面向装备保障的数据体系分析研究

2015-12-23代冬升,贾迪阳,谢峰

兵器装备工程学报 2015年6期

关键词：装备保障分析方法

【后勤保障与装备管理】

面向装备保障的数据体系分析研究

代冬升1,2，贾迪阳2，谢峰2

(1.军事科学院军事运筹分析研究所，北京100000;

2.军械技术研究所，石家庄050000)

摘要：在为实现装备保障活动的高效执行，必须对支撑其运转的数据体系进行系统规范的分析，以挖掘潜在的数据价值；针对装备保障数据的特殊组成形式，在研究一般数据体系分析过程的基础上，对装备保障数据体系的分析原则、分析内容、分析方法进行阐述，建立了体系化的装备保障数据体系分析模式，为装备保障数据的科学化管理以及综合集成信息系统的开发提供了一种有效途径。

关键词：装备保障；数据体系；分析方法

收稿日期：2014-12-20

作者简介：代冬升(1979—)，男，博士研究生，主要从事数据工程研究。

doi:10.11809/scbgxb2015.06.015

中图分类号：TP311.132

文章编号：1006-0707(2015)06-0058-04

收稿日期：2014-09-20

基金项目：总后勤部军需物资油料部项目(油20090210)

本文引用格式：代冬升，贾迪阳，谢峰.面向装备保障的数据体系分析研究[J].四川兵工学报，2015(6):58-60.

Citation format:DAI Dong-sheng, JIA Di-yang, XIE Feng.Research on Equipment Support Oriented Data System Analysis[J].Journal of Sichuan Ordnance,2015(6):58-60.

Research on Equipment Support Oriented Data System Analysis

DAI Dong-sheng1, 2, JIA Di-yang2, XIE Feng2

(1.Military Medical Research Institute of Military Sciences Academy, Beijing 100000, China;

2.Ordnance Technical Research Institute, Shijiazhuang 050000, China)

Abstract:Data system must be analyzed to dig the deep value of the data. By this way, equipment support activities can be executed efficiently. Pointing at the special form of equipment support data, analytic principle, analytic content and analytic methods were expounded. Systematic analytic model was built. And it provides a new method for equipment support data management scientifically and data integrated information system development effectively.

Key words: equipment support; data system; analytic method

随着军队信息化建设的推进，装备发展趋于多样化、复杂化、智能化，围绕保障活动所产生的数据增长迅速。但目前针对装备保障数据管理的相关工作仍然滞后，造成数据独立分散，收集重复、缺乏集成汇总，既浪费了资源，又降低了总体的信息化建设水平[1]。为实现装备保障数据的高效管理，必须对装备保障数据体系进行分析，建立完善的保障数据体系，指导装备保障活动的开展。本文对装备保障数据体系的分析方法进行研究，对分析过程应把握的原则，分析步骤及其分析内容进行研究，建立了体系化的装备保障数据体系分析模式，为建立科学完善的装备保障数据体系奠定了基础。

1装备保障数据体系分析

装备保障数据体系涉及装备全寿命过程的保障数据，并与现有的保障信息系统关系密切，其生成要素包含了装备保障数据体系构建过程中的主要参与者及其相互关联[2,3]。装备保障数据体系分析实质上是包含各种保障数据在内的数据集成环境的生成的过程，这个过程依赖于保障活动及相对应的信息系统。装备保障数据体系的源数据主要为结构化保障数据(主要从保障信息系统数据库中获得)及保障过程文档(主要从保障过程中获取)[4]。要分析装备保障数据体系，必须对现有的装备保障活动、信息系统及其与数据体系构成的复杂体系进行研究。

如图1所示，装备保障活动与现有的信息系统共同服务于装备，不同之处在于，装备保障活动直接针对装备实施，而信息系统是通过服务于装备保障活动而间接作用于装备。装备保障活动与现有信息系统是应用与支撑的关系，保障活动依靠信息系统进行支撑，实现数据的信息化处理，提高工作效率，节约人力、物力资源。在保障活动与信息系统交互过程中产生的数据成为装备保障数据体系的数据源，大量生成数据的处理问题促进了装备保障数据体系的形成。数据体系同时反作用于保障活动与信息系统，为两者提供活动指导与数据支撑。

图1　各要素关系图

2装备保障数据分析过程

2.1装备保障数据体系分析原则

詹姆斯·马丁(James Martin)在20世纪80年代初对许多企业信息系统开发中的经验教训进行了系统总结，提出了信息工程方法论[5-6]。该方法论中指出，数据是现代信息系统的中心，数据结构是稳定的，而实际应用是多变的。数据分析是一项基础性工作，与业务实际过程关系密切，在进行数据体系分析时，必须结合领域活动实际，坚持以下基本原则：

1) 完整性:应涵盖业务所涉及的所有数据，能够为多变的业务应用提供数据支撑；

2) 合理性:体系结构设计应具合理性，能够对数据间的映射、引用、计算等关联关系进行清晰准确的描述；

3) 独立性:体系框架中的各组成部分应具有相对独立性，能够面向某个应用主题提供数据服务；

4) 一致性:应建立相应的机制确保数据体系中相同数据的一致性；

5) 稳定性:数据体系应当保持相对稳定，可不断的进行补充完善，但不能经常进行结构性的大范围调整。

2.2装备保障数据体系分析步骤

装备保障数据管理和应用的核心是数据的系统性、全面性、规范性和可用性，其服务的对象是全军各层级的装备保障技术人员和管理人员[7-9]。随着信息技术的发展和管理业务的现实需要，当前装备保障数据呈现出分散性、多源性、多态性和多样性的特点，为了充分发挥装备保障数据的应用服务作用，提高数据的利用效率，就必须紧密围绕现实业务，深入挖掘其数据需求，在此基础上构建装备保障的数据体系，以最大限度的实现装备保障数据的共享使用。装备保障数据体系庞大、关系复杂，为确保所建立的数据体系科学、规范、有效，将其分析设计过程分为业务需求分析、数据需求分析、与已有系统数据结构对比和数据体系描述4个步骤，如图2所示。

图2　数据体系分析基本过程

1) 业务需求分析。业务是数据产生的起源，数据体系的建立首先从业务需求分析开始。在分析过程中，按照“业务职能域—业务过程”的逐步深入的方式进行分析，通过对业务职能域的划分，明确业务的组成与边界，然后对每个职能域下面所包含的具体业务过程进行分析，从而达到系统、全面把握装备保障业务功能的目的。

2) 数据需求分析。数据需求分析是在业务需求分析的基础上，对装备保障业务运行所需要的数据进行深入的调查研究、梳理分析，汇总形成规范的用户视图，并对用户视图及数据项信息进行详细准确的记录。

3) 与已有系统数据结构对比。围绕现行业务已开发的大量信息系统在很大程度上反映了业务对数据的需求，本步骤是将通过业务需求分析后建立的数据需求与已有信息系统数据结构进行对比分析，对二者进行相互补充，最终形成装备保障数据的全集。

4) 数据体系描述。对已经形成的装备保障数据全集采取多用方式进行分类，便于从多个视角进行数据分析。同时，建立不同数据表之间的关联关系，为下一步数据的综合应用奠定基础。

3装备保障数据体系分析实施

3.1业务需求分析

装备保障业务需求分析按照“业务职能域—业务过程—业务活动”的层次结构，针对其保障工作的主要部分进行分析，强调全局性的观点，是装备保障数据需求分析的重要基础，是建立数据逻辑的重要依据[10-12]。

1) 业务职能域。职能域是指一个组织中主要的业务活动领域，职能域的划分对于进一步明确业务数据的范围具有重要作用，是数据体系建立、应用系统功能设计的重要依据。业务职能域的划分需要有高级领导的参与，而且这种划分不是对现行业务组织机构的复制，是根据业务功能进行抽象得出的，是逻辑层面的。因此，职能域一但确定下来以后，就要保持相对的稳定性，不会随着业务组织机构的变化受到影响。

2) 业务过程。业务过程可以理解为业务领域中需要完成一项职责，它与职能域一样是独立于业务组织机构的，不会随着组织机构的调整而发生变化。每个职能域都包含一定数量的业务过程，在业务过程识别和定义过程中，需要有经验的管理人员和业务人员反复提炼、研讨确认，并进行规范的定义和命名。

3) 业务活动。业务活动是完成业务过程的一系列操作步骤，是最基本的功能单元。构成业务过程的业务活动具有清晰的边界，不与其他其他活动混杂，相互之间有继承性，却没有重复和冗余。每一个业务活动可以作为一个单独的功能单元，有明确的开始和结束时间，有其确定的执行结果。

3.2数据需求分析

数据体系分析过程中，数据需求分析是最重要、工作量大、复杂繁琐的一项工作，需要对装备保障业务过程中所需要的数据进行深入的调查研究。面向数据体系建设的数据需求分析，与业务需求分析一样，是对全业务或主要业务进行的分析，同样要求体现全局的观点，这样建立的数据体系才能有效的保证实现数据集成共享，更好的为业务提供数据服务。

用户视图是最终用户对数据实体的看法，有许多数据项组成，反应的例如各种报表、单证、现实格式等。数据需求分析从用户视图调查研究入手，以建立的业务需求为坐标认真分析装备保障管理各层次业务工作的数据需求，并开展规范的信息资源管理，建立各种基础标准规范，为后续的信息系统建设奠定基础。

数据需求分析与业务需求分析是紧密结合的，其首先要结合各种业务功能的需要，进行相关用户视图的登记和用户视图数据项的登记，在登记过程要对用户视图和数据项的状态、定义、描述等信息进行详细记录。然后，对用户视图进行规范化处理，这样有利于数据的管理，也更适合于业务人员的使用。用户视图的规范化就是对视图中数据项的关联关系进行分析，针对用户视图数据项之间存在的结构性问题，对数据项进行重新组织，使得数据结构更加科学、规范。

3.3数据需求与现有信息系统数据对比分析

现有业务信息系统数据结构是针对某一业务需求进行设计的，包含了大量的数据表和数据字段，这些数据表和数据字段的集合在某种程度上可以说体现了用户在某些业务功能方面的数据需求。前文中建了的数据需求是从用户角度得到的业务数据需求，与现有业务信息系统中的数据表和数据字段存在一定的差异，对二者进行对比分析，可以达到如下两个目的：

1) 建立装备保障数据全集。通过二者的对比分析，能够对装备保障数据需求进行查缺补漏，建立装备保障数据的全集，并提出现有信息系统数据管理功能完善的意见建议。

2) 建立数据体系与现实数据源间的对应关系。数据体系建立的目的是对装备保障数据进行整体规划，关键是用于数据管理与应用。通过二者的对比分析可以建立彼此数据之间的对应关系，为基于数据体系的管理与应用找到现实数据来源。

数据需求与现有信息系统数据对比分析过程如图3所示。首先是汇总现有信息系统的设计文档，梳理系统中的数据表和数据字段，形成数据表和数据字段的集合；其次，是将基于业务需求分析形成的数据需求中的用户视图和数据项集合，与基于现有信息系统形成的数据表和数据字段集合进行对比，找到相互之间的数据对应关系，以及各自数据中的漏项；最后，汇总对比分析结果，形成装备保障数据全集和数据对应关系表，具体过程如图3所示。