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关键词： OECD   Decentralization   Blockchain   Ethereum   IPFS   Open archives  

摘要： Purpose The purpose of this paper is to employ the case of Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) data repositories to examine the potential of blockchain technology in the context of addressing basic contemporary societal concerns, such as transparency, accountability and trust in the policymaking process. Current approaches to sharing data employ standardized metadata, in which the provider of the service is assumed to be a trusted party. However, derived data, analytic processes or links from policies, are in many cases not shared in the same form, thus breaking the provenance trace and making the repetition of analysis conducted in the past difficult. Similarly, it becomes tricky to test whether certain conditions justifying policies implemented still apply. A higher level of reuse would require a decentralized approach to sharing both data and analytic scripts and software. This could be supported by a combination of blockchain and decentralized file system technology. Design/methodology/approach The findings presented in this paper have been derived from an analysis of a case study, i.e., analytics using data made available by the OECD. The set of data the OECD provides is vast and is used broadly. The argument is structured as follows. First, current issues and topics shaping the debate on blockchain are outlined. Then, a redefinition of the main artifacts on which some simple or convoluted analytic results are based is revised for some concrete purposes. The requirements on provenance, trust and repeatability are discussed with regards to the architecture proposed, and a proof of concept using smart contracts is used for reasoning on relevant scenarios. Findings A combination of decentralized file systems and an open blockchain such as Ethereum supporting smart contracts can ascertain that the set of artifacts used for the analytics is shared. This enables the sequence underlying the successive stages of research and/or policymaking to

关键词： 数据仓库   数据分析   ETL  

摘要： 为更好地支持各业务系统数据的整合集成以及对多维数据的交叉分析和数据的挖掘分析等需求,有效支撑高校管理与决策对数据的需求,需搭建规范、有效的数据仓库平台,并部署实施数据统计与分析系统。基于此,文章阐述了数据仓库的基本理论及一般构建方法,给出了符合高校需求的数据仓库主题划分,设计了5层数据仓库结构体系。并将其应用于湖南铁道职业技术学院数据分析系统,取得了较好的效果,对其它高校数据仓库的构建具有示范和借鉴意义。

关键词： 真实场景   教学探索   “互联网+”  

摘要： 本文以《数据仓库与数据挖掘》课程为载体探索了利用真实场景服务教学活动的方法。根据课程教学目标的核心知识点,规划了课程演示案例、课程实验场景和课程综合设计等环节,并以在校园内运营的物联网化智能售货机网络为背景,把各环节有机地贯穿其中。实践结果表明,在课堂上引入真实运营场景能较好地向学生展示所学知识的应用方法,能极大地激发学生求知的主观能动性,并有利于培养和激发学生的创新能力。

关键词： 数据仓库   医院决策支持系统   决策质量和水平  

摘要： 数据仓库是以数据库为基础进行数据的存储及资源的管理,医院决策支持系统是通过医院现有的数据资料帮助决策者对数据进行分析,发现医院事务的规律性,从而为决策者进行决策的准确性、可靠性提供参考依据。文中对医院决策支持系统的现状进行分析,并结合数据仓库的特点提出如何有效的构建医院支持决策系统。

关键词： 仓储管理系统   数据仓库   风险控制   BI可视化  

摘要： 为解决数字化信息时代仓储管理系统遇到的业务风险问题,降低业务风险系数,推进系统运转效率,本文提出仓储管理系统风险控制研究与设计,为该问题提供一个有效解决方案。从构建体系指标,数据归集到建立模型并开发计算,通过信用评分与实际情况的合理性判断该设计方案上指标确定、指标权重确定以及建立模型等是否需要再修正,最后应用于系统开发。基于仓储管理列出主要指标及数据仓库表字段设计,结合第三方BI可视化工具开发完善仓储管理系统风险控制。

关键词： 大数据   数据仓库   体系结构  

摘要： 大数据时代,数据结构的复杂性和数据体量的剧增使得传统数据仓库体系结构已经不能满足数据处理的需要。本文在对传统数据仓库体系结构相关理论研究的基础上,重点分析了传统数据仓库体系结构存在的不足以及大数据的特征和对数据处理的新需求,构建了基于大数据技术的数据仓库体系结构,采用目前流行的Hadoop/Spark大数据处理技术架构,实现半结构化数据和非结构化数据的收集、处理、存储和分析挖掘,弥补了传统数据仓库在海量数据处理、存储方面的不足,有效解决数据利用率低、价值发挥不明显的问题。

关键词： 调度运行分析   数据仓库   管理  

摘要： 电网运行和生产方面的信息都储存在电网调度中心内,但是这类信息却没有得到有效的管理,无法发挥应有的作用。本文首先介绍了电网调度运行分析的主要内容,并对电网数据分析和挖掘系统进行了分析,促进了电网的平稳运行和有效管理。

关键词： 大数据分析   数据仓库   代理企业   设计   招标   行业数据   爆发式增长   招投标行业  

摘要： 随着互联网的快速普及,各行业数据呈现爆发式增长,对世界各国经济发展、管理等产生了决定性影响。我国也积极强调重点实施稳步推进国家层面大数据战略,以适时的时机推动国家大数据技术产业针对传统行业的创新发展。而传统招投标行业长期以来发展严重滞后,信息获取成本居高不下、采购需求科学制订困难、决策成本高、中标后事后监控难,上述种种给行业发展造成巨大困扰和阻力。

关键词： 决策支持   人力资源   医院管理   数据仓库  

摘要： 目的:应用决策支持技术构建人力资源管理系统,加快医院人力资源管理从单纯的职能管理向信息化管理转变,实现医院人力资源管理优化配置。方法:将数据仓库、联机分析处理和决策支持技术应用于人力资源管理,构建业务主题模型,根据查询需要选择维度,将各数据进行多维度展示,显示查询结果并针对结果下钻至明细,加深查询深度。同时从医院人力资源数量、分布及结构等方面进行预测。结果:系统应用于医院人力资源管理,有助于在复杂数据分析中寻找规律,结合医院管理特点,提供数据支持并优化管理流程。以医院2010-2015年人力资源现状为例,预测2016-2017年人力资源分布状况,2016年度医生人数预测为429～433人,实际当年人数为429人;2016年度护士人数预测为567～571人,实际人数为570人,具有一定参考价值。结论:人力资源管理系统能实时抽取人力资源特征,结合业务决策模型,降低人力资源管理业务负担,提高人力资源管理工作效率,为类似系统开发提供借鉴。