税务系统数据仓库的构建及研究

论文摘要

随着信息技术的发展，数据仓库在信息技术领域已成为研究和应用的热点。数据仓库在提高决策支持水平、信息质量、应变能力等方面具有重要意义。信息处理技术已从单纯的联机事务处理，进入了数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、商务智能的时代。随着税务系统信息化建设的不断推进，各类应用系统不断推广使用，导致各个系统积累的数据量逐渐增加。此外，随着数据省局集中处理步伐的加快，原来存放在不同税务机关的数据，逐步集中到省局。这些数据由少积多、由分散到集中，为数据分析工作提供了基本条件。如何利用这些数据，建立税务数据仓库，挖掘海量数据中隐藏的规律，提高数据分析处理能力已成为数据集中后的现实问题。信息化高级阶段的数据分析已经逐渐成为各级税务机关信息化工作的重点。本文在对现有税务系统信息化发展现状及应用系统使用情况分析的基础上，结合数据仓库理论和技术，研究了税务系统数据仓库的构建和实现策略。研究了数据仓库的安全性设计，对数据应用的需求进行了分类整理，设计了包括数据源、数据模型、数据抽取、数据存储、数据展现等在内的数据仓库体系结构。重点解决了数据抽取、主题设计、物理模型设计等问题，并给出了数据仓库的具体实现方法。同时对数据仓库建成后部分功能进行了展示。系统设计中充分利用了税务系统数据省级集中的优势，该系统覆盖税收征收管理和行政管理，为决策层、管理层、操作层提供决策支持、管理监控服务，最终实现一个用于数据分析的集中可扩展的数据仓库。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的研究背景
• 1.2 国内外研究情况
• 1.3 税务系统数据应用工作的状况
• 1.3.1 数据源方面
• 1.3.2 数据应用需求方面
• 1.3.3 系统建设方面
• 1.4 主要内容
• 1.4.1 建立数据分析利用平台
• 1.4.2 实现准确的决策支持
• 1.5 论文结构安排
• 第二章 相关技术基础
• 2.1 基本概念
• 2.1.1 数据仓库
• 2.1.2 ETL
• 2.1.3 元数据
• 2.1.4 主题
• 2.2 数据仓库新技术
• 2.2.1 联机分析处理技术
• 2.2.2 数据挖掘技术
• 2.3 相关名词
• 2.3.1 查询
• 2.3.2 报表
• 2.3.3 即席查询
• 2.3.4 关联查询分析
• 2.3.5 监控/预警
• 2.4 小结
• 第三章 数据仓库的设计与实现
• 3.1 数据应用的需求分析
• 3.1.1 数据应用的功能性需求
• 3.1.1.1 统计查询
• 3.1.1.2 数理分析
• 3.1.1.3 挖掘需求
• 3.1.2 数据应用的用户
• 3.1.2.1 操作层
• 3.1.2.2 管理层
• 3.1.2.3 决策层
• 3.2 数据架构
• 3.2.1 数据仓库的技术架构
• 3.2.1.1 数据源架构
• 3.2.1.2 数据模型架构
• 3.2.1.3 数据抽取架构
• 3.2.1.4 数据存储架构
• 3.2.1.5 前端工具及应用
• 3.2.2 数据应用的应用架构
• 3.2.2.1 应用系统架构规划
• 3.2.2.2 应用架构横向分层
• 3.3 数据仓库的实现策略
• 3.3.1 自顶向下的开发策略
• 3.3.2 自底向上的开发策略
• 3.3.3 平行开发的开发策略
• 3.4 Oracle 分区技术
• 3.5 数据完整性约束设计
• 3.5.1 数据重组时的冲突
• 3.5.2 数据完整性分类
• 3.5.3 数据完整性实现方法
• 3.6 数据仓库安全性设计
• 3.6.1 系统安全技术手段
• 3.6.2 数据备份与恢复
• 3.7 小结
• 第四章 税务数据仓库的部署
• 4.1 数据存储的技术实现
• 4.1.1 一户式存储（ODS）
• 4.1.2 统计分析数据存储
• 4.2 数据迁移的技术实现
• 4.3 小结
• 第五章 功能展示
• 5.1 一户式管理
• 5.2 质量考核
• 5.3 综合分析
• 5.4 预警监控
• 5.5 小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献