数据仓库和OLAP在我校教务管理系统中的应用

2018-07-16林鐄

电子技术与软件工程 2018年10期

文/林鐄

1　序言

我校教务管理系统实现了学生管理、师资管理、教学计划管理、智能排课、网上选课、考试管理、成绩管理、教学评价、毕业审核等各项教务管理工作，提高了教务管理的效率，功能多停留在日常事务处理阶段，运行数据只是堆积在系统中，没有得到有效利用，数据的统计分析功能大多局限于对学分、绩点、成绩分段的统计上，挖掘隐藏在数据背后的有用信息的功能还很欠缺。本文构建数据仓库，利用OLAP技术进行多维数据分析，为用户提供切块、切片、钻取、旋转等多种分析手段，对数据进行多角度的统计分析，提供有用的信息帮助教学决策。

2　数据仓库

管理系统通常是对一个或一组记录进行查询或修改操作，提供特定的数据管理和应用服务，随着数据库中数据的不断增长，人们已经不满足于简单的事务处理，而是对累积的大量数据进行分析，利用各种工具对数据进行多种方式的处理，以更好地支持决策分析，从而形成了数据仓库技术（Data Warehousing，简称DW）。数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、随时间变化的数据集合，支持管理决策的数据集合。

2.1　维表

A（维度1,维度2,...维度n;变量1,变量2,...变量n）是一个名称为A的n维数组，称A为多维数据模型。“维”是人们观察变量（度量指标、事实）的一个特定角度，是考虑问题时的一类属性，最能反映分析意图和角度，观察数据需要的粒度称为维的层次，维一般包含着层次关系，如时间维的层次可以有日、周、月、季、年等不同的维层次。

维表和事实表的设计是构建数据仓库的关键问题，其设计的好坏直接影响到数据仓库的响应时问和分析的效果。事实表至少包含两部分：

（1）多维数据模型的度量指标值；

（2）主键和若干与维度表主键连接的外键。

维表是存放维度信息的基本表，包含维度名称和维层次等细节信息。

2.2　ETL

ETL是Extract(提取)-Transform(转换)-Load(加载)的缩写，从源数据库抽取出来相关数据，对进入数据仓库的数据进行检查、排错和处理，是源数据转化为分析数据最重要的一步，提取和加载是转化的输入和输出，这个过程其核心是数据的转换，包括数据类型转换、格式转化、字段解码和数据清洗等。

2.3　OLAP

联机分析处理 (Online Analysis Processing，简称OLAP)利用存储在数据仓库中的数据进行切片、切块、聚合、钻取、旋转等各种分析动作，使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度进行深入观察，并以直观易懂的形式将分析结果返回给用户。

3　系统设计和实现

教务分析系统以教务系统的数据为基础，经过数据提取、转换、加载等操作，整合数据并将其转化为按照主题组织的信息，这些信息经过OLAP技术的分析后，可以表达出数据内部的各种关联。体系结构图如图1所示。

根据业务需求分析，教学数据仓库各主题几乎都与学生、教师、课程、专业相关，所以将这些教学管理中的实体作为维表来处理。教学数据仓库中包含的维表有学生维表、教师维表、课程维表、专业维表、地区维表、民族维表、部门维表，职称维表，学历维表等。实现的分析功能包括招生信息分析、学籍异动分析、英语四六级成绩分析、选退课分析、教师信息分析和学评教分析。