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关键词： 平衡计分卡   KPI   数据仓库   ETL   OLAP  

摘要： 航天二院的信息化工作经过近几年的建设已经取得了较大进展，实现了业务处理自动化，但是在企业决策上并未真正实现管理信息的自动化。目前绩效管理主要集中在领导关心的财务领域，缺少对非财务领域的关注，并且由于业务系统数据分散，难以满足跨部门的综合性指标分析，此外绩效指标的分析通常采用Excel手工方式进行。如何改善绩效管理模式并将分散的系统数据集中起来有效使用，成为目前需要解决的问题。本文就是在此需求下，研究和设计一个以绩效管理理论为指导，并综合运用商业智能技术的绩效数据分析系统，辅助领导层进行决策的制定。 本文首先从企业战略角度出发，应用平衡计分卡理论框架，按照财务、客户、内部运营和学习与成长四个维度的逻辑关系明确企业战略目标，并将关键绩效指标法（KPI）与AHP层次分析法相结合，确定四个维度下的指标体系，重新构建出满足领导决策需求的绩效管理模型。然后在绩效模型的基础上，按照不同的业务主题将数据进行组织和归类，构建出数据仓库的数据模型，并利用ETL工具，将来自不同业务部门的数据经过清洗、转换装载到数据仓库中，形成可以被统一识别的数据格式。最后运用OLAP技术并结合业务部门KPI需求，将数据仓库相关数据信息以多角度、多维度进行分析展现，管理层根据KPI的展现信息做出下一步经营决策。 通过绩效模型的建设，实现对企业的全方位考核;通过数据仓库的建设，将数据从源头进行规范和管理，使信息的获取更加高效、全面;通过OLAP技术的使用，使信息的展现方式更加直观、多样，操作更加灵活、便捷。

关键词： 数据清洗   数据仓库   数据挖掘   医保费用分析   关联规则  

摘要： 随着医疗改革的深入，医保病人在医院病人中占的比例越来越高，医保收入在医院的营业收入中占的比重也越来越大，医保管理成为医院管理的重点。目前医院医保管理所面临的问题有：如何在合理的控制医保病人医疗费用上涨的同时为医保病人提供完善的医疗服务;如何合理分配医保返回资源，制定科学的医保定额指标;如何调动科室积极性促使科室主动贯彻医保政策等等。针对上述问题，我们提出对医院医保数据进行挖掘分析。 现在国内大部分的医院都建立了自己的医院信息管理系统，并在多年运行中累积了大量的医疗业务数据。传统的统计技术及数据管理工具无法对庞大的数据库进行深入的挖掘分析，面对这一问题,善于从海量数据中发现新的知识、模式的数据挖掘(DataMining,DM)和知识发现(Knowledge Discovery Database,KDD)技术应运而生。 基于数据仓库和数据挖掘技术的本课题主要做了以下几点工作： 1、确定医保病人病种费用的分析主题。 2、经过大量重复的数据清洗工作，从医院信息系统数据库中抽取三个医保年度的数据，建立医保费用数据仓库和相应的多维数据模型，实现了医保费用分析的可视化、灵活化。 3、对建立的多维数据模型采用关联规则的数据挖掘算法进行挖掘分析，得出结论。 4、根据数据挖掘的结论，可以建议医保管理部门取消对某病种按人次定额付费的模式，采用按病种付费的模式以减轻医院和病人的负担。

关键词： 纸业   罗斯福   数据仓库系统  

摘要： 纸张分销商和加工商罗斯福纸业(RooseveltPaper),逐步废弃了由书面指令驱动的订单执行流程,实现了自动化的订单数据采集与管理,极大地简化了业务操作流程,提高了系统效率和准确率。约75年之前,罗斯福纸业成立于费城的一个中型仓库,现在公司已经发展成为全美最大的精美印刷纸分销商和加工商之一。罗斯福纸业总部设在新泽西州的月桂山市,并在辛辛那提、芝加哥和费城拥有三家分公司,每个分公司都具备多样化的纸张库存并拥有强大的纸张加工能力,以便协助总部更好地满足全球客户的用纸需求。

关键词： 数据仓库   铁路客票系统   联机分析处理  

摘要： 本文通过对数据仓库技术的研究，利用目前全国联网的铁路客票销售系统，分析其中的交易数据，构建一套适合于铁路客运领域的数据仓库模型，并设计了数据集市模型，抽取相应的客票业务数据到数据仓库中，从客流预测、市场细分、适时通报、运力配置等方面进行科学的数据联机分析。依靠数据仓库技术来改造传统的信息行业，逐步建立起科学预测、及时预警的铁路客运辅助决策系统，改变以往传统的人工分析和经验预测的方法，为铁路充分挖掘运能潜力，实现铁路客运效益最大化提供科学依据。 首先，本文对国内外数据仓库的应用现状和相关技术进行了深入研究，详细介绍了数据仓库相关概念和数据仓库的实施方法，从需求分析、逻辑分析、ODS建模、数据仓库建模、数据集市建模、数据源分析、数据获取与整合，到最终的应用设计，对所有步骤都做了详细描述，对每一步骤的工作内容、方法、应注意的关键点和需要形成的文档都做了介绍。对数据仓库的建设涉及的三类技术：数据仓库的建模技术、数据的抽取技术和数据的分析展现技术做了重点阐述。 通过对铁路客票系统和铁路客运现状的分析，阐述了数据仓库在铁路客运系统应用的前景和必要性。铁路客运系统成熟的联机事务处理系统，为数据仓库提供了数据分析的基础客观条件，铁路客运行业所面临的市场竞争压力为数据仓库的建立提供外在的动力。铁路客运系统完全具备上数据仓库的两个必要条件。在此基础上，本文对铁路客票数据仓库建设的需求做了进一步分析，确定了铁路客票数据仓库的目标定位、总体需求和主题需求。 基于系统的需求分析，本文从数据架构、执行架构和物理架构三个角度设计了铁路客运系统数据仓库的整体架构。其中数据架构由数据源、ODS、数据仓库、数据集市、元数据、数据接口、存储管理及数据表现等组件组成，本文对数据仓库和数据集市进行了数据建模;执行架构的设计则规范和定义了数据仓库运行时所有数据的操作流程和访问方式;对于物理架构，本文则对数据仓库所使用的服务器进行了分类，并设计了服务器的部署模型。基于系统的架构，本文从当前、三年和六年三个时间点对数据仓库的存储容量和服务器的性能进行了估算和规划。 最后，本文采用SybaseIQ、Informatica和Cognos工具对客票系统的数据仓库进行了实现，并从功能测试和性能测试两个角度，对系统进行了测试。目前，整个系统已在哈尔滨铁路局哈尔滨车站应用实施，实施的效果和用户反馈都表明，本文所设计的铁路客票数据仓库技术先进，主题清晰明确、模型设计合理，功能完善，数据分析准确，达到了预期目标。

关键词： 数据仓库建模   电子商务   星形模型   雪花模型  

摘要： 随着数据仓库的广泛应用,数据仓库建模技术得到了蓬勃发展。 传统的数据仓库建立方式是应用数据仓库解决方案。这种方式建立的数据仓库系统是C/S模式的,系统功能复杂。Web技术与数据仓库建模技术的结合克服了传统C/S模式的不足,为企业建立跨地域、跨平台的数据仓库提供了一种较好的解决方案。 本文研究基于Web的数据仓库建模技术在中小型企业中的应用。首先讨论了Web环境下数据仓库的体系结构,数据仓库建模技术的方法,理论和关键技术。接着,以一个电子商务公司的数据仓库系统建立过程为背景,讨论了数据仓库建模技术在Web环境下建立数据仓库时的应用。从软件工程的角度,完成了概念模型设计,逻辑模型设计,物理模型设计,系统实现与集成等方面的工作。其中主要研究以下方面的内容： 突出的展现了数据仓库的建立整个过程。建立数据仓库模块就是按照建立数据仓库的一般步骤来设计的,从确定主题域,确定事实表,选择维度,确定粒度,到最后建立数据仓库 模型选择灵活,实现了星形模型和雪花模型的结合。系统可以根据客户选择的主题和事实表,自动判断选择星形模型或者雪花模型,雪花模型中也取消事实表之间的外键,降低了耦合,提高了查询效率 基于Web环境,用户使用不受地域限制。

关键词： 数据仓库   EDW   成本还原   SAP BW  

摘要： 随着信息技术和社会经济的发展,世界经济日益呈现全球化,网络化,信息化与知识化的特征.今天,经济全球化已成为强劲的时代潮流。经济全球化,有利于资源和生产要素在全球的合理配置,但它对每个企业来说,都是一柄双刃剑,既是机遇,也是挑战。 企业之间的竞争很大程度上是价格的竞争,而价格又取决于成本,甚至可以说,企业之间的竞争归根结底是成本竞争。针对大型制造企业来说,复杂的成本结构往往掩盖了经济的真实本质,因此,必须通过成本还原来得到会计信息的真实性,为企业价值链重构提供决策依据。企业管理层可以根据成本还原的结果来确定生产及定价策略,淘汰落后的产能,聚焦企业核心竞争力。针对众多生产步骤的产品,成本还原在处理还原顺序及步骤方面,会非常复杂,很容易出错。另外,在实际生产过程中,企业为了灵活满足客户需求,会大量使用可配置产品,也就所谓的变式物料。针对变式物料的成本还原,由于变式物料的动态变化性,导致了成本还原的复杂度和不确定性大大增加。 本文根据作者多年从事相关领域实际工作的经验,在研究国内外企业数据仓库理论及实践的前提下,另辟蹊径,以企业成本业务管理的历史数据为依据,以变式物料成本还原的难题为切入点,采用数据仓库的理论方法,充分利用企业历史数据,力求实现动态的成本还原的目标,为企业的价值链重构提供决策依据。 本文共分六章：第一章为研究背景、国内外研究现状及论文框架介绍;第二章介绍了变式物料成本还原的概念及需求;从企业的信息化需求开始分析,联系成本管理的需求,引出变式物料及成本还原的概念,最后对企业价值链重构的需求进行分析;第三章主要是介绍数据仓库和EDW技术。第四章具体介绍了成本还原系统的设计,详细介绍了系统的各个功能框架;第五章主要对成本还原系统的各个框架的实现。第六章结合前文的研究分析,总结了研究的成果,也分析EDW技术在成本还原系统设计的风险和不足;最后,对全文做了结论和展望。 本文的研究成果为利用数据仓库技术为变式物料成本还原的实现提供了新的模式及其信息系统解决方案与关键技术,整个系统的实现基于SAP的BW系统,对促进相关领域的研究与发展具有重要的参考价值。 本文内容为作者所承担的某大型钢铁集团企业信息化项目成本还原系统设计的研究成果,对其他大型制造企业亦有很大的参考意义。

关键词： 网络与信息   领域   数据仓库   缩放   软科学   科学指挥学   社会科学   科技与经济   机器人   NIT   稳健性   编译器   编译程序   人工智能   上海  

摘要： 网络与信息技术(NIT,Network and Information Technology)是当今科技与经济社会发展的重要驱动力。2010年,美国总统科技顾问委员会(PCAST)向总统和国会提交了一份题为《数字化未来设计:

关键词： 集中供热   数据仓库   OLAP   数据挖掘   决策树  

摘要： 供热是民生问题讨论的重点，供热服务质量的高低关系人民生活水平。提高供热服务的质量是解决民生问题的重中之重。在集中供热领域运用科学的数据分析技术能够帮助提高供热质量，促进节能减排。随着多年信息化的建设，集中供热系统中已经积累了大量供热数据，面对这些纷繁复杂的数据，该如何利用这些数据成为供热领域需要进一步研究的问题。本文的目的是用科学的数据分析方法对我国供热信息系统的进行完善。 本文运用数据仓库技术进行供热数据的存储，并采用基于数据仓库的OLAP和数据挖掘进行数据分析。经过分析天津市供热信息系统中积累的数据以及供热分析系统的需求，设计并建立了集中供热数据仓库，以备OLAP分析与数据挖掘之用;同时，基于该数据仓库建立了供热数据立方体CUBE，并对该立方体进行了多维数据分析操作，包括钻取、切片切块、旋转等操作，使用户想要的数据灵活而快速的展示出来。OLAP分析的前端展示工作是建立一个完整的数据分析系统的重要组成部分，本文采用***技术实现OLAP前端的页面展示，生成各类报表。在前端页面中，用户同样可以完成OLAP操作并且以更友好的展示方式呈现出来。本文还采用决策树方法对供热数据进行数据挖掘，提供了可用于判断供热是否异常的决策树，用户可根据这个决策树来预测某次供热是否异常。最后对全文进行了总结，并提出了下一步工作地展望。

关键词： 企业经营管理分析体系   数据仓库   数据挖掘   商业智能   BIEE  

摘要： 信息化是当今社会发展的潮流和趋势,其程度的高低标志着国家生产力的发展水平,同时也决定着竞争力与发展趋势。目前,电力市场生产系统的信息化建设已经日趋成熟,但业务分析工作还主要依靠手工方式,此种工作方式不仅工作量庞大、效率低、误差风险高,且各业务系统之间的数据不能有效的集合,导致信息量庞大,成为企业信息服务的发展瓶颈。通过建立电网企业经营管理分析系统,可以有效的进行数据融合、信息汇总与分析,使业务人员更高效的掌握市场行情,真正为企业决策起到辅助作用。 本文通过调研访谈确定系统新增需求,并介绍本系统的技术解决方案,以及各功能模块分析和设计的详细过程。作者根据业务需求,分析了现有的业务数据,并增加了预算处、电价处、资金处三个模块,在阐述了各模块分析方法的基础上完成后台抽取和前台界面的开发。其中,预算处以月度例会报表为核心,进行“月度例会分析”专题建设,集中展示财务月度例会各项指标;电价处通过三因素模型,计算当期与同期值之间电价、电量、单价的相互影响,并对电费的预算执行情况进行追踪;资金处通过展示分析相关基础数据,为管理者提供把控资金目标与方向的依据。在技术方面,系统基于数据仓库、数据挖掘、商业智能等技术,从多个业务系统中使用ETL(（Extraction、Transformation、Load）开发工具Informatica完成数据的清理,然后使用商业智能开发工具Oracle BIEE （Business Intelligence Enterprise Edition）完成前台页面的展示,为业务人员提供准确、科学、全面的数据支持,为企业的经营管理提供全面、动态、多维的分析系统。本人独立完成以下工作：三个科室调研问卷的收集整理、各自业务逻辑和取数逻辑的梳理、后台ETL与前台BIEE的开发工作,及后期UAT（User Acceptance Test）测试。 三大模块已于2011年8月上线运行,目前运行良好,得到用户的积极反馈,切实帮助业务人员从不同角度了解分析企业的经营情况。

关键词： 商业智能   药品不良反应   数据仓库   数据挖掘   关联规则算法  

摘要： 目前,我国的ADR监测系统与欧美国家相比还属于起步阶段,在ADR信息监测分析与利用方面还有许多需要改进的内容。近年来,随着我国ADR报告数量及涉及药品品种的不断增多,ADR监测数据库中的数据量不断增大,亟须应用先进的技术工具从大量的ADR报告中挖掘分析出有价值的信息。 本课题是以广东省及泛珠三角洲地区的药品不良反应监测平台为基础,通过开发和建立跨省ADR信息共享与数据挖掘服务平台,以期全面提升泛珠三角地区相关省份的药品不良反应监测管理工作的质量和效率,从而积极探索区域药品不良反应监测信息深化应用的有益方法。 本文将数据仓库技术、在线联机分析技术（OLAP）和数据挖掘分析方法应用于ADR信息的分析与管理中,设计适合ADR行业的数据智能分析方法,以广东ADR系统中头孢曲松钠品种的不良反应监测报告为例,基于关联规则算法对影响其ADR发生的主要属性（如年龄、性别,ADR影响系统等）进行挖掘分析,探寻ADR发生的相关规则。 本论文的主要研究与创新工作包括： ***数据规整,配合广东省ADR中心管理人员完成多个省级ADR系统中数据标准及相关数据规则库数据的分析归整工作,实现相关规则库（包括ADR名称、药品通用名、生产厂家名称等）的规范化、一致性管理;2.实现对各类ADR报告的数据预处理及数据规范化,并进行数据抽取、转换和加载,建立ADR数据仓库和OLAP多维数据库,实现对广东省ADR监测中心采集的各类ADR事件的信号提取与关联因素分析等数据挖掘处理;***数据智能分析的实现,包括各类ADR报表的汇总统计、多维设计、即席查询、多维图形展现等,用于辅助广东省ADR监测中心的领导和工作人员自动制作各类报表,完成ADR信息的统计分析,并为及时发现ADR预警信号和高风险药品监管决策提供信息支持。