數據倉庫范文第1篇
摘 要：隨著社會經濟的快速發展，人們的生活水平獲得了大幅度的提升，對品質生活的追求也越來越強烈，這使得醫療行業的發展規模不斷擴大。為了更好的滿足公眾的醫療需求，很多醫院都開始引入先進的醫療設備，提高醫療服務水平。而為了保障醫療設備的應用安全，就必須對其進行科學的管理。本文將探討計算機信息技術在醫療設備管理中的應用。
關鍵詞：計算機信息技術;醫療設備管理;應用優勢
隨著我國醫院規模的不斷擴大，醫院所擁有的醫療設備的數量也在持續增加，這對醫療設備管理提出了更高的要求，將計算機信息技術引入到醫療設備管理中可以有效提高管理效率，降低管理成本。本文將從我國醫院醫療設備管理的現狀出發，分析計算機信息技術應用的優勢，進而探討計算機信息技術的具體應用領域。
1 我國醫院醫療設備管理的現狀以及計算機信息技術應用優勢分析
1.1 我國醫院醫療設備管理現狀
為了更好的滿足人們的醫療需求，我國醫院逐步擴大了規模，同時也引進了很多先進的醫療設備，使得醫療水平獲得了顯著的提升。但同時醫療設備數量和復雜性的提高使得設備管理的難度持續提升。隨著醫院業務規模的增加，為了支撐醫院的高效經營管理，很多醫院選擇將計算機信息技術引入到醫療管理工作中，取得了不俗的成效。但隨著計算機信息技術的廣泛應用，一些隱藏的問題也逐漸暴露出來，具體體現在以下幾個方面：
其一，一些規模小、資金少的醫院不具備全面構建計算機信息化管理體系的能力，并未將先進的計算機信息技術應用到醫療管理工作中去，導致管理模式出現混亂。
其二，在進行醫療設備采購工作中存在多方面的問題，最常見的就是質量以及型號問題，由于采購人員的不仔細，使得采購的設備無法應用于醫院業務開展中，造成了資金的浪費。
其三，現如今，很多醫院依舊采用人工的方式進行醫療設備統計表的處理，不僅效率低下，工作質量也無法得到保障。
其四，針對醫療設備的消毒不全面，監控體系的不完善導致一些存在病菌的醫療設備應用于醫療工作中，導致病患出現嚴重的并發癥。
1.2 將計算機信息技術引入到醫院醫療設備管理中的積極意義分析
醫療設備在現如今醫院運營的過程中占據著重要的地位，醫療設備的管理效果直接影響著醫院醫療服務的水平，將計算機信息技術引入醫療設備管理中是提高管理水平的有效舉措，其優勢主要體現在以下三個方面：
首先，提高醫療設備采購的效率。將計算機信息技術應用于醫療設備的采購工作中，可以大幅度的節省時間，實現工作效率的提升。在計算機信息技術的支撐下，醫院醫療設備采購部門可以快速準確的了解各個科室對醫療設備的需求，通過管理系統進行精準的核對，之后制定出科學的采購計劃，并對采購要求進行規范化處理[1]。在醫療設備采購的過程中，從審批工作管轄到采購設備質量和成本控制工作，都可以實現快速的上報，保障資金使用和設備選型的可靠性。此外，基于計算機信息技術的設備采購還可以保障信息在各個環節之間的可靠傳遞，避免出現數據丟失或是延誤的情況。
其次，實現庫房管理信息化。庫房管理是醫院醫療設備管理的一個重要環節，現如今，傳統的紙質檔案管理方式已經不能滿足醫院快速發展的需求，此時引入計算機信息技術是管理改革的主要方向。在計算機信息管理系統的支撐下，可以實現對庫房申請、審批、競標、采購、出庫、入庫以及存儲信息的全面掌握，且可以輸出為明確清晰的表格，為管理工作的開展提供便利[2]。而且所有工程流程都可以在庫房賬目中得到體現，提高醫療系統運行的效率。此外，通過計算機信息系統還能夠綜合醫院實際需求對醫療設備的最佳庫存量進行確定，基于此制定采購計劃，避免出現設備不足或是積壓的情況，節省開支。
再次，提高數據信息的實時性。計算機信息技術應用于醫院醫療設備管理的一項重要優勢就是高效性，具體表現在數據的實時性上。在現代醫院運行的過程中，許多環節對信息時效性都有著很高的要求，而計算機信息系統的搭建則是提高信息更新速度和流通頻率的有效手段。在全面覆蓋的信息系統范圍內，可以實現數據共享，為各部門工作的開展提供便利。如財務部門在工作中，可以通過計算機系統對各個環節的開支和成本進行及時準確的了解，掌握不同科室的需求以及資產、設備狀況，提高醫院的整體管理水平。
2 計算機信息技術在醫院醫療設備管理中的應用
2.1 搭建覆蓋整個醫院的醫療設備信息管理系統
在醫院醫療設備管理中，基于計算機信息技術的管理系統可以實現對所有管理內容的全面統籌和覆蓋。在進行信息管理系統構建的過程中，需要注意兩方面的內容：首先，其功能模塊設置必須滿足臨床科室、供貨商、設備科三方的需求，三層結構分別對應著不同的業務內容，支持信息的實時性傳輸共享。在醫院內部，由于不同階段下的需求存在變動性，因此設備科工作人員在進行醫療設備購置管理時，必須要將購置清單交付到上級領導出進行層層審批。在招標工作結束后，若是存在中標，則進一步開展備貸工作[3]。另一方面，在供貨商方面，在發貨之后，還需執行倉庫管理、財務管理、數據統計、后臺管理以及設備維修等一系列程。此外還需注意的是，在信息管理系統中還應設置計算機設備局域網登記管理程序，確保設備能夠順利接入到醫療系統中。
一般情況下，醫療設備計算機信息管理系統會設置四個功能模塊，分別是醫療設備招標購置模塊、整理模塊、財務管理統計模塊以及醫療設備維護模塊。醫療設備招標購置模塊可以幫助各個招標小組通過網絡系統進行證件的查詢，在此基礎上基于醫院的實際需求對選購的設備采購進行統一整理，將整理后的數據信息傳輸到廣大供貨商處。
供貨商根據醫院的采購單據對醫療設備進行檢驗核實之后，會對其進行組裝和調試，確認無誤之后才會運送到醫院中?；谟嬎銠C信息技術的整理模塊可以幫助醫院工作人員對未送達的設備進行督促，并對醫療設備的質量進行監控，及時提醒管理人員醫療設備存在的質量問題，并和供貨商取得聯系溝通解決。
財務管理統計模塊的功能是對驗收的醫療設備的單據號、支付金額、型號、名稱等信息進行統一記錄，為對賬、查找等工作提供數據支撐，此外，還可以針對醫院的設備采購指定詳實的計劃[4]。
醫療設備維護管理模塊通過計算機信息技術對醫療設備的故障信息、維修狀況、故障原因等進行詳細的記錄，通過分析掌握故障規律，為今后的故障排除提供數據參考。
2.2 計算機信息技術應用于檔案管理
檔案管理是計算機信息技術應用的一個重要領域，醫院所有擁有的醫療設備數量眾多，類型、用途以及購置時間均存在普遍的差異性，因此檔案庫中所包含的資料也十分復雜，分類整理的難度較高。在引入計算機管理系統之后，可以極大的減少人工成本，同時實現對所有檔案的分類監控[5]。此外，計算機系統還可以對檔案室的環境情況進行動態監控，實時掌握室內的溫度、濕度等數據，避免危險狀況的發生。
3 結語
綜上所述，在現代醫院醫療設備管理工作中引入計算機信息技術，搭建計算機信息管理系統，可以實現對醫療設備采購、使用、維修等諸多方面的有效覆蓋，提高醫院醫療設備管理水平，保障醫療設備的質量和應用安全，實現醫療服務質量的提升。
參考文獻：
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數據倉庫范文第2篇
1 數據倉庫在國內電力企業管理系統中的應用
首先, 國家電力領域的生產企業, 其基本功能是提供質量合格的電源, 因此在數據倉庫的建設過程中, , 主要根據核心數據是電源和負載這兩個角度創建了數據倉庫技術。通常情況下, 該數據倉庫記錄的內容是每臺發電機的耗能量、發電量, 根據這些數據, 電力部門可以得到對應的統計分析報表, 包括每時、每日、每月、每年的負載和發電量, 根據這些數據得出對應的曲線圖, 為電力部門的決策提供最有力的數據來源。
其次, 在電力企業管理系統的調度領域, 也需要大量使用數據倉庫技術。因為在地區電力調度的同時, 需要擔負著該城鎮的電網配置和管理工作等。然而由于目前電力網絡的調度及配置電力網絡的管理是兩個不同的單獨部門, 因此對應的數據分析軟件也是由不同的提供商提供, 功能都相對獨立, 由于這些原因, 導致了這兩個部門的數據不統一, 共享困難。這些原因直接導致了電網調度系統數據庫管理系統和配電網管理數據庫管理系統已經不再適合當前情況。因此, 地區調度的數據倉庫技術就應運而生, 這就是解決上述問題最直接、最根本的手段。地區調度的數據倉庫就是把電網調度系統和配電網管理系統的海量數據進行抽取、轉化和提煉后存入到數據倉庫中, 并且利用聯機的分析技術 (OLAP) 和數據挖掘的相關軟件分析和處理不同類別的數據, 從而對電力網絡的管理人員進行分析和決策方面的幫助。
2 數據倉庫在國外電力企業管理系統中的應用情況
在外國, 美國Tennessee州電力網絡部門根據實時數據和歷史數據建立了一個數據倉庫系統, 并且按照這個數倉庫作為一個運行服務器, 分布在Tennessee的應用客戶系統可以通過WAN、Internet、Modem的方法自動的獲得相關的數據。從而實現了從以主機/終端式的中心計算模式為基礎過渡到以工作站/PC混合網絡的客戶為基礎的服務器模式上。
到目前為止, 在電力管理系統進行的營銷方式中, 也會大量的使用到數據倉庫技術。一般的傳統營銷操作都是針對工作的數據庫管理系統, 例如SQL Server、My Sql、Oracle。這些簡單的辦公自動化系統已經不再適合電力領域的營銷。如何從海量的數據中提取有價值的信息, 為電力企業的領導提供強有力的數據支撐和電力市場營銷提供強有力的依據, 已經成為當前電力領域面臨的重大難題。數據倉庫技術則是解決營銷領域中問題的合理的解決方案, 數據倉庫技術從營銷業務的發展和歷史的角度來存儲數據, 提供信息化存儲和信息分析處理。
3 數據倉庫在電力故障系統分析中的應用情況
在電力企業管理系統的故障統計分析中也發展成了大量應用數據倉庫技術。偶然背后隱藏著必然和規律性, 因此故障統計分析領域里建立數據倉庫技術, 對電網故障的分析能提供強有力的決策, 通過該技術, 可以合理安排工作人員對設備進行檢查、維修, 防患于未然, 減小不可抗拒因素對設備故障產生的影響, 從而提高了居民的用電質量?？梢院芎玫奶幚黼娏ζ髽I管理系統中遇見的故障, 從而提高供電質量, 減少故障損壞率。在對電力系統進行的一系列分析中, 可以得到在某一環境中對相關條件下的結果判斷, 但是實際工作中影響電力行業的因素非常多, 而且這些因素多數不太穩定。所以, 利用數據挖掘技術對電力網絡的狀態變化和內在的聯系進行搜索, 并且通過歷史數據從新建立一個相對穩定的數據倉庫, 幫助電力調度人員做出正確的決策, 以便得到有實際意義的分析結果。
4 結語
隨著社會的快速發展, 我國電力企業領域也進入了高速發展的階段, 當前電力系統行業已經累積了豐富的、有實際意義的歷史數據, 這些數據能夠提供決策性的參考依據給電力行業的企業。這些海量數據也為企業的發展提供了強大的支持和發展的規劃, 同時也出現了不少的問題。
數據倉庫的產生主要來源于數據管理系統的應用而不斷的深入變化的, 需要處理的信息量的也在隨著信息量的增長而不停增長, 計算機管理和系統服務面臨差距也在逐步擴大。傳統的數據庫系統已經不能滿足高層次的數據分析和處理這一類別的信息工作。只有通過對電力行業的生產計劃的完成情況及相關環境的數據進行多方式、多層次的數據信息分析, 才能逐步不斷的提高電力企業的管理水平和競爭優勢。
摘要：隨著我國電力網絡規模的日益擴大和用電負荷的逐漸增長, 電力系統運行控制變得逐漸復雜, 過去靠圖紙和配電員工的工作經驗對各種電力線路進行管理和維護的方法已經相對落伍了, 而且還嚴重的降低了電力部門的工作效率。在電力行業系統中, 配電環節是供電部門和用戶之間取得聯系的重要橋梁, 在全范圍的電力企業管理系統中發揮著相對重要的作用。為了提高供電的質量和安全性, 合理的實現配電網絡的改造及規劃管理的發展, 提高電力設備運行的可靠性、經濟性, 需要將數據倉庫技術與配電網實時信息有機地結合起來, 提高配電網絡的管理水平和工作效率。
關鍵詞：供電管理,J2EE,配電系統
參考文獻
[1] 張天兵, 張增華.Small World在電力通信資源管理系統中的應用[J].電力企業管理系統通信.2010 (11) .
數據倉庫范文第3篇
1 數據倉庫和聯機分析處理 (OLAP)
1.1 數據倉庫的概念
20世紀80年代中期, W·H·Inmon在其所著的《Building the Data Warehouse》一書中是這樣定義數據倉庫的:數據倉庫是面向主題的、集成的、相對穩定的、時變的、用于支持決策過程的數據集合。數據倉庫是把所獲數據進行有效的集成, 服務于決策。數據倉庫中數據以三種狀態存在, 即數據源數據、數據倉庫維數據和用戶端數據三種狀態, 其邏輯關系為:源數據經ETL (數據抽取、清洗、轉換和加載) 工具進入數據倉庫物理地址中, 并以數據維的形式存在, 然后經OLAP工具轉換為用戶端數據, 供用戶決策分析使用。
1.2 OLAP
聯機分析處理 (Online Analytical Proce ssing, 簡稱OLAP) 的概念是由E.F.Codd于1993年首次提出的。當時, 他認為聯機事務處理 (OLTP) 已不能滿足終端用戶對數據庫的分析式查詢需求, 因此提出了多維數據庫和多維分析的概念, 即OLAP, 并將OLAP定義為針對特定問題的聯機數據訪問和分析。通過對信息 (這些信息已經從原始的數據進行了轉換, 以反映用戶所能理解的企業的真實的“維”) 的很多種可能的觀察形式進行快速、穩定、一致和交互性的存取, 允許管理決策人員對數據進行深入觀察。
2 高校OLAP系統的建立
2.1 OLAP系統的體系結構
OLAP的體系結構采用3層體系結構, 即數據倉庫服務器、應用服務器 (OLAP) 、客戶查詢分析 (前端工具) 。體系結構如圖1所示。體系結構圖底層是數據倉庫服務器。它使用網間連接程序由操作數據庫和外部數據源提取數據, 允許客戶程序產生SQL代碼, 在服務器上執行。網間連接程序包括ODBC (開放數據庫連接) OLE-DB (數據庫開放鏈接和嵌入) 、JDBC (Java數據庫連接) 。中間層是OLAP服務器。對分析需要的數據進行有效集成, 按多維模型予以阻止, 一邊進行多角度、多層次的分析, 并發現趨勢。頂層是面向用戶的前端界面, 采用M S的Pivot2Table作為數據調用的管道。通過Pivo t Table接口技術可以鏈接其他分析工具、圖形工具、報表生成器、挖掘工具等, 更好地將分析結果展現給用戶。
2.2 維度設計
維度表和事實表的設計是數據倉庫構建的關鍵問題, 維表和事實表設計的好壞直接影響到數據倉庫的響應時間和分析效果。維是決策者觀察分析對象的角度, 所以維的設計最能反映決策者的分析意圖和角度。他必須體現出數據倉庫中數據的不同級別, 也就是數據的粒度。
教學管理系統中對于教學管理人員最主要的需求在于提高教學質量。主要是教師的教學效果情況和學生的學習成績和畢業生的就業情況。根據對教學管理的業務分析, 主題基本定為學生成績和就業情況。系統按不同的分析主題組織事實表和維度表, 采用星型模式來鏈接維度表和事實表。
(1) 分析學生成績。學生成績管理是教學管理中最重要的部分, 管理人員期望在數據倉庫中通過對學生成績分析, 了解什么樣的學生成績好、什么樣的教師教學質量高, 哪個班或是哪個專業的學生學習好, 什么樣的教學安排有利于學習, 以及學生同往界相比趨勢如何等。
成績分析的事實表和維表的屬性如下。
學生成績事實表:學號, 課程編號, 教師編號, 考試時間, 考試性質, 成績。
學生維表:學號, 學生姓名, 性別, 出生年月, 專業, 班級, 生源地。
教師維表:編號, 姓名, 性別, 出生年月, 職稱, 所屬部門, 最高學歷。
課程信息維表:課程編號, 課程名稱, 課程性質。
時間維表:學年, 學期。
(2) 分析學生就業情況。當今高校畢業生就業形勢嚴峻, 了解本校學生的就業情況成了教學管理的很重要的一環。通過分析學生就業情況, 可以了解學院院系專業的設置是否符合社會的需求, 了解學生哪些素質能夠找到好工作, 學生的學習成績、工作經驗對就業率的影響, 據此可對專業以及培養計劃做適當的調整。
事實表和維表屬性如下。
就業事實表:學號, 就業時間, 專業代號, 工作地, 單位代號。
學生素質維表:學號, 姓名, 外語水平, 計算機等級, 社會實踐, 表達能力, 組織能力, 創新能力, 大學生競賽, 體質狀況, 體育狀況, 學位證。
學生維表:學號, 姓名, 性別, 出生日期, 籍貫, 生源地, 外語語種, 學院, 專業, 班級。
單位維表:單位代號, 單位名稱, 單位性質, 主要業務, 固定資產, 平均工資。
地區維表:地點, 省, 市, 縣, 鄉, 村。
學生成績維表:學號, 姓名, 課程, 成績。
2.3 創建多維數據集
在Analysis Manager中按照學生信息的星形模型, 創建多維數據集ROLAP, 數據源是OLAP將要分析的數據來源。在這里, 指定的數據源是前面創建數據倉庫時創建的數據庫。本多維數據集的度量值取學生平均成績和平均工資。存儲并處理多維數據集, 然后可以對多維數據集的數據切片、切塊、鉆探查詢、分析。這樣, 領導可以快速、全方位掌握本校學生的全面信息, 從而為制定教學計劃提供決策支持。
2.4 數據展現
經過OLAP系統分析得到的結果展現給用戶的方式很多。第一, 數據處理后形成的多維立方體可以用SQLServer中的A nalysis M anager的工具顯示。其次, 也可通過Excel的數據透視表把多維數據集的數據直接展現到前端, 并制作報表以及圖表。同時也可以將數據透視表添加到網頁當中, 然后以交互的方式瀏覽, 實現Web下的數據倉庫瀏覽。其他的前端分析工具包括:BO (Business Object) 、Brio Query和Cognos Impromptu等前端在線分析工具。另外, 還可根據用戶要求編程定制客戶界面, 通過數據接口鏈接到數據倉庫中, 實現更加靈活的數據展現方式。
3 結語
目前各高?；径加凶约旱慕虒W管理業務系統, 但是把數據倉庫和OLAP技術引入到教育領域的先例還不多。數據倉庫構建是一個復雜的過程, 高?？梢愿鶕约旱膶嶋H情況, 選擇合適的數據倉庫解決方案, 按計劃實施建立自己的數據倉庫和OLAP系統, 分析長期積累的教學數據, 為教學管理提供決策支持, 提高教學質量。
摘要：利用數據倉庫技術對高校長期積累的教學管理數據進行存儲, 并運用OLAP技術對學生成績數據和學生就業數據采樣分析, 幫助管理者了解影響學生成績的原因, 了解用人單位需要什么樣素質的學生, 以便及時發現教學中存在的問題, 調整教學計劃, 提高教學質量。
關鍵詞：數據倉庫,教學管理,OLAP
參考文獻
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數據倉庫范文第4篇
1.1 數據庫管理系統在化工工藝系統中的應用
化工企業的工藝流程管理過程中要涉及到大量數據的傳遞與處理, 并且所需處理的數據還包括結構化、半結構化以及非結構化多種類型, 在企業進行這些駁雜數據的管理時, 數據庫的使用是必然的。而為了有效發揮數據庫的作用, 確?；は到y中各個部分能夠實現有效集成與良好的數據共享, 數據庫管理系統的應用也成為了企業的必然選擇, 通過數據庫管理系統強大管理功能的發揮, 能夠有效支撐企業化工工藝系統更好的運行。數據庫技術與數據庫管理系統的廣泛應用, 也為以數據庫系統技術為依托發展而來的數據倉庫技術在企業化工工藝系統中的應用提供了可能。
1.2 計算機繪圖軟件的發展及其在化工工藝流程圖繪制中的應用
數據庫技術在工藝流程管理中的應用, 也促進了工藝流程管理的發展, 同時, 計算機圖形圖像處理技術的不斷進步, 以及計算機繪圖軟件的大量開發與應用, 使得一系列繪圖軟件在工藝流程圖繪制中也得到了廣泛的應用。首先得到廣泛青睞的是Auto CAD繪圖軟件, 這也是脫離手工繪制流程圖后, 被最廣泛應用到工藝流程圖繪制中的一款軟件。但由于這款軟件在智能化方面的不足, 使工藝流程圖與數據庫系統無法實現有效的融合, 因此, 更多新的智能化的工藝流程圖繪制軟件及相應的管理軟件被開發出來并在企業的工藝流程管理中得到了有效應用。與前者相比, 這些軟件具有功能更強、操作更簡便、智能化程度更高的優勢, 其應用對于化工工藝流程的自動化管理有著良好的效果, 企業自動化管理規模的不斷擴大, 也需要數據倉庫技術的應用來予以協調和支撐, 這也為化工工藝流程管理與數據倉庫技術的結合提供了必備的前提條件。
2 化工工藝流程管理與數據倉庫技術的有機結合
2.1 數據倉庫的特點
數據倉庫以數據庫系統技術為依托發展而來, 但其又不同于數據庫系統, 數據庫系統更加注重操作型的應用, 而數據倉庫系統則更加注重分析型的應用。數據倉庫中的數據面向分析處理而組織, 建立數據倉庫的目的在于有效地獲取有用信息, 用于制定企業戰略、進行經營決策, 而不是用于日常業務操作。
2.2 基于數據倉庫技術的化工工藝流程管理
化工工藝流程管理的質量與有效性直接關系著化工企業項目的效益實現, 對于化工企業的發展具有至關重要的意義, 而化工工藝流程圖的繪制以及其與數據庫系統的連接并不能等同于化工工藝流程管理的全部, 而只是化工工藝流程管理的小部分內容。通過數據倉庫技術的引進與應用, 能夠有效的優化化工工藝流程管理的結構, 提高系統響應的及時性, 并促進資源的高效利用, 更加清晰明確的實現不同類型數據的分層存儲與管理。結合數據倉庫技術的化工工藝流程管理過程如下:
2.3 數據的預處理
化工企業在數據倉庫的應用過程中, 往往會面臨著數據倉庫有多個數據源的情況, 不同數據源由于數據類型、繪圖軟件版本、應用平臺等方面的差異, 也會導致數據格式、版本、單位及含義等不能統一的問題, 因此, 載入數據前, 需要對這些數據進行預處理, 以統一數據的格式、版本等, 并消除數據含義中的沖突, 還要經由一系列統計處理方法的加工, 以保障載入企業數據倉庫的數據統一性。主要的處理方法包括:以數據倉庫中既有數據類型與單位為基礎, 統一不一致數據;新建數據類, 歸納特殊產品及數據。
2.4 數據的分析與轉換
經處理后的數據載入數據倉庫, 成為基本的主題數據, 此時還要通過一系列分析型的應用軟件工具, 對主題數據進行分析并將其轉換為結果數據, 以報表、圖形圖表、文字報告等形式更加直觀清晰的展現出來, 并對化工工藝流程的管理與決策提供數據參考與決策依據。在解決實際問題的過程中, 清晰的結果數據展示可以幫助管理者更好的實現不同方案的對比, 并且更利于理解, 尤其在不同方案的效益對比方面, 可以通過工藝流程管理對不同方案下相關數據的統計分析, 形成對比圖、表報告, 對于方案的優化與企業效益的提升具有積極的作用。
2.5 在線趨勢預測分析
當數據倉庫中的數據存儲量足夠大時, 還可以進行在線趨勢預測分析。線趨勢預測分析可以通過設備過去一段時間內的效益曲線變化, 來預測未來該設備的效益發揮的變化趨勢, 結合企業實際, 合理選擇是否進行技術更新, 這樣可以實現設備、技術交接的平滑過度, 提高生產效率, 并保證企業發展過程中的效益最大化。
3 結語
數據庫管理系統與智能化工藝流程圖繪制軟件的發展與應用, 給化工工藝流程管理與數據倉庫技術的有機結合提供了可行性, 這也使數據倉庫技術在工藝流程管理中發揮了重要的作用, 而隨著科技的不斷進步, 在未來數據倉庫技術將得到不斷地完善, 并更好地提高工藝流程管理的效率, 為化工企業的發展提供更加有力的保障。
摘要：數據倉庫技術以數據庫系統技術為基礎, 經過技術創新逐漸發展起來, 并形成了一套獨立于數據庫系統技術的應用技術體系。數據倉庫技術與化工工藝流程管理的有機結合, 可以有效的提高化工企業工藝流程管理中的數據處理效率, 提高化工工藝流程管理的有效性, 對于化工企業生產管理水平的提高與企業的長遠發展都具有著重要的意義。
關鍵詞：化工工藝流程管理,數據倉庫技術,有機結合
參考文獻
數據倉庫范文第5篇
隨著新一代物聯網建設理念的推出, 我們研究構筑一個高校范圍內物聯網平臺, 在這個區域內, 把“源信息”、“集成信息”等數據信息有效組合起來, 構成一個物聯網區域。這一應用, 使得高校信息化進入主動信息集成階段, 物聯網使得物體自己“說話”, 通過在物體上植入各種微型感應芯片、借助無線通信網絡, 與現在的互聯網絡相互聯接, 讓其“開口”。所以說, 互聯網是連接的虛擬世界網絡, 物聯網是連接物理的、真實的世界網絡。它的建設拓展了原有的管理理念和模式, 頂層設計方法和信息資源規劃得到了廣泛的發展。
目前“高校物聯網區域”[1]的建設, 各應用系統自成體系, 結構各異, 主要表現為:
(1) 系統集成很少考慮數據共享; (2) 應用集成數據交換困難; (3) 信息集成時數據整合擴展性能不佳。我們利用異構數據庫開發模式, 統一開發環節中的數據庫系統, 提高物聯網區域的查詢服務效率。通過底層數據庫設計和異構數據庫同步技術完善高校物聯網區域的建設。
2 異構數據庫開發模式
2.1 3種異構數據庫開發形式
(1) 聯邦數據庫。對成員數據庫進行分布集成, 提供數據共享和透明訪問, 具有自主性、分布性和異構性的特征。
(2) 中間件系統。系統通過中間件將各數據源的數據集成起來, 各數據源經過核心轉化模塊對數據進行轉換達成規格模式。如MS sql server, Sybase, Oracle等。其客戶端訪問接口各不相同。當開發模塊需要訪問運營模塊數據時, 需要和不同的數據庫打交道, 數據庫訪問中間件滿足要求。
(3) 數據倉庫?？蛻舳撕?ldquo;物聯網區域”之間有一個新的功能層, 稱為數據倉庫。它把多種數據源按照統一結構要求進行轉換, 形成統一模式存儲。其優點是數據高度集中, 建立客戶端較為方便, 能在物聯網區域內部高效處理。
2.2 異構數據倉庫開發模式
異構數據倉庫開發模式基于底層數據庫設計模塊、物聯網數據集成平臺以及分布式查詢服務。通過這樣的開發模式, 可以有效的規范物聯網區域建設過程中數據存儲結構, 綜合查詢信息加以分析使用。
2.2.1 底層數據庫設計
元數據服務 (metadata service) 提供底層數據庫管理系統所具有的信息, 如數據庫名字, 數據庫內容等, 并負責向虛擬GDS提供不同數據庫的視圖和模式轉換信息。虛擬GDS是一個類似于虛擬數據庫系統的數據庫訪問代理, 能夠完成數據庫的聯合操作。在數據庫的應用部分可采用這樣的代碼:
2.2.2 物聯網數據集成平臺
異構數據庫主要體現在:計算機體系結構的異構, 基礎操作系統的異構, DBMS本身的異構。它的具體設計目標如下。
(1) 為各異構數據源提供統一的數據集成接口, 實現異構數據源的即插即用, 同時保證各異構數據源系統的自治性。
(2) 屏蔽數據源的異構性, 為上層應用提供統一的數據訪問視圖, 使得各個不同部門能夠根據授權, 實時的從其他部門獲得所需要的數據。
(3) 在保證數據實時性和一致性的前提下, 對應用系統的請求具有較高的執行效率。
(4) 保證上層應用能夠根據需要獲得實時數據的同時, 也能根據需要利用數據倉庫或數據集市對歷史數據進行分析和應用。
2.2.3 分布式數據查詢服務
異構數據倉庫數據查詢有2種方式, 一種是增量提取的數據, 即根據配置文件里的上次同步結束時間取出數據庫里新增加的數據。第二種是差異更新的數據, 上次同步結束后, 同步表中可能某條記錄被更新或者刪除, 這些記錄的信息由觸發器記錄到控制表中, 下次同步時, 系統讀取控制表中的信息, 查詢出相關數據后轉化為e xtensible markup language文件。
3 決定性因素模塊影響的“物聯網區域”系統結構
大量的研究證實存在著一些關鍵性的領域在數據倉庫的實行過程中需要被考慮。在此基礎上, 我們給出了這樣一個基本的模型。如圖所示。這些因素本身就對數據倉庫的執行過程具有重要的影響, 它們的引入是我們在數據倉庫執行中需要關注的關鍵性問題[2]。
3.1 最高管理層的委托與支持
軟件工程師在開始著手進行一個數據倉庫的工程之前, 應當獲得最高管理層的支持與委托。我們要決定很多數據倉庫技術方面的因素:包括數據倉庫的支持系統平臺、網絡構件的模式等等。我們關注這樣一些問題。
(1) 在數據倉庫最初設計時, 我們應該論證數據倉庫如何解決傳統決策支持系統無法解決的問題, 幫助決策系統的使用者理解工程的意義所在。
(2) 對于一些原先已有的決策系統, 所設計的數據倉庫應該能夠支持先前使用的數據查詢和即時的數據決策目標。因此對于原有的系統要進行一定的定性分析, 了解先前的使用習慣與數據結構體系。
(3) 在整個工程中, 我們要意識到數據倉庫將可能改變決策者、分析者以及執行者所做的工作, 要全面的統籌兼顧使得各方面都可以接受。
(4) 這個數據倉庫的執行過程需要有一個具有組織管理能力的數據倉庫工程領導。
(5) 一個較好的決策系統, 它一定要兼顧數據管理者所期望的數據倉庫的性能。
(6) 我們需要從高級管理者那里得到最初的委托確認, 理解只有高級管理者意識到數據倉庫可以幫助他們使用、了解、分析數據才會對數據倉庫產生興趣。
(7) 我們在數據倉庫的執行之初應該明白數據倉庫有時候需要正確的指導方針、高水平的操作員與組織系統來作為有價值的信息來源。
(8) 同時, 我們要考慮到使用高級的技術進行數據管理系統的最初計劃、數據交換。
(9) 當然一個較好的數據倉庫能夠幫助高級管理者增加需要的基礎模塊。
3.2 在數據倉庫中的完整的有組織表示法
對于最初數據倉庫實現的工作來說, 完整的組織表達數據倉庫是一個相當重要的方面。軟件工程師大量的工作就是確保數據倉庫的執行是一個全面的表達過程。數據倉庫要將一個真實的事務關系、客觀世界的對象表達出來。這個過程要注意的是以下幾點。
(1) 由于數據倉庫是一個完整的組織, 當我們在清除數據倉庫時, 要注意這些數據對原有代碼執行所產生的影響。
(2) 我們應當明白數據倉庫的執行過程就是對原有數據的不斷延伸, 在這之中包含重復使用的數據, 這也就是數據冗余存在的原因。對于數據倉庫結構體系的改進將有利于數據查詢效率的提高。
(3) 我們所說的數據倉庫的完整組織包含一個長期的整體結構。
(4) 為了使新的決策系統更好的使用, 需要培訓信息系統人員使得他們理解數據倉庫是完全不同于存在的系統的。
(5) 具備一個完整的數據倉庫結構:事務對象、信息結構、應用結構、技術結構。
(6) 具備發展的措施能夠改變傳統的技術發展生命周期。
(7) 一般而言, 數據倉庫的處理過程就是數據倉庫將大量外部提供的數據變為有使用價值的格式、細致的、正確的數據。
(8) 而這樣的工作區別原有的工作在于傳統的數據字典僅僅提供一部分的事件工具起到了一小部分數據倉庫的作用。
3.3 數據倉庫模型的使用
在具體的實施以及發展數據倉庫之前, 軟件工程師需要長時間的實踐數據倉庫模型用來決定所選擇的技術是否有用。應用一些少量的數據對于數據倉庫的重要環節進行測試。
(1) 在數據倉庫建立的過程中不斷增加原模型的設計認識。
(2) 允許進行測試原型以對數據倉庫潛在要求加以認識。
(3) 使用這些原始數據、模擬數據在數據倉庫工程的最初階段想高級管理者演示數據倉庫的作用。
(4) 我們可以使用一些模型設計工具。
(5) 在測試的過程中, 讓工作人員告訴你他們考慮的過程、想要解決的問題、使用的措施以及這些步驟所要得到的理想數據。
3.4 外部對于數據倉庫執行過程的支持
在數據倉庫的執行過程, 具有軟件工程師背景專家的意見將可以協助數據倉庫的執行過程。他們提供經驗可以幫助數據倉庫的組織。
(1) 聘請顧問支持規范化的模式。
(2) 能夠了解這些顧問可以提供重要的信息, 他們具有各種公司管理的經驗以及技術。
(3) 這些專家可以引入新的結構技術。
3.5 嚴格的測試、準備數據倉庫的執行
軟件工程師在執行數據倉庫過程中引入新的技術及方式, 需要進行嚴格的測試。
(1) 我們必須明白最初的數據倉庫的執行需要花費更多的時間, 因為其他工程是以這個為基礎而變化。
(2) 其次, 具有一些訓練的措施對于數據倉庫的發展將更為有利。
(3) 同時, 我們還要意識到最初數據結構的不同將產生不同的數據處理結果。
3.6 完整的廣泛規劃數據模型
軟件工程師們根據決策系統的要求把數據組織起來以數據倉庫為基礎加以使用, 在這個過程中:
(1) 設置一個規劃組來設置數據倉庫整體的權限。
(2) 從整體上來解決個別觀點無法解決的問題。
(3) 使用用戶化的方式制訂一種企業標準、接近市場標準。
(4) 使用專門的事件開發工具來增加數據倉庫的屬性。
(5) 產生一種模擬的訓練工具。
3.7 有效重復使用中間數據
軟件工程師構造基于物理模型的數據倉庫的中間數據模型, 這在銀行、保險業系統中標準化的數據相當的多。它可以提高數據的使用有效性。
3.8 認識到潛在的制約對于數據倉庫執行的影響
最后, 我們還應該注意的是使用者意識到數據倉庫的實現是對他們工作的威脅, 以及數據安全、數據備份增加數據倉庫的功能。
4 結語
物聯網中非常重要的技術是RFID電子標簽技術。以簡單RFID系統為基礎, 結合已有的網絡技術、數據庫技術、中間件技術等, 構筑一個由大量聯網的閱讀器和無數移動的標簽組成的, 比Internet更為龐大的物聯網成為RFID技術發展的趨勢。“高校物聯網區域”改變了以往基于事件的工作模式, 利用系統收集工作流程, 并通過分析、歸納, 總結成知識庫, 逐步形成基于工作流的工作模式。原有的系統界限和數據庫局限被打破, 高校內部的事務, 由網絡技術管理員、專業技術人員和終端客戶協調完成。集中有限高校資源完善各個環節工作。“高校物聯網區域”將成為新一代數字校園的奠基石。
摘要：本文在高校物聯網信息平臺開發環境中, 提出了基于異構數據庫開發模式在物聯網區域建設的應用。將八種對于數據倉庫執行過程中決定性影響因素與高校物聯網信息平臺開發結合設計實現。
關鍵詞：物聯網,數據倉庫,異構數據庫
參考文獻
[1] 沈培華, 蔣東興, 等.高校信息化研究與實踐[C].高校信息化研究會.全國高校信息化研究會2003學術年會論文集.杭州:高校信息化研究會, 2003:2.