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关键词： Data Vault   数据仓库   交通运输  

摘要： 文章以交通行业信息系统的历史数据和实时数据为基础,分析了数据仓库模型设计常见方法及问题,并从交通行业的特点和行业信息化的痛点、难点出发,提出运用Data Vault建模方法构建可追溯、易扩展的交通运输行业数据仓库,为交通运输行业数据仓库建设提供新的技术方向。

关键词： 航空数据   Spark   大数据   数据管理   数据仓库  

摘要： 针对大数据时代下,海军航空部队存在的种种数据治理问题,设计了一种基于Spark的航空信息服务平台,平台实现了航空数据的存储,分析与挖掘等功能.平台采用4层体系架构,使用了HDFS分布式文件存储框架和Hive数据仓库工具实现了数据的存储和管理.最后,通过仿真实验,比较在不同数据量下航空信息服务平台与传统航空数据仓库的性能优劣.通过海军航空信息服务平台建设,可以有效为海军航空部队实训提供数据支撑,为平台使用者提供辅助决策.

关键词： 城市基础设施管理   决策支持   数据仓库   数据分析  

摘要： 随着信息化与政府监管活动的密切结合,政府服务过程中产生的各类数据反映了监管服务规律,隐含了与规划、建设、管理业务相关的信息,已成为政府高效监管和服务的手段,可通过数据资源整合、深度挖掘和再处理等方法,推进各类信息的协同应用,为政府进行服务决策提供了辅助。文章从城建行业主管部门的信息化现状出发,研究了决策支持系统的组成,设计了面向城市基础设施管理的决策支持系统,初步探讨和分析了在城建行业信息化中的应用,为后续政府推进信息化建设提供了参考。

关键词： 数据中心   数据仓库   无线电管理  

摘要： 数据中心建设是一项系统工程,也是不断循环的启发式过程,需要以业务需求为导向,急用先上,注重实效,进行试点,需要在试点过程中及时总结经验,查找问题并纠正,逐步形成完善的架构和建设思路。本文结合无线电管理数据中心建设试点工作,给出要构建的平台架构和建设思路,同时对下一步工作进行思考并提出建议,以期对后续建设工作和其他单位数据中心建设提供借鉴与参考。

关键词： 交通运输   大数据   数据存储   数据仓库   Hadoop  

摘要： 针对当前湖北省交通运输数据的存储管理与应用瓶颈,结合目前大数据技术的发展背景,本文基于Hadoop生态体系设计与实现了针对湖北交通运输业务的大数据存储分析平台。文中从总体架构、存储结构、扩展架构、数据接入与治理、分布式任务调度的设计实现到平台的应用场景进行了论述,并使用10年的高速公路数据与具体业务场景对平台进行了存储与效率实验。实验结果表明,相比传统关系型数据库,该平台在数据存储、查询计算方面均具有非常明显的优越性。

关键词： 数据库建设   计算机软件   数据仓库   数据结构   业务数据   管理数据   互动数据   教育教学质量  

摘要： 什么是数据库?我讲的数据库不是计算机领域的每个计算机软件所必需的按照数据结构来组织、存储和管理的数据仓库,我所讲的数据库是指教育行业关于每一个教师教育教学的所有信息,包括业务数据、管理数据、互动数据等汇聚成库,优化解决教育教学问题的方案,拓展解决教育教学问题的途径,提升解决教育教学问题的效率,根本上服务教育教学质量,服务教育公平。

关键词： 商业智能   管理会计驾驶舱系统   数据仓库   仪表盘  

摘要： 商业智能化环境下管理会计对信息系统提出了更高的要求,即多视角、模型化、灵活性、大数据。如何在契合当下环境与技术发展的同时,形成集全布局、高集成、多维度的管理会计信息系统,成为诸多企业关注的重点问题。对此,本文结合商业智能技术特点、管理会计业务诉求,架构了集"后视镜、仪表盘、导航仪"于一体的"一站式"管理会计驾驶舱系统。并进一步将其应用于具体案例企业,通过可视化终端多视角、多侧面地观察关键指标,实时监控公司的整体运行状态,预测和把控企业未来发展走向的同时给予决策意见,充分发挥管理会计的功能优势,强化企业的经营管理与治理能力。

关键词： Glucose?insulin?potassium   Diabetes mellitus   Surgery   Inpatient   GLUCOSE-INSULIN-POTASSIUM   CARDIAC-SURGERY   HOSPITAL MORTALITY   HYPERGLYCEMIA   COMPLICATIONS   PREVALENCE   MANAGEMENT   ALGORITHM   OUTCOMES  

摘要： Aims: We evaluated the clinical usefulness of a new unified glucose-insulin-potassium (GIK) regimen in a general surgical department. Methods: Surgical patients treated under the previous diverse GIK regimens (September 2016 to August 2017) and the new unified GIK regimen (September 2017 to August 2018) were identified in records of the Clinical Data Warehouse of Seoul National University Bundang Hospital. Serial and area under the curve (AUC) glucose levels, and percentages of time within the target glucose levels were compared in propensity score matched patients in the diverse GIK regimen and in the unified GIK regimen (n = 227 in each group). Results: The AUC of glucose at 6 h and 12 h was lower under the unified GIK regimen than the diverse GIK regimen. The percentage of target glucose levels was higher in the unified GIK regimen compared to the diverse GIK regimen (81.5% vs. 75.0%, P = 0.026), but the occurrence of hypoglycaemia did not differ significantly between groups. Conclusions: The unified GIK regimen was more effective than the diverse GIK regimen for glycaemic control and did not increase the number of patients developing hypoglycaemia. This validated written GIK regimen can be safely used in a general surgical department. (c) 2021 Elsevier B.V. All rights reserved.

关键词： Data warehouse physical design   Bitmap join indexes optimization   Multi-objective optimization   Static physical design   Incremental physical design   Evolutionary multi-objective algorithm   MATERIALIZED VIEW SELECTION   EVOLUTIONARY ALGORITHMS   PERFORMANCE ASSESSMENT   OPTIMIZATION   HARDNESS  

摘要： Data warehouses are very large databases and play key role in intelligent decision making in enterprises. The bitmap join indexes selection problem is crucial in the data warehouse physical design and known to be NP-hard. All the existing methods that solve this problem use single objective function and static query workload during the optimization. In the present work, we propose a multi-objective formulation of the problem using I) a static query workload and II) an incremental dynamic query workload. Three best well-known multi-objective evolutionary algorithms, Non-dominated sorting-based genetic algorithm II, S-Metric Selection Evolutionary Multi-Objective Algorithm and Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2, are used to solve the multi-objective bitmap join indexes selection problem using both static and incremental dynamic query workloads. A set of experiments are performed to demonstrate the effectiveness of the proposed approaches. The incremental dynamic approach demonstrates a new perspective on bitmap join indexes optimization in a changing environment of an operational data warehouse.