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基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)的分析 專業(yè)：信息管理與信息系統(tǒng) 班級：信管本科班 學號： 姓名： 日期：2015年6月30日 摘要:數(shù)據(jù)倉庫的出現(xiàn)解決了Dss應用的基礎性問題一一數(shù)據(jù)管理,即通過數(shù)據(jù)倉庫將數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的原始數(shù)據(jù)組織成適合決策分析需要的分析型數(shù)據(jù)。伴隨數(shù)據(jù)倉庫技術出現(xiàn)的 數(shù)據(jù)挖掘技術和聯(lián)機分析處理(OLAP)技術又為數(shù)據(jù)分析提供了強有力的支持。這樣,基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)集成了數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、聯(lián)機分析處理等多種信息處理技術,是一種新形式的決策支持系統(tǒng),是輔助企業(yè)管理者做出正確決策的理想系統(tǒng)?；跀?shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)的應用己慢慢開始起步,對其進行理論上的研究將具有很大的實用意義。 關鍵詞：決策支持系統(tǒng)；數(shù)據(jù)倉庫；聯(lián)機分析處理；數(shù)據(jù)挖掘 Abscract:Data warehouse can meet the requirements of the database management subsystems of DSS and organize primitive data in the databases to analytical data suited to administrative decision.With the emergence of data warehouse,data mining technology and OLAP technology also come out.These two technologies provide the powerful support for data analysis.Thus,DSS based on data warehouse integrates many kinds of infomation disposal technology,data warehouse technology,data mining teechnology and OLAP technology included.It is a new form of perfect system assisting corporative administrators with correct decision made.The application of DSS based on data warehouse stands at an underway stage,so The theoretical research on the system will make sense for practice. Key word : DSS;Data Warehouse;OLAP;Customer Analysis 目錄 1.緒論 2 1.l研究背景 2 1.2 研究內(nèi)容 3 1.3本文的研究內(nèi)容及意義 3 2.決策支持系統(tǒng)的基本理論 3 2.1決策支持系統(tǒng)概況 3 2.2 決策支持新技術 3 3.數(shù)據(jù)倉庫的基本理論 4 3.1數(shù)據(jù)倉庫的基本概念 4 3.2數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu) 4 4.基于數(shù)據(jù)倉庫的綜合決策支持系統(tǒng) 5 4.1傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)與新決策支持系統(tǒng)的比較 5 4.2綜合決策支持系統(tǒng) 6 4.3數(shù)據(jù)倉庫技術在決策支持系統(tǒng)中的作用 6 5. 總結(jié)與展望 6 參考文獻 7 1緒論 1.l研究背景 隨著信息技術的飛速發(fā)展，企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)生了越來越多的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)并沒有產(chǎn)生有用的信息，只是簡單的存儲在數(shù)據(jù)庫中。為此出現(xiàn)了“數(shù)據(jù)爆炸，知識貧乏”的窘迫局面。以前，用戶常常在數(shù)據(jù)的管理、數(shù)據(jù)的收集上下很大功夫，可是今天的用戶卻發(fā)生了很大的變化：人們不僅想得到數(shù)據(jù)，更多地是想從這些數(shù)據(jù)中獲得更大的收益。因為數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)，沒有經(jīng)過分析的數(shù)據(jù)是無法決策的，基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)正是迎合了這種需要。 1.2 研究內(nèi)容 研究與本課題相關的理論和技術，包括決策支持系統(tǒng)的相關理論，數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建的相關理論，聯(lián)機分析處理技術的相關理論，數(shù)據(jù)挖掘技術的理論和算法；數(shù)據(jù)倉庫的設計，包括概念模型設計，邏輯模型設計，物理模型設計；數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、清洗和裝載方案設計；多維數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建、處理和查詢；根據(jù)建立的多維數(shù)據(jù)集來建立數(shù)據(jù)挖掘模型，利用微軟聚類算法來實現(xiàn)分類挖掘任務；用 Delphi 編寫客戶端界面以及整個系統(tǒng)的各個模塊，最終建立一個展現(xiàn)平臺。 1.3本文的研究內(nèi)容及意義 安全問題是企業(yè)應用電子商務過程中最擔心的問題,電子商務系統(tǒng)是建立在計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)之上的商務系統(tǒng)。對于大多數(shù)網(wǎng)民來講,互聯(lián)網(wǎng)為人與人、人與企業(yè)之間的交流帶來了更多的便利,然而也為不法分子獲取不法利益提供了更多的途徑。數(shù)字簽名是可以解決電子商務活動中否認、偽造、篡改及冒充等問題的一項技術本文通過對電子商務及電子商務安全的描述,逐一介紹電子商務安全內(nèi)容及其安全需求,釗一對電子商務安全面臨的各種威脅,從安全體系方面說明其應對方式。著重講解電子商務領域中的數(shù)字簽名技術及其各種實現(xiàn)方案,對比傳統(tǒng)數(shù)字簽名中的不足,說明安全數(shù)字簽名的原理及其實現(xiàn)流程。最后重點介紹基于RSA和DES算法的安全數(shù)字簽名,設計出一種結(jié)合RSA和DES算法的安全數(shù)字簽名方案。 2.決策支持系統(tǒng)的基本理論 2.1決策支持系統(tǒng)概況 決策支持系統(tǒng)作為一門新興的信息技術，能夠為企業(yè)提供各種決策信息支持和許多商業(yè)問題的解決方案，從而減輕了管理者從事低層次信息分析、處理的負擔，使得他們專注于最需要決策方面的工作，從而提高決策的質(zhì)量和效率。它通過結(jié)合個人的智力資源和計算機的能力來改進決策的質(zhì)量。它是一個基于計算機的支持系統(tǒng)，服務于處理半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化問題的管理決策制定者。不同的人對決策支持系統(tǒng)有著不同的理解。并且決策支持系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)主要由四部分組成，即數(shù)據(jù)部分、模型部分、推理部分和人機交互部分。 2.2 決策支持新技術 數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘是20世紀 90 年代中期在國外興起的 3 項決策支持技術。數(shù)據(jù)倉庫是在數(shù)據(jù)庫的基礎上發(fā)展起來的，數(shù)據(jù)庫用于事務處理，而數(shù)據(jù)倉庫可用于決策分析，而且主要用于決策分析，聯(lián)機分析處理把數(shù)據(jù)的組織由二維平面結(jié)構(gòu)擴充到多維空間結(jié)構(gòu)，并提供了多維數(shù)據(jù)分析方法。數(shù)據(jù)挖掘則是在人工智能學習中發(fā)展起來的，它是從多個數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識過程的核心。數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合開創(chuàng)了決策支持系統(tǒng)的新方向，而數(shù)據(jù)倉庫是 3 個技術的主體和基礎，沒有基本的數(shù)據(jù)支撐，就不可能有科學的決策。 3.數(shù)據(jù)倉庫的基本理論 3.1數(shù)據(jù)倉庫的基本概念 數(shù)據(jù)倉庫是一個用以更好地支持企業(yè)或組織決策分析處理的、面向主題的、集成的、不可更新的、隨時間不斷變化的數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)庫內(nèi)數(shù)據(jù)是動態(tài)變化的，只要有業(yè)務發(fā)生，數(shù)據(jù)就會被更新，而數(shù)據(jù)倉庫則是靜態(tài)的歷史數(shù)據(jù)，只能定期添加、刷新。數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比較復雜，有各種結(jié)構(gòu)以適合業(yè)務處理系統(tǒng)的需要，而數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)則相對簡單。數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)訪問頻率較高，但訪問量較少，而數(shù)據(jù)倉庫的訪問頻率較低但訪問量卻遠高于數(shù)據(jù)庫的訪問量。數(shù)據(jù) 庫在訪問數(shù)據(jù)時要求響應速度快，其響應時間一般在幾秒內(nèi)，而數(shù)據(jù)倉庫的響應時間則可長達數(shù)小時。 3.2數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫將獨立于業(yè)務數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，但是數(shù)據(jù)倉庫又同業(yè)務數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)息息 相關。也就是說數(shù)據(jù)倉庫不是簡單地對數(shù)據(jù)進行存儲，而是對數(shù)據(jù)進行“再組織”。 數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)框架是影響數(shù)據(jù)倉庫性能的關鍵因素之一，數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)框架決定了數(shù)據(jù)加載、訪問和傳遞的方式。在確定數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)時需要考慮最終用戶和數(shù)據(jù)使用部門的數(shù)目、數(shù)據(jù)的多樣性和數(shù)量、更新周期，以及存儲訪問的速度。在數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)中應該設計三個獨立的數(shù)據(jù)層次：信息獲取層、信息存儲層和信息傳遞層。信息獲取層負責數(shù)據(jù)的收集、提純、凈化和聚合，以及從外部數(shù)據(jù)源和業(yè)務處理系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)應該是準確的，并且要被用于各個部門進行決策支持，因此需要有通用的含義。信息存儲層是一個保存數(shù)據(jù)的區(qū)域，這些信息是在信息傳遞層次中可以得到的信息。對于支持集成傳遞要求所必需的性能水平，單一的設計會產(chǎn)生消極影響。所以，數(shù)據(jù)倉庫的一個重要特征就是靈活性，在體系結(jié)構(gòu)中需要利用信息傳遞層來實現(xiàn)靈活性。信息傳遞層是數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)中支持一套共用的表示工具和分析工具的組成部分。它通過生成的報表和查詢來提供數(shù)據(jù)需求。這是最終用戶與數(shù)據(jù)倉庫交流的層次，也是數(shù)據(jù)倉庫與用戶接觸的地點。 圖1 數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu) 4. 基于數(shù)據(jù)倉庫的綜合決策支持系統(tǒng) 在決策支持系統(tǒng)D的研究領域中,以往大多數(shù)專家都沿著EDP/MSI/DSS(電子數(shù)據(jù)處理/管理信息系統(tǒng)/決策支持系統(tǒng))的路線評價DSS的特征與區(qū)別,并且強調(diào)DSS對高層決策者和經(jīng)理人員的信息支持。因此研究的重心大多集中于DSS的模型管理(定量模型和定性模型)、人機界面、智能DSS或基于知識的DSS等。然而,決策支持系統(tǒng)并不僅僅是基于非常復雜的模型的分析與評價,凡是能夠提供管理人員所需要任何信息的全部技術支持形式都應該歸入決策支持的范疇。 4.1傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)與新決策支持系統(tǒng)的比較 傳統(tǒng)的DSS通常是建立在數(shù)據(jù)庫(DB)為基礎的關系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(RDBMS)上,但是,隨著DSS用戶的系統(tǒng)所涉及的數(shù)據(jù)量的不斷增大,查詢也越來越復雜,這樣傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)庫的DSS的弊端也暴露了出來:(1)數(shù)據(jù)缺乏組織性:數(shù)據(jù)庫中存儲的是大量的企業(yè)業(yè)務運行數(shù)據(jù)(oPeartiondat)a,它們來自企業(yè)內(nèi)部不同部門的日常業(yè)務操作產(chǎn)生的明細數(shù)據(jù),是一種原始數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)因為各個部門的不同需要,而有著有利于各個部門的不同的組織、存儲形式。而DSS需要的則是對這些原始數(shù)據(jù)進行進一步分類、合并、整理和分析后產(chǎn)生的有組織的信息。(2)數(shù)據(jù)訪問效率低:企業(yè)在每一階段的業(yè)務都積累了大量的數(shù)據(jù),RDB是面向應用的、事務驅(qū)動的。應用本來就是千差萬別、零繁瑣碎的,而且為了提高性能,數(shù)據(jù)還常常被分布在多個子系統(tǒng)中,使得RDBMS對這些數(shù)據(jù)的訪問十分困難,更難以進行DSS所需的快速分析。(3)數(shù)據(jù)處理效率低:企業(yè)DSS需要高質(zhì)量的管理數(shù)據(jù),RDB不能提供數(shù)據(jù)分析,大量的數(shù)據(jù)不能得到及時的綜合分析,使管理信息系統(tǒng)(MSI)的作用不能充分體現(xiàn),影響了數(shù)據(jù)處理的效率。(4)數(shù)據(jù)不能轉(zhuǎn)化為有用的信息:DSS通常需要一段歷史時期的數(shù)據(jù)來分析趨勢,而數(shù)據(jù)庫一般只存儲短期數(shù)據(jù),且各個應用領域的保存期限各不相同,大量的內(nèi)外運行數(shù)據(jù)不能轉(zhuǎn)化為管理決策信息為DSS服務。 4.2綜合決策支持系統(tǒng) 把數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘、模型庫結(jié)合起來形成的綜合決策支持系統(tǒng),是更高級形式的決策支持系統(tǒng)。其中數(shù)據(jù)倉庫能夠?qū)崿F(xiàn)對決策主題數(shù)據(jù)的存儲和綜合,OLAP實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)挖掘用以挖掘數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫中的知識,模型庫實現(xiàn)多個廣義模型的組合輔助決策,專家系統(tǒng)利用知識推理進行定性分析。它們集成的綜合決策支持系統(tǒng),將相互補充、相互依賴,發(fā)揮各自的輔助決策優(yōu)勢,實現(xiàn)更有效的輔助決策。綜合體系結(jié)構(gòu)的三個主體既可以相互補充又可以相互結(jié)合。它可以根據(jù)實際問題的規(guī)模和復雜程度決定是采用單個主體輔助決策,還是采用兩個或是三個主體的相互結(jié)合輔助決策。利用第一個主體的輔助決策系統(tǒng)就是傳統(tǒng)意義下的決策支持系統(tǒng)。利用第一個主體和第三個主體相結(jié)合的輔助決策系統(tǒng)就是智能決策支持系統(tǒng)。在OLAP中利用模型庫的有關模型，可以提高OLAP的數(shù)據(jù)分析能力。將三個主體結(jié)合起來,即利用”問題綜合和交互系統(tǒng)”部件集成三個主體,這樣形成的綜合決策支持系統(tǒng)是一種更高形式的輔助決策系統(tǒng),其輔助決策能力將上一個新臺階。由于這種形式的決策支持系統(tǒng)包含了眾多的關鍵技術,研制過程中將要克服很多困難,這也是我們今后努力的方向。 4.3數(shù)據(jù)倉庫技術在決策支持系統(tǒng)中的作用 將數(shù)據(jù)倉庫用于決策支持系統(tǒng)中,主要有以下幾個方面的作用: (1)增強了決策支持系統(tǒng)決策的客觀性。DSS中數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是面向分析組織的,比面向應用組織的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫更加適合決策分析需求;數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)類型豐富、數(shù)據(jù)容量大、保存時間長,為預測趨勢、制定決策戰(zhàn)略提供了充足的信息,使決策方案更具客觀性。(2)增強了決策支持系統(tǒng)的實用性。DSS中的數(shù)據(jù)倉庫集模型庫、方法庫、數(shù)據(jù)庫為一體,以數(shù)據(jù)驅(qū)動運行模式代替?zhèn)鹘y(tǒng)DSS的模型驅(qū)動模式,且實現(xiàn)了分析方法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相分離,使方法庫及數(shù)據(jù)的擴充具有相對獨立性。(3)提高了數(shù)據(jù)查詢、分析效率。數(shù)據(jù)倉庫通過提取器自動追加數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)視圖生成器自動生成數(shù)據(jù)視圖,能及時快速地準備好各層次數(shù)據(jù),使查詢瞬間完成,可大大提高數(shù)據(jù)獲取效率。(4)具有強大的數(shù)據(jù)分析工具。利用分析工具OLAP、數(shù)據(jù)挖掘工具及圖形工具等,使決策者能從各角度分析數(shù)據(jù),提供更全面、更豐富的戰(zhàn)略性輔助信息及被忽略的重要因素。(5)具有動態(tài)擴展性能?；跀?shù)據(jù)倉庫的DSS通過內(nèi)在反饋機制,使用戶需求逐漸明確,DSS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)日趨完善。 5. 總結(jié)與展望 基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)是國外90年代發(fā)展起來的新技術,它一經(jīng)面世就以其巨大的應用價值和可操作性的技術方案得到了企業(yè)界、學術界和商業(yè)界的高度重視,得到了很快的發(fā)展。現(xiàn)在,國內(nèi)很多企業(yè)信息技術應用己達到了一定的階段,積累了大量的數(shù)據(jù),GB級的數(shù)據(jù)量己經(jīng)很普遍,有的甚至達到了TB級,這樣就為數(shù)據(jù)倉庫打下了堅實的基礎。另一方面,隨著各個大型數(shù)據(jù)庫公司的數(shù)據(jù)倉庫方案的提出、完善,數(shù)據(jù)倉庫技術的一些難題得到了解決。這些,都是基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)得到快速發(fā)展的原因所在。 參考文獻 [1]Hhimon著.王志海等譯.數(shù)據(jù)倉庫.機械工業(yè)出版社. 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