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时间:2018-11-11
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1、数据仓库在江西省公安厅决策支持系统的应用文献综述决策支持系统通过实现统一的数据定义与命名规范、集中的数据环境,从而达到数据共享与利用的目标。决策支持系统按规模划分为部门级决策支持、企业级决策支持、互联网决策支持以及主机托管决策支持等。通过这些规模从小到大的决策支持,企业可以运行各种应用。一个典型的企业决策支持常常跨多个供应商和多个产品的组件,包括:联网设备、服务器、存储设备等等。这些组件需要放在一起,确保它们能作为一个整体运行。一、相关概念按模块层次结构方式对决策支持系统进行分解说明:ETL、ODS、DW、DM、OLAP、前端应用、应用服务层、决策支持系统工具、
2、决策支持管理层、决策支持元数据等①ETL(抽取、转换和加载)ETL的主要用在:1、从业务系统数据库中抽取数据进入ODS2、从ODS抽取数据并简单汇总加载到DW中3、从DW中抽取数据经过高度汇总后进入DM94、DM中抽取数据经过高度汇总后进入OLAP的多维数据库通过ETL系统单元的处理,业务系统的数据最终转化成可以供分析和挖掘的决策支持数据。(文献【4】)②ODS(操作数据存储)ODS是一个集成和集中化的细节级数据存储,由多个主题的企业级数据组成。用来转移一部分业务系统细节查询的功能,或者作为业务系统数据的暂存数据库。•③OLAP(联机分析处理)OLAP的目标是满
3、足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求,它的技术核心是“维”。使各类人员能够从多种角度对信息进行快速、一致、交互的读取,从而获得对数据更深入的了解,这种信息是从DM中转化出来的高度汇总的数据,它能够真正为用户所理解的,并且它真实反映企业所含维度的特性。④前端展现是整个决策支持价值的一个重要体现,一个完整、成熟的决策支持的前端应用将涵盖绝大部分烟草的业务应用。利用决策支持各数据存储层的统一的、清洁的、准确的数据,前端应用可以准确的反映业务的现况,为决策决策提供依据。⑤决策支持逻辑架构:应用服务层:所有对决策支持的操作都要经过应用服务层,应用服务层接收用户发送过来
4、的请求,并解析请求,判断用户权限,执行相应的操作,返回执行的结果。应用服务层是决策支持9前端和后台的接口,也是今后基于决策支持开发的应用与决策支持交互的桥梁。完整的应用服务层中包括:调度服务、sql服务、元数据访问服务、日志服务、安全服务、审计服务、配置服务、异常服务、OLAP服务、报表服务、多维查询服务等。决策支持系统工具:是为了方便管理和使用决策支持提供服务的。使用决策支持系统工具可以控制决策支持的数据加载,保障决策支持安全性,展示决策支持所含的内容。决策支持系统工具包括:数据仓库设计工具、决策支持浏览器、ETL调度管理工具、元数据管理工具、权限管理工具、数
5、据分析工具、审计系统等。决策支持管理层:是应用服务层的重要组成一部分,是用来响应决策支持管理请求的,管理员的管理操作通过决策支持管理工具递交给决策支持管理层,由决策支持管理层进行解释,并执行。决策支持元数据层:是决策支持的核心之一,是决策支持的DNA,是管理决策支持的钥匙,通过控制决策支持元数据,就可以控制决策支持的特性。二、决策支持的研究与应用概况9随着市场竞争的日趋激烈,信息对于企业的生存和发展发挥着越来越重要的作用。由于计算机技术的普遍应用,承载信息的数据随着时间的推移而不断增长,并且分布在不同的系统平台,具有多种存储形式。能否从纷繁复杂、大量沉淀的数据环
6、境中得到有用的决策信息,及时做出正确的分析与决策,已成为企业生存与发展至关重要的环节。自从20世纪70年代提出决策支持的概念以来,人们在决策支持系统理论及应用上做了大量的研究工作,并且在企业决策中发挥了积极的作用。但现有的大部分决策支持系统是基于传统数据库基础之上的,随着企业数据量的不断增加,需要对原有的信息进行提炼和加工,需要为企业领导提供集成化和历史化的数据,需要为企业全局的战略和长期趋势分析提供更有效的支持D1。然而,传统的数据库管理系统因自身的局限性己无法满足决策支持系统对数据的要求。进入90年代后,信息技术界悄然掀起数据仓库(DataWarehouse
7、),联机分析处理(On-LineAnalyticalProcessing,OLAP)和数据挖掘(DataMining)技术的研究和开发热潮,这为克服传统DSS存在的问题提供了技术上的支持,使DSS的发展跃上了一个新的台阶。目前开发的综合DSS多数是以数据仓库技术为基础,以联机分析处理和数据挖掘工具为手段进行实施的一整套解决方案。(文献【12】)数据仓库和OLAP技术到90年代中期己经形成潮流,成为继Internet之后的又一技术热点。数据仓库是市场激烈竞争的产物,它的目标是达到有效的决策支持·9大型企业几乎都建立或计划建立自己的数据仓库,数据库厂商也纷纷推出自己
8、的数据仓库软件。目前,以
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