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。
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