课程文献中心 更多>>

关键词： 数据仓库   社保   ETL   OLAP   统计分析  

摘要： 近年来,随着社保部门信息化建设的飞速发展,各个业务系统保存了海量的历史数据,由于缺乏先进的统计分析平台,未能对历史数据进行全面深层次的分析与利用,对社会保险金的预测、分析、统计、决策缺乏有效的支持,极大影响了数据统计的准确性和分析决策的效率。在这一背景下,基于数据仓库技术建立社保统计分析系统,对于充分利用业务系统的历史数据,为分析决策提供一个科学、合理、务实的数据支持具有重要的意义和价值。本文在构建社保数据仓库的基础上,通过运用维度建模、数据整合、联机分析处理等技术设计开发实现了基于数据仓库的社保统计分析系统。根据社保的软硬件环境,建立统一的数据仓库体系架构,搭建统一的建设框架和应用模式。依据客户提供业务需求进行统计分析业务主题的划分,从而建立维度模型。利用ETL数据抽取工具从社保的各个业务系统抽取数据,进而整合、加载到数据仓库中。在此基础之上,建立面向分析应用的多维数据库和初级汇总表,最后实现固定报表、灵活报表、图形展现等前端应用功能。通过对基于数据仓库的社保统计分析系统的设计与实现,建立了统一的数据存储平台,解决了“信息孤岛”的问题,有效保证了数据质量,极大提高了数据汇总、计算、查询、分析的性能,为用户提供了直观、丰富的前端展示方式,满足了用户多元化分析和辅助决策的需求,为社保部门数据仓库的建设积累了宝贵的经验。

关键词： SAP BW   集团企业   数据仓库   模型层级架构   模型设计  

摘要： SAP BW在许多企业级数据仓库中运用非常广泛,它可以出具企业在集团层面的报表,掌握和管理集团业务运行情况,帮助寻找集团化企业其业绩背后的规律和趋势,最终为企业集团的决策者提供决策支持。因此,如何利用SAP BW模型架构来更好的实现企业级数据仓库,是当今数据仓库行业热门的话题之一。对于某化工集团大型企业而言,其集团和子公司已经部署多套企业级数据仓库,集团决策层在使用业务报表时,只能得到经过整合和处理之后的数据,数据的真实性和可靠性得不到统一的有效控制。同时,由于有多套数据仓库系统,当集团层面需要修改数据模型时,分公司的数据模型也需要做相应修改,维护的灵活性较差。最后,每次化工集团需要升级数据仓库版本时,需要维护升级每一个子公司的数据仓库版本,维护成本高昂。因此,如何将分布在各子公司的多套数据仓库通过设计模型层次架构来整合成一个面向集团的企业级数据仓库,以此保证数据的可靠性,增强模型的修改灵活性和降低数据仓库的运维成本,意义重大。为此,本文基于SAP BW框架模型,完成某化工大型集团企业级的数据仓库设计,可用于某化工集团的财务、销售等多个部门数据的汇总整理,有效提升数据利用效率,保证数据真实性。同时,又通过层次设计,解决了原本模型修改灵活差和系统维护成本高的问题。结合本文的研究,具体的内容主要有:1.通过分析常用的两种数据仓库在大型企业的部署方案,总结现有方案中所存在的缺陷,并确定了基于SAP BW模型架构的企业级数据仓库设计方案。2.对SAP BW模型架构方法进行设计,首先针对数据本身进行维度设计,将数据的标识与应用分类,通过定义粒度、选定维度,做到系统全面的数据结构设计。进而在SAP BW数据仓库中,设计数据抽取层,数据合并层,业务转换层和应用分析层来得出基于模型架构法的完整解决方案和实现过程,最终实现数据仓库。以此解决某化工大型企业中,由于有多套数据仓库,而造成的数据可靠性,模型的灵活性和维护的成本问题。3.对实现方案进行相关测试用例设计,并且通过测试结果和实施前后的效果比对分析得出本论文方案能够提高企业级数据仓库的数据可靠性,能够增加模型的灵活性以及降低数据仓库的维护成本。通过如上的设计和实现,该集团的企业级数据仓库方案于2017年6月顺利在某化工集团企业上线。应用以后,证明该系统方案能够满足集团对于报表主题的需求,并且解决了之前集团数据仓库方案中数据可靠性,模型的灵活性和维持成本高的问题。集团用户可以通过该数据仓库系统更好地实现集团业务。

关键词： 数据仓库   联机分析处理   决策支持系统   医院信息系统   商业智能  

摘要： 近些年,我国大部分医院已建立了各类辅助医疗事务的管理信息系统。医院信息系统有效保障医院正常运行,降低了运营成本,提高了工作效率和资源利用率,成为医院科学管理和提高医疗服务水平的有力手段。但是,这些业务系统相对独立,众多异构系统中的数据难以有机地整合和共享,并且这些信息系统属于联机事务处理系统,主要面向业务流程设计,而不面向分析管理,很难从日积月累的海量历史数据中发现和提取潜在的信息和知识来帮助医院管理者更好地做出决策。因此,医院需要将大量业务数据重新整合,为管理者的决策提供准确可靠的数据支持,从而进一步提高医院管理质量和医疗服务水平。在对国内外研究现状分析的基础上,结合医院具体情况,本文基于数据仓库和联机分析处理等多种技术,设计并实现了医院数据分析与决策支持系统。首先,本文根据医院信息系统的现状进行需求分析,进而确定了系统的主题和结构;其次,对医院门诊信息系统、住院信息系统和住院电子病历系统这三个主要业务系统中分散的数据进行抽取、清洗、转换后加载到医院数据仓库;再次,根据医院管理者的需求,从医院门诊量、门诊收入、门诊诊断、住院费用和住院诊断五个主题分别进行多维数据建模;最后基于B/S结构,通过多种维度,利用报表、柱形图和饼图等丰富的展现形式向用户分主题展示数据分析结果,实现医院数据分析与决策支持系统。本系统的价值在于有机地整合了医院的主要业务系统产生的数据,打破“信息孤岛”现象。基于Web的医院数据分析与决策支持系统方便医院管理者从多层次、多维度监测与分析门急诊和住院人次、收入、病人费用构成等指标,为医院管理者的决策提供更加全面、准确和直观的数据保障,以便应对日益复杂和快速变化的医疗环境,同时也为医院教学及科研中的临床诊断数据统计和疾病的相关性分析提供数据支持。

关键词： 数据仓库   维度事实   客户特征   因子评价   精细化管理   精准营销  

摘要： “客户”是银行系统进行经营的最核心竞争要素。过去的CRM系统存在着客户数据获取难、质量差、客户特征描述不丰富的缺陷。管理上采用粗放型、非网格化、客户细分及精细化管理能力不足。营销方面大多采用主观营销、非结合大数据分析支持、产品非智能匹配及推送、精准营销能力不足。这几方面综合导致银行利润创造能力不足。后来发展到引入数据仓库进行客户数据深加工及其他方面进行应用,如何有效结合数据仓库为银行CRM弥补短板、发挥更大作用,对提升银行利润意义巨大。针对这些问题,本文更加针对性的就:引入数据仓库来如何提升更丰富的客户特征提炼能力、客户细分及目标客户群锁定能力、精细化管理能力、精准营销能力、工作效率等,最终如何提升银行利润创造能力为目的,进行了更深入研究和探讨。首先,结合获客成本经济学理论为理论依据,提出并设计在数据仓库里建立客户专题的数据主题,更加深入的研究了基于星型模型、维度事实设计的数据建模方式,从而为后续的客户特征提炼、客户星级评分和综合排名的研究与设计提供更丰富的数据基础。然后,结合客户价值及成本转换与锁定等经济学理论为依据与指导,研究和设计运用数据仓库优势来提炼更深层客户特征、扩充测算因子库与优化客户星级评分和综合排名模型方法,提升测算结果精准度。接着,通过实例分析数据仓库的这些成果在CRM中关于客户细分、客户精细化管理、精准营销方面的具体应用。最后,通过定性和定量对比数据仓库引入前后CRM的差异和提升效果来证实研究表明本文所采用的研究方法是合理有效的。本文通篇采用某农商银行数据进行实证分析,结果表明数据仓库的引入,能够提升银行CRM的综合管理能力、提升业务人员的客户精细化管理、精准营销能力及工作效率,提升银行利润创造能力,在我国银行具备实践价值。

关键词： 商业银行   数据仓库   数据质量管理关键技术  

摘要： 我国金融机制不断进行改革,商业银行面临着更加严峻的压力,为了能够开拓市场运营过程顺利,就要依靠数据仓库的数据管理。数据仓库中的数据质量管理关键技术成为支撑平台,很多商业银行已经开始使用,但是在管理过程中会存在各种问题,本文将会对此技术进行研究并提出对应措施。

关键词： 电气设备   设备维护   数据仓库   模糊神经网络  

摘要： 利用现代化监测监控设备,通过数据挖掘和智能预测算法,提高矿山电气设备监测监控水平,对保障矿山安全生产有重要意义。通过分析基于数据仓库(DWH)和模糊神经网络(FNN)的矿山电气设备监测维护决策支持系统,阐述以数据仓库为基础的多维数据结构原理和模糊神经网络的算法流程,提出了将二者相融合的DWH-FNN电气设备监测维护决策支持系统;阐明了模糊神经网络在矿山电气设备征兆判别和故障预测应用中知识库的建立、神经网络的训练以及输入输出的模糊化处理方式,总结了多维数据分析在实际中发挥的若干优势,为其他工业环境下的设备监测和决策支持系统的建立提供了参考。

关键词： 数据仓库   商业银行   指标报表平台  

摘要： 近年来，随着信息技术的不断发展，越来越多的商业银行采用信息技术与数据处理为一体的各类管理系统，并且取得了很好的效果。然而各银行的业务系统及管理系统种类颇多，数据量较大，业务系统升级速度较快。随着业务系统的变化，管理系统就会随之改变，如核心系统升级，下游管理系统也会面临比较大的变化。因此，对商业银行来说建立一套基于数据仓库的统一指标报表平台，满足信息披露、风险监控和决策支持迫在眉睫。　　本文主要完成的工作内容包括:　　(1)对数据仓库以及银行业报表管理系统在国内外的应用及研究现状进行了分析;对数据仓库技术的发展情况进行了介绍;对数据仓库技术、ETL技术，数据建模技术做了相关的介绍和论述;(2)对基于数据仓库的统一指标报表平台进行了需求分析，论述了平台的功能性和非功能性需求;介绍了平台的总体框架、逻辑架构、数据架构、技术架构及物理架构的设计;(3)对指标引擎、报表系统、ETL流程等统一指标报表平台的核心模块进行了详细设计和实现;(4)对平台部署环境进行了描述，并对系统功能和性能进行了测试及评价。　　本文设计和实现的统一指标报表平台已经在国内某股份制银行投入使用。基于数据仓库的统一指标报表平台满足了报表应用和辅助决策分析的需要，通过统一指标管理体系、指标报表配置管理体系，统一的指标报表发布出口，保证业务获取数据的及时性和查询的灵活性，满足行内外报表管理和监管报送的要求。平台运行以来稳定可靠，达到了预期设计目标。

关键词： 可视对讲系统   数据仓库   系统解决方案   三维可视化   人脸识别   军转民   监所管理  

摘要： 创新者胜、创新者强。面对新一轮科技革命和产业变革,谁能抓住机遇加快科技创新步伐,谁就能赢得发展的优势与主动。中国"智"造,当以创新为魂。创新突围给企业划定了新的生存基线。我国已成为制造业第一大国,但大而不强、附加值低的问题依然突出,创新能力和科技含量有待提升。推动科技发展,必须准确判断科技突破方向,这是抓住市场先机的重要前提。"始终站在客户角度想问题"已经嵌入美电贝尔团队的潜

关键词： 商业银行   数据仓库   ETL   机器学习   数据挖掘  

摘要： 数据仓库技术经过多年的发展,在各行各业中已经得到了很广泛的应用,尤其是在金融行业的商业银行中运用的更加普遍。国际市场上的几个大的数据仓库软件厂商,如DB2,Oracle,Sql Server等,都提供了功能强大的数据仓库数据技术产品,为分散的业务数据集中统一存储提供了强大的软硬件保障。商业银行通过使用数据仓库,可以极大的提高数据使用的效率,为企业内部各业务系统的数据分析和数据挖掘打下了坚实的基础。本文基于国内某商业银行数据中心的数据仓库系统项目,开展了研究工作。首先介绍了近年来数据仓库的国内外发展状况,其次介绍了数据仓库与数据挖掘的相关理论概念,主要包括数据仓库技术,数据仓库与数据库的区别,数据调度ETL（Extract-Transform-Load）系统等。将商业银行各业务系统的特点相结合,对商业银行数据仓库的项目进行了需求分析,包括数据主题域分析,数据存储规划分析。此次数据仓库的架构设计以IBM BDW（Banking Data Warehouse）数据仓库方法论为依据,使用IBM公司的数据仓库软硬件产品来实现。通过数据调度ETL系统的开发与设计,实现了从各个业务数据源系统中抽取数据到数据仓库中进行集中存储,对业务数据进行数据分析,并提供了数据的查询分析展示界面。论文还运用机器学习算法,对信贷行业中借贷者是否会违约还款进行预测。采用违约不还款的10000个数据集样本和按时还款的10000个数据集样本作为研究对象,首先对借贷客户的借贷数据信息做数据预处理,运用逻辑回归、支持向量机、随机森林、K最近邻和多层感知器等机器学习算法来构造违约预测模型,进行用户是否违约预测。实验结果表明,多层感知器模型有最好的预测效果。本文通过对商业银行的数据仓库的设计和数据挖掘的研究,构建了一个可以有效解决数据整合存储的数据仓库模型,实现了商业银行业务数据的集中统一存储,为商业银行进行业务数据分析提供了统一分析平台。商业银行通过提升经营理念,优化组织架构,结合科学高效的数据仓库技术作为支撑,可以在大数据时代得到更好的发展。图34表13参57

关键词： 数据仓库   财务决策支持系统   风险管控  

摘要： 在企业财务管理信息化发展的过程中,应借助信息化手段,将企业业务信息与财务信息进行融合、推动财务会计、管理会计功能的有效发挥。随着大数据、人工智能、互联网等技术的高速发展,财务决策支持系统的许多功能得以实现。数据仓库技术的成熟,为企业决策支持系统提供底层数据保障。在财务管理信息化背景下,企业面临许多问题,如何利用信息化技术加强企业的竞争力,管理者如何做出正确的决策,是每个企业面临的巨大挑战,也是赋予每个企业的发展机遇。本文主要研究A集团财务决策支持系统的需求分析、应用现状、应用分析,从而对其他企业应用类似系统时提供参考及借鉴意义。A集团财务决策支持系统是一个为管理者提供决策支持的财务管理系统,帮助管理者更好的进行战略管理和决策支持,对集团进行更为有效的风险管控。此外A集团财务决策支持系统还能够生成各类管理和决策所需财务报告,对企业预算进行管理。本文主要对财务决策支持系统的具体应用情况进行分析,同时也对数据仓库等关键技术进行研究。通过对A集团在管理背景下所面临的管理痛点问题进行分析,引出A集团对财务管理系统的需求分析。A集团选择的财务决策支持系统,能够有效的解决A集团面临的大多数问题。此外,通过A集团的具体应用实践进行分析,归纳其在应用中所总结的经验与教训,为其他企业提供借鉴意义,也能引发对财务决策支持系统的思考。理论部分主要包含数据仓库、财务决策支持系统的相关知识。详细研究了数据仓库的概念特征、体系结构、ETL工具等。其次,针对财务决策支持系统的概念及国内外财务决策支持系统的应用现状进行分析。通过理论部分的研究,可以深层次对底层技术和相关概念进行梳理,为案例研究奠定坚实的基础。案例部分主要研究A集团的财务决策支持系统,自2015年上线至今,已进行四次迭代更新,从最初的报表管控功能、逐渐加入智能报告、对标预警和风险管控。通过不断的迭代更新,财务决策支持系统的功能日趋完善,且通过将近三年的实际运用,对其实践现状具有明确的数据,以便于进行研究。本文的案例研究主要通过提出问题——解决问题——解决问题的效果——借鉴意义的思路进行研究。首先,在A集团管理背景下,从企业面临的痛点问题引发对解决问题方式的思考。其次,A集团为何选择使用财务决策支持系统解决存在的问题,问题是否得到有效解决,在解决问题的过程中,有何经验和教训可以为其他企业所借鉴。通过对该案例的分析,可以得出财务决策支持系统能够有效的满足A集团管理信息化需求,并取得良好的效果,提高财务人员工作效率,为管理者决策支持提供数据支撑,全方位对企业进行风险管控。