数据仓库技术在高校科研管理中的应用研究

论文摘要

随着高校科研项目的增多,科研领域数据库的数据量也越来越大。传统的基于联机事务处理的管理系统缺乏对历史数据的有效利用和分析,出现了“数据过剩,知识匮乏”的现象。为此,决策者迫切需要从海量数据中提取有价值的知识的工具,数据仓库和联机分析处理技术便应运而生。数据仓库（Data Warehouse,DW）是面向主题的、集成的、时变的和非易失的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。联机分析处理（On-Line AnalyticalProcessing,OLAP）,可以为用户提供多角度、快速、直观的视图,以便深入观察数据。因此,根据现在高校的特点和发展需求,若将DW和OLAP应用在现有的科研管理系统中,就可为决策者提供决策支持。本文首先介绍了四层B/W/D/C结构的基于Web的高校科研管理信息系统,包括系统的总体功能、系统架构,并对该系统的硬件配置与软件配置进行了深入的分析。在此基础上,按照科研管理人员关心的主题和角度,建立了科研信息多维数据模型,包括概念模型、逻辑模型和物理模型的设计,并使用MS SQL Server 2000Analysis Services工具建立了高校科研数据仓库;介绍了使用DTS工具进行数据的输入/输出和自动调度,并在数据传输中完成对数据的验证、清洗和转换等工作;采用ADO MD作为访问多维数据的接口,并结合MDX语言实现对科研多维数据的访问。最后,以Analysis Services为OLAP引擎,借助DSO、PivotTable Services、OWC、VB等技术对科研信息进行维度切换、上钻、下探、切片、切块、旋转、排序等多维分析操作,结果以图表等形式清晰直观的展示。既实现了对科研数据有效的、快速的、灵活的、多角度的探测分析,又为挖掘科研信息潜在知识打下基础。本系统的应用对高校科研管理信息化建设有一定指导作用,为高层决策者提供了科学、方便和快捷的决策信息。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景和科学意义
• 1.2 国内外数据仓库技术研究现状
• 1.3 论文研究的主要内容
• 1.4 论文的组织结构
• 1.5 本章小结
• 第2章 数据仓库及相关技术
• 2.1 数据仓库概述
• 2.1.1 从数据库到数据仓库
• 2.1.2 数据仓库的定义和特征
• 2.1.3 数据仓库设计中的几个重要概念
• 2.1.4 数据仓库的数据组织
• 2.1.5 数据仓库的多维数据模型
• 2.1.6 数据仓库的体系结构
• 2.2 数据仓库的联机分析处理技术
• 2.2.1 OLAP的定义与特征
• 2.2.2 OLAP的相关概念
• 2.2.3 OLAP多维数据结构
• 2.2.4 OLAP多维分析的操作
• 2.2.5 OLAP的体系结构
• 2.3 微软公司数据仓库解决方案
• 2.3.1 微软数据仓库解决方案
• 2.3.2 微软数据仓库框架
• 2.3.3 微软Analysis Services（SSAS）简介
• 2.4 本章小结
• 第3章 高校科研管理信息系统的总体设计
• 3.1 系统建设目标
• 3.2 系统功能说明
• 3.3 系统总体设计方案
• 3.3.1 系统结构模式
• 3.3.2 系统开发平台的选择
• 3.3.3 硬件配置与软件部署方案
• 3.4 本章小结
• 第4章 高校科研数据仓库的设计与实现
• 4.1 科研数据仓库的构建
• 4.1.1 开发方法
• 4.1.2 构建的前期工作
• 4.1.3 科研数据仓库的体系结构
• 4.1.4 概念模型设计
• 4.1.5 逻辑模型设计
• 4.1.6 物理模型设计
• 4.2 数据抽取、转换和装载（ETL）
• 4.2.1 数据的抽取
• 4.2.2 数据的转换
• 4.2.3 数据的装载
• 4.2.4 数据转换服务DTS的设计与实现
• 4.3 数据仓库维护
• 4.3.1 更新数据仓库数据
• 4.3.2 管理数据仓库
• 4.3.3 优化数据仓库性能
• 4.4 本章小结
• 第5章 高校科研数据仓库的联机分析处理
• 5.1 科研多维数据集的实现
• 5.1.1 创建OLAP多维数据集的步骤
• 5.1.2 导入数据到OLAP数据库
• 5.1.3 维和度量的建立
• 5.1.4 多维数据集的建立
• 5.1.5 OLAP多维数据集的物理存储
• 5.1.6 OLAP多维数据集处理
• 5.1.7 OLAP多维数据集的浏览
• 5.2 数据展现与客户端通讯
• 5.2.1 OLAP客户端体系结构
• 5.2.2 OLAP多维数据集访问与操作
• 5.2.2.1 MDX与ADO MD编程
• 5.2.2.2 决策支持对象（DSO）编程
• 5.2.2.3 PivotTable Services与Excel
• 5.2.2.4 Office Web组件编程
• 5.3 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 本文工作总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者简介
• 攻读硕士学位期间发表论文和科研成果