中蕴含着必 然。 虽然穆雷在发球方面 ｌ ： ｂ ， ｂ德好 ， 但是仅有几个 长板木桶里 的 水还是会流出来 ， 只能等待明年再战。
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数据仓库是一 种从 数据库技术发展而来但又不 同于数据库 的数据组织 和存储技 术， 它是 面 向主题的 、 集 成的 、 随 时间变化 的、 非易失 性的数据集合 ， 它用 于支持管理层 的决策过程 。 数据仓 库的创建和使用都是嗣绕着主题的， 数据仓库 中的数据不是将业 务处理系统 中的数据简单集合，而是对各种源数据进行抽取 、 筛 选、 清理 、 综合而得到的数据集合 。 二、 数 据挖 掘 技 术 数据 挖掘（ Ｄ ａ ｔ ａ Ｍ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ） 是一个多学 科交叉领 域， 它融合 了数 据库 技术 、 人工 智能 、 机器学 习 、 统计 学 、 面 向对象 方法 、 信息检 索、 高性 能计算 等学科 。 数据挖掘是从大量的 、 不完全 的、 有 噪声 的、 模 糊的 、 随机的实际应用数 据中， 提取 隐含在其 中的、 事先未 （ 上接 第 ２ ４ ５页）
３ ． ２建 议
表 ３ 小德单样本 Ｔ检验结果
非受追 性失误
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小德 Ａ 嘲 ■发得 ｃ ｅ 球 双误 功率 分率 分率 分率 功率 得分率
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一
知 的、 潜在有用 的信息和知识 的过程 。提取 的知识表示 为概念 、
规则 、 规律 、 模 式 等 形式 。 三、 数 据 仓 库 设 计 数据仓库 为中心的企业人力资源统计信息系统的设 计
３ ． １系统 结 构
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机等组成 的， 根据统计指标和指标体 系进行统计信息 的收集 、 传 递、 存储 、 加工 、 分析 、 维护和使用以及生成统计信息的系统。
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基于数据挖掘 的企业统计信 息系统分 为统 计管理和数据挖 掘两部分 ， 依据数据 流网和处 理过程， 统计管理 包括 了 ８个功能 模块， 数据挖掘包括了 ３个功能模块 。 ３ ． ２系统 设 计 思 想 系统总体设计 思路是： （ １ ） 严格按 照软件工 程要 求组 织研 究 、 开发 、 测试 、 生产 、 维护 等环节 ， 充分利用 支持环境和 有利条件 ， 开发 出适应新 的人力资 源管理模式的统计信息系统 ； （ ２ ） 集成性 与开放性并 重。既要做到系统内部各模块之 间的 无缝集成， 又要保证对外界系统 的开放性； （ ３ ） 充分利用 可视化技术， 为用户提供一个人 机界面友好 、 操 作简单方便的应用 环境 ； （ ４ ） 用现代软件 工程的方 法， 从 系统 的各个层次考虑系统安全 性问题。 四、 人 力 资 源 总 体 规 划 人力资源总体规划包括 了人力资源 的总 目标 、 总政策 、 实施 步骤及总预算 的安排 。人力 资源 总体 规划与企业的战略 目标紧 密相连， 并 以销售预测 、 市场走 向、 技术发展及生产率的变化等信 息为基础。其中企业 发展 目标 、 劳动力信 息将作为该模块 的输入 信息。 该模块 的执行过程需要决策者大量的信息、 知识和模型， 因 此需要建立模型库 和知识库来提供相 关的模 型和知识规则 。该