基于网络数据仓库及OLAP技术的决策支持系统设计

0 引言

2010年7 月颁布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010一2020年）》提出：“信息技术对教育发展具有革命性的影响，必须予以高度重视”。数据仓库是在以事务处理为主要任务的数据库基础上发展起来的，数据仓库的安全控制有着更高的复杂性，原因主要在于数据仓库的建立目的与限制对数据的访问是矛盾的；决定了对数据仓库安全的研究是一个复杂的领域。OLAP是数据仓库之上的一个自然地应用，它使用数据的领域背景知识，允许在不同的抽象层上提供数据。建立决策支持系统主要是基于web数据仓库安全和OLAP技术，既是信息化建设成果的展示，也是向智慧校园迈进的重要里程碑，对高校未来的发展和建设有着重要的实际意义。

1 数据仓库安全问题及防范措施

数据仓库中的安全问题涉及到对数据仓库技术实质的理解、数据仓库的设计、管理、操作等各个方面。尽管数据仓库的目的是利用信息，但还是需要限制数据仓库用户可以访问的信息并控制用户可访问的内容。在数据仓库的建立过程中，每一步的安全都可能受到威胁。从数据仓库的体系结构与资源组成来分析，数据仓库的安全大致包括实体安全、数据安全、软件安全、运行安全四个方面。

传统安全措施包括防火墙、数据库视图、基于LOGON/LOGOFF的安全措施等。每一种类型的安全性都是把需要保护的数据库从外部包围起来，这种外部安全管理容易出现人为错误，难以管理。数据仓库的安全需要建立在深层次级别上，即数据仓库自身内部的数据安全。因此有人提出了数据仓库最有效的安全是内部安全，包括网络系统的安全措施、服务器的安全措施、应用系统的安全措施、信息传输的安全措施及访问控制。由于数据仓库系统的存在形式大多借助于其它传统系统来支撑，而这里最直接的安全措施就是访问控制，原有系统的访问控制对于数据仓库的支持明显存在不足，这也是目前数据仓库系统安全防护的重心。数据仓库是一项基于数据管理和利用的综合性技术和解决方案，它将成为数据库市场新一轮的增长点。对数据仓库的安全性访问作为数据仓库技术与信息安全技术的结合点，必将面临更大的挑战和机遇。

2 系统设计思路

以三大平台数据库为基础，将数据进行抽取、转换、关联、整理、存储建立数据仓库，并通过联机分析处理（On-Line Analytical Processing,OLAP）技术对数据进行查询、分析、挖掘、总结，最后设计开发一套决策支持系统为决策者和管理者服务。使小数据产生大能量，提高服务质量、提升服务效率、降低服务成本。例如对银校一卡通数据进行挖掘，可以统计出学生每天、每月、每季度的平均消费金额，对学院贫困生的选择及每月补助的发放金额等相关政策的制定起到指导作用。同时也可以总结出学院食堂的经营状况，就餐人数，各个档口就餐率，以及菜价制定的合理性。对数字校园数据库中学生成绩数据的挖掘，可以总结学生的学习状态，统计各区队平均成绩、学习状元、某一课程历年的分数变化规律等数据，各省市生源的学习状况，对学生评优、奖学金、入党等条件进行总体掌握，对招生时分配各省招生指标提供参考。对数字图书馆数据进行总结归纳，可以总结学生借阅图书的种类、数量以及频率等信息，对图书借阅榜单进行排名。另外，对三个数据库数据进行整合关联，形成数据仓库，再对数据进行挖掘、归纳。可以根据需求查询学生学习成绩与借阅图书数量、种类之间的关系，还可以根据需求查询学习成绩好坏与是否吃早餐之间的关系等特定的检索条件。总之，学院决策支持系统的建立可以提高工作效率、提升组织控制率、改进问题的求解方式、节约时间和成本、提供特定的分析和报表等优势，最终为学院制定相关政策提供科学依据，对学院由数字校园向智慧校园迈进具有重要意义。

3 系统设计流程

学院决策支持系统主要是基于数据仓库和 OLAP技术为核心，以银校一卡通、数字校园、数字图书馆三个数据平台为研究实例进行数据分析，将系统分为数据源、数据管理、数据分析以及数据应用几个层次来划分。数据源主要是指三大数据平台的数据库，通过SQL Server的导入导出数据功能实现。对数据源进行提取、清理、装载等数据转换功能，形成以学号为关键字段，以消费交易流水、历年学习成绩、借阅图书信息为主体的数据仓库。数据管理过程主要是通过SQL Server 2008中的整合服务（SQL Server Integration Services，SSIS）来实现的。数据仓库建立后，联机分析处理（OLAP）是在此基础之上建立的数据分析的高效工具。应用SQL Server 2008中提供一个良好的分析平台Analysis Services，通过数据分析最终以简单易懂的多维图形方式将分析结果展现出来，为决策支持提供可靠的依据。该分析系统的开发环境是SQL Server 2008 + Microsoft Visual Studio 2005，使用C#语言编写程序代码。系统的开发过程如表1所示。

表1 系统开发流程

图1 技术路线图

该分析系统的开发流程基本是按照系统的分析与设计、数据提取、决策支持、系统维护与评价四个步骤来实现的。特别是在分析与设计时重点放在了数据仓库的需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计实现，这也是该分析系统的重点实现过程。在概念设计中主要完成数据仓库内数据的E-R图设计。在逻辑设计过程中，主要是将E-R图转换为数据模型，该系统应采用的是星型数据模型，可以在SQL Server 2008中的Analysis Services工具平台中实现。

以学院三大数据平台中数据作为数据来源，从数据源中提取的数据经过转换装载处理后才能存储进入数据仓库，然后根据用户的需求，利用数据管理中联机处理（OLAP）等数据仓库的应用工具，对数据集市或数据仓库进行决策查询分析或知识挖掘。最后再将数据发布到前端数据应用层，用户通过前端提供的各种工具（如查询工具、报表工具、分析工具等）处理数据仓库，以供用户决策分析使用，系统设计流程如图1所示。

4 结束语

基于 web数据仓库安全及OLAP技术的决策支持系统的设计与开发对数据中的隐含信息进行研究和分析，利用学院现有信息化成果，关联三大数据库平台，充分收集、整理学院信息化建设中所产生的海量数据，更好的服务于广大师生，为领导决策提供科学依据，为特定需求提供数据查询、报表等功能、为师生提供更好的服务，为学院的发展方向提供了良好的、有力的决策支持。

本文系中国刑警学院 2014年院级项目《基于数据仓库及OLAP技术的学院决策支持系统设计》阶段性研究成果随着高等教育的发展和教育体制的改革，高校积极进行管理信息化建设，实施数字化校园或智慧校园等举措，广泛采用了各类信息系统辅助日常行政管理与教学科研工作。信息技术在为学校师生带来便利的同时，也产生了大量数据。本文以作者所在高校三大平台数据库为基础，将数据进行抽取、转换、关联、整理、存储建立数据仓库，并通过OLAP技术对数据进行查询、分析、挖掘、总结，最后设计开发一套决策支持系统为决策者和管理者服务。