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时间:2020-04-12
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1、第S1期华东师范大学学报(自然科学版)No.S12015年3月JournalofEastChinaNormalUniversity(NaturalScience)Mar.2015文章编号:1000-5641(2015)S1-0509-07高校数据仓库构建与应用研究王珊珊,孙其伟,陈云(上海财经大学,上海200433)摘要:为更好的支持多维度的数据交叉分析和数据挖掘分析,更多地支撑学校的管理和决策,需要搭建完整、规范的数据仓库.本文基于上海财经大学数据仓库研究和建设的实际做法,对数据仓库系统架构、建设过程、相关技术和应用实例进行了介绍,希望通过
2、探索和研究,为高校广泛构建规范化数据仓库提供参考和借鉴意义.关键词:数据仓库;ODS;EDw;DM中图分类号:G203文献标识码:ADOI:10.3969/j.issn.1000—5641.2015.z1.082DatawarehouseimplementandapplicationinuniversityWANGShan—shan,SUNQi—wei,CHENYun(ShanghaiUniversityofFinanceandEconomics,Shanghai200433,China)Abstract:Buildingcomplete,s
3、tandardizeddatawarehousecanbettersupportmulti—dimensioncrossanalysisanddatamining,withmoresupportforschoolmanagementanddecision-making.Inthispaper,theresearchofdatawarehouseofShanghaiUniversityofFinanceandEconomicsbasedontheconstructionofthedatawarehousearchitecture,constru
4、ctionprocess,technologyandapplicationexamplesareintroduced,hopingthattheexplorationandresearchcanprovidereferenceforwidedatawarehouseimplementinUniversities.Keywords:datawarehouse;0DS;EDW;DM高校信息化经过多年建设,各类管理信息系统已陆续投入使用,并积累了大量业务数据,如何利用这些宝贵的数据资源为高校管理与决策提供服务成为目前高校信息化建设面临的重要研究课题
5、.目前各高校已经不同程度的开展统计分析工作以支撑决策,然而大部分统计报表直接基于业务数据库完成,而并未搭建完整、规范的数据仓库.通过构建企业级数据仓库,可以将不同业务系统的数据进行清洗、转换,有效解决数据不一致、冗余、异构带来的问题;同时基于数据仓库的校务决策支持系统除了满足日常查询与数据统计外,更重要的是可以支持多维度数据交叉分析和数据挖掘分析,更好地支撑学校管理和决策.另外,在性能方面,可以提升报表的运行和访问效率,不会对业务数据库造成任何影响.收稿日期:2014—10第一作者:王珊珊,女,工程师.研究方向为项目管理、数据仓库.Email
6、:WSS@sufe.edu.cn.华东师范大学学报(自然科学版)1系统架构基于数据仓库的校务决策支持系统框架主要包括:数据源层、数据处理层、数据存储层、应用服务层和用户访问层,如图1所示.圈豳f_麓委■-—Ij『慧1用图1高校数据仓库系统架构(1)数据源层'.I一旦数据源层是数据仓库系统的数据来源,高校业务涉及的数据源主要分布于人事、学生、教学、科研、财务、资产等核心业务系统.(2)数据处理层一~鉴一数据处理层采用统一的ETI调度平台,实现对原始数据抽取、清洗、转换、加载,消除数据间的不一致和冗余,按数据仓库模型结构重新组织数据并加载到数据仓
7、库,形成能够对决策提供支持的多重粒度级的数据仓库标准化数据.(3)数据存储层数据存储层主要包括操作数据层(ODS)、基础数据层(EDW)和数据集市层(DM)3层.()DS为操作型数据存储区,主要的层次为贴源层,主要保存了业务系统的原始明细数据,它基本保持业务系统的数据结构不变.EDW为基础数据层,是整个数据仓库的核心,它通过主题域来存储和管理各个业务系统的同一类业务数据,并且保留历史.基础层会进一步进行数据的标准化,建立统一的编码规则,使各个业务系统相同的或相似的业务在数据存储和管理上统一格式.DM为数据仓库的数据集市层,主要针对特定的内容建
8、立维度汇总信息,为不同业务应用建立汇总数据区.(4)应用服务层应用服务层是访问数据仓库信息的核心,它接收用户请求访问数据仓库生成各种形式的复杂报表,并以多种方式展现
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