数据仓库技术在公安综合信息系统中的应用

论文摘要

随着“金盾工程”的全面实施,公安工作信息化建设的飞速发展,全国公安机关先后完成以省为单位或以地市为单位的人口基本信息资源库、违法犯罪人员信息资源库、在逃人员信息资源库等重点信息资源库。但其应用系统数据存储相对独立,业务数据由各业务部门分离的计算机应用系统产生和管理,数据存储形式也不尽相同,应用系统之间很难实现共享互访,难以满足高层领导对跨业务部门、跨时间段的数据进行综合查询分析和关联分析。为此本论文依次为出发点将数据仓库技术引入到公安综合信息系统中从而解决这一难题。本文充分利用现有公安信息资源库,深入挖掘目前已建成的应用数据库的信息,将数据仓库技术引入到公安信息系统的应用上来。从数据仓库的概念入手,介绍数据仓库的概念、ETL过程、联机分析处理相关概念和方法以及现有数据仓库解决方案。同时针对出入境人员管理信息主题、犯罪人员信息主题、被盜车辆信息主题、案件信息主题进行分析及建模,阐述了数据仓库系统中利用ETL工具对异构数据源数据抽取、转换和装载的实现过程、多维模型建立过程。最后列举了应用此系统得到的一些相关分析结果以及系统后期的发展方向。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 项目背景
• 1.2 数据仓库技术
• 1.2.1 数据仓库技术国内外的应用情况
• 1.2.2 数据仓库技术主要研究问题
• 1.2.3 公安数据仓库的特点
• 1.3 本文主要工作
• 1.4 论文的组织结构
• 第二章 数据仓库的技术理论
• 2.1 数据仓库的概念
• 2.1.1 数据仓库的定义
• 2.1.2 数据仓库的特点
• 2.2 数据仓库的体系结构
• 2.3 数据仓库的设计步骤
• 2.4 数据仓库的模型设计
• 2.4.1 数据仓库的概念模型
• 2.4.2 数据仓库的逻辑模型
• 2.4.3 数据仓库的物理模型
• 2.5 数据仓库的数据集成
• 2.5.1 数据抽取
• 2.5.2 数据转换
• 2.5.3 数据清理
• 2.5.4 数据装载
• 2.6 OLAP联机分析处理技术
• 2.6.1 OLAP的概念
• 2.6.2 OLAP的多维数据分析
• 2.6.3 OLAP系统的体系结构
• 2.6.4 OLAP与数据仓库的关系
• 2.7 数据挖掘
• 第三章 公安综合信息系统数据仓库的构架
• 3.1 公安信息系统现状分析
• 3.1.1 公安信息系统建设现状
• 3.1.2 存在的问题
• 3.2 公安信息系统数据仓库的体系结构
• 3.3 公安信息系统数据的分析
• 3.3.1 数据的采集
• 3.3.2 数据的分类
• 3.3.3 数据量的分析
• 3.4 数据仓库解决方案比较及选择
• 3.4.1 IBM数据仓库解决方案
• 3.4.2 ORACLE数据仓库解决方案
• 3.4.3 SYBASE数据仓库解决方案
• 3.4.4 数据仓库解决方案的选择
• 第四章 公安综合信息系统数据仓库的设计
• 4.1 公安信息系统数据仓库的主题分析
• 4.1.1 出入境信息主题分析
• 4.1.2 违法犯罪人员基本信息主题分析
• 4.1.3 被盗车辆信息主题分析
• 4.1.4 案件信息主题分析
• 4.2 公安综合信息系统数据仓库的模型设计
• 4.2.1 逻辑模型设计
• 4.2.2 物理模型设计
• 第五章 公安综合信息数据仓库功能实现
• 5.1 数据抽取（EXTRACT）、转换（TRANSFORM）、装载（LOAD）的实现
• 5.1.1 数据抽取（Data Extracting）
• 5.1.2 数据转换（Data Transformation）
• 5.1.3 数据净化（Data Cleanup）
• 5.1.4 数据装载（Load）
• 5.2 ETL具体实现
• 5.2.1 数据的抽取
• 5.2.2 数据的转换、装载
• 5.2.3 数据的展现方法
• 5.3 多维数据模型的建立
• 5.3.1 创建数据立方体
• 5.3.2 实体化视图的运用
• 5.4 数据仓库的管理与优化
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果