基于数据仓库决策支持系统的研究与开发
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基于数据仓库的决策支持系统的分析与研究
技术之一。
（ 开 发 用 户 从 数 据 仓 库 中 获取 所 需 信 息 （ 据 、 识 ） 工 ６ ） 数 知 的 具 ． 立 结 构 优 化 的决 策 支 持 查 询 、 现 和 使 用 数 据仓 库 的 数 据 建 实
分 析 工 具 ， 括优 化 查 询 工 具 、 计 分 析 工 具 、／ 具 、 Ｌ Ｐ工 包 统 ＣＳ工 ＯＡ 具 及 数 据 挖 掘 工 具 等 ， 过 分 析 工具 实 现 决 策 支 持需 求 。 通 （ 管 理 数 据 仓 库 环 境 ， 定 期 进 行 数 据 更 新 ， 数 据 仓 库 正 ７ ） 并 使 常 运 行 。按 上述 流 程 开 发 的基 于数 据 仓 库 的 Ｄ Ｓ 它 为 各 级 决 策 Ｓ， 者 进 行 科 学 决 策 提供 了更 强 的 辅 助 决 策 手段 。
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电 脑 知 识 与 技 术
网 络 元 件 ， ｏＰ技 术 也 为 未 来 行 动 通 信 语 音 服 务 之 主 要 技 术 ， ＶＩ 目
前 讨 论 的技 术 也 包 括 Ｈ３ ３ Ｈ． ８ ＳＰ等 。 ．２ ， ２ ， Ｉ ４
据 ，不 仅 需 要 当 前 各 层 次 综 合 数 据 还 需 要 历 史 的 各 层 次综 合 数 据 ， 外还 需 要 参 考 外 部 的大 量 数 据 。 另 ３２基 于数 据 仓 库 的 Ｄ Ｓ体 系结 构 ： ． Ｓ 数 据 仓 库 对 内 、 部 数 据 源 进 行 抽 取 、 化 和 转 换 ． 数 据 重 外 净 将 新 组 合 成 面 向全 局 的 数 据 视 图 ， Ｄ Ｓ提 供 数 据 存 储 和 组 织 的基 为 Ｓ 础， 解决 了 以往 Ｄ Ｓ中 的数 据 不 一 致 的 问 题 。 数 据 挖 掘 以数 据 仓 Ｓ 库 和 多维 数 据 模 型 中 的 大 量数 据 为 基 础 ， 自动 地 发 现 数 据 中 的 潜
（ 开 发 用 户 从 数 据 仓 库 中 获取 所 需 信 息 （ 据 、 识 ） 工 ６ ） 数 知 的 具 ． 立 结 构 优 化 的决 策 支 持 查 询 、 现 和 使 用 数 据仓 库 的 数 据 建 实
分 析 工 具 ， 括优 化 查 询 工 具 、 计 分 析 工 具 、／ 具 、 Ｌ Ｐ工 包 统 ＣＳ工 ＯＡ 具 及 数 据 挖 掘 工 具 等 ， 过 分 析 工具 实 现 决 策 支 持需 求 。 通 （ 管 理 数 据 仓 库 环 境 ， 定 期 进 行 数 据 更 新 ， 数 据 仓 库 正 ７ ） 并 使 常 运 行 。按 上述 流 程 开 发 的基 于数 据 仓 库 的 Ｄ Ｓ 它 为 各 级 决 策 Ｓ， 者 进 行 科 学 决 策 提供 了更 强 的 辅 助 决 策 手段 。
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电 脑 知 识 与 技 术
网 络 元 件 ， ｏＰ技 术 也 为 未 来 行 动 通 信 语 音 服 务 之 主 要 技 术 ， ＶＩ 目
前 讨 论 的技 术 也 包 括 Ｈ３ ３ Ｈ． ８ ＳＰ等 。 ．２ ， ２ ， Ｉ ４
据 ，不 仅 需 要 当 前 各 层 次 综 合 数 据 还 需 要 历 史 的 各 层 次综 合 数 据 ， 外还 需 要 参 考 外 部 的大 量 数 据 。 另 ３２基 于数 据 仓 库 的 Ｄ Ｓ体 系结 构 ： ． Ｓ 数 据 仓 库 对 内 、 部 数 据 源 进 行 抽 取 、 化 和 转 换 ． 数 据 重 外 净 将 新 组 合 成 面 向全 局 的 数 据 视 图 ， Ｄ Ｓ提 供 数 据 存 储 和 组 织 的基 为 Ｓ 础， 解决 了 以往 Ｄ Ｓ中 的数 据 不 一 致 的 问 题 。 数 据 挖 掘 以数 据 仓 Ｓ 库 和 多维 数 据 模 型 中 的 大 量数 据 为 基 础 ， 自动 地 发 现 数 据 中 的 潜
基于数据仓库的远程开放教育招生决策支持系统的探索
和 系统 设计 方 案 ， 分析 了其 应 用前 景 。 并
关键词 ： 据仓库 数 放 教育 招 生
数据挖掘
联 机 分析 处理
决 策支持系统
远 程 开
上 是 一 个 归纳 的过 程 。 两 者 也 具 有 一定 的 互 补性 ， 利 用 数据 挖 掘 但 在 出来 的结 论 采 取 行 动 之 前 ，经 常 需 要 运 用 联 机 分 析 处理 工具 验 证 一
基 于数 据 仓 库 的 远 程 开放 教 育 招 生决 策支 持 系统 的探 索
易 昌松 （ 南通市广播电 视大 学
摘 要 ： 据 仓 库 技 术 在 企 业 中 得 到 了 多 次成 功 的运 用 ， 学 校 中 的 使 用 然 后 用 ＯＬ 数 在 ＡＰ检 索 数 据 库 来 验 证 这 个假 设 是 否 正确 。 不是很多。本 文论述 了数据仓库 、 数据挖掘和联机 分析 处理 的基 本概念及 关 数 据 挖 掘 与 联 机 分 析 处 理 不 同的 地 方 是 ，数据 挖 掘 不是 用于 验 键 技 术 ， 出 了基 于 数 据 仓 库 的远 程 开 放 教 育 招 生 决 策支 持 系统 的 结 构 框 架 证 某 个 假 定 的模 式 的正 确 性 ， 是 在 数 据 库 中 自 己寻 找 模 型 ， 本 质 提 而 果 。 与普 通 高 等 教 育 相 比 ，远 程 开 放 教 育 是 面 向校 园 外 在 职 工 作 人 ４ 基 于数 据 仓 库 的 远 程 开 放 教 育 招 生 决 策 支 持 系统 架构 员 的 ， 布 全 国城 乡 。 在普 通 高 等教 育招 生过 程 中 ， 源 范 围 相 对 来 遍 生 在 远 程 开 放 教 育 招 生 管 理 工 作 过 程 中 ，存 在许 多相 对 独 立 的 操 说 已经 框 定 。 而 远 程 开 放 教 育 生 源 是 社 会 人 员 ， 源 分 布 较 散 ， 们 生 他 作 型 的数 据 库 ， 招 生 管理 系统 ， 如 高职 、 中职 学 生 毕 业 数 据 管 理 库 ， 用 对继 续 学 习 的需 求 有 较 大 的 不 确 定 性 ， 各专 业 招 生 结 果 也 较 难 撑 握 。 人 单 位 人 才 信 息 库 等 。 这 些 系 统 单 独 运 行 ， 据 结 构 不 同 ， 进 行 分 数 在 近几 年 ， 随着 远 程 开 放 教育 招 生 专 业 的不 断增 加 ， 行 业 工作 需 求 的 各 析 处 理 时 容 易 使 数 据缺 乏 可 信 性 。 提升 ， 职 、 职 教 育 的 快 速 发 展 ， 何 利 用 现 有 的 各 业 务 系统 中 的 高 中 如 远 程 开 放 教 育 招 生 Ｄ Ｓ利 用 数 据 、 型 和 知 识 ， Ｓ 模 以人 机 交 互 方 数据 ， 动 发 现 生 源 ， 针 对 性 地 做 好 宣传 工 作 ， 时调 整 专 业 设 置 、 主 有 及 式 为 决 策 者 提 供 分 析 问 题 、 立 模 型 、 拟 决 策 过 程 的环 境 ， 到 辅 建 模 起 分配 教 学 资 源 ， 远 程 开 放 教 育 高 校 急需 要 解 决 的重 要 课 题 之一 。 是 助 决 策 的 作 用 。 用 数据 仓库 信 息集 成 技 术 ， 各 类 型 的 与招 生 有 关 运 将 我 们 现 有 的各 业 务 系 统 只 能 对 原 始 数 据 进 行 一 般 的 加 工 和 汇 的 信 息 集 合 到 数据 仓库 中 ，以 数据 仓 库 为 数据 源 ，充 分 利 用 数 据 仓 总 ， 据 相 对 独 立 ， 信 息 的 转 化 与 分 析 处理 能 力 较 弱 ， 策 支 持 力 数 对 决 库 、 机 分析 和 数 据 挖 掘 三 种 技 术 内在 的联 系 性 和 互 补 性 ， 出一 种 联 提 度 不 足 。 利 用 数据 仓库 （ Ｗ ） Ｄ 、联 机 分 析 处 理 （ Ａ ）和 数 据 挖 掘 将 ０Ｌ 、 Ｍ 、 Ｗ 紧 密 结 合 的 可 操 作 、 实施 的 Ｄ Ｓ方 案 ， 结 构 ＯＬ Ｐ ＡＰ Ｄ Ｄ 可 Ｓ 其 （ Ｍ） 术 可 以对 大 型 、 杂 数 据 集 进 行 快速 、 级 的 分 析 ， 示 出 隐 Ｄ 技 复 高 揭 框 架 如 图 １所 示 。 藏 在 大 量 数 据 中 的 倾 向 及趋 势 ， 大 限度 地 获 取 有 价 值 的信 息 。 文 最 本 招 生 决 策 在 此 方案 中 ， 据 仓库 作 为 数 结 合 远 程 开 放 教 育 招 生 工作 的 实 际 需 要 ，提 出 了一种 基 于 数据 仓 库 联机 分析 处理 和数据挖 掘的数 的招 生 决 策 支 持 系 统 方 案 。 据 源 ， 着 经 过 净 化和 集 成 处 存储 对 话管 理 １ 数 据 仓 库 理 过 的较 统 一 的 高质 量 数 据 ， 可 数 据 仓 库 之 父 ＢｌＩｍｏ ｉ ｎ ｎ在 “ ｕｄｎ ｈ ａａ Ｗ ａｅ ｏ ｓ ” ｌ Ｂ ｉｉｇ ｔｅ Ｄ ｔ ｒｈ ｕ ｅ ｌ 以直 接 用 于 数据 挖 掘 ， 可 以预 也 专 家 系统 书 中对 数据 仓 库 的定 义是 ：数 据 仓 库 是 一 个 面 向主 题 的 （ ｕ ｊｃ Ｓｂ ｔ ｅ 先 使 用 联 机 分 析 处 理 对 数 据 模 Ｏｒ ｎｅ 、 成 的（ｎｅ ｒｔｄ 、 易 失 的（ ｏ — ｏａｉ 、 时 间 变 型进 行 钻 取 ， 转 以 了解 数 据 特 ｉ ｔｄ）集 ｅ Ｉ ｇａｅ ）非 ｔ Ｎ ｎＶ ｌ ｌ 随 ｔｅ） 旋 化 （ ｉ ａｉｎ ） 数 据 集 合 ， 于 支 持 管 理 决 策 （ ｅ ｉｏ ｋ ｇ Ｔｍｅ Ｖ ｒ ｔ的 ａ 用 Ｄ ｃｓ ｎ Ｍａ ｉ ｉ ｎ 模 型库 、规 则、 方法库 ｌ 知识 库 ｌ 点， 然后 再 进 行 数据 挖 掘 。 Ｓ ｐ ｏｔ” 据 仓 库 是 决 策 支 持 系统 （ Ｓ 和 联 机 分析 应 用 数据 源 ｕ ｐ ｒ￣ ）。数 Ｄ Ｓ） ５ 基 于 数 据 仓 库 的 远 程 开 的结 构 化 数据 环 境 ， 特 征 为 面 向主 题 、 成 、 定 和 随 时 间 变 化 。 其 集 稳 放 教 育 招 生 决 策 支 持 系统 设 计 ＯＬ Ｐ工 具 Ｉ Ｄ Ａ ｌ Ｍ工鼻 １１ 数 据 仓 库 是 面 向主 题 的。 数 据 仓库 中 的 数 据 按 照 一 定 的 主 ． 方 案 题 域 组织 ， 个 主 题 都 独 立 的 ， 应 所 涉 及 到 的某 一 个 分 析 对 象 。 而 每 对 远 程 开 放 教 育 招 生 过 程 中 操 作 型数 据 库 是 面 向事 务 的符 合 范 式 的规 则 的设 计 ，各 个 业 务 系统 招生 数据 仓库 （ Ｗ ） Ｄ 积 累 的 生 源 和 人 才 的信 息 已经 之 间 是相 互 分离 的 。 构 成 一 个 庞 大 的 数 据 源 ， 招 生 １２ 数 据 仓 库 是 集 成 的。 据 决 策 分 析 的 需 求 ， 分散 的操 作 型 ． 根 对 部 门 如 何 充 分理 解 和 使 用 这 些 数据 抽取 、净 化 、转 换 数据 进行 抽 取 、 选 、 理 ， 一 与 综 合 之 后 进 入 数 据 仓 库 ， 除 了数 数据 ？ 如 何 在 处理 各 项 报表 或 筛 清 统 消 据 源 的 不一 致 性 ， 证 了信 息 的 全局 性 。 保 者 统 计 等 业 务 外 ，通 过 对 海 量 历 年 招生数 据 ｛ 其 他数 据源 ｌ １３ 数 据 仓 库 是 不 可 更 新 的。 数 据 仓 库 的 数 据 主 要 供 企 业 决 策 ． 历 史 记 录 和 现 状 数 据 进 行 分 分 析 用 ， 涉 及 的 数 据 操 作 主 要 是 分 析 查 询 ， 改 和 删 除 很 少 。 某 个 析 、 掘 ， 所 修 挖 为高 校 的招 生 与管 理 提 供 决 策 支 持 。 数据 仓 库 中 的数 据 一 般 情 况 下 将 被 长 期 保 留 ，通 常 只 需 要 定 期 的加 ５１ ． ＤＳ Ｓ结 构 随 着 数 据 库 应 用 系统 的 快 速 发 展 和 远 程 开 放 教
关键词 ： 据仓库 数 放 教育 招 生
数据挖掘
联 机 分析 处理
决 策支持系统
远 程 开
上 是 一 个 归纳 的过 程 。 两 者 也 具 有 一定 的 互 补性 ， 利 用 数据 挖 掘 但 在 出来 的结 论 采 取 行 动 之 前 ，经 常 需 要 运 用 联 机 分 析 处理 工具 验 证 一
基 于数 据 仓 库 的 远 程 开放 教 育 招 生决 策支 持 系统 的探 索
易 昌松 （ 南通市广播电 视大 学
摘 要 ： 据 仓 库 技 术 在 企 业 中 得 到 了 多 次成 功 的运 用 ， 学 校 中 的 使 用 然 后 用 ＯＬ 数 在 ＡＰ检 索 数 据 库 来 验 证 这 个假 设 是 否 正确 。 不是很多。本 文论述 了数据仓库 、 数据挖掘和联机 分析 处理 的基 本概念及 关 数 据 挖 掘 与 联 机 分 析 处 理 不 同的 地 方 是 ，数据 挖 掘 不是 用于 验 键 技 术 ， 出 了基 于 数 据 仓 库 的远 程 开 放 教 育 招 生 决 策支 持 系统 的 结 构 框 架 证 某 个 假 定 的模 式 的正 确 性 ， 是 在 数 据 库 中 自 己寻 找 模 型 ， 本 质 提 而 果 。 与普 通 高 等 教 育 相 比 ，远 程 开 放 教 育 是 面 向校 园 外 在 职 工 作 人 ４ 基 于数 据 仓 库 的 远 程 开 放 教 育 招 生 决 策 支 持 系统 架构 员 的 ， 布 全 国城 乡 。 在普 通 高 等教 育招 生过 程 中 ， 源 范 围 相 对 来 遍 生 在 远 程 开 放 教 育 招 生 管 理 工 作 过 程 中 ，存 在许 多相 对 独 立 的 操 说 已经 框 定 。 而 远 程 开 放 教 育 生 源 是 社 会 人 员 ， 源 分 布 较 散 ， 们 生 他 作 型 的数 据 库 ， 招 生 管理 系统 ， 如 高职 、 中职 学 生 毕 业 数 据 管 理 库 ， 用 对继 续 学 习 的需 求 有 较 大 的 不 确 定 性 ， 各专 业 招 生 结 果 也 较 难 撑 握 。 人 单 位 人 才 信 息 库 等 。 这 些 系 统 单 独 运 行 ， 据 结 构 不 同 ， 进 行 分 数 在 近几 年 ， 随着 远 程 开 放 教育 招 生 专 业 的不 断增 加 ， 行 业 工作 需 求 的 各 析 处 理 时 容 易 使 数 据缺 乏 可 信 性 。 提升 ， 职 、 职 教 育 的 快 速 发 展 ， 何 利 用 现 有 的 各 业 务 系统 中 的 高 中 如 远 程 开 放 教 育 招 生 Ｄ Ｓ利 用 数 据 、 型 和 知 识 ， Ｓ 模 以人 机 交 互 方 数据 ， 动 发 现 生 源 ， 针 对 性 地 做 好 宣传 工 作 ， 时调 整 专 业 设 置 、 主 有 及 式 为 决 策 者 提 供 分 析 问 题 、 立 模 型 、 拟 决 策 过 程 的环 境 ， 到 辅 建 模 起 分配 教 学 资 源 ， 远 程 开 放 教 育 高 校 急需 要 解 决 的重 要 课 题 之一 。 是 助 决 策 的 作 用 。 用 数据 仓库 信 息集 成 技 术 ， 各 类 型 的 与招 生 有 关 运 将 我 们 现 有 的各 业 务 系 统 只 能 对 原 始 数 据 进 行 一 般 的 加 工 和 汇 的 信 息 集 合 到 数据 仓库 中 ，以 数据 仓 库 为 数据 源 ，充 分 利 用 数 据 仓 总 ， 据 相 对 独 立 ， 信 息 的 转 化 与 分 析 处理 能 力 较 弱 ， 策 支 持 力 数 对 决 库 、 机 分析 和 数 据 挖 掘 三 种 技 术 内在 的联 系 性 和 互 补 性 ， 出一 种 联 提 度 不 足 。 利 用 数据 仓库 （ Ｗ ） Ｄ 、联 机 分 析 处 理 （ Ａ ）和 数 据 挖 掘 将 ０Ｌ 、 Ｍ 、 Ｗ 紧 密 结 合 的 可 操 作 、 实施 的 Ｄ Ｓ方 案 ， 结 构 ＯＬ Ｐ ＡＰ Ｄ Ｄ 可 Ｓ 其 （ Ｍ） 术 可 以对 大 型 、 杂 数 据 集 进 行 快速 、 级 的 分 析 ， 示 出 隐 Ｄ 技 复 高 揭 框 架 如 图 １所 示 。 藏 在 大 量 数 据 中 的 倾 向 及趋 势 ， 大 限度 地 获 取 有 价 值 的信 息 。 文 最 本 招 生 决 策 在 此 方案 中 ， 据 仓库 作 为 数 结 合 远 程 开 放 教 育 招 生 工作 的 实 际 需 要 ，提 出 了一种 基 于 数据 仓 库 联机 分析 处理 和数据挖 掘的数 的招 生 决 策 支 持 系 统 方 案 。 据 源 ， 着 经 过 净 化和 集 成 处 存储 对 话管 理 １ 数 据 仓 库 理 过 的较 统 一 的 高质 量 数 据 ， 可 数 据 仓 库 之 父 ＢｌＩｍｏ ｉ ｎ ｎ在 “ ｕｄｎ ｈ ａａ Ｗ ａｅ ｏ ｓ ” ｌ Ｂ ｉｉｇ ｔｅ Ｄ ｔ ｒｈ ｕ ｅ ｌ 以直 接 用 于 数据 挖 掘 ， 可 以预 也 专 家 系统 书 中对 数据 仓 库 的定 义是 ：数 据 仓 库 是 一 个 面 向主 题 的 （ ｕ ｊｃ Ｓｂ ｔ ｅ 先 使 用 联 机 分 析 处 理 对 数 据 模 Ｏｒ ｎｅ 、 成 的（ｎｅ ｒｔｄ 、 易 失 的（ ｏ — ｏａｉ 、 时 间 变 型进 行 钻 取 ， 转 以 了解 数 据 特 ｉ ｔｄ）集 ｅ Ｉ ｇａｅ ）非 ｔ Ｎ ｎＶ ｌ ｌ 随 ｔｅ） 旋 化 （ ｉ ａｉｎ ） 数 据 集 合 ， 于 支 持 管 理 决 策 （ ｅ ｉｏ ｋ ｇ Ｔｍｅ Ｖ ｒ ｔ的 ａ 用 Ｄ ｃｓ ｎ Ｍａ ｉ ｉ ｎ 模 型库 、规 则、 方法库 ｌ 知识 库 ｌ 点， 然后 再 进 行 数据 挖 掘 。 Ｓ ｐ ｏｔ” 据 仓 库 是 决 策 支 持 系统 （ Ｓ 和 联 机 分析 应 用 数据 源 ｕ ｐ ｒ￣ ）。数 Ｄ Ｓ） ５ 基 于 数 据 仓 库 的 远 程 开 的结 构 化 数据 环 境 ， 特 征 为 面 向主 题 、 成 、 定 和 随 时 间 变 化 。 其 集 稳 放 教 育 招 生 决 策 支 持 系统 设 计 ＯＬ Ｐ工 具 Ｉ Ｄ Ａ ｌ Ｍ工鼻 １１ 数 据 仓 库 是 面 向主 题 的。 数 据 仓库 中 的 数 据 按 照 一 定 的 主 ． 方 案 题 域 组织 ， 个 主 题 都 独 立 的 ， 应 所 涉 及 到 的某 一 个 分 析 对 象 。 而 每 对 远 程 开 放 教 育 招 生 过 程 中 操 作 型数 据 库 是 面 向事 务 的符 合 范 式 的规 则 的设 计 ，各 个 业 务 系统 招生 数据 仓库 （ Ｗ ） Ｄ 积 累 的 生 源 和 人 才 的信 息 已经 之 间 是相 互 分离 的 。 构 成 一 个 庞 大 的 数 据 源 ， 招 生 １２ 数 据 仓 库 是 集 成 的。 据 决 策 分 析 的 需 求 ， 分散 的操 作 型 ． 根 对 部 门 如 何 充 分理 解 和 使 用 这 些 数据 抽取 、净 化 、转 换 数据 进行 抽 取 、 选 、 理 ， 一 与 综 合 之 后 进 入 数 据 仓 库 ， 除 了数 数据 ？ 如 何 在 处理 各 项 报表 或 筛 清 统 消 据 源 的 不一 致 性 ， 证 了信 息 的 全局 性 。 保 者 统 计 等 业 务 外 ，通 过 对 海 量 历 年 招生数 据 ｛ 其 他数 据源 ｌ １３ 数 据 仓 库 是 不 可 更 新 的。 数 据 仓 库 的 数 据 主 要 供 企 业 决 策 ． 历 史 记 录 和 现 状 数 据 进 行 分 分 析 用 ， 涉 及 的 数 据 操 作 主 要 是 分 析 查 询 ， 改 和 删 除 很 少 。 某 个 析 、 掘 ， 所 修 挖 为高 校 的招 生 与管 理 提 供 决 策 支 持 。 数据 仓 库 中 的数 据 一 般 情 况 下 将 被 长 期 保 留 ，通 常 只 需 要 定 期 的加 ５１ ． ＤＳ Ｓ结 构 随 着 数 据 库 应 用 系统 的 快 速 发 展 和 远 程 开 放 教
基于数据仓库的教育决策支持系统
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第ｌ ３卷 第 ２期
２０ ０ ７年 ４月
开 放 教 育 研 究
Ｏｐ ｎ Ｅｄ ｃ ｔ ｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｅ ｕ ａ ｉ ｓ ａｃ ｏ
Ｖｏ ． ３， ． １ １ Ｎｏ ２ Ａｐ ． ０ ｒ ２０ ７
基于 数据仓库的教育决策支持系 统
化视图或方 阵 的形 式 作 为 总计 管 理 或联 机 分 析 系 统 的基
础 ） ；
— —
教育管理 系统 。然而 ， 目前各级教育管理 系统 中却存在着 如
下问题 ： 户分布广 泛 ， 用 共享机 制不成 熟 ， 信息相对 封 闭 ； 大
数据仓库 的基础层 （ 元数据 ） ； 分析层 （ 联机 分析处理层 ， Ｌ Ｐ与 Ｏ Ａ ； ＯＡ Ｌ Ｍ） ⑤教育
—
—
量日 趋复杂 的办公业务仍然依靠手 工方式进 行信息 流转 ； 无 法直接从各级各类教 育信 息 系统 中采 集数 据并 加 以综 合利
用； 各级教育系统产生的大量数据也不 能进一步提 炼升华 为 知识 ， 及时提供给 决策部 门。如若 做 出一项 教育 决策 ， 往往
知识展现层 。
【 关键词 】 实时联机 分析 ； 实时联机挖掘 ； 育决策 支持 教 【 中图分类号 】Ｔ Ｍｌ Ｐ 【 文献标识码 】Ａ 【 文章编号 】１０－１９ ２０ ）２ ０７ ５ ０７２７ （０７ ０－ ７ － ０ ０
提取 一转换 一加载层 （ 各地市事务处理 系统 中提 从
—
—
引言
育专家或教育评估 者寻找差距 、 断问题 等提供信息服务 。 诊
前鼻用 ■ 与 工应
自－ ｉ 摄囊生成
誊
量据分析螬 １ Ｉ▲制苴与生诲
系统设计思想及结构
第ｌ ３卷 第 ２期
２０ ０ ７年 ４月
开 放 教 育 研 究
Ｏｐ ｎ Ｅｄ ｃ ｔ ｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｅ ｕ ａ ｉ ｓ ａｃ ｏ
Ｖｏ ． ３， ． １ １ Ｎｏ ２ Ａｐ ． ０ ｒ ２０ ７
基于 数据仓库的教育决策支持系 统
化视图或方 阵 的形 式 作 为 总计 管 理 或联 机 分 析 系 统 的基
础 ） ；
— —
教育管理 系统 。然而 ， 目前各级教育管理 系统 中却存在着 如
下问题 ： 户分布广 泛 ， 用 共享机 制不成 熟 ， 信息相对 封 闭 ； 大
数据仓库 的基础层 （ 元数据 ） ； 分析层 （ 联机 分析处理层 ， Ｌ Ｐ与 Ｏ Ａ ； ＯＡ Ｌ Ｍ） ⑤教育
—
—
量日 趋复杂 的办公业务仍然依靠手 工方式进 行信息 流转 ； 无 法直接从各级各类教 育信 息 系统 中采 集数 据并 加 以综 合利
用； 各级教育系统产生的大量数据也不 能进一步提 炼升华 为 知识 ， 及时提供给 决策部 门。如若 做 出一项 教育 决策 ， 往往
知识展现层 。
【 关键词 】 实时联机 分析 ； 实时联机挖掘 ； 育决策 支持 教 【 中图分类号 】Ｔ Ｍｌ Ｐ 【 文献标识码 】Ａ 【 文章编号 】１０－１９ ２０ ）２ ０７ ５ ０７２７ （０７ ０－ ７ － ０ ０
提取 一转换 一加载层 （ 各地市事务处理 系统 中提 从
—
—
引言
育专家或教育评估 者寻找差距 、 断问题 等提供信息服务 。 诊
前鼻用 ■ 与 工应
自－ ｉ 摄囊生成
誊
量据分析螬 １ Ｉ▲制苴与生诲
系统设计思想及结构
基于数据仓库的决策支持系统研究
策 支 持 系 统 能 够 利 用 该 系 统 对 存 储 在数 据 仓 库 中 的各 种 信 息 进 行 跨 主题的多维在线分析 、 掘 、 炼 ， 而为决策者提供更为完整 、 确 、 挖 提 从 准 及时的决策信息。
２１ 数 据 仓 库 对 ＤＳ ． Ｓ系 统 的 影 响 主 要 体 现 在 ： 决 策 问题 ， 过人 机 交 互 活 动 为 管 理 决 策 提 供 支 持 。 通 ２１１ 通 过 源 数 据 的数 据 抽 取 和 清 洗 等 ，为 Ｄ Ｓ系 统 提供 了 更 为 丰 ．． Ｓ 以 数 据仓 库 和 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ相 结 合 建 立 的综 合 决 策支 持 系 统 （Ｄ Ｓ） Ｓ Ｓ 是 富 、 一 和综 合 的 数 据 ， 统 为模 型 分 析 和查 询 报 表 提 供 了很 好 的 数 据 来 决策支持系统的新形式 ， 集成 了数据仓库 、 据挖掘 、Ｌ 它 数 Ｏ ＡＰ等 多 种 源。 信 息 处 理 技 术 ． 决 了 传 统 决 策 支持 系 统 中 因数 据 库 、 型 库 和 知 识 解 模 ２１２ Ｏ ＡＰ Ｄ 等 分 析 工 具 ， 够 验 证 、 掘 历 史 数 据 之 间 的 关 联 ， ．． Ｌ 、Ｍ 能 挖 库 往 往 独 立 设 计 和 实 现 ， 而 缺 乏 内 在 统 一 性 的 问 题 ． 辅 助 管 理 者 因 是 发 现 潜 在 的 商 机 。 测未 来 的趋 势 ， 企 业 决 策 提 供 更 全 面 的 支 持 。 预 为 做 出 正确 决 策 的理 想 系 统 。
ｆ ｊ 户
１ 传 统 ＤＳ 的 局 限 性 Ｓ
至 今 ＤＳ Ｓ仍 没 有 一 个 学 术 界 公 认 的 严 格 的定 义 ．ｃｔ Ｍｏｔｎ对 Ｓ ｏｔ ｒ ｏ Ｄ Ｓ做 如 下 描 述 ｆ Ｄ Ｓ是 基 于 计 算 机 的 人机 交 互 系 统 ， 一 个 支 持 数 Ｓ １ Ｓ ］ ， 是 据 处 理 和 模 型 管 理 的 可 扩 展 系 统 ，它 允 许 决 策 者 通 过 人 机 对 话 方 式 ， 反 复调 用 系 统 的 数 据 和 模 型 进 行 分 析 运 算 ， 合 自 己 的 经 验 、 识 和 结 知 判 断最 终 做 出 决 策 。 目前 公 认 的 Ｄ Ｓ主 要 由 五 个 部 件 组 成 ： 机 接 口 （ 话 系 统 ）数 Ｓ 人 对 、
基于数据仓库的政府决策支持系统研究
级政府部 门面临的重要课题。 山西省科技基础条件平台建设不但是 整合
省内科技信息资源的一项重大举措 ， 同时也为建立政府决策 支持 系统提 供了原始 的数据信息 ， 建立 山西省政府科技决策支持 系统就 是在这种背
景下提出和实施 的。
解决基于传统数据 库的决策 支持系统所遇到的数据粒度 、数据分 区 、 数 据可信度 、 数据集成、 数据 的时间基 准等 问题 ， 使决策支持系统的应用更 接近现实。目 较为可行 的决策支持系统开发方案是以数据仓库技术 为 前
息， 再提供非结构 化决策分析结果 的过程 。在 这个过 程中最重要 的是中
传统的决策支持 系统暴露 出的大量 弊端 引发了人们对优化 ＤＳ Ｓ 进 行更为深入的研究 。２ 世纪 ９ 年代 ， ０ ０ 随着数据仓 库和在线联机分析处 理（ Ｌ Ｐ技术及数据 挖掘技术 的研究 、 ＯＡ ） 发展 ， Ｄ Ｓ 使 Ｓ 技术 的发展跃上一 个新台阶 ， 也为 Ｄ Ｓ Ｓ 技术发展 开辟 了一条新途径。
集成 。现实 中的数据往 往分散管 理且大多 分布于 异构 的数据平 台 ， 数 据集 成难度大 。模 型库提供的分析能 力有限 ，它所提供 的模 型独立于 实 际环境之 外 ， 决策 者和模型交 互很少 ， 型参数 固定不 变 ， 模 不符 合决 策要求 （ 真正意义上 的决策 支持 系统需要 对数据 、 模型 、 知识和 接 口进
中的大量历 史数据缺乏组 织性 ， 没有统一 的格式标准 ， 数据 杂乱 且不稳 定 ， 以求解复杂 的半结构 化的决策 问题 。第二 ， 难 数据没有得 到有效的
２ 政府决策支持系统特征描述
政府 的一大特点就是拥有海量的信息资源 ， 而且这些资 源往往 都分 散在 不同部 门、 同机构 。对多年所积 累的业务数据 的整理是一项 非常 不
省内科技信息资源的一项重大举措 ， 同时也为建立政府决策 支持 系统提 供了原始 的数据信息 ， 建立 山西省政府科技决策支持 系统就 是在这种背
景下提出和实施 的。
解决基于传统数据 库的决策 支持系统所遇到的数据粒度 、数据分 区 、 数 据可信度 、 数据集成、 数据 的时间基 准等 问题 ， 使决策支持系统的应用更 接近现实。目 较为可行 的决策支持系统开发方案是以数据仓库技术 为 前
息， 再提供非结构 化决策分析结果 的过程 。在 这个过 程中最重要 的是中
传统的决策支持 系统暴露 出的大量 弊端 引发了人们对优化 ＤＳ Ｓ 进 行更为深入的研究 。２ 世纪 ９ 年代 ， ０ ０ 随着数据仓 库和在线联机分析处 理（ Ｌ Ｐ技术及数据 挖掘技术 的研究 、 ＯＡ ） 发展 ， Ｄ Ｓ 使 Ｓ 技术 的发展跃上一 个新台阶 ， 也为 Ｄ Ｓ Ｓ 技术发展 开辟 了一条新途径。
集成 。现实 中的数据往 往分散管 理且大多 分布于 异构 的数据平 台 ， 数 据集 成难度大 。模 型库提供的分析能 力有限 ，它所提供 的模 型独立于 实 际环境之 外 ， 决策 者和模型交 互很少 ， 型参数 固定不 变 ， 模 不符 合决 策要求 （ 真正意义上 的决策 支持 系统需要 对数据 、 模型 、 知识和 接 口进
中的大量历 史数据缺乏组 织性 ， 没有统一 的格式标准 ， 数据 杂乱 且不稳 定 ， 以求解复杂 的半结构 化的决策 问题 。第二 ， 难 数据没有得 到有效的
２ 政府决策支持系统特征描述
政府 的一大特点就是拥有海量的信息资源 ， 而且这些资 源往往 都分 散在 不同部 门、 同机构 。对多年所积 累的业务数据 的整理是一项 非常 不
基于数据仓库的决策支持系统的研究与应用
２
基 于 数 据 仓 库 的 决 策 支 持 系 统 的 体 系 结 构
构 相 对 比较 简 单 ， 向 的是 中 高 层 的 管 理 人 员 ， 他 面 为 们 提 供 决 策 支 持 。数 据 仓 库 的 访 问 频 率 较 低 但 访 问 量 却 远 高 于 数 据 库 的 访 问量 。数 据 仓 库 在 访 问 响 应
随 着 用 户 对 信 息 需 求 的 不 断 增 强 ， 统 ＤＳ 存 传 Ｓ
在 的 问 题 也 就 逐 渐 显 露 出 来 了 。如 传 统 ＤＳ Ｓ缺 乏 内 在 的 统 一 性 、 统 ＤＳ 缺 乏 强 有 力 的 工 具 、 统 ＤＳ 传 Ｓ 传 Ｓ 没 有 充 足 数 据 源 的 支 持 、 统 ＤＳ 开 发 困 难 等 。 新 传 Ｓ 的 决 策 支 持 技 术 的 发 展 和 基 于 模 型 库 的 ＤＳ 开 发 Ｓ
被普 遍看好 。
困 难 ， 使 人 们 重 新 考 虑 ＤＳ 的 体 系 结 构 。 数 据 促 Ｓ 库 与联 机分 析处 理 、 据 挖 掘 的结合 为解 决 决策 数 持 问 题 提 供 了 可 能 ， ＤＳ 的 发 展 跃 上 了 一 个 新 使 Ｓ 台阶 。 是 出现 了以数据仓 库为核 心 ， 机分析处 于 联
数 据 的问题 。
１３ ． 数 据挖掘 （ Ｍ） Ｄ
数据 挖 掘 是一 种决 策支 持 过 程 ， 主要 基 于人 它 工 智 能、 器 学 习、 计 学 等技 术 ， 度 自动化 地分 机 统 高 析 企 业 原 有 的 数 据 ， 出 归 纳 性 的 推 理 ， 中 挖 掘 出 做 从 潜 在 的模 式 ， 助 决 策 者 做 出 正 确 的决 策 。 据 挖 掘 帮 数 的 挖 掘 对 象 不 仅 可 以是 数 据 库 ， 可 以 是 文 件 系 统 ， 也 或 其他 任何组 织在 一起 的数据 集合 ， ｗｅ 如 ｂ数 据 资 源 ， 据仓 库等 。 现数据 挖掘 的关键是 要有用 于挖 数 实 掘 的 数 据 源 ， 有 明 确 的 挖 掘 目标 ， 有 其 他 专 业 人 要 要 员 的 共 同 参 与 ， 有 大 量 的 资 金 投 入 。 目前 ， 现 数 还 实 据 挖 掘 的 困 难 在 于 缺 少 数 据 积 累 、 于 构 建 业 务 模 难 型 、 类 人 员 之 间 的 沟 通 存 在 障 碍 、 少 有 经 验 的 实 各 缺 施 者 、 期 资 金 投 入 较 大 等 。但 是 ， 据 挖 掘 的 前 景 初 数
基于数据仓库的决策支持系统的研究与应用
ｌ Ｎ ０Ｆ Ｄ ＡＳＥ Ｔ 、／ Ｔ Ｐ Ｉ ＡＴ ＳＳ Ｂ Ｏ Ｄ ＯＮ ＤＡ Ａ ／ＡＲＥ ＼ ＨＯＵＳＥ
Ｌ ｈ ｕ． ＹＡ ＵＺ ｏ ＮＧ ｕ Ｇ ｏ—ｌ ｉ ｎ
（ ｏｌ ｅｆＩ ｏ ａｉｎＥ ｇｎｅ ｎ Ｉｎｒ ｎ ｏａ Ｕ ｗｎ ｔ ｏ ｃｎｌ ｙ Ｈ ｈ ｏ １０ Ｃ ｉ ） Ｃ ｌｇ ｆ ｒ ｔ ｎ ｉ ｒ ｇ， ｎｅ Ｍｏｇ ｌ ｎ ｅ ｉ Ｔ ｈ ｏ ｇ ， ｕ ｈｔ ０ ５ ， ｈｎ ｅ ｏ ｎ ｍ ｏ ｅｉ ｉ ｙｆ ｅ ｏ ０ １ ａ
ｉ ｆｒ ｔ ｎ，ｔ ｍｐ ｏ ｅｔ ｅ ｔ ａ ｈ ｎ ． Ｔ ｅ ＤＳ ａ ｅ ｎ ｄ ｔ ａ ｅ ｏ ｓ ａ ｔ ｄ ｅ ｎ ｏｍａｉ ｏ ｏ ｉ ｒｖ ｈ ｅ ｃ ｉｇ ｈ Ｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ａａ ｗ ｒ ｈ ｕ ｅ ｗ ｓ ｓｕ ｉｄ，ａ ｄ ａ ｐｉ ｄ ｔ ｔ ｄ ｎ ｈ ｃ ｒ ｎ ｌ ｓｓｔ ｏ — ｎ ｐ ｌ ｏ ｓ ｅ ｔ ｅ ｓ ｏ ｅ ａ ａ ｙ ｉ ｏ ｃ ｎ ｅ ｕ ｔ ｖ ｒ ｔ ｅ ｓｕ ｅ ｔ ｃ ｒ ａ ａ ｔ ｈ ｅ ｉｉ ｎ ｉ ｏ ｍａ ｉｎ ｆ ｒｔｅ ｔ ａ ｈ ｎ ｎ ｇ ｒｔ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｔａ ｈ ｎ ． ｅ ｈ ｔｄ ｎ ｏ ｅ ｄ ｔ ｏ ｔ ｅ ｄ ｃ ｓｏ ｎ ｒ ｔ ｏ ｈ ｅ ｃ ｉｇ ｍａ ａ ｅ ｉ ｒ ｖ ｈ ｅ ｃ ｉｇ ｔ ｓ ｆ ｏ ｏ
维普资讯
第２ ７卷 第 ３期 ２０ ０ ６年 ９月
内 蒙 古 农 业 大 学 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｏ Ｉ ｎ ｒ Ｍｏ ｇ ｌａ Ａ ｃ ｌｕ ａ Ｕｎ ｖ ｒｉ ｏ ｒ ａ ｆ ｎ ｅ ｎ ｏ ｉ ｕ ｔ ｒｌ ｉｅｓｙ ｔ
他们提供决策支持。数据仓库的访 问频率较低但访 问量却 远 高于数 据库 的访 问量 。数 据 仓 库 在 访 问 响 应时间上的要 求不是很高 ， 不像数据 库要求 响应速 度在几 秒 内 。不 同层 次 的管 理人 员 均 可 利 用 数据 仓 库进行决策分析， 提高管理决策质量和效果。 １２ 联机 分析 处理 （ Ｌ Ｐ ． ＯＡ ） ＯＡ 是１ ＬＰ 种数据分析技术。Ｏ Ａ Ｌ Ｐ应用是不同 于联机 事 务 处 理 （ Ｌ Ｐ） 一 类应 用 。它 专 门设 计 ＯＴ 的 用于支持复杂的分析操作 ， 重对 分析人员 和高层 侧 管理人员提供 决策支持 ， 可以应分析人员 的要求快 速 、 活地 进行 大数 据 量 的 复 杂 查 询 处 理 ， 且 以 １ 灵 并
Ｌ ｈ ｕ． ＹＡ ＵＺ ｏ ＮＧ ｕ Ｇ ｏ—ｌ ｉ ｎ
（ ｏｌ ｅｆＩ ｏ ａｉｎＥ ｇｎｅ ｎ Ｉｎｒ ｎ ｏａ Ｕ ｗｎ ｔ ｏ ｃｎｌ ｙ Ｈ ｈ ｏ １０ Ｃ ｉ ） Ｃ ｌｇ ｆ ｒ ｔ ｎ ｉ ｒ ｇ， ｎｅ Ｍｏｇ ｌ ｎ ｅ ｉ Ｔ ｈ ｏ ｇ ， ｕ ｈｔ ０ ５ ， ｈｎ ｅ ｏ ｎ ｍ ｏ ｅｉ ｉ ｙｆ ｅ ｏ ０ １ ａ
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第２ ７卷 第 ３期 ２０ ０ ６年 ９月
内 蒙 古 农 业 大 学 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｏ Ｉ ｎ ｒ Ｍｏ ｇ ｌａ Ａ ｃ ｌｕ ａ Ｕｎ ｖ ｒｉ ｏ ｒ ａ ｆ ｎ ｅ ｎ ｏ ｉ ｕ ｔ ｒｌ ｉｅｓｙ ｔ
他们提供决策支持。数据仓库的访 问频率较低但访 问量却 远 高于数 据库 的访 问量 。数 据 仓 库 在 访 问 响 应时间上的要 求不是很高 ， 不像数据 库要求 响应速 度在几 秒 内 。不 同层 次 的管 理人 员 均 可 利 用 数据 仓 库进行决策分析， 提高管理决策质量和效果。 １２ 联机 分析 处理 （ Ｌ Ｐ ． ＯＡ ） ＯＡ 是１ ＬＰ 种数据分析技术。Ｏ Ａ Ｌ Ｐ应用是不同 于联机 事 务 处 理 （ Ｌ Ｐ） 一 类应 用 。它 专 门设 计 ＯＴ 的 用于支持复杂的分析操作 ， 重对 分析人员 和高层 侧 管理人员提供 决策支持 ， 可以应分析人员 的要求快 速 、 活地 进行 大数 据 量 的 复 杂 查 询 处 理 ， 且 以 １ 灵 并
基于数据仓库的医院决策支持系统的研究与设计
ｔｒ， Ｓ 有 助 于 医 院各 类 资 源 的 系统 整 合 ， 提 ｅ ＨＩ ） ｎ 对
高医 院的 事务 处 理 水 平 产 生 了积 极 的 促 进 作 用 。
但 随着管理 和临床 数据 的大量积 累 ， Ｓ原 有相 对 ＨＩ 简单 的统计 功能 已不 能满足人 们 日益增 长 的需求 。 人们需 要随 时获取患者 、 资金 、 流 、 物 工作 量等 方 面 的数 据 、 指标 和报 表 ， 要 采用 复 杂 的 统计 分 析方 需
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｈ ｅ ｔｃ ｎ ｌｇ ｆｄ ｔ ｒｈ ｕ ｅ（ ｓ ｒｃ ｅｎ ｗ ｅｈ ｏｏ ｙｏ ａａｗａ ｅ ｏ ｓ ＤＷ ） ｎｌ ｅａ ａｙ ｉ ｌ ｒｃ ｓｉｇ （ ，ｏ －ｉ ｎ ｌｔ ａ ｏ ｅ ｓｎ ＯＬＡＰ ｎ ａａｍｉｉｇ （ ｎ ｃ ｐ ）ａ ｄｄ ｔ ｎｎ ＤＭ ）
ｏ ｓ ｉａ ｓ ｄ ｏ ａ ａ Ｗ ａｒ ｈ ｕｓ ｆ Ｈｏ ｐ ｔ ｌＢａ ｅ ｎ Ｄ ｔ ｅ ｏ ｅ
Ｙｕ Ｌｅ Ｙａ ｇ Ｓ ｇ ａ Ｗ ａ ｇ Ｚｏ ｇ ｉ ｎ ｉ ｎ ｏｎ ｔ ｏ ｎ ｎ ｄａ
（ｎ ｔ ｕｅｏ ｅ ｉｉｅａ ｄＩ ｆｒ ｔｏ ｃ ｎ ｌｇ ，Ａｎ ｕ ｉｅｓｔ ｆ ａ ｉｏ ａ ｉｅｅＭ ｅ ｉｉｅ Ｉ ｓｉ ｔ ｆＭ ｄｃｎ ｎ ｎ ｏｍａｉｎＴｅｈ ｏｏ ｙ ｔ ｈｉ Ｕｎｖ ｒ ｉ ｏ ｄｔ ｎ ｌ ｙ Ｔｒ ｉ Ｃｈｎ ｓ ｄｃｎ ，Ｈｅｅ ２ ０ ３ ） ｆｉ ３ ０ １
ｉ ｏ ｓ ｃ ｍｐ ｅ ｅ ｓ ｅｙ ｕ ｅ Ｏ ｄ ｖ ｌ ｐ ａ ｃ ｍｐ ｅ ｅｄ ｃｓｏ ｕ ｐ ｒｉ ｇ ｓ ｓ ｅ ｏ ｏ ｐ ｔ ｌ ｒ ｈ ｎ ｉ ｌ ｓ ｄ ｔ ｅ ｅｏ ｏ ｌｔ ｅ ｉｉｎ ｓ ｐ ｏ ｔ ｙ ｔ ｍ ｆｈ ｓ ｉａ ，ｗｈ ｃ ｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｌ ｏ ｐ ｔ ｌ ｎ ｖ ｎ ｉｈ ｉ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｏ ｄ ｈ ｓ ｉａ － ｉ
高医 院的 事务 处 理 水 平 产 生 了积 极 的 促 进 作 用 。
但 随着管理 和临床 数据 的大量积 累 ， Ｓ原 有相 对 ＨＩ 简单 的统计 功能 已不 能满足人 们 日益增 长 的需求 。 人们需 要随 时获取患者 、 资金 、 流 、 物 工作 量等 方 面 的数 据 、 指标 和报 表 ， 要 采用 复 杂 的 统计 分 析方 需
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基于数据仓库的决策支持系统的设计与实现
包括 系统 体 系 结 构 、 据 仓 库 模 型 、 机 分 析 处 理 （ Ｌ Ｐ 策 略 以 及 基 于 门 户 技 术 的 个 性 化 展 示 方 式 ， 对 系统 的 关键 技 术 数 联 ＯＡ） 并
进 行 了阐述 。 系统 实现 了将企 业所掌握 的数据转换 为信 息 ， 该 进而转换 成知识 ， 高企 业决策 能力、 提 决策效 率 、 决策准确 性。 关键 词： 决策 支持 系统；数 据仓库 ；数据挖掘 ；联机 处理分析 ； 门户
中图法分类号 ： Ｐ ９ Ｔ ３２
文献标识 码： Ａ
文章编 号：０ ０７ ２ ２ ０） ０５ ８．４ １０．０ ４（０８ ２．２ ００
Ｄｅ ｉｎ ａ ｄｒ ａｉａｉｎ ｏ ｅ ｉｉ ｎｓ ｐ ｏ ｔ ｙ ｔ ｍ ａ ｅ ｎｄ ｔ ｒｈ ｕ ｅ ｓｇ ｎ ｌ ｔ ｆ ｃｓｏ ｕ ｐ ｒ ｓ ｓｅ ｂ ｓ ｄｏ ａａｗａｅ ｏ ｓ ｅ ｚ ｏ ｄ
第 ２ 卷 第 ２ 期 ９ ｏ
ＶＯ１２ ．９ Ｎ ｏ ２０ ．
计 算 机 工程 与 设计
Ｃｏ ｍｐ ｔ ｒＥ ｇ ｎ ｅ ｎ ｎ ｓｇ ｕ ｅ ｎ ｉ ｅ ｒ ｇ ａ ｄ Ｄｅ ｉ ｎ ｉ
２０ 年 １ 月 ０８ ０
Ｏｃ ．２０ ８ ｔ ０
基于数据仓库的决策支持系统的设计与实现
０ 引 言
随 着 业 务 的扩 展 和 时 间 的推 移 ， 业 的 财 务 数 据 正 在 以 企 成 倍 的速 度 增 长 ， 统 数 据 库 己无 法 支 撑 Ｄ Ｓ对 数 据 的分 析 传 Ｓ
效 弥 补 了传 统 Ｄ Ｓ的 不 足 。 Ｓ 数 据仓 库 的创 始 人 Ｗ． Ｉｍｏ 对 数 据 仓 库概 念 的 定义 是 ： Ｈ． ｎ ｎ 数 据 仓 库 是 面 向 主题 的 、 成 的 、 定 的（ 集 稳 不可 更 新 ）随 时 间变 、
进 行 了阐述 。 系统 实现 了将企 业所掌握 的数据转换 为信 息 ， 该 进而转换 成知识 ， 高企 业决策 能力、 提 决策效 率 、 决策准确 性。 关键 词： 决策 支持 系统；数 据仓库 ；数据挖掘 ；联机 处理分析 ； 门户
中图法分类号 ： Ｐ ９ Ｔ ３２
文献标识 码： Ａ
文章编 号：０ ０７ ２ ２ ０） ０５ ８．４ １０．０ ４（０８ ２．２ ００
Ｄｅ ｉｎ ａ ｄｒ ａｉａｉｎ ｏ ｅ ｉｉ ｎｓ ｐ ｏ ｔ ｙ ｔ ｍ ａ ｅ ｎｄ ｔ ｒｈ ｕ ｅ ｓｇ ｎ ｌ ｔ ｆ ｃｓｏ ｕ ｐ ｒ ｓ ｓｅ ｂ ｓ ｄｏ ａａｗａｅ ｏ ｓ ｅ ｚ ｏ ｄ
第 ２ 卷 第 ２ 期 ９ ｏ
ＶＯ１２ ．９ Ｎ ｏ ２０ ．
计 算 机 工程 与 设计
Ｃｏ ｍｐ ｔ ｒＥ ｇ ｎ ｅ ｎ ｎ ｓｇ ｕ ｅ ｎ ｉ ｅ ｒ ｇ ａ ｄ Ｄｅ ｉ ｎ ｉ
２０ 年 １ 月 ０８ ０
Ｏｃ ．２０ ８ ｔ ０
基于数据仓库的决策支持系统的设计与实现
０ 引 言
随 着 业 务 的扩 展 和 时 间 的推 移 ， 业 的 财 务 数 据 正 在 以 企 成 倍 的速 度 增 长 ， 统 数 据 库 己无 法 支 撑 Ｄ Ｓ对 数 据 的分 析 传 Ｓ
效 弥 补 了传 统 Ｄ Ｓ的 不 足 。 Ｓ 数 据仓 库 的创 始 人 Ｗ． Ｉｍｏ 对 数 据 仓 库概 念 的 定义 是 ： Ｈ． ｎ ｎ 数 据 仓 库 是 面 向 主题 的 、 成 的 、 定 的（ 集 稳 不可 更 新 ）随 时 间变 、
基于数据仓库的销售管理决策支持系统的研究与实现
的是 所谓 “ 据 爆 炸 、 识 贫 乏 ” 数 知 的窘 迫 局 面 。 因
此， 如何有效地整合和充分利用现有 的数据资源， 从 中提 取有 价值 的信 息 和知 识 ， 有效 的辅 助 决 策 ， 成为企业提高核心竞争力 的关键。数据仓库技术 的出现为决策支持提供了新的思路 ， 以数据仓库技
无 限商机 ， 同时企业 间的竞 争更加 激烈 。能否 根据
建设决策支持系统的 新方案。
２ 数 据仓 库 技 术
数据仓库包括三方 面的技术 ： 数据仓库、 联机 分析 处理 和数据挖 掘… 。 １ （） １ 数据仓库（ Ｗ： ａ ａ ｈｕ ） Ｄ Ｄ ｔ Ｗ ｒ ｏｓ ａ ｅ ｅ 根据“ 数据仓库之父” Ｈ． ｌ ｎ ｗ． Ｉｎ 对数据仓库 ｎｏ 的定义， 数据仓库是一个面向主题 的、 集成的、 稳定 的、 时 间 变 化 的 数 据 集 合 ， 于支 持 管 理决 随 用 策 儿 。数据仓库 的概念包含两层含义 ： 引 首先 ， 数据仓库用于支持决策 ， 面向分析型数据处理； 其 次， 数据仓库是来 自于多个异构数据源的、 经过清 理 、 移 、 析 、 射和综 合 等手 段加 工后 的 中心数 转 分 映 据集。数据仓库是一个动态的概念 ， 一方面历史数 据是不可更改的 ， 同时数据仓库中的数据是随时间 更 新 、 映 历 史 变化 的 ， 现 了 系统 的运 动过 程 。 反 体
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第３ ４卷（０６第 ７ ２０ ） 期
计算机与数 字工程
ｌ ＯＩ
基 于数 据 仓 库 的销 售 管 理 决 策 支持 系统 的研 究 与 实 现
周 长兵 周毓 明 ’ ’
（ 朗讯科技 中国有限公司”， 北京 １００ ） ０ １２ （ 香港理工大学 计算学系 ， 香港 摘 要 ）
此， 如何有效地整合和充分利用现有 的数据资源， 从 中提 取有 价值 的信 息 和知 识 ， 有效 的辅 助 决 策 ， 成为企业提高核心竞争力 的关键。数据仓库技术 的出现为决策支持提供了新的思路 ， 以数据仓库技
无 限商机 ， 同时企业 间的竞 争更加 激烈 。能否 根据
建设决策支持系统的 新方案。
２ 数 据仓 库 技 术
数据仓库包括三方 面的技术 ： 数据仓库、 联机 分析 处理 和数据挖 掘… 。 １ （） １ 数据仓库（ Ｗ： ａ ａ ｈｕ ） Ｄ Ｄ ｔ Ｗ ｒ ｏｓ ａ ｅ ｅ 根据“ 数据仓库之父” Ｈ． ｌ ｎ ｗ． Ｉｎ 对数据仓库 ｎｏ 的定义， 数据仓库是一个面向主题 的、 集成的、 稳定 的、 时 间 变 化 的 数 据 集 合 ， 于支 持 管 理决 随 用 策 儿 。数据仓库 的概念包含两层含义 ： 引 首先 ， 数据仓库用于支持决策 ， 面向分析型数据处理； 其 次， 数据仓库是来 自于多个异构数据源的、 经过清 理 、 移 、 析 、 射和综 合 等手 段加 工后 的 中心数 转 分 映 据集。数据仓库是一个动态的概念 ， 一方面历史数 据是不可更改的 ， 同时数据仓库中的数据是随时间 更 新 、 映 历 史 变化 的 ， 现 了 系统 的运 动过 程 。 反 体
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第３ ４卷（０６第 ７ ２０ ） 期
计算机与数 字工程
ｌ ＯＩ
基 于数 据 仓 库 的销 售 管 理 决 策 支持 系统 的研 究 与 实 现
周 长兵 周毓 明 ’ ’
（ 朗讯科技 中国有限公司”， 北京 １００ ） ０ １２ （ 香港理工大学 计算学系 ， 香港 摘 要 ）
基于数据仓库的车间决策支持系统
Ｍａ ａ ｅ ，ａ ｄｅ ｔｂｉｈ ｓｉ ｎｏｍａ ｏ ｄ ｌｗｉ ｉ ｎ ｉｎ ｌｍｏ ｅｉｇｍｅ ｏ ． Ｔ ｅ ｉ ｎ ｇ ｒ ｎ ｓ ｌ ｅ ｔ ｉｆｒ ｔ ｎ ｍｏ ｅ ａ ｓ ｓ ｉ ｔ ｄ ｍｅ ｓ ａ ｄ ｌ ｔ ｄ ｈ ｎ ｔ ｓ ｈ ｏ ｎ ｈ ｈ
ｐ ｐ ｒｄ ｖ ｌｐ ｅ ｓ ｓｅ ｕ ｄ ｒｔ ｅ Ｂｒｗｓ ｒ ｅ ｖ ｒ ａ ｃ ｉｅ ｔ ｅ ｗ ｔ Ｐ． Ｎｅ ． ａ ｅ ｅ ｅｏ ｓ ｔ ｙ ｔｍ ｎ ｅ ｏ ｅ ／Ｓ ｒ ｅ ｒ ｈ ｔ ｃｕｒ ｈ ＡＳ ｈ ｈ ｉ ｔ
Ｋｅ ｒ ｓ Ｄ Ｓ； ｒ ｓ ｏ ＤＷ ｙ ｗｏ ｄ ： Ｓ ｗｏｋ ｈ ｐ；
决策支持系统作 为一 门新兴 的信 息技术 ， 能 够为企业提供各种决策信息支持和许多商业问题 的解决方案 ， 而减轻管理者从事低层次的信息 从 处理和分析的负担 ， 使得他们专注于最需要决策 智慧和经验的工作 ， 提高决策的质量和效率． 制造系统决策模型可以看作决策支持系统作用 于制造系统 的一种应用形式 ， 可分为三层 ： 战略决策 层、 战术决策层和运作决策层， 其结构如图 １ 所示．
中图分 类号 ： Ｉ９ Ｔ￣ １ 文献标 志码 ： Ａ
ＤＷ ｓｄ Ｗ ｏ ｋ ｈ ｐ Ｄｅ ｉｉｎ Ｓ ｐ ｏ ｔＳ ｓｅ Ｂａ ｅ ｒ ｓ ｏ ｃｓｏ ｕ ｐ ｒ ｙ ｔｍ
Ｗ ＡＮＧ ｉ ＧＥＮＧ ａ ｇ ｙ ， Ｒｕ ， Ｘｉｎ － ｉ ＹＡＮＧ ａ ｇ Ｇｕ ｎ
作者简介 ： 王瑞（ ９ ８ 女 ， １７ 一） 助教 ， 硕士
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第 ２期
王 瑞 等： 基于数据仓 库的车间决策支持 系统
问题 ， 然而在数据的整合分析和生产监控预警方面还需要做大量的工作． 车间决策支持 系统就是建立在
基于数据仓库的决策支持系统设计与应用
的人 机 交 互 式 系 统 。
据 挖掘技术 建立各 种模 型和知识 库进 行分析 ． 通过 并
一
现
８ 代 ２ 院 校 教 学 评 价 Ｄ８ 的 设 计 目标 和 总体 计 框 架 算 机 ２１系统 设 计 目标 ．
＾
系列 的形象化手 段 向院校首长 提供分 析结果 结合
状 、 开课程 、 所 专业 发展前 景 、 任课 教员 的年龄 、 别 、 性
挖掘。 他们支持 功能模 型进行 预测 、 趋势分 析 、 统计分
析 操 作
教学方 法手段 等因素 ． 提高院校 的专业课程建设水平
２２ 系统 总 体 框 架 ．
决 策支持 系统 综合 利用各 种数据 、信息 和知 识 ．
０ 引 言
决 策支 持 系统 通 常直接 从 面 向业务 处理 的 事务
特点、 律， 规 并制定 出相应对 策 ； （） ２ 对院 校的所有 上课班 次教 学情况 进行 细致分
数据 库 中获取数据 ． 传统 的数据库 技术 目前 无法为 但
数 据 的合成 、 分析 和综 合 提供 强大 的功 能 支持 ， 以 难 满 足决策 者多角度 分析数 据 的要 求 。 数据仓库 技术能
（ ） 教 员 队伍 结 构 、 业 素质 、 研学 术 、 课 ３对 专 科 任
情 况及师 资培养等状况进行分析 ．通 过对教员毕业 院 校 、 学专业 、 队任职情 况 、 所 部 技术 职称 以及教 龄等进
据 仓库 技 术构 建 院校 教学评 价 决 策支持 系统 就 成为
一
种 良好 的 选 择
析． 通过 分析 教学 时 间 、 内容 、 授课 质 量 、 员专 业技 学
能、 学员 军政 素 质等 因素 。 总结 教学 情 况与 相关 因 素 的关系 ． 进而 采取相应 措施来 提高教学 效果 ；
据 挖掘技术 建立各 种模 型和知识 库进 行分析 ． 通过 并
一
现
８ 代 ２ 院 校 教 学 评 价 Ｄ８ 的 设 计 目标 和 总体 计 框 架 算 机 ２１系统 设 计 目标 ．
＾
系列 的形象化手 段 向院校首长 提供分 析结果 结合
状 、 开课程 、 所 专业 发展前 景 、 任课 教员 的年龄 、 别 、 性
挖掘。 他们支持 功能模 型进行 预测 、 趋势分 析 、 统计分
析 操 作
教学方 法手段 等因素 ． 提高院校 的专业课程建设水平
２２ 系统 总 体 框 架 ．
决 策支持 系统 综合 利用各 种数据 、信息 和知 识 ．
０ 引 言
决 策支 持 系统 通 常直接 从 面 向业务 处理 的 事务
特点、 律， 规 并制定 出相应对 策 ； （） ２ 对院 校的所有 上课班 次教 学情况 进行 细致分
数据 库 中获取数据 ． 传统 的数据库 技术 目前 无法为 但
数 据 的合成 、 分析 和综 合 提供 强大 的功 能 支持 ， 以 难 满 足决策 者多角度 分析数 据 的要 求 。 数据仓库 技术能
（ ） 教 员 队伍 结 构 、 业 素质 、 研学 术 、 课 ３对 专 科 任
情 况及师 资培养等状况进行分析 ．通 过对教员毕业 院 校 、 学专业 、 队任职情 况 、 所 部 技术 职称 以及教 龄等进
据 仓库 技 术构 建 院校 教学评 价 决 策支持 系统 就 成为
一
种 良好 的 选 择
析． 通过 分析 教学 时 间 、 内容 、 授课 质 量 、 员专 业技 学
能、 学员 军政 素 质等 因素 。 总结 教学 情 况与 相关 因 素 的关系 ． 进而 采取相应 措施来 提高教学 效果 ；
数据仓库与决策支持系统研究
和人 机 交 互 方 面得 到 了 长 足 的 发 展 。 目前 开 发 的 综 合 Ｄ Ｓ 挥 它 们 各 自的特 长 ， 以 将 它 们 结 合 起 来 ， 出一 种 通 用 的 Ｓ 可 提
是 以数 据 仓 库 技 术 为 基 础 ， 联 机 分 析 处 理 和 数 据 采 掘 工 Ｄ Ｓ构 架 ， 以数 据 仓 库 为 基 础 、 ＯＬ Ｐ 和 Ｄ 紧 密 结 合 以 Ｓ 即 将 Ａ Ｍ 具 为 手 段 进 行 实 施 的 一 整 套 解 决 方 案 ， 一 解 决 方 案 正 在 （ Ｍ ＋ ＯＬ Ｐ ＋ Ｄ ＝ Ｄ Ｓ 这 Ｄ Ａ Ｍ Ｓ ）的 一 整 套 可 操 作 、 实 施 的 可 可 应用于各行各业 的管 理决 策 中。当今社 会 ， 社会 治安 案件 解 决 方 案 。这 一 综 合 解 决 问 题 的 实 施 方 案 ， 以 使 决 策 者
Ｉ 数 据 仓 库 原 理 概 述
在 网 络 技 术 环 境 支 持 下 进 行 的 ， 队 与 总 队 之 间 。 队 与 支 总 支 数 据 仓库 概 念 创 始 人 ｗ． Ｉｍｏ Ｈ．ｎ ｎ对 数 据 仓 库 的 定 义 队 之 间 ， 常 都 是 非 直 接 接 触 的 ， 间 通 常 是 异 ． 的 ， 间 通 时 步 空
数据仓库技术 、 机分 析技 术和 数据 挖 掘是 作为 三种 联 （ ＡＰ 技 术 和 数 据 挖 掘 （ ａａ ｉｉｇ 工 具 出 现 以 前 ， ｓ 独 立 的信 息处 理 技 术 出 现 的 。数 据 仓 库 技 术 用 于 数 据 的 存 ｏＬ ） Ｄ ｔＭ ｎｎ ） Ｄｓ 使 用 的 数 据 库 （ ） 能 对 原 始 数 据 进 行 一 般 的 加 工 和 汇 储 和 组 织 ， 决 了 Ｄ Ｓ系 统 的数 据 库 内 数 据 不 一 致 的 问题 ； ＤＢ 只 解 Ｓ
是 以数 据 仓 库 技 术 为 基 础 ， 联 机 分 析 处 理 和 数 据 采 掘 工 Ｄ Ｓ构 架 ， 以数 据 仓 库 为 基 础 、 ＯＬ Ｐ 和 Ｄ 紧 密 结 合 以 Ｓ 即 将 Ａ Ｍ 具 为 手 段 进 行 实 施 的 一 整 套 解 决 方 案 ， 一 解 决 方 案 正 在 （ Ｍ ＋ ＯＬ Ｐ ＋ Ｄ ＝ Ｄ Ｓ 这 Ｄ Ａ Ｍ Ｓ ）的 一 整 套 可 操 作 、 实 施 的 可 可 应用于各行各业 的管 理决 策 中。当今社 会 ， 社会 治安 案件 解 决 方 案 。这 一 综 合 解 决 问 题 的 实 施 方 案 ， 以 使 决 策 者
Ｉ 数 据 仓 库 原 理 概 述
在 网 络 技 术 环 境 支 持 下 进 行 的 ， 队 与 总 队 之 间 。 队 与 支 总 支 数 据 仓库 概 念 创 始 人 ｗ． Ｉｍｏ Ｈ．ｎ ｎ对 数 据 仓 库 的 定 义 队 之 间 ， 常 都 是 非 直 接 接 触 的 ， 间 通 常 是 异 ． 的 ， 间 通 时 步 空
数据仓库技术 、 机分 析技 术和 数据 挖 掘是 作为 三种 联 （ ＡＰ 技 术 和 数 据 挖 掘 （ ａａ ｉｉｇ 工 具 出 现 以 前 ， ｓ 独 立 的信 息处 理 技 术 出 现 的 。数 据 仓 库 技 术 用 于 数 据 的 存 ｏＬ ） Ｄ ｔＭ ｎｎ ） Ｄｓ 使 用 的 数 据 库 （ ） 能 对 原 始 数 据 进 行 一 般 的 加 工 和 汇 储 和 组 织 ， 决 了 Ｄ Ｓ系 统 的数 据 库 内 数 据 不 一 致 的 问题 ； ＤＢ 只 解 Ｓ
基于数据仓库的决策支持系统设计研究
成 是 构 建 数据 仓 库 的 重要 一 环 ， 户 从 数据 源 抽 取 出所 需 的 用
作 者简介 ：闵建虎 ，常 州纺织 服装职 业技术 学院 ，讲师 ，工程师 ，江 苏 常 州
大 的数据 库 中抽 出有 用 的信 息 已是 当务 之 急 ，所 以 Ｄ 为 Ｗ
数 库 据 ｌ 据 数 源
抽 取
ＤＷ （ Ｓ中 ＭＩ
转换
心 】
Ｍ Ｄ Ｂ
服 器 务
查 询
分析
掇 ＿ 表 Ｊ
务器 ｌ 建摸 ｒ ｌ —
ＥＩ Ｓ
Ｄ Ｓ发展开 １了新 的途径， Ｓ 辛 并且基于数据仓库的决策支持系 统设计有 分重要 的应用价值 。
如图 １ 示 。 所
ＯＬＡ Ｐ
期 的ＤＳ ｓ多采用在原基层数据库 的基础上，增加 ＤＳ Ｓ专用
数据库 的方法。 该专用数据库是 由原内源基础数据库和外源
数据库抽取数据，经加工后得到的综合数据 组成 的。 它可满 足快速查询和显示要求 ，系统性 能大大 改善 。但 仍未解决
ＤＳ Ｓ的根 本 性 问题 ， 即获 得 数 据 是非 现 实 的 ， 是 面 向主 题 、 不
中图分类号：Ｔ ３ １ Ｐ １ 文献标志码 ：Ａ 据库系统 的重点与要求是快速、准确 、安全 、可靠地将数据
存 进数 据 库 中的 话 ， 么 数据 仓 库 的重 点与 要 求就 是 能 够准 那 确、安全、可靠地从数据库 中取 出数据 ，经过加工转换成有
０ 引言
根据对 国内外一些企业决策支持系统 （ Ｓ ＤＳ ）的现状研 究与分析，以及对国内外发表在期刊上介绍 Ｄ Ｓ案例 的文 Ｓ 章分析 ，初期的 ＤＳ 是使用关系型数据库 （ Ｄ 。虽然 ｓ Ｒ Ｂ） Ｒ ＤＢ有许多优点，但 ＤＳ Ｓ直接使用下层信息系统所建立的 数据库极不方便。 综合数据均要经过一定加工和通过一定的 查询途径才能得到，速度慢 ，实用性差 。为解决此 问题，中
作 者简介 ：闵建虎 ，常 州纺织 服装职 业技术 学院 ，讲师 ，工程师 ，江 苏 常 州
大 的数据 库 中抽 出有 用 的信 息 已是 当务 之 急 ，所 以 Ｄ 为 Ｗ
数 库 据 ｌ 据 数 源
抽 取
ＤＷ （ Ｓ中 ＭＩ
转换
心 】
Ｍ Ｄ Ｂ
服 器 务
查 询
分析
掇 ＿ 表 Ｊ
务器 ｌ 建摸 ｒ ｌ —
ＥＩ Ｓ
Ｄ Ｓ发展开 １了新 的途径， Ｓ 辛 并且基于数据仓库的决策支持系 统设计有 分重要 的应用价值 。
如图 １ 示 。 所
ＯＬＡ Ｐ
期 的ＤＳ ｓ多采用在原基层数据库 的基础上，增加 ＤＳ Ｓ专用
数据库 的方法。 该专用数据库是 由原内源基础数据库和外源
数据库抽取数据，经加工后得到的综合数据 组成 的。 它可满 足快速查询和显示要求 ，系统性 能大大 改善 。但 仍未解决
ＤＳ Ｓ的根 本 性 问题 ， 即获 得 数 据 是非 现 实 的 ， 是 面 向主 题 、 不
中图分类号：Ｔ ３ １ Ｐ １ 文献标志码 ：Ａ 据库系统 的重点与要求是快速、准确 、安全 、可靠地将数据
存 进数 据 库 中的 话 ， 么 数据 仓 库 的重 点与 要 求就 是 能 够准 那 确、安全、可靠地从数据库 中取 出数据 ，经过加工转换成有
０ 引言
根据对 国内外一些企业决策支持系统 （ Ｓ ＤＳ ）的现状研 究与分析，以及对国内外发表在期刊上介绍 Ｄ Ｓ案例 的文 Ｓ 章分析 ，初期的 ＤＳ 是使用关系型数据库 （ Ｄ 。虽然 ｓ Ｒ Ｂ） Ｒ ＤＢ有许多优点，但 ＤＳ Ｓ直接使用下层信息系统所建立的 数据库极不方便。 综合数据均要经过一定加工和通过一定的 查询途径才能得到，速度慢 ，实用性差 。为解决此 问题，中
基于数据仓库OLAP在决策支持系统中的应用研究
Ｏ ｌｅ ０Ｌ Ｐ ｏ ａａ Ｗａｅ ｏ ｓ ｆ ｈ Ａ ｆＤ ｔ ｒｈ ｕ ｅ
Ｃ ｅ ｉ ｏ ｇ ｈ ｎ Ｌ－ ｎ ｙ
（ｈ ｅ ａｔ ｎｏ Ｓ ｉｎｅａ ｄＴ ｃ ｎ ｌ ｙ ｈｉ ｈ ａ ｇＣ ｎｅ Ｂ ａ ｃ ｅ ｐｅ Ｂ ｎ ｏ Ｇ ｉａ ｅ ｅ ｈｉ ｈ ａ ｇ Ｏ Ｏ Ｏ） Ｔ ｅＤ ｐ ｒ ｍｅ ｔｆ ｃ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ Ｓ ｉ ｚ ｕ ｎ ｅ ｔｒ ｒｎ ｈＰ ｏ ｌ＇ ａ ｋ ｆ ｈ Ｈ ｂ ｉ ｉ ｚ ｕ ｎ ５ Ｏ Ｏ ｅ ｏ ｊ ａ ｓ ｎ Ｓｊ ａ
粒 度 ． 以 从 宏 观 到 微 观 的逐 步 了 解 。 可
数 据 仓 库 需 求 分 析
Ｆ Ｆ Ｆ ｌ＝ ＝ ： ＝ ＜＝ ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ ｊ
图 ２ 数 据 仓 库 分 析 与 决 策 流 程 图 不 同 维 度 环 境 下 对 特 定 的查 询 需 求 和 报 表 需 求 。其 核 心 技 术 是 维 度 和 事 实 表 这 个 概 念 。联 机 分 析 处 理 主 要 是 通
ｅ ｔｒｒ ｅ ｔｅｒ ｈ ｅ ｉｏ ｓ Ｍｏｅｃ ｍｐｅ ｅ ｓ ｅａ ｄｉ ｄ ｝ｈａ ａ ｓ ｕ ｉ ｓ ａ ｒｕ ｈ ｕ ｅｅ ｔｒｒ ｅ ｔ ａ ｅ ｓ ｈ ａ ｓ Ｄ ａｄ ｅｅ ｔ ｎ ｐｉ 。ｈ ｇ ｔ ｃ ｉ ． ｒ ｅ ｓ ｉ ｄ ｓｎ ｏ ｒｈ ｎ ｉ ｎ －ｅ ｔ ｎ ｌ ｉ ｏ ｂ ｓ ｅ ｓｄ ｔ ｔ ｏ ｇ ｏ ｔｈ ｎ ｐ ｉ ． ｓ ｓ ｅｓ ｌ 仃 ｍ ｉ ｒｎ ｖ ｎ ｐ ｙ ｓｆ ｎ ａｈ ｔ ｅ ｓ ｏ ｔ ｅ ｆ
１ 数据仓库基础概述
著 名 的 数 据 仓 库 之 父 Ｗ ・ ・ ｍｏ Ｈ Ｉ ｎ对 数 据 仓 库 ｎ
（ ｔ ｒｈ ｕｅ 定 义 描 述 ： 是 一 个 Ｓ ｂｅｔ ｒ ｎｅ ＤａａＷａｅ ｏ ｓ ） 它 ｕ ｊｃ Ｏ ｉ ｔｄ ｅ
Ｃ ｅ ｉ ｏ ｇ ｈ ｎ Ｌ－ ｎ ｙ
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粒 度 ． 以 从 宏 观 到 微 观 的逐 步 了 解 。 可
数 据 仓 库 需 求 分 析
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图 ２ 数 据 仓 库 分 析 与 决 策 流 程 图 不 同 维 度 环 境 下 对 特 定 的查 询 需 求 和 报 表 需 求 。其 核 心 技 术 是 维 度 和 事 实 表 这 个 概 念 。联 机 分 析 处 理 主 要 是 通
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１ 数据仓库基础概述
著 名 的 数 据 仓 库 之 父 Ｗ ・ ・ ｍｏ Ｈ Ｉ ｎ对 数 据 仓 库 ｎ
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最新版网络工程专业毕业论文题目参考选题
最新版网络工程专业毕业论文题目参考选题我们大家都知道，网络工程是指按计划进行的以工程化的思想、方式、方法，设计、研发和解决网络系统问题的工程。
那你知道网络工程的论文题目有哪些吗？下面是店铺带来的关于网络工程论文题目的内容，欢迎阅读参考!网络工程专业毕业论文题目(一)1. B1级安全数据库设计的设计与实现2. 数据库加密及密钥管理方法研究3. 企业应用集成(EAI)中数据集成技术的应用4. 基于数据仓库连锁店决策支持系统模型的研究5. VC开发基于 Office 组件应用程序6. 从 XML到关系数据库映射技术研究7. ORACLE9i 数据库系统性能优化研究与实践8. MIS系统统用报表的设计与实现9. 数字机顶盒系统的软件加密设计10. 网络路由协议研究11. 可动态配置的移动网络协议设计研究12. Ipv4/Ipv6 双协议栈以太网接入认证和移动技术13. 虚拟路由器的体系结构及实现14. 一种基于分布式并行过滤得前置式邮件过滤模型网络工程专业毕业论文题目(二)1. 智能化小区宽带网络综合布线方案设计2. 办公业务对象在关系数据库中的存储3. 基于 Web的分布式 EMC数据库集成查询系统4. 基于 Web的网络课程的设计5. 基于工作流的业务系统开发6. XML应用于信息检索的研究7. JMX框架下 SNMP适配器的实现与应用8. MANET 路由协议性能分析9. Internet用户 Ipv6 协议试验网设计与实现10. 基于光纤通道的网络文件管理系统设计与实现11. 网络拓扑结构的测量协议与技术12. 入侵检测技术研究13. 复杂环境下网络嗅探技术的应用及防范措施14. 网络病毒技术研究15. 网络蠕虫传播模型的研究16. 无尺度网络中邮件蠕虫的传播与控制网络工程专业毕业论文题目(三)1. Web回归桌面的研究与应用2. Web服务选择的研究3. Web服务的授权访问控制机制研究4. 基于WEB标准的网络课程设计与开发5. 基于Web的教师个人知识管理系统的设计与开发6. 基于Android平台的手机Web地图服务设计7. 基于Web的信息管理系统架构的研究8. 基于Web使用挖掘的网站优化策略研究9. 基于Web的自适应测试系统的研究10. 面向语义Web服务的发现机制研究11. 面向语义Web服务的分布式服务发现研究12. 企业设计与应用13. 无线局域网规划与设计14. 校园网规划与设计15. 中小企业网络规划与设计16. 企业内局域网的规划设计方案17. 网络校园网络工程综合布线方案18. ARP攻击与防护措施及解决方案19. 路由器及其配置分析20. 服务器的配置与为维护21. 入侵检测技术研究。
基于数据仓库的医院决策支持系统的构建
存贮 系统 等 。
１ ３ 数据仓库 的结构 ． 整个数 据仓 库系统 的体 系结 构可 以划分 为数 据 源、 后端
１１ 数 据仓 库的概念 ． 数据仓库 （ ａａｗａｅ ｏ ｓ） 从多个数据源 收集 数据 ， Ｄ ｔ ｒｈ ｕ ｅ是 存 储于一个统一 的数据模式下 的数 据体 。数据仓 库技术 从本 质 上讲 ， 一种信 息集成 技术 。数据仓 库从 多个 信息 源 中获 取 是 原始数据 ， 经整理 加工 后 ， 储 在数据 仓库 的 内部数 据库 中， 存 通过 向用户提供访问工具 ， 向数 据仓库 的用户提供 统一 、 协调 和集成 的信息环境 ， 支持 医疗 机构 全局 的决策 过程 和对 医疗 机构 经营管理 的深入 综合分析 。
院主记录 病人 主索 引、 断记 录、 室 字典 、 人 身份字 典 、 诊 科 病 病人性 别字典 费用类别字典 、 院方式字典 、 院病情 字典 、 人 人
、
收 稿 日期 ：０ ６１－９ ２ ０ －２２
＊ 武汉大学公共卫 生学院
・
５５ ・ ３
维普资讯
维普资讯
数理 医药学杂志 文章编号 ：０ ４４ ３ （０ ７０ －５ ５ ３ １０ —３ ７ ２０ ） ４ ３ － ０ ０ 中图分 类号 ： ３ １ １８ ＴＰ １ ． ３ 文献标识码 ：Ｂ
２０ 年 第 ２ ０７ ０卷 第 ４ 期 ・微机应 用 ・
据仓库则采用多 维数 据库模型 中的星 型模 型进行建模 。根据 主题中涉及 到的决策需求 ， 对数据进行初 步整理 ， 设计 了住 院
集 市的应用开发工具 。
数据 立 方
Ｅ
操 作 型 数 据
数 据源
后 端 工 具
基于数据仓库的决策支持系统
利用的是传统的数据库（ ａ ｂｓ简 称 Ｄ ） Ｄ ｔ ａｅ ａ Ｂ技术， 但传统的数据
库技术目前无法为数据的合成 、 分析和综合提供强大的功能， 而数据仓库（ａ ｒ Ｈ ｕｅ Ｄｔ Ｗａ ｏｓ 以下简称 Ｄ ￣ 出现无疑给 Ｄ Ｓ ａ ｅ ， Ｗ） ９ Ｓ 的发展注入了新的活力 Ｗ对现有的业务数据实现了合理、 Ｄ 全
线， 是数据和算法的统一。数据从外部数据源进入 Ｄ Ｗ后， 在一 个主题的引导下． 经汇总统一和必要的变换， 最后以最适于使用 其次 ， 集成化也是 Ｄ Ｗ的一个重要特征。 Ｗ 的数据虽然来 Ｄ 自日 常操作的数据 但并不是这些数据的简单归并或搬家。Ｄ Ｗ 中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上， 经过系统加工、 汇总和整理得到的， 必须消除源数据中的不一
有效。
丌ｎ
高坡度是否符合有关标准。变压器进入现场安装时， 生产单位
世 灶
凹 、 汜于 砸 曹 严格执行《 能源部电力专用产品质检中心管理办法》发挥 ，
检修人员应该提前介入， 把好最后一道也是最重要的一道关。 （ 作者单位 ： 阜阳供电公司） 责任编辑： 李丹丹
２ｏ第１ ｌ ＿ ● ０年 期— — 墨 １
Ａ ＣＥ Ｃ Ｔ Ｃ Ｎ Ｅ Ｇ Ｎ Ｕ Ｓ ＩＮ… Ｅ Ｈ Ｏ Ｙ Ｈ Ｅ Ｏ
搴 髯 ｌ＆ ｌ 阋 科 ’ ０
Ｄ ｗ能够 “ 库 Ｊ” ｛， ｛ 这是传统 Ｄ 所不及的（ Ｂ 主要区 总之，ｗ综合了多种软硬件技术， Ｄ 是一个过 而不是一个 别 表 Ｉ．虽然两者存在一定的差别， Ｄ 与 Ｄ 之间又是 ） ． 但 ｗ Ｂ
、
数 据仓 库及 其特 征
Ｄ Ｗ是一个面向主题 、 集成的、 相对稳定且反映历史变化的
数据集合， 用于支持管理决策 首先．Ｗ是面向主题的，它需要为决策者提供综合信息。 Ｄ
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口 Ｌｌ Ｕ Ｑｕ ａ ｎ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｍａ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｔ ｉ ｃ ｓ＆ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ， Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｗｕ ｈ ａ ｎ ４ ３ ０ ０ ５ ６ ， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
［ Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ］Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｉ ｎ ｄ ａ ｔ ａ ｗａ ｒ ｅ ｈ ｏ ｕ ｓ ｅ ． Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ， ｔ ｈ ｅ
【 关键 词 】数 据仓 库 ；ＯＬ Ａ Ｐ；数 据 挖 掘 【 中 图 分 类号 】Ｆ ２ ５ ３ ． ９ 【 文献 标 识 码 】 Ｂ 【 文章编号】 １ ６ ７ ４ － ４ ９ ９ ３（ ２ ０ １ ３ ）０ ４ － ０ １ ０ ８ — ０ ２
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ａ ｎｄ Ｄｅ ｖｅ ｌ ｏ ｐｍ ｅ ｎｔ Ｄｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎ Ｓｕｐ ｐｏ ｒ ｔ Ｓｙ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｄａ ｔ ａ Ｗ ａ ｒ ｅ ｈｏ ｕ ｓ ｅ
成数据不容 易集 成， 导致模型库 所提供 的分析能力大大降低 。
为 此 数 据 仓 库 、 联 机 分 析 处 理 及 挖 掘 技 术 提 供 了一 种 新 的解 决 办法 并 有 效 弥 补 了传 统 决 策 支 持 系统 的不 足 ，使 决 策 支 持 系 统 的发 展 跃 上 了 一 个新 的 台 阶 。 ２ 数 据 仓 库 及 相 关 技 术
基于数据仓库决策 支持 系统的研究与开发
口 刘 全
（ 江汉大学 数学 与计算机科学学院，湖北 【 摘 武汉 ４ ３ ０ ０ ５ ６ ）
要 】文 中对基于数据仓库 的决策系统的构件进行 了分析 ，并在 此基础上针对 医院管理 的特点设计 了数据
仓 库 模 型 ，给 出 了具体 的 实现 方 法 ，该 模 型 的 建 立 可 以 为 医 院管 理 提 供 决 策 支持 。
［ Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ］ｄ ａ ｔ ａ ｗａ ｒ ｅ ｈ ｏ ｕ ｓ ｅ； ＯＬ ＡＰ； ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ
１ 引 言
个 维 表 间 形 成 多 维 数据 结构 。
２ ． ２ 联 机 分 析 处 理及 挖 掘 技 术
决策支持系统 （ Ｄｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ， ＤＳ Ｓ ） 的 概念是 ２ Ｏ世纪 ７ ０ 年 代 由美 国麻 省 理 工 大 学 的 Ｍｉ ｃ ｈ ａ ｅ ｌ ｓ ． Ｓ ｃ ｏ ｔ ｔ Ｍｏ ｒ ｔ ｏ ｎ和 Ｐ ｅ ｔ ｅ ｒ Ｇ， Ｗ． Ｋ ｅ ｅ ｎ 首 先提 出 的 ， 是 信 息 系 统 研 究 的 一 个 新 的发 展 阶 段 ，然 而 在 实 际应 用过 程 中传 统 的 决 策 支 持 系 统 也 有 一 些 问题 。 比如 缺 乏 内在 的统 一 性 、没 有
的重要信息 。以便帮助 用户从不 同的角度在海量数据 中观察 并获取隐藏 的重要信息。 对于 ＯＬ ＡＰ技术 来说 ，它是数据仓库信息分析 处理 的一
个 过 程 ，也 是 数 据 仓 库 和 用 户 的 一个 桥 梁 。ＯＬ Ａ Ｐ 系统 是一 种 跨 部 门 ，面 向主 题 的技 术 ， 它通 过 对 数 据 仓 库 中 的 多 维数
联机分析处理 （ Ｏ Ｌ Ａ Ｐ ） 这 个 概 念 是 指 通过 对 多 维数 据 分
析和综合 的基础 上，快速 的，一致 的、交互地访 问有用信息 视 图，这种 以 “ 事实”为 中心的多维视 图比传统 的二维模型 更能真实 、直观地反映 出现实 中某一实体与其他相关实体之 间的关系 ，因此用户通过 ＯＬ Ａ Ｐ技术这一快速 而又可靠途径
可 以 方便 地 对 数 据 进 行 更深 入 的访 问获 取 隐藏 在 海 量 数 据 中
充足数据源支持 以及开发 困难等 问题 。我们都知道决策支持 系统必须以集成数据作为基础 。然而在实 际开发过程 中，应
用 问题 的大 量 的数 据 往 往 分 布 于 异 构 的数 据 平 台 中 ，这 样 造
２ ０ １ ３ 年 第４ 期 第３ ５卷 总第 ２ ２ ６期
流工 与 管理 Ｉ Ｓ Ｔ ｌ ｌ Ｉ Ｌ Ｏ ＧＩ ｓ Ｔ ｌ Ｃ Ｓ Ｅ Ｎ Ｇ ＮＥＥＲ Ｎ Ｇ ＡＮＤ ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ Ｓ Ｓ Ｒ ． １ ６ ７ ４ — ４ ９ ９ ３ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ４ ． ０ ４ ４
ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ｗａ ｒ ｅ ｈ ｏ ｕ ｓ ｅ ｉ ｓ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｈ ｏ ｓ ｐ ｉ ｔ ａ ｌ ｓ ． ｈ ｅ Ｔ ｄ ｅ ｔ ａ ｉ ｌ ｅ ｄ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｏ ｆ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｒ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ， ｗｈ ｉ ｃ ｈ Ｃ ｎ ａ ｅ ｆｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ｈｅ ｔ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ ｓ ｏｒ ｆ ｈｅ ｔ ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｈ ｏ ｓ ｐ ｉ ｔ ａ ｌ ｓ ．
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｍａ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｔ ｉ ｃ ｓ＆ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ， Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｗｕ ｈ ａ ｎ ４ ３ ０ ０ ５ ６ ， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
［ Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ］Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｉ ｎ ｄ ａ ｔ ａ ｗａ ｒ ｅ ｈ ｏ ｕ ｓ ｅ ． Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ， ｔ ｈ ｅ
【 关键 词 】数 据仓 库 ；ＯＬ Ａ Ｐ；数 据 挖 掘 【 中 图 分 类号 】Ｆ ２ ５ ３ ． ９ 【 文献 标 识 码 】 Ｂ 【 文章编号】 １ ６ ７ ４ － ４ ９ ９ ３（ ２ ０ １ ３ ）０ ４ － ０ １ ０ ８ — ０ ２
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ａ ｎｄ Ｄｅ ｖｅ ｌ ｏ ｐｍ ｅ ｎｔ Ｄｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎ Ｓｕｐ ｐｏ ｒ ｔ Ｓｙ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｄａ ｔ ａ Ｗ ａ ｒ ｅ ｈｏ ｕ ｓ ｅ
成数据不容 易集 成， 导致模型库 所提供 的分析能力大大降低 。
为 此 数 据 仓 库 、 联 机 分 析 处 理 及 挖 掘 技 术 提 供 了一 种 新 的解 决 办法 并 有 效 弥 补 了传 统 决 策 支 持 系统 的不 足 ，使 决 策 支 持 系 统 的发 展 跃 上 了 一 个新 的 台 阶 。 ２ 数 据 仓 库 及 相 关 技 术
基于数据仓库决策 支持 系统的研究与开发
口 刘 全
（ 江汉大学 数学 与计算机科学学院，湖北 【 摘 武汉 ４ ３ ０ ０ ５ ６ ）
要 】文 中对基于数据仓库 的决策系统的构件进行 了分析 ，并在 此基础上针对 医院管理 的特点设计 了数据
仓 库 模 型 ，给 出 了具体 的 实现 方 法 ，该 模 型 的 建 立 可 以 为 医 院管 理 提 供 决 策 支持 。
［ Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ］ｄ ａ ｔ ａ ｗａ ｒ ｅ ｈ ｏ ｕ ｓ ｅ； ＯＬ ＡＰ； ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ
１ 引 言
个 维 表 间 形 成 多 维 数据 结构 。
２ ． ２ 联 机 分 析 处 理及 挖 掘 技 术
决策支持系统 （ Ｄｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ， ＤＳ Ｓ ） 的 概念是 ２ Ｏ世纪 ７ ０ 年 代 由美 国麻 省 理 工 大 学 的 Ｍｉ ｃ ｈ ａ ｅ ｌ ｓ ． Ｓ ｃ ｏ ｔ ｔ Ｍｏ ｒ ｔ ｏ ｎ和 Ｐ ｅ ｔ ｅ ｒ Ｇ， Ｗ． Ｋ ｅ ｅ ｎ 首 先提 出 的 ， 是 信 息 系 统 研 究 的 一 个 新 的发 展 阶 段 ，然 而 在 实 际应 用过 程 中传 统 的 决 策 支 持 系 统 也 有 一 些 问题 。 比如 缺 乏 内在 的统 一 性 、没 有
的重要信息 。以便帮助 用户从不 同的角度在海量数据 中观察 并获取隐藏 的重要信息。 对于 ＯＬ ＡＰ技术 来说 ，它是数据仓库信息分析 处理 的一
个 过 程 ，也 是 数 据 仓 库 和 用 户 的 一个 桥 梁 。ＯＬ Ａ Ｐ 系统 是一 种 跨 部 门 ，面 向主 题 的技 术 ， 它通 过 对 数 据 仓 库 中 的 多 维数
联机分析处理 （ Ｏ Ｌ Ａ Ｐ ） 这 个 概 念 是 指 通过 对 多 维数 据 分
析和综合 的基础 上，快速 的，一致 的、交互地访 问有用信息 视 图，这种 以 “ 事实”为 中心的多维视 图比传统 的二维模型 更能真实 、直观地反映 出现实 中某一实体与其他相关实体之 间的关系 ，因此用户通过 ＯＬ Ａ Ｐ技术这一快速 而又可靠途径
可 以 方便 地 对 数 据 进 行 更深 入 的访 问获 取 隐藏 在 海 量 数 据 中
充足数据源支持 以及开发 困难等 问题 。我们都知道决策支持 系统必须以集成数据作为基础 。然而在实 际开发过程 中，应
用 问题 的大 量 的数 据 往 往 分 布 于 异 构 的数 据 平 台 中 ，这 样 造
２ ０ １ ３ 年 第４ 期 第３ ５卷 总第 ２ ２ ６期
流工 与 管理 Ｉ Ｓ Ｔ ｌ ｌ Ｉ Ｌ Ｏ ＧＩ ｓ Ｔ ｌ Ｃ Ｓ Ｅ Ｎ Ｇ ＮＥＥＲ Ｎ Ｇ ＡＮＤ ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ Ｓ Ｓ Ｒ ． １ ６ ７ ４ — ４ ９ ９ ３ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ４ ． ０ ４ ４
ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ｗａ ｒ ｅ ｈ ｏ ｕ ｓ ｅ ｉ ｓ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｈ ｏ ｓ ｐ ｉ ｔ ａ ｌ ｓ ． ｈ ｅ Ｔ ｄ ｅ ｔ ａ ｉ ｌ ｅ ｄ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｏ ｆ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｒ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ， ｗｈ ｉ ｃ ｈ Ｃ ｎ ａ ｅ ｆｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ｈｅ ｔ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ ｓ ｏｒ ｆ ｈｅ ｔ ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｈ ｏ ｓ ｐ ｉ ｔ ａ ｌ ｓ ．