基于數據倉庫技術的決策支持系統(tǒng)研究設計

［摘 要］數據倉庫技術是在充分地開發(fā)信息資源的迫切要求下產生并迅速發(fā)展起來的一個國際前沿研究新領域。本文提出了在數據倉庫基礎上建立決策支持系統(tǒng)的體系框架，論述了基于數據倉庫決策支持系統(tǒng)的優(yōu)點， 最后結合實例介紹了該系統(tǒng)的具體應用，為知識的智能獲取提供了新的手段。

［關鍵詞］數據倉庫 數據挖掘 知識庫 知識發(fā)現 決策支持系統(tǒng)

決策支持系統(tǒng)(DecisionSupportSystem，DSS)的概念于20世紀70年代初由美國MichaelS.scottMorton在《管理決策系統(tǒng)》一文首次提出，20世紀80年代中期引入我國。20多年來，決策分析系統(tǒng)已在理論研究、系統(tǒng)開發(fā)和實際應用諸方面取得了令人矚目的進步，并呈現出積極的多元化的發(fā)展態(tài)勢。

隨著社會經濟的發(fā)展和多樣化，決策者為了能夠盡快調整策略，需要一個決策系統(tǒng)以輔助解決各方面的問題，也就是說需要一個能夠自動進行調整來滿足決策者需求的系統(tǒng)。本文提出在數據倉庫基礎上建立一個決策支持系統(tǒng)。

一、數據倉庫技術

數據倉庫(DataWarehouse，DW)技術是在傳統(tǒng)數據庫技術的基礎上發(fā)展起來的，是現代計算機系統(tǒng)信息處理技術的熱點之一，它的出現給決策支持系統(tǒng)的發(fā)展注人了新的活力。與傳統(tǒng)數據庫面向OLTP進行數據組織的特點相比，數據倉庫的數據具有面向主題的、集成的、隨時間不斷變化的、不可更新的四個基本特征。數據倉庫的主要功能是把決策所需的信息從原始業(yè)務操作數據中分離出來，把分散的、難以利用的原始業(yè)務操作數據轉化為集中統(tǒng)一、隨時可用的信息，同時提高訪問和處理數據的速度和效率。

數據倉庫系統(tǒng)不是一個簡單的由各種數據合并而成的超大型數據庫，其建立也不是要取代傳統(tǒng)數據庫，它應建立在一個較全面和完善的信息應用的基礎上，為高層決策分析提供支持。數據倉庫是一種專為聯(lián)機分析應用和決策支持系統(tǒng)提供數據源和決策工具的結構化數據環(huán)境，通過運用其中的數據與信息，企業(yè)能獲取更多經營效益。比如，企業(yè)可以從數據倉庫中進行利潤增長分析，了解產品和服務間的關系、利潤、產品線等，有利于指導決策，提高效益。

二、決策支持系統(tǒng)

決策支持系統(tǒng)是在信息管理系統(tǒng)的基礎上建立起來的，彌補了管理信息系統(tǒng)的不足，適應了人們對于信息管理向智能化方面的發(fā)展。決策支持系統(tǒng)可以為決策者提供及時、準確、科學的決策信息。決策支持系統(tǒng)的體系結構最初包括三個部分:數據庫、模型庫和用戶接口。該系統(tǒng)結構反映了人們對于當時決策支持的要求，但是還有很大的局限性，只強調數據、模型和兩者的集成，而且進行的主要是數學運算，對于有些知識和經驗卻不能很好處理。隨著人們需求的提高，要求決策支持系統(tǒng)不再僅僅在模型的基礎上利用數據庫中的數據進行計算，而要求能夠進行一些必要的推理，進一步降低人的參與，提高決策支持系統(tǒng)的智能性。與決策支持系統(tǒng)同步發(fā)展的專家系統(tǒng)為決策支持系統(tǒng)的智能化發(fā)展提供了有限的支持，決策支持系統(tǒng)吸收了專家系統(tǒng)在知識學習和推理方面的特點，增加了知識庫部分，可在某些方面進行推理和知識的學習。

三、基于數據倉庫決策支持系統(tǒng)

目前新興的數據倉庫和數據挖掘技術為決策支持系統(tǒng)的智能化發(fā)展提供了新的方法，開創(chuàng)了決策支持系統(tǒng)發(fā)展的新階段。作者在開發(fā)決策支持系統(tǒng)的實踐中提出了一種基于數據倉庫的決策支持系統(tǒng)體系結構，能夠較好地解決決策支持系統(tǒng)智能化的自適應功能。圖1所示為基于數據倉庫的決策支持系統(tǒng)體系結構框圖。它主要由兩部分組成，一個是比較傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)，另一部分是數據倉庫和數據挖掘，這兩部分只是形式上放在了一起，實際上并不完全獨立，而是緊密結合起來的。傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)部分主要負責決策支持，通過對模型庫、方法庫、知識庫和數據倉庫的模型、方法、知識、數據處理提供相應的輔助決策支持，這也是決策支持系統(tǒng)的功能所在;而數據倉庫和數據挖掘部分則是該系統(tǒng)的智能化的核心，數據挖掘處理單元通過對數據庫中數據采用有關的方法，結合相關的知識和規(guī)則進行數據挖掘，獲取有用的知識、規(guī)則和模型。在這里數據倉庫和決策支持系統(tǒng)得到了比較完美的結合。

1.系統(tǒng)基本結構

數據倉庫技術和數據挖掘技術相結合建立的輔助決策系統(tǒng)是決策支持系統(tǒng)(決策支持系統(tǒng))的新型式，使決策支持系統(tǒng)的發(fā)展躍上了一個新的層次其系統(tǒng)結構如圖1所示 其中 數據倉庫用于數據的存儲和組織 OLAP 側重于數據的分析。數據挖掘則致力于知識的自動發(fā)現 將這三種技術有效地結合起來發(fā)揮它們各自的特長和互補作用 就能設計出企業(yè)決策支持系統(tǒng)的可行方案。

采用這種模型后，決策支持系統(tǒng)通過上述三種技術后結構變的更加緊湊，而且更重要的是將數據倉庫和 OLAP 結合后能將普通的大量信息轉換成有價值的輔助決策信息，OLAP 是一種對多維數據庫分析和處理更加有效的數據分析技術，它具有強大的分析功能，可以提供給用戶強大的統(tǒng)計、分析和報表處理功能及進行趨勢預測的能力，從宏觀到微觀對數據進行深入分析 行不同維間的比較等等。

數據挖掘工具運行于高性能的并行處理系統(tǒng)上，可以使分析數據更加準確和深入，在深度上進行延伸，深入的分析能夠發(fā)現一些潛在的信息在廣度上進行擴展，擴大的樣本降低了錯誤發(fā)生率利用數據挖掘技術可以自動地找出數據倉庫中的模式及關系，數據挖掘就是知識的提取 知識的提取過程即為決策支持過程。

2.系統(tǒng)設計關鍵技術

（1）數據倉庫設計

政府數據倉庫結構的設計要從決策目標出發(fā)合理安排各元素，保證數據倉庫的規(guī)范化和完整體系。數據倉庫設計的各個數據定義均保存在元數據庫中。數據倉庫的數據結構一般采用星型模型和數據模型。首先是要定義各主題及其所需數據源;數據源分內部、外部數據源，其涉及屬性有計算機平臺、數據擁有者、數據結構、使用該數據源的處理過程、倉庫更新計劃等。其次是要定義數據抽取、提煉和裝載原則。最后是細化主題，形成主題表，根據主題表定義數據集市。

（2）數據預處理

數據預處理的主要任務是對來自不同平臺的數據進行分析、處理，找出不一致的數據，進行清洗、轉換、再加工等，再裝載到數據倉庫。具體步驟分為兩步:首先是對DB1， DB2，……，DBn的數據進行提取、清洗、標準化、集成等，將不一致的數據轉化成一致的數據;在這一過程中，可以建立一個名字映射表。其次，在組織不同來源的數據過程中，先將數據轉換成一種中間模式，再把它移至臨時工作區(qū)。最后是將不一致的數據轉化成標準的、一致化的數據后，將其存人數據倉庫的數據區(qū)。

（3）數據管理

數據倉庫規(guī)模一般都很大，從建立之初就要保證它的可管理性，一個政府機構可能建立幾個數據倉庫或數據集市，但他們可共用一個元數據庫對其進行管理。首先從元數據庫查詢所需元數據，然后進行數據倉庫更新作業(yè)，更新結束后，將更新情況記錄于元數據庫中。當數據源的運行環(huán)境、結構及目標數據的維護計劃發(fā)生變化時，需要修改元數據。元數據是數據倉庫的重要組成部分，元數據的質量決定整個數據倉庫的質量。

四、決策支持系統(tǒng)在稅務上的應用

稅務部門是一個數據密集型部門，數據管理任務繁重，需要高效的數據管理工具。一方面，稅務部門幾乎每天都要產生大量的原始數據，需要及時對這些數據進行處理和保存，并且，從稅務登記到稅務申報再到 稅務核定等一系列過程中，對數據需要反復使用;另一方面，稅務各部門領導需要分析稅務，了解稅收情況，以便作出有效工作安排。因此，數據的有效管理是一個非常重要的任務，有必要建立以數據倉庫和OLAP系統(tǒng)技術為基礎的決策支持系統(tǒng)。

稅務系統(tǒng)整體規(guī)劃的功能及系統(tǒng)體系結構可以概括為以下幾方面:

1.系統(tǒng)可實現的功能

（1）建立面向整個稅務系統(tǒng)的數據倉庫，包括從操作數據庫存到數據倉庫的抽取轉換模塊、面向主題的數據倉庫、特定需要的數據商場、元數據庫、元數據瀏覽程序等;

（2）建立基于數據倉庫的應用系統(tǒng)，包括報表查詢系統(tǒng)、通用查詢系統(tǒng)、區(qū)域經濟分析系統(tǒng)、網上在線分析系統(tǒng)、基于地理信息系統(tǒng)的稅務分析系統(tǒng)等OLAP工具。

2.數據分析

該系統(tǒng)可完成稅務征收數據的采集和加工，構成可供本單位及其它政府部門共享的時間系列數據庫。數據主要來自終端征收系統(tǒng)。指標主要包括稅收額、稅基和納稅戶，稅收額按性質又分為應交稅金、實交稅金、退稅額、補稅額和未交稅額，每個指標又可按要求分時段指標，如年指標、月指標、累計指標。數據倉庫中的數據以月為基本粒度從操作數據庫抽取數據。因此，系統(tǒng)中的指標數據主要是經過計算后所得的數據。

3.系統(tǒng)結構

稅務信息系統(tǒng)主要由一個終端應用系統(tǒng)和操作數據庫系統(tǒng)、一個數據倉庫系統(tǒng)及基于數據倉庫的 0LAP系統(tǒng)組成，處理各種稅務征收業(yè)務，并提供較強的稅收查詢、分析功能。它利用TCPI/P協(xié)議、X.25公共數據網建立全市稅務系統(tǒng)計算機網絡，連接市局和各分局。

4.系統(tǒng)的物理結構

系統(tǒng)利用C/S結構實現。數據從各分局計算中心的業(yè)務數據庫傳到同一地點或上級部門的數據倉庫里。0LAPSERVER和WEBSERVE:從數據倉庫里抽取數據，提供給客戶端使用，部門各單位相關人員利用PC機上的分析軟件，通過部門局域網訪問數據倉庫上的數據。

5.系統(tǒng)實現方案

該系統(tǒng)利用 ORACLE數據庫系統(tǒng)建立數據倉庫，用局域網，并以WindowsNT作為OLAPSERVER的工作平臺。采用TCP/IP和X.25進行分局與市財政局聯(lián)網。利用ODBC和OLEDB進行數據連接，并利用OLAPSERVER所提供的功能，盡可能使數據訪間本地化，以提高響應速度。

五、結束語

數據倉庫技術為決策分析系統(tǒng)的研制與開發(fā)提供了一種有效的、可行的體系化解決方案。本文對數據倉庫技術在該系統(tǒng)建立中的應用作了較深入的探討，提出了建立該系統(tǒng)的理論框架。據統(tǒng)計，美國500強中98%的企飯已經建立了基于數據倉庫的應用，而我國在這方面還存在很大的空白。但隨著我國綜合國力的增強，以及信息技術的飛速發(fā)展，越來越多成功的決策支持系統(tǒng)應用將會出現。一個完整的決策分析系統(tǒng)數據倉庫解決方案集成了數據倉庫、聯(lián)機分析、數據挖掘等多種信息處理技術，如果這一解決方案得到廣泛的采用，必將把決策分析系統(tǒng)的研究與開發(fā)工作推向一個更高的層次。

參考文獻：

[1]馮海霞：基于數據倉庫的HR決策支持系統(tǒng)初探，當代經理人(中旬刊)，2006/19

[2]李睿：基于數據倉庫的壽險決策支持系統(tǒng)設計與實現，現代電子技術，2006/19

[3]李捷：基于數據倉庫和數據挖掘的企業(yè)決策支持系統(tǒng)研究，科技經濟市場，2006/07

[4]錢開余：數據倉庫聚集優(yōu)化在電力決策支持系統(tǒng)中的應用構想，江蘇電機工程，2006/04

[5]何可立：構建南方電網數據倉庫與決策支持系統(tǒng)的探討，廣東電力，2006/07

[6]李祎：基于數據倉庫的決策支持系統(tǒng)的分析與研究，電腦知識與技術，2006/26