数据分析与决策系统的优化.doc

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1、学无止境数据分析与决策系统的优化1引言在当前市场经济高速发展的态势下，各企业间竞争力越来越强。再加上信息技术的参与，企业能够获取信息的渠道与手段日益增多，面临的信息也纷繁复杂，而好的决策不仅需要真实的数据支持，而且还要在尽量短的时间内做出。所以，企业急需要高效的数据分析工具，来节省对大量数据分析的时间。本文就提出——数据仓库技术这一优化的数据管理、分析技术。2数据仓库的特点2.1面向主题即在较高的这一层次上，实现对企业信息系统里面数据的分类、综合处理，将其进行抽象化处理。数据仓库是从企业整体上来看的，直接

2、面向主题进行组织，其本质在于实现数据的分析与处理，为管理层提供可进行决策的参考依据。2.2集成性属于数据仓库全部特点中最为关键的一个环节。这是由于数据仓库里面的数据不是直接面向应用的，在细节数据这一方面欠妥，仅是从原来数据抽出来之后统一汇入数据库，继而发生数据缺失、同名异义等问题。2.3不能更新一旦当数据装入到数据仓库之后，没有意外情况就不会再发生变化，数据主要提供给企业，进行决策的支持使用。2.4实时变化数据仓库中的数据不能更新只是针对应用的，但对于数据仓库来说，它需要为企业的决策提供支持，因此需要数据

3、的价值性与最新性，时间则是不可或缺的一个重要属性。3系统的目标及功能3.1目标定位3学无止境基于计算机、网络等技术水平的提高，企业的信息化水平也有了极大地发展。一般企业内部都有生产管理系统、企业信息采集系统等的覆盖，同时也有在此基础上开发的财务报表等系统，一般都能够满足各部门进行日常管理、经营所提出的要求。但是，如何汇总系统中繁杂的数据，使管理者直观、精准的掌握业务相关数据，另一方面又能实现对数据的多角度分析，这便是基于数据仓库的企业数据分析、决策系统应解决的根本问题。3.2功能以数据仓库作为基本，对企业

4、数据分析（决策）支持系统做进一步的优化，本质在于把最新的计算机技术、最高水平的信息技术成果引入其中进行应用，使其能够适应企业当前的信息管理系统，并使其为自己所用，形成综合性强、专业化的信息分析、管理及处理平台。4系统设计4.1整体结构近些年来，随着信息管理以及IT技术的极速发展，也促成了基于数据仓库的数据分析与决策支持系统的优化形成。就数据仓库概念结构上来说，所包含内容像数据仓库数据库、数据源、数据准备区与各种应用、管理数据。4.2设计方法数据仓库系统建模程序：DW建模、数据获得及集成、数据仓库的构建、D

5、SS应用编成、测试、理解需求。较之于原型法特点来说，这一设计方法虽然没有太大的差异，但是却与其存在着根本性的不同，数据仓库设计为数据驱动，基于DB开发，主要对DB已有的数据资源进行抽取、挖掘与集成，用来支持企业管理者做出正确决策。4.3主要技术的使用（1）数据管理。该技术中有大量的数据管理技术、监视技术、压缩技术以及仓库索引等。（2）存储方面。比如说多介质存数设备的管理技术、存储控制技术以及并行存储及管理技术等多个内容。（3）仓库接口。语言接口技术、数据高效加载技术、多技术接口技术。4.4设计工具3学无止

6、境DSS的分析预测型工具、数据挖掘的挖掘型工具以及联系分析处理的查询分析工具，这三种工具组成了数据仓库系统的工具层，每一种工具都有其不同的侧重点，所针对的用户以及适用的范围也都各不相同。只有将这三种工具都纳入到数据库系统中去，才能从真正意义上实现对数据仓库中信息的利用。（1）报表。报表是一个基本性的工具，在应用数据仓库中，实现预定义数据计算、多维数据存储的应用，可将企业原本复杂的报表难度在一定程度上进行简化，在提高计算速度的同时还能确保精准性。（2）联机分析。在借助多维的方式下，借助于联机分析处理来对数据

7、进行分析、查询以及报表。较之于传统的联机事务处理这一应用，联机事务处理这一应用是针对用户对其事务加以处理，比如说银行的储蓄系统、飞机的订票系统等，这就需要实时予以更新，对响应时间更是提出了高要求。（3）数据挖掘。该技术在诸多个领域的应用都收获了很大效益。它并不是一定非要构建在数据仓库基础上的，但如果能实现协同合作，便能更进一步地对数据挖掘过程中某些步骤进行简化，进而提高数据挖掘的工作效率。5结束语数据仓库作为一个非易失性的数据集合，有着面向主题、集成以及实时变化的特点，很好地满足了企业诸多种信息的综合使用

8、、分享，实时且精准地完成对财务分析、客户分析以及市场分析等诸多方面的功能，可为企业管理层做出相应决策提供可参考性依据。随着企业加强信息化水平的建设，数据化的深入发展，将会有更多的企业使用基于数据仓库的企业数据分析与决策系统，为决策提供服务，以此来提高自己在市场竞争环境下有利的低位。所以，对数据分析与决策系统的优化研究这一问题具有重要价值。参考文献[1]连育青．运用大数据分析提升授信审批决策水平的思考[J]．财务与金融，2016