基于網絡數據倉庫及OLAP技術的決策支持系統設計

0 引言

2010年7 月頒布的《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010一2020年）》提出：“信息技術對教育發展具有革命性的影響，必須予以高度重視”。數據倉庫是在以事務處理為主要任務的數據庫基礎上發展起來的，數據倉庫的安全控制有著更高的復雜性，原因主要在于數據倉庫的建立目的與限制對數據的訪問是矛盾的；決定了對數據倉庫安全的研究是一個復雜的領域。OLAP是數據倉庫之上的一個自然地應用，它使用數據的領域背景知識，允許在不同的抽象層上提供數據。建立決策支持系統主要是基于web數據倉庫安全和OLAP技術，既是信息化建設成果的展示，也是向智慧校園邁進的重要里程碑，對高校未來的發展和建設有著重要的實際意義。

1 數據倉庫安全問題及防范措施

數據倉庫中的安全問題涉及到對數據倉庫技術實質的理解、數據倉庫的設計、管理、操作等各個方面。盡管數據倉庫的目的是利用信息，但還是需要限制數據倉庫用戶可以訪問的信息并控制用戶可訪問的內容。在數據倉庫的建立過程中，每一步的安全都可能受到威脅。從數據倉庫的體系結構與資源組成來分析，數據倉庫的安全大致包括實體安全、數據安全、軟件安全、運行安全四個方面。

傳統安全措施包括防火墻、數據庫視圖、基于LOGON/LOGOFF的安全措施等。每一種類型的安全性都是把需要保護的數據庫從外部包圍起來，這種外部安全管理容易出現人為錯誤，難以管理。數據倉庫的安全需要建立在深層次級別上，即數據倉庫自身內部的數據安全。因此有人提出了數據倉庫最有效的安全是內部安全，包括網絡系統的安全措施、服務器的安全措施、應用系統的安全措施、信息傳輸的安全措施及訪問控制。由于數據倉庫系統的存在形式大多借助于其它傳統系統來支撐，而這里最直接的安全措施就是訪問控制，原有系統的訪問控制對于數據倉庫的支持明顯存在不足，這也是目前數據倉庫系統安全防護的重心。數據倉庫是一項基于數據管理和利用的綜合性技術和解決方案，它將成為數據庫市場新一輪的增長點。對數據倉庫的安全性訪問作為數據倉庫技術與信息安全技術的結合點，必將面臨更大的挑戰和機遇。

2 系統設計思路

以三大平臺數據庫為基礎，將數據進行抽取、轉換、關聯、整理、存儲建立數據倉庫，并通過聯機分析處理（On-Line Analytical Processing,OLAP）技術對數據進行查詢、分析、挖掘、總結，最后設計開發一套決策支持系統為決策者和管理者服務。使小數據產生大能量，提高服務質量、提升服務效率、降低服務成本。例如對銀校一卡通數據進行挖掘，可以統計出學生每天、每月、每季度的平均消費金額，對學院貧困生的選擇及每月補助的發放金額等相關政策的制定起到指導作用。同時也可以總結出學院食堂的經營狀況，就餐人數，各個檔口就餐率，以及菜價制定的合理性。對數字校園數據庫中學生成績數據的挖掘，可以總結學生的學習狀態，統計各區隊平均成績、學習狀元、某一課程歷年的分數變化規律等數據，各省市生源的學習狀況，對學生評優、獎學金、入黨等條件進行總體掌握，對招生時分配各省招生指標提供參考。對數字圖書館數據進行總結歸納，可以總結學生借閱圖書的種類、數量以及頻率等信息，對圖書借閱榜單進行排名。另外，對三個數據庫數據進行整合關聯，形成數據倉庫，再對數據進行挖掘、歸納。可以根據需求查詢學生學習成績與借閱圖書數量、種類之間的關系，還可以根據需求查詢學習成績好壞與是否吃早餐之間的關系等特定的檢索條件。總之，學院決策支持系統的建立可以提高工作效率、提升組織控制率、改進問題的求解方式、節約時間和成本、提供特定的分析和報表等優勢，最終為學院制定相關政策提供科學依據，對學院由數字校園向智慧校園邁進具有重要意義。

3 系統設計流程

學院決策支持系統主要是基于數據倉庫和 OLAP技術為核心，以銀校一卡通、數字校園、數字圖書館三個數據平臺為研究實例進行數據分析，將系統分為數據源、數據管理、數據分析以及數據應用幾個層次來劃分。數據源主要是指三大數據平臺的數據庫，通過SQL Server的導入導出數據功能實現。對數據源進行提取、清理、裝載等數據轉換功能，形成以學號為關鍵字段，以消費交易流水、歷年學習成績、借閱圖書信息為主體的數據倉庫。數據管理過程主要是通過SQL Server 2008中的整合服務（SQL Server Integration Services，SSIS）來實現的。數據倉庫建立后，聯機分析處理（OLAP）是在此基礎之上建立的數據分析的高效工具。應用SQL Server 2008中提供一個良好的分析平臺Analysis Services，通過數據分析最終以簡單易懂的多維圖形方式將分析結果展現出來，為決策支持提供可靠的依據。該分析系統的開發環境是SQL Server 2008 + Microsoft Visual Studio 2005，使用C#語言編寫程序代碼。系統的開發過程如表1所示。

表1 系統開發流程

圖1 技術路線圖

該分析系統的開發流程基本是按照系統的分析與設計、數據提取、決策支持、系統維護與評價四個步驟來實現的。特別是在分析與設計時重點放在了數據倉庫的需求分析、概念設計、邏輯設計、物理設計實現，這也是該分析系統的重點實現過程。在概念設計中主要完成數據倉庫內數據的E-R圖設計。在邏輯設計過程中，主要是將E-R圖轉換為數據模型，該系統應采用的是星型數據模型，可以在SQL Server 2008中的Analysis Services工具平臺中實現。

以學院三大數據平臺中數據作為數據來源，從數據源中提取的數據經過轉換裝載處理后才能存儲進入數據倉庫，然后根據用戶的需求，利用數據管理中聯機處理（OLAP）等數據倉庫的應用工具，對數據集市或數據倉庫進行決策查詢分析或知識挖掘。最后再將數據發布到前端數據應用層，用戶通過前端提供的各種工具（如查詢工具、報表工具、分析工具等）處理數據倉庫，以供用戶決策分析使用，系統設計流程如圖1所示。

4 結束語

基于 web數據倉庫安全及OLAP技術的決策支持系統的設計與開發對數據中的隱含信息進行研究和分析，利用學院現有信息化成果，關聯三大數據庫平臺，充分收集、整理學院信息化建設中所產生的海量數據，更好的服務于廣大師生，為領導決策提供科學依據，為特定需求提供數據查詢、報表等功能、為師生提供更好的服務，為學院的發展方向提供了良好的、有力的決策支持。

本文系中國刑警學院 2014年院級項目《基于數據倉庫及OLAP技術的學院決策支持系統設計》階段性研究成果隨著高等教育的發展和教育體制的改革，高校積極進行管理信息化建設，實施數字化校園或智慧校園等舉措，廣泛采用了各類信息系統輔助日常行政管理與教學科研工作。信息技術在為學校師生帶來便利的同時，也產生了大量數據。本文以作者所在高校三大平臺數據庫為基礎，將數據進行抽取、轉換、關聯、整理、存儲建立數據倉庫，并通過OLAP技術對數據進行查詢、分析、挖掘、總結，最后設計開發一套決策支持系統為決策者和管理者服務。