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关键词： 石油企业   数据仓库   信息化程度   经营决策  

摘要： 随着企业信息化的不断发展和信息技术的不断应用，企业进入了一个信息爆炸的时代。每时每刻都有大量的信息出现在管理者的面前，等待管理者去处理、去使用。如何高效地分析、利用这些海量的数据，从中发现高价值的信息来支持企业的决策。数据仓库于是应运而生，为解决上述问题提供了一种极具价值的技术。\n 数据仓库它不同于传统数据库，是一个面向主题的、集成的、反映历史变化的、相对稳定的数据集合，用于支持管理决策和信息的全局共享。借助联机分析处理技术、数据挖掘技术通过数据仓库就可以找到潜在的信息和规律，有利于各级管理人员的分析决策。数据仓库技术的应用和研究对于提高企业的信息化程度、运行效率以及提升竞争能力都有着重要的意义。\n 近些年，中国石油天然气股份有限公司（以下简称中国石油）已经充分地认识到信息化对于企业的重要性，并在勘探与开发、炼油与销售、天然气与管道等各主要业务领域开展了支持本业务流程运作的信息系统的建设工作，如ERP系统、上游生产信息系统、下游的生产运行系统等。这些信息系统作为先进技术手段支持企业的生产经营，但是企业同时还迫切需要生产、管理、经营过程中的数据分析与决策。开展中国石油的数据仓库系统建设和数据仓库应用研究就显得十分必要和迫切。\n 数据仓库经过这些年的不断发展，数据仓库技术在理论研究上有了较大的进展，围绕数据仓库解决方案的软件产品也不断涌现。国内科研院所也都在开展相应的研究，一些油气田企业也开展了小范围的数据仓库系统建设的探索。但面向整个石油行业或企业的数据仓库建设与应用研究还较为有限，缺乏成功的实践。文中首先介绍了一些值得石油企业借鉴的数据仓库建设与应用方面的研究文献和成果，包括数据仓库建设的体系架构、应用模式，常见的数据仓库建设方法，数据仓库中有效控制数据质量的手段等内容。\n 在石油企业实施数据仓库建设是一项复杂的系统工程，有其很强的专业领域特征，并不是照抄照搬能做到的。中国石油于2005年开展了数据仓库建设的试点工作，系统实现了一些业务领域的关键业务指标分析、专题分析、多维分析等功能，取得了一定的成效。但在建设和应用过程中也遇到一些问题和难点:一是，用户对数据仓库的理解和参与不够，需求分析流于形式。由于一些主客观因素，业务人员以及中高层管理者参与系统建设不充分，特别是对需求分析工作重视不够。在实际的实施过程中，很难收集到有效的数据仓库用户需求，系统设计和实施内容也往往难以到位。二是，数据仓库实施上主要集中在总部层面，但当时实施条件还不完全成熟，因为数据仓库需要有很多业务信息系统的支持。而这些系统有的还没有建设或建设的不完善，数据有缺失。三是，建设数据仓库的长期性艰巨性认识不足，普遍都有急功近利的思想存在。在项目的组织实施和管理上没有引起整个企业高层的重视，缺乏高层的全程参与和领导，没有将系统建设纳入到整个企业的运作机制中，难以开展有效地统一组织协调，从而增加了技术实现上的难度。四是，标准化规范化工作相对滞后。由于缺乏整个标准规范的规划和标准制定，没有一个统一的“游戏规则”来遵循实施，各个专业间的数据标准、业务规范、分析指标等难以统一一致，数据间缺乏必要关联，甚至个别数据之间还相互矛盾。此外，在具体的实践中还存在技术储备、人才储备的不足，对适应于中国企业的数据仓库技术的应用研究还不够深入。上述这些问题和难点在一定程度上不但制约了系统的实施效果，而且也不利于进一步启发用户深入应用。\n 面对这些问题、难点和企业数据仓库建设与应用的迫切需求，本文借鉴了有关当前数据仓库建设的体系架构和建设方法，结合中国石油的数据仓库建设现状，引入需求驱动和业务驱动的建设理念。提出数据仓库建设应综合考虑业务需求的迫切程度、企业领导的支持力度、业务信息系统和数据的成熟度以及相关信息技术的适用性等因素。并与中国石油数据仓库项目的用户以及数据仓库产品供应商、实施商等进行了广泛的交流，深入地分析和探讨了在现有的基础上如何加快建设满足中国石油需要的数据仓库。\n 通过客观全面的分析和探讨，提出了中国石油在后续的数据仓库建设中应该把握的建设方向和思路:一是坚持紧跟企业需求，抓准数据仓库建设的切入点，重点开展油品库存管理的数据仓库应用，充分发挥数据仓库的示范作用;二是推动信息化是一把手工程，数据仓库建设要通过一把手纳入整个企业的体制运作中，加强整个企业的组织协调，发挥整个企业中的各个专业、部门的作用;三是优先实施业务板块的数据仓库（如勘探生产板块的数据仓库），明确以点带线、以线带面的实施策略;四是重视标准化工作，数据仓库建设标准规范要先行。\n 在数据仓库系统的建设中，还应当清醒的认识到，数据仓库及相关技术在石油企业的应用、实施及完善是一个长期的、系统的工程。本文虽然提出了一些当前中国石油数据仓库建设的思路、方法和一

关键词： 业务报表系统   数据仓库   Web开发   企业资源计划  

摘要： 近年来,中国企业对ERP理念的理解逐渐成熟,纷纷开始实施ERP项目,其中大部分的大型企业均选择使用德国SAP公司的ERP软件——SAP系列产品。随着各大企业实施ERP脚步的加大,ERP已经遍布了企业,ERP的实施统一了企业内部的信息流,规范了流程,提高了工作效率,同时企业的数据也呈现几何级数的增长,该如何利用和挖掘这些数据,针对这些数据进行准确到位的分析,对企业的经营管理决策起辅助的作用,成了困扰众多企业难题。\n 本文中主要介绍了基于SAP系统的业务报表平台的开发,通过调查SAP系统在中国石化的应用情况及SAP BW和SAP BOE在相关企业的成功应用,采用较为先进的技术构建业务报表系统管理平台,建立较为完善的企业的BI系统,实现对成品油进、销、存、价动态监控,为经营管理的决策提供全面支撑。\n 系统采用B/S结构的模式,以计算机网络为载体、以SAP BW数据仓库为基础,前台用户程序设计使用IntelliJ IDEA7.0.2,是基于Java Servlet以及整个Java体系的Web开发,系统后台的数据库管理系统使用Oracle10g,报表设计采用Business Obiect Enterprise,可以实现任意报表格式的设计。通过报表平台的构建,较好地解决了SAP系统数据查询和报表开发的难题,大大提高了用户的工作效率和业务信息的共享程度,能够站在不同的高度,从不同的角度深入分析ERP系统中所有信息,使SAP系统在管理方面的优势得以充分发挥,有效的提升了企业的管理和决策水平。

关键词： 数据挖掘   数据仓库   聚类   决策树   管理培训处   学员成绩  

摘要： 近十年随着Internet的迅速发展，利用计算机网络进行数据传输与管理提高了数据传输准确率和工作效率。胜利油田管理培训处根据自身的特点，结合胜利石油管理局建设数字化油田的要求，借鉴一些成功模式和技术开发网上油田培训管理信息系统。\n 由于油田学员数量的增多，给油田教学工作带来了诸多影响教学质量的问题。对学员成绩进行分析，从大量数据存在的关系、规则中研究学员成绩，预测成绩发展趋势，从而对教师的教学环节提出有针对性的建议，对学员管理工作有的放矢，提高授课和学习效果已显得非常重要。数据挖掘技术作为一种的数据分析技术，已经成功地应用到了许多领域,发展前景十分广阔，尤其在交通、电信、零售、银行等领域。目前，数据挖掘在教育领域发展缓慢，而在教育信息化的大趋势下，数据挖掘技术应用于教育领域内的数据分析必然会有十分广阔的前景。本文将数据挖掘技术用于油田学员成绩分析，以找到影响学员成绩的根本原因及所映射到的相关问题原因，从而可以制定相应的措施，提高教学质量。\n 本文首先系统研究了数据挖掘各项技术工具、方法、模式以及如何在油田学员成绩分析中应用的数据挖掘理论，并详细的分析现有的每一种应用及其模型优缺点和各自适应环境，结合学员成绩分析的具体情况选择了适合学员成绩分析模型的聚类算法和决策树算法，利用改进的聚类算法实现了学员成绩的定性分析，设计出基于数据挖掘技术的油田学员成绩分析方案，建立新的区别于已有的挖掘模型，进行相关性分析，从而得到有关学员成绩定性评价；以决策树、聚类等方法原理为基础，引入数据仓库技术，针对目前学员成绩分析的各种模型，根据基本理论设计出了学员成绩的评价的方案，基于K-Means算法建立了学员成绩评价模型，用决策树算法对评价后的数据进行进一步的分析，分析出哪些因素对学员成绩的有影响，那些因素没有影响，应用ID3算法建立了相应决策树，分析了影响学习成绩的关键因素；研究了时间、课程、年度、年龄、生源地等与学员成绩的关系，得出新的更有价值的规律；最后对具体的实例进行了详细的分析。为我们今后的教学工作提出了新的思路。在第四章实现该系统，完成系统原型的设计，从而得到了很多有价值的信息，这对我们的教学起到了一定的指导作用。

关键词： 数据仓库   多维分析   房地产市场  

摘要： 福建省房地产市场数据仓库的建设,是全省房地产市场动态分析监测系统的核心,集成整合了全省各设区市房地产市场数据,对实现全省房地产市场动态分析和监测,促进房地产市场健康稳定发展有重要的意义。

关键词： J2EE技术   数据仓库   警员   绩效考核   精细化管理   公安部门  

摘要： 警员绩效考核是公安部门目标管理的关键环节。本文主要探讨基于数据仓库技术的警员绩效考核管理平台的建设，以实现对民警的日常工作和信息化水平的考核，进而形成一套科学有效的运行管理机制，以更好地支持辅助决策。\n 本文的主要工作有：“日清、周结、月评、年考”的民警日常工作绩效精细化评估模式研究；引入数据仓库技术的警员绩效精细化管理平台设计；引入数据仓库技术的警员绩效精细化管理平台的实现。引入数据仓库技术可以进一步支撑辅助决策。\n 本文共有五章。首先，介绍平台实现技术基础，包括：Oracle数据库技术、Oracle的数据仓库技术、J2EE技术等；然后，给出了引入数据仓库技术的警员绩效精细化管理平台的总体架构；接着，详细讨论平台的设计与实现，包括警员绩效精细化管理的实现，基础信息采集录入子平台设计，数据仓库的构建，数据抽取工具的实现等问题；最后，对论文工作进行了总结与展望。

关键词： 数据挖掘   数据仓库   决策支持系统  

摘要： 目前，我国销售行业的步伐正在日益加快，尤其是超市销售行业在规模上更是不断的扩大。随着计算机技术的不断飞速发展与普及，超市企业在管理方面也日益趋向于科学化。超市的销售利润是整个超市企业的命脉，如何提高销售利润是超市企业决策者非常关心的问题，这将决定着超市进一步的发展方向，由此可以看出提高超市销售利润是超市企业的最终目标。如何提高超市销售利润并且准确及时的进行决策，将是决策者面临的严峻问题，这就要求决策者能及时准确的捕捉到销售信息，分析销售数据根据历史的销售情况对下一步的销售经营做出合理的决策安排。当务之急是决策支持者需要一个决策支持系统来提供快速、准确和方便的决策支持，帮助企业赢得竞争优势占取先机。\n 为此，本文首先给出了数据仓库和数据挖掘的研究现状、基本概念和相关理论。其次，重点分析了数据仓库的构建和数据挖掘的实现过程，讨论并实现了数据挖掘中的重要算法，包括关联规则分析、聚类分析等。最后，通过建立一个以销售为核心的决策支持系统，在此基础上对销售数据进行挖掘实践。本课题的研究对将数据挖掘技术应用到超市决策支持系统中的开发应用和推广具有重要的参考价值和实践意义。

关键词： 数据仓库   医疗保险基金   收支分析系统   预警功能   联机事务分析  

摘要： 目前，佳木斯市已基本建立起了以城镇职工基本医疗保险、城镇居民基本医疗保险和新型农村合作医疗保险为主体的城乡医疗保险体系。本研究利用数据仓库技术，对佳木斯市城镇职工基本医疗保险基金收支情况进行监测预测预警。其主要内容，首先是研究医疗保险基金收支业务数据指标体系，包括监测指标、预测指标、警情警兆指标以及影响这些指标的相关因素，并根据这些指标建立医疗保险基金监测预测预警及因素分析的算法和业务处理模型。然后依据业务模型和算法，采用信息包图法、星型图法和物理数据模型法，分别建立其数据仓库的概念模型、逻辑模型、物理模型及其算法。针对医疗保险基金监测预测预警系统数据来源的多渠道和复杂性，提出数据抽取、汇总，转换和加载，并集成形成数据集市的解决方案。最后，构建基于OLAP(联机事务分析)的医疗保险基金监测预测预警应用软件系统，充分利用数据仓库的展现工具，提供对医疗保险当前和历史基金收支情况的多维度，多层次的监测、预测、预警功能，满足决策者对医疗保险基金风险管理的需求。\n 系统的主要特点，一是医疗保险基金收支的数据源复杂，要从医疗保险统筹地区的多个异构数据库中抽取数据，包括国民经济和社会事业发展的宏观环境数据、医疗卫生资源数据、人口数据及劳动力情况等数据，有效集成，并形成数据集市，是系统的主要难点之一；二是监测指标、预测指标、警情警兆指标以及影响这些指标相关因素的确定；三是建立基金收支监测预测预警数据仓库模型和算法，并开发相应的应用程序，是系统实现的关键。

关键词： 航空公司   数据挖掘   数据仓库   客运收益   管理系统  

摘要： 随着我国航空客运市场的飞速发展，客运销售范围越来越广泛。由此，产生了大量的销售数据。航空公司能有效的利用这些数据，并对数据进行分析、挖掘，可以为公司的经营决策带来积极的帮助。数据仓库(Data Warehouse)作为面向主体的数据存储技术，是航空收益管理决策支持系统的核心。数据挖掘技术以其在数据仓库中挖掘有用信息的特点成为航空公司客运收益管理系统中信息处理的主要手段。\n 本文对航空公司客运收益系统中应用数据仓库及数据挖掘所产生实用价值销售数据分析的基础上，分别从基础数据库构建，数据仓库结构和实施，结合收益管理逻辑分析运用、联机分析处理(On-Line Analytical Processing, OLAP)技术对航空公司收益管理系统进行了深入的研究。\n 论文首先介绍国内外收益管理系统使用的现状，描述了数据仓库、联机分析处理和数据挖掘的相关概念，分析数据结构问题，阐述了数据仓库的数据需求的一般方法。\n 其次，结合了航空运输业、管理学和运筹学，以收益管理的一般方法作为收益管理系统的功能设计要求，对数据仓库的需求进行分析。\n 再次，结合航空客运特点，从概念模型设计、逻辑模型设计论证了在航空公司客运销售数据仓库建立流程和方法。\n 最后，论文在航空客运数据仓库建设的基础上，结合OMM(Object Multidimensional Model)的数据仓库维度模型，在ODI(Oracle Data Integrator)平台，通过ETL(Extract Transform Load)过程将采集到的销售数据融合到数据库中，运用OLAP技术实现对数据仓库收益管理的分析。

关键词： 数据仓库   HMGraphOLAP技术   多维异质网络分析框架   OLAP技术  

摘要： 随着对文献数据研究的不断深入和研究方式的不断扩展，传统的文献计量学分析着重于数据的量化指标的分析方式已远不能满足对文献数据挖掘的需求。构建各种类型的社会网络，从中透视各社会实体之间的关系和相互影响，已经成为分析社会网络的一种行之有效的方法。常用的复杂网络分析算法往往集中在网络结构的研究上，对网络的多维信息的关注不是很多，也往往因此忽视了很多关键信息。所以，我们将数据仓库中专门用于分析多维度数据的联机分析处理技术引入复杂网络的分析当中，用来解决含有多维度特性的复杂网络的全角度分析问题，从而展示不同层次和不同粒度上的网络结构和特征。\n 本文提出的HMGraphOLAP多维异质网络分析技术综合了数据仓库的OLAP技术和图挖掘技术的优点，并区别于传统的GraphOLAP技术，尤其适用于以社会网络为代表的复杂异质多维网络的分析。它不但可以多维度多层次的从各个角度分析网络结构的数据，还因为自身比传统GraphOLAP多出一个分析维度--实体维，而能够进一步挖掘网络的深层次内涵，展现被网络结构隐藏的信息，对网络的审视更加全面和深入。另外，实体维OLAP操作更加多样，除了传统的上卷，下钻，切片操作外，还有旋转和拉伸操作，使网络结构和内涵更富于多样性，传达更多的意义。将实体维操作与拓扑维、信息维操作结合使用，使得OLAP功能更加灵活和多样。\n 本文研究的主要内容包含两方面：\n 1、HMGraphOLAP的框架设计。传统GraphOLAP框架设计本身并不完备和成熟，还有很多待解决的问题。例如数据模型设计，典型操作设计和优化设计等。而且诸多设计中并未考虑到对网络异质性的处理，因此难以适应复杂社会网络分析。本框架在完善传统GraphOLAP的基础上，还需要考虑适应异质网络，因此重新定义了HMGraphOLAP的信息模型--异网信息模型，描述了HMGraphOLAP的异质数据立方体，添加了新的OLAP维度实体维，并定义了实体维的典型操作，包含上卷，下钻，切片/切块，旋转，拉伸。最后还考虑了各种维度存储和操作的优化设计。\n 2、HMGraphOLAP的框架实现及应用。在诸多研究GraphOLAP技术的成果中，真正实现了框架并应用于系统的成果少之又少。而本框架则从设计之初就考虑到具体的实现问题。本文探讨了框架的实现方案，包含数据结构设计，操作流程设计，算法设计以及具体的分析效果验证。

关键词： 数据仓库   管理会计系统   商业银行   系统设计  

摘要： 现代商业银行是市场经济的重要组成部分，其主要目的是通过提供各种金融服务(金融产品)来获取利润。随着金融市场的不断创新和发展，商业银行所面临的竞争压力和经营风险都在不断加剧，各商业银行要在激烈的市场竞争中持续稳健发展，都纷纷寻求经营战略转型模式。随着各商业银行经营转型和”以客户为中心”的战略转型的推进，各级行各条线经营管理活动都对财务管理工作提出了新的要求，迫切需要解决经营主体、客户贡献度计量等问题以及进一步完善条线、产品贡献度，以实现科学合理的计划指引、绩效考核等财务管理，这些数据需要以账户和总账数据为基础，并以管理会计系统为平台按照一定的业务规则整合产生。为了实现银行管理股东价值最大化的目标，管理会计业务体系通过历史和未来数据的收集、整理、分析和展示，提供充足、适当、合理、全面的信息，协助各层级决策者做出明智的、信息充足的决策，并为战略规划、业务计划、业绩考核、资源优化等提供支持，从而成为统一银行的价值观、落实银行的战略的重要工具。\n 本文基于数据仓库的商业银行管理会计系统的研发采用需求驱动的方式，在需求分析的过程中结合数据分析，避免了单纯业务需求分析产生的由于非标准业务规范产生的偏差。在需求分析和业务方案设计阶段，形成了管理会计分析维度的具体设计方案；确定了管理会计的盈利性分析业务方案；确定了管理会计的成本分摊业务方案；确定管理会计系统的实现方案；确定系统整体功能设计。在系统概要和详细设计阶段，在业务需求和业务设计方案的指引下，进一步进行了业务方案的细化和技术层面的系统概要和详细设计。通过基于数据仓库管理会计系统的设计，提供了客户经理绩效考核功能；提供综合经营计划监控业务功能；提供了灵活的管理会计报表查询功能。最后对系统的设计进行总结，并给出了下一步系统优化的方向。