基于數據倉庫的高校后勤倉庫管理信息系統設計

彭學軍

【摘要】針對當前高校的后勤倉庫管理系統難以獲取隱含信息的問題，提出基于數據倉庫技術和OLAP技術設計開發高校后勤倉庫信息管理系統的解決方案。系統使用c#作為開發語言，數據庫采用SQL Server 2005，使用SQL Server中的數據倉庫工具建立數據倉庫。根據需求分析，系統確定獲取進貨渠道、部門和資金3個主題的隱含信息，并采用查詢效率較高的星型模型作為概念模型，通過事實表設計和維度表設計來完成主題設計的具體實現。

【關鍵詞】數據倉庫；OLAP；倉庫管理；管理信息系統

引言

隨著網絡技術、計算機軟硬件技術日新月異、突飛猛進的發展，計算機已成為現代社會人們工作、生活、學習甚至娛樂不可缺少的應用工具。計算機的應用已經滲透到社會的各個領域，不論是企業還是政府機關、事業單位，都正在積極利用各種計算機應用系統以全面提高工作效率。后勤倉庫管理作為高校日常辦公事務的核心環節之一，隨著信息化的不斷發展，它在整個高校管理當中占有越來越重要的地位。然而，不少高校后勤倉庫管理沒有引入信息化手段，仍然采用人工方式進行統計，造成管理效率低下；有的高校雖然使用了管理軟件，但有些軟件卻是以傳統的數據記錄和單據打印為設計目標，這與現代倉儲的發展要求不相適應。隨著計算機科學技術的快速發展，運用計算機技術對高校后勤進行管理不僅成為可能，高校后勤管理工作的規范化、現代化已成為必然。

一、系統采用的關鍵技術

（一）數據倉庫技術

數據倉庫，由數據倉庫之父W.H.Inmon于1990年提出，面向主題的、集成的、相對穩定的、隨時間不斷變化（不同時間）的數據集合，用以支持經營管理中的決策制定過程、數據倉庫中的數據面向主題，與傳統數據庫面向應用相對應。主要功能是將組織透過資訊系統之聯機交易處理（OLTP）經年累月所累積的大量資料，透過數據倉庫理論所特有的資料儲存架構，作一有系統的分析整理，以利各種分析方法如線上分析處理（OLAP）、數據挖掘（Data Mining）之進行，并進而支持如決策支持系統（DSS）、主管資訊系統（EIS）之創建，幫助決策者能快速有效的從大量資料中，分析出有價值的信息，以利決策擬定和快速回應外部環境變動，幫助建構商業智能（BI）。

（二）OLAP技術

線上分析處理（On-Line Analytical Processing，簡稱OLAP），是一套以多維度方式分析資料，而能彈性地提供積存（Roll-up）、下鉆（Drill-down）、和樞紐分析（Pivot）等操作，呈現整合性決策資訊的方法，多用于決策支持系統、商務智能或數據倉庫。其主要的功能，在于方便大規模數據分析和統計計算，為決策提供參考和支持。與之相對的是線上交易處理（OLTP）。

OLAP需以大量歷史資料為基礎配合上時間點的差異并對多維度及匯整型的資訊進行復雜的分析。OLAP需要使用者有主觀的資訊需求定義，因此系統效率較佳。OLAP的概念，在實際應用中用廣義和狹義兩種不同的理解。廣義上的理解與字面意思相同，即針對于OLTP而言，泛指一切不對數據進行輸入等事務性處理，而基于已有數據進行分析的方法。但更多的情況下OLAP是被理解為其狹義上的含義，即與多維分析相關，基于立方體（CUBE）計算而進行的分析。

（二）B/S架構技術

B/S結構，即Browser/Server（瀏覽器/服務器）結構，就是只安裝維護一個服務器（Server），而客戶端采用瀏覽器（Browse）運行軟件。它是隨著Imem～技術的興起，對C/S結構的一種變化和改進。B/S三層體系結構采用三層客戶/服務器結構，在數據管理層（Serve）和用戶界面層（Chent）之間增加了一層結構，稱為中間件（Middleware），使整個體系結構成為三層。三層結構是伴隨著中間件技術的成熟而興起的，核心概念是利用中間件將應用分為表示層、業務邏輯層和數據存儲層三個不同的處理層次，如圖2.2所示。三個層次的劃分是從邏輯上分的，具體的物理分法可以有多種組合。中間件作為構造三層結構應用系統的基礎平臺，提供了以下主要功能：負責客戶機與服務器、服務器與服務器間的連接和通信；實現應用與數據庫的高效連接；提供一個三層結構應用的開發、運行、部署和管理的平臺。這種三層結構在層與層之間相互獨立，任何一層的改變不會影響其它層的功能。

二、系統的結構設計

高校后勤倉庫信息管理系統主要包括倉庫出入庫管理、倉庫物品修改管理、信息查詢管理和系統配置維護管理4個模塊（系統結構見圖2）。根據具體需求，每個模塊都具有各自的功能。

（一）倉庫出入庫管理模塊

本模塊負責錄入高校后勤倉庫管理數據信息的工作。由于倉庫錄入人員都不十分精通計算機技術，所以本模塊的人機交互盡量智能化，錄入操作盡量簡單。每一次進行數據錄入時，系統都會通過自動檢查輸入的數據的格式是否正確、內容是否全面。如果某一項物品不是第一次錄入，系統會自動顯示上一次錄入物品的相關信息，提示數據錄入者檢查本次錄入的數據是否有誤。

（二）倉庫物品修改管理模塊

本模塊負責修改系統數據庫內的物品數據信息的工作。由于倉庫管理工作的特殊性，根據數據庫內各表之間存在相互關聯的管理，對系統內已經存在的物品信息，不能被刪除。如某項物品不再購買，也不能刪除相關信息，因為這會影響到對該物品出入庫等歷史情況的查詢。由于操作人員的失誤所造成的錄入信息錯誤，系統允許修改。數據的修改工作必須小心謹慎，只能由系統管理員或者具有修改權限的人員進行操作，其他未授權用戶不能進行操作。

（三）信息查詢統計管理模塊

本模塊負責查詢后勤倉庫數據信息的工作，這是管理信息系統的核心模塊。業務數據庫中的數據信息經過抽取、清洗等相關處理后，集成在數據倉庫內。系統利用OLAP技術，將數據組織成多維數據立方體的形式，通過切片、切塊、鉆取等各種分析操作，使用戶能從多角度、多側面、多層次地查詢數據庫中的后勤倉庫數據信息。管理信息系統把一些關鍵的查詢過程和查詢結果經過處理后存儲下來，并且當系統數據信息有更新時還能自動更新。這樣，當以后再進行類似的查詢時就不必每次都去搜索整個數據庫，而能快速地得到正確的查詢結果。系統能夠根據需要，把每次查詢的結果信息自動生成合適的數據報表。

（四）系統配置維護管理模塊

本模塊負責對用戶和數據庫的維護進行管理工作。包括對用戶申請、登錄申請和用戶權限設置等的工作，和對數據庫進行數據備份、恢復等的工作。

（五）系統的開發平臺

本系統的數據庫采用SQL Server 2005系統，使用基于Microsoft Visual Studio 2008 C#作為開發語言進行開發。SQLServer 2005是一種關系數據庫管理系統，具有使用方便、可伸縮性好、與相關軟件集成程度高和可多種平臺使用等優點。在SQL Server 2000系統中提供了大量的數據倉庫設計、建立和操作等方面的工具。c#是微軟公司發布的一種面向對象的、運行于，NET Framework之上的高級程序設計語言。

三、數據倉庫的設計與實現

數據倉庫的構建是一個不斷循環、反饋而使系統不斷增長與完善的過程，它的設計主要包括概念模型設計、邏輯模型設計和物理模型設計3個階段。

（一）概念模型設計

概念模型設計是建立數據倉庫的第一步，主要描述與業務有關的重要實體及相互之間的關系。它包括需求分析、主題確定和概念模型確定等內容。

（1）需求分析

后勤倉庫的高級管理者，不光需要知道倉庫內物品的具體數據信息，更重要的是需要了解：每種物品的進貨渠道、進價；每個部門每個學期從倉庫領取的物品的數量和金額。

（2）主題確定

根據需求分析，確定系統數據倉庫的主題為：物品的進貨渠道、部門和資金。

（3）概念模型確定

數據倉庫的概念模型常見的有3種：星型模型、雪花模型和事實星座模型。星型模型可以采用關系型數據庫結構，模型的核心是事實表，圍繞事實表的是維度表，通過事實表將各種不同的維度表連接起來，各個維度表都連接到中央事實表。在該模型中，因為大部分數據都在事實表中，只需搜尋事實表就可進行查詢。并且維度表都比較小，能放在高速緩存中，可以快速地與事實表進行連接。星型模型實際上是以“空間”換“時間”，通過適當增加冗余存儲空間來顯著地提高系統查詢速度，所以本系統數據倉庫的邏輯模型采用星型模型。

（二）邏輯模型設計

邏輯模型是數據倉庫從概念模型向物理模型過渡的中間層次模型。邏輯模型設計是把概念模型當中各種概念和實體間的相互關系，進行分解細化，使之能適應計算機系統存儲模式。邏輯模型設計主要包括事實表的設計和維度表的設計。

（1）事實表設計

數據倉庫中的每個主題都需要通過一個或多個相關的事實表進行具體設計實現。事實表不僅是數據倉庫的核心，也是構成數據倉庫的所有類型表中體積最大的，它包含和決策目標緊密相關的數據信息。事實表的內容一般由兩部分組成：鍵和指標。事實表使用鍵把各個維度表聯系起來，指標用于記錄事實表的詳細信息。不同的主題設計的事實表各有不同，以進貨渠道主題為例設計事實表，它包括供應商信息表、供應物品信息表和供應物品歷次價格信息表。

（2）維度表設計

事實表中的內容進一步分解，就得到維度表。維度表是事實表的關聯表，含有事實表中的特征數據，使用關鍵字同事實表進行關聯。維度表中還包含有多個詳細屬性，用于說明對象的邏輯關系。在設計維度表時，盡可能簡化維度表與事實表之間的聯系，盡量減少表之間連接數量，以減輕計算機系統的運算負擔。

下面列出進貨渠道主題的供應物品信息事實表的維度表：

物品單位維度表：個、臺、箱、本；

資金結算維度表：月結、年結、現金；

資金來源維度表：學院資金、部門資金、捐贈。

（三）物理模型設計

物理模型設計即為邏輯模型中的數據確定一個符合要求的物理結構，也就是將邏輯模型當中的相關內容轉變為在計算機系統可以存儲的模式。在認真分析系統數據倉庫的基礎上，研究它的存儲結構及方法、數據使用環境及使用方式和數據信息規模等主要參數，完成高校后勤倉庫信息管理系統數據倉庫的物理模型設計。

（四）數據倉庫的實現

系統使用SQL Server 2005中的數據倉庫工具建立數據倉庫，使用c#實現數據倉庫的接口設計，使用Analysis Services工具采集和分析數據信息。數據的采集工作就是進行數據的抽取、轉換、清洗和裝載的過程，將業務數據庫當中的倉庫物品數據信息加載到數據倉庫中，從而完成數據信息從數據源向數據倉庫的轉化。它主要進行：識別數據源信息，管理元數據，集成不同數據源的數據格式，清理數據集，數據分割，定期更新和維護數據。

四、結束語

本文設計開發的高校后勤倉庫管理信息系統，利用數據倉庫技術確定進貨渠道、部門和資金3個主題，利用OLAP技術從不同的維度、側面和數據綜合程度對數據信息進行多種不同形式地觀察，從而達到獲取這些直接數據信息背后關于3個主題的隱含信息的目的。如果用戶對隱含信息的獲取有新的或不同的需求，可以增加或更改主題，并按照新主題設計數據倉庫。