数据仓库范文第1篇
摘 要：随着社会经济的快速发展，人们的生活水平获得了大幅度的提升，对品质生活的追求也越来越强烈，这使得医疗行业的发展规模不断扩大。为了更好的满足公众的医疗需求，很多医院都开始引入先进的医疗设备，提高医疗服务水平。而为了保障医疗设备的应用安全，就必须对其进行科学的管理。本文将探讨计算机信息技术在医疗设备管理中的应用。
关键词：计算机信息技术;医疗设备管理;应用优势
随着我国医院规模的不断扩大，医院所拥有的医疗设备的数量也在持续增加，这对医疗设备管理提出了更高的要求，将计算机信息技术引入到医疗设备管理中可以有效提高管理效率，降低管理成本。本文将从我国医院医疗设备管理的现状出发，分析计算机信息技术应用的优势，进而探讨计算机信息技术的具体应用领域。
1 我国医院医疗设备管理的现状以及计算机信息技术应用优势分析
1.1 我国医院医疗设备管理现状
为了更好的满足人们的医疗需求，我国医院逐步扩大了规模，同时也引进了很多先进的医疗设备，使得医疗水平获得了显著的提升。但同时医疗设备数量和复杂性的提高使得设备管理的难度持续提升。随着医院业务规模的增加，为了支撑医院的高效经营管理，很多医院选择将计算机信息技术引入到医疗管理工作中，取得了不俗的成效。但随着计算机信息技术的广泛应用，一些隐藏的问题也逐渐暴露出来，具体体现在以下几个方面：
其一，一些规模小、资金少的医院不具备全面构建计算机信息化管理体系的能力，并未将先进的计算机信息技术应用到医疗管理工作中去，导致管理模式出现混乱。
其二，在进行医疗设备采购工作中存在多方面的问题，最常见的就是质量以及型号问题，由于采购人员的不仔细，使得采购的设备无法应用于医院业务开展中，造成了资金的浪费。
其三，现如今，很多医院依旧采用人工的方式进行医疗设备统计表的处理，不仅效率低下，工作质量也无法得到保障。
其四，针对医疗设备的消毒不全面，监控体系的不完善导致一些存在病菌的医疗设备应用于医疗工作中，导致病患出现严重的并发症。
1.2 将计算机信息技术引入到医院医疗设备管理中的积极意义分析
医疗设备在现如今医院运营的过程中占据着重要的地位，医疗设备的管理效果直接影响着医院医疗服务的水平，将计算机信息技术引入医疗设备管理中是提高管理水平的有效举措，其优势主要体现在以下三个方面：
首先，提高医疗设备采购的效率。将计算机信息技术应用于医疗设备的采购工作中，可以大幅度的节省时间，实现工作效率的提升。在计算机信息技术的支撑下，医院医疗设备采购部门可以快速准确的了解各个科室对医疗设备的需求，通过管理系统进行精准的核对，之后制定出科学的采购计划，并对采购要求进行规范化处理[1]。在医疗设备采购的过程中，从审批工作管辖到采购设备质量和成本控制工作，都可以实现快速的上报，保障资金使用和设备选型的可靠性。此外，基于计算机信息技术的设备采购还可以保障信息在各个环节之间的可靠传递，避免出现数据丢失或是延误的情况。
其次，实现库房管理信息化。库房管理是医院医疗设备管理的一个重要环节，现如今，传统的纸质档案管理方式已经不能满足医院快速发展的需求，此时引入计算机信息技术是管理改革的主要方向。在计算机信息管理系统的支撑下，可以实现对库房申请、审批、竞标、采购、出库、入库以及存储信息的全面掌握，且可以输出为明确清晰的表格，为管理工作的开展提供便利[2]。而且所有工程流程都可以在库房账目中得到体现，提高医疗系統运行的效率。此外，通过计算机信息系统还能够综合医院实际需求对医疗设备的最佳库存量进行确定，基于此制定采购计划，避免出现设备不足或是积压的情况，节省开支。
再次，提高数据信息的实时性。计算机信息技术应用于医院医疗设备管理的一项重要优势就是高效性，具体表现在数据的实时性上。在现代医院运行的过程中，许多环节对信息时效性都有着很高的要求，而计算机信息系统的搭建则是提高信息更新速度和流通频率的有效手段。在全面覆盖的信息系统范围内，可以实现数据共享，为各部门工作的开展提供便利。如财务部门在工作中，可以通过计算机系统对各个环节的开支和成本进行及时准确的了解，掌握不同科室的需求以及资产、设备状况，提高医院的整体管理水平。
2 计算机信息技术在医院医疗设备管理中的应用
2.1 搭建覆盖整个医院的医疗设备信息管理系统
在医院医疗设备管理中，基于计算机信息技术的管理系统可以实现对所有管理内容的全面统筹和覆盖。在进行信息管理系统构建的过程中，需要注意两方面的内容：首先，其功能模块设置必须满足临床科室、供货商、设备科三方的需求，三层结构分别对应着不同的业务内容，支持信息的实时性传输共享。在医院内部，由于不同阶段下的需求存在变动性，因此设备科工作人员在进行医疗设备购置管理时，必须要将购置清单交付到上级领导出进行层层审批。在招标工作结束后，若是存在中标，则进一步开展备贷工作[3]。另一方面，在供货商方面，在发货之后，还需执行仓库管理、财务管理、数据统计、后台管理以及设备维修等一系列程。此外还需注意的是，在信息管理系统中还应设置计算机设备局域网登记管理程序，确保设备能够顺利接入到医疗系统中。
一般情况下，医疗设备计算机信息管理系统会设置四个功能模块，分别是医疗设备招标购置模块、整理模块、财务管理统计模块以及医疗设备维护模块。医疗设备招标购置模块可以帮助各个招标小组通过网络系统进行证件的查询，在此基础上基于医院的实际需求对选购的设备采购进行统一整理，将整理后的数据信息传输到广大供货商处。
供货商根据医院的采购单据对医疗设备进行检验核实之后，会对其进行组装和调试，确认无误之后才会运送到医院中。基于计算机信息技术的整理模块可以帮助医院工作人员对未送达的设备进行督促，并对医疗设备的质量进行监控，及时提醒管理人员医疗设备存在的质量问题，并和供货商取得联系沟通解决。
财务管理统计模块的功能是对验收的医疗设备的单据号、支付金额、型号、名称等信息进行统一记录，为对账、查找等工作提供数据支撑，此外，还可以针对医院的设备采购指定详实的计划[4]。
医疗设备维护管理模块通过计算机信息技术对医疗设备的故障信息、维修状况、故障原因等进行详细的记录，通过分析掌握故障规律，为今后的故障排除提供数据参考。
2.2 计算机信息技术应用于档案管理
档案管理是计算机信息技术应用的一个重要领域，医院所有拥有的医疗设备数量众多，类型、用途以及购置时间均存在普遍的差异性，因此档案库中所包含的资料也十分复杂，分类整理的难度较高。在引入计算机管理系统之后，可以极大的减少人工成本，同时实现对所有档案的分类监控[5]。此外，计算机系统还可以对档案室的环境情况进行动态监控，实时掌握室内的温度、湿度等数据，避免危险状况的发生。
3 结语
综上所述，在现代医院医疗设备管理工作中引入计算机信息技术，搭建计算机信息管理系统，可以实现对医疗设备采购、使用、维修等诸多方面的有效覆盖，提高医院医疗设备管理水平，保障医疗设备的质量和应用安全，实现医疗服务质量的提升。
参考文献：
[1]郭旭.应用计算机信息技术对医疗设备进行科学管理解析[J].通讯世界，2016（18）：203-204.
[2]李振华.电子信息技术在医疗设备管理中的应用[J].设备管理与维修，2019（05）：9-10.
[3]王华.浅谈计算机信息技术在医疗设备管理方面的应用[J].中国战略新兴产业，2018（28）：121.
[4]周庆涛.计算机在医疗设备管理中的应用——医疗设备管理信息系统[J].电脑迷，2018（11）：67.
[5]李琛.应用计算机信息技术对医疗设备进行科学管理[J].技术与市场，2015，22（02）：131-132.
数据仓库范文第2篇
1 数据仓库在国内电力企业管理系统中的应用
首先, 国家电力领域的生产企业, 其基本功能是提供质量合格的电源, 因此在数据仓库的建设过程中, , 主要根据核心数据是电源和负载这两个角度创建了数据仓库技术。通常情况下, 该数据仓库记录的内容是每台发电机的耗能量、发电量, 根据这些数据, 电力部门可以得到对应的统计分析报表, 包括每时、每日、每月、每年的负载和发电量, 根据这些数据得出对应的曲线图, 为电力部门的决策提供最有力的数据来源。
其次, 在电力企业管理系统的调度领域, 也需要大量使用数据仓库技术。因为在地区电力调度的同时, 需要担负着该城镇的电网配置和管理工作等。然而由于目前电力网络的调度及配置电力网络的管理是两个不同的单独部门, 因此对应的数据分析软件也是由不同的提供商提供, 功能都相对独立, 由于这些原因, 导致了这两个部门的数据不统一, 共享困难。这些原因直接导致了电网调度系统数据库管理系统和配电网管理数据库管理系统已经不再适合当前情况。因此, 地区调度的数据仓库技术就应运而生, 这就是解决上述问题最直接、最根本的手段。地区调度的数据仓库就是把电网调度系统和配电网管理系统的海量数据进行抽取、转化和提炼后存入到数据仓库中, 并且利用联机的分析技术 (OLAP) 和数据挖掘的相关软件分析和处理不同类别的数据, 从而对电力网络的管理人员进行分析和决策方面的帮助。
2 数据仓库在国外电力企业管理系统中的应用情况
在外国, 美国Tennessee州电力网络部门根据实时数据和历史数据建立了一个数据仓库系统, 并且按照这个数仓库作为一个运行服务器, 分布在Tennessee的应用客户系统可以通过WAN、Internet、Modem的方法自动的获得相关的数据。从而实现了从以主机/终端式的中心计算模式为基础过渡到以工作站/PC混合网络的客户为基础的服务器模式上。
到目前为止, 在电力管理系统进行的营销方式中, 也会大量的使用到数据仓库技术。一般的传统营销操作都是针对工作的数据库管理系统, 例如SQL Server、My Sql、Oracle。这些简单的办公自动化系统已经不再适合电力领域的营销。如何从海量的数据中提取有价值的信息, 为电力企业的领导提供强有力的数据支撑和电力市场营销提供强有力的依据, 已经成为当前电力领域面临的重大难题。数据仓库技术则是解决营销领域中问题的合理的解决方案, 数据仓库技术从营销业务的发展和历史的角度来存储数据, 提供信息化存储和信息分析处理。
3 数据仓库在电力故障系统分析中的应用情况
在电力企业管理系统的故障统计分析中也发展成了大量应用数据仓库技术。偶然背后隐藏着必然和规律性, 因此故障统计分析领域里建立数据仓库技术, 对电网故障的分析能提供强有力的决策, 通过该技术, 可以合理安排工作人员对设备进行检查、维修, 防患于未然, 减小不可抗拒因素对设备故障产生的影响, 从而提高了居民的用电质量。可以很好的处理电力企业管理系统中遇见的故障, 从而提高供电质量, 减少故障损坏率。在对电力系统进行的一系列分析中, 可以得到在某一环境中对相关条件下的结果判断, 但是实际工作中影响电力行业的因素非常多, 而且这些因素多数不太稳定。所以, 利用数据挖掘技术对电力网络的状态变化和内在的联系进行搜索, 并且通过历史数据从新建立一个相对稳定的数据仓库, 帮助电力调度人员做出正确的决策, 以便得到有实际意义的分析结果。
4 结语
随着社会的快速发展, 我国电力企业领域也进入了高速发展的阶段, 当前电力系统行业已经累积了丰富的、有实际意义的历史数据, 这些数据能够提供决策性的参考依据给电力行业的企业。这些海量数据也为企业的发展提供了强大的支持和发展的规划, 同时也出现了不少的问题。
数据仓库的产生主要来源于数据管理系统的应用而不断的深入变化的, 需要处理的信息量的也在随着信息量的增长而不停增长, 计算机管理和系统服务面临差距也在逐步扩大。传统的数据库系统已经不能满足高层次的数据分析和处理这一类别的信息工作。只有通过对电力行业的生产计划的完成情况及相关环境的数据进行多方式、多层次的数据信息分析, 才能逐步不断的提高电力企业的管理水平和竞争优势。
摘要：随着我国电力网络规模的日益扩大和用电负荷的逐渐增长, 电力系统运行控制变得逐渐复杂, 过去靠图纸和配电员工的工作经验对各种电力线路进行管理和维护的方法已经相对落伍了, 而且还严重的降低了电力部门的工作效率。在电力行业系统中, 配电环节是供电部门和用户之间取得联系的重要桥梁, 在全范围的电力企业管理系统中发挥着相对重要的作用。为了提高供电的质量和安全性, 合理的实现配电网络的改造及规划管理的发展, 提高电力设备运行的可靠性、经济性, 需要将数据仓库技术与配电网实时信息有机地结合起来, 提高配电网络的管理水平和工作效率。
关键词：供电管理,J2EE,配电系统
参考文献
[1] 张天兵, 张增华.Small World在电力通信资源管理系统中的应用[J].电力企业管理系统通信.2010 (11) .
数据仓库范文第3篇
1 数据仓库和联机分析处理 (OLAP)
1.1 数据仓库的概念
20世纪80年代中期, W·H·Inmon在其所著的《Building the Data Warehouse》一书中是这样定义数据仓库的:数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、时变的、用于支持决策过程的数据集合。数据仓库是把所获数据进行有效的集成, 服务于决策。数据仓库中数据以三种状态存在, 即数据源数据、数据仓库维数据和用户端数据三种状态, 其逻辑关系为:源数据经ETL (数据抽取、清洗、转换和加载) 工具进入数据仓库物理地址中, 并以数据维的形式存在, 然后经OLAP工具转换为用户端数据, 供用户决策分析使用。
1.2 OLAP
联机分析处理 (Online Analytical Proce ssing, 简称OLAP) 的概念是由E.F.Codd于1993年首次提出的。当时, 他认为联机事务处理 (OLTP) 已不能满足终端用户对数据库的分析式查询需求, 因此提出了多维数据库和多维分析的概念, 即OLAP, 并将OLAP定义为针对特定问题的联机数据访问和分析。通过对信息 (这些信息已经从原始的数据进行了转换, 以反映用户所能理解的企业的真实的“维”) 的很多种可能的观察形式进行快速、稳定、一致和交互性的存取, 允许管理决策人员对数据进行深入观察。
2 高校OLAP系统的建立
2.1 OLAP系统的体系结构
OLAP的体系结构采用3层体系结构, 即数据仓库服务器、应用服务器 (OLAP) 、客户查询分析 (前端工具) 。体系结构如图1所示。体系结构图底层是数据仓库服务器。它使用网间连接程序由操作数据库和外部数据源提取数据, 允许客户程序产生SQL代码, 在服务器上执行。网间连接程序包括ODBC (开放数据库连接) OLE-DB (数据库开放链接和嵌入) 、JDBC (Java数据库连接) 。中间层是OLAP服务器。对分析需要的数据进行有效集成, 按多维模型予以阻止, 一边进行多角度、多层次的分析, 并发现趋势。顶层是面向用户的前端界面, 采用M S的Pivot2Table作为数据调用的管道。通过Pivo t Table接口技术可以链接其他分析工具、图形工具、报表生成器、挖掘工具等, 更好地将分析结果展现给用户。
2.2 维度设计
维度表和事实表的设计是数据仓库构建的关键问题, 维表和事实表设计的好坏直接影响到数据仓库的响应时间和分析效果。维是决策者观察分析对象的角度, 所以维的设计最能反映决策者的分析意图和角度。他必须体现出数据仓库中数据的不同级别, 也就是数据的粒度。
教学管理系统中对于教学管理人员最主要的需求在于提高教学质量。主要是教师的教学效果情况和学生的学习成绩和毕业生的就业情况。根据对教学管理的业务分析, 主题基本定为学生成绩和就业情况。系统按不同的分析主题组织事实表和维度表, 采用星型模式来链接维度表和事实表。
(1) 分析学生成绩。学生成绩管理是教学管理中最重要的部分, 管理人员期望在数据仓库中通过对学生成绩分析, 了解什么样的学生成绩好、什么样的教师教学质量高, 哪个班或是哪个专业的学生学习好, 什么样的教学安排有利于学习, 以及学生同往界相比趋势如何等。
成绩分析的事实表和维表的属性如下。
学生成绩事实表:学号, 课程编号, 教师编号, 考试时间, 考试性质, 成绩。
学生维表:学号, 学生姓名, 性别, 出生年月, 专业, 班级, 生源地。
教师维表:编号, 姓名, 性别, 出生年月, 职称, 所属部门, 最高学历。
课程信息维表:课程编号, 课程名称, 课程性质。
时间维表:学年, 学期。
(2) 分析学生就业情况。当今高校毕业生就业形势严峻, 了解本校学生的就业情况成了教学管理的很重要的一环。通过分析学生就业情况, 可以了解学院院系专业的设置是否符合社会的需求, 了解学生哪些素质能够找到好工作, 学生的学习成绩、工作经验对就业率的影响, 据此可对专业以及培养计划做适当的调整。
事实表和维表属性如下。
就业事实表:学号, 就业时间, 专业代号, 工作地, 单位代号。
学生素质维表:学号, 姓名, 外语水平, 计算机等级, 社会实践, 表达能力, 组织能力, 创新能力, 大学生竞赛, 体质状况, 体育状况, 学位证。
学生维表:学号, 姓名, 性别, 出生日期, 籍贯, 生源地, 外语语种, 学院, 专业, 班级。
单位维表:单位代号, 单位名称, 单位性质, 主要业务, 固定资产, 平均工资。
地区维表:地点, 省, 市, 县, 乡, 村。
学生成绩维表:学号, 姓名, 课程, 成绩。
2.3 创建多维数据集
在Analysis Manager中按照学生信息的星形模型, 创建多维数据集ROLAP, 数据源是OLAP将要分析的数据来源。在这里, 指定的数据源是前面创建数据仓库时创建的数据库。本多维数据集的度量值取学生平均成绩和平均工资。存储并处理多维数据集, 然后可以对多维数据集的数据切片、切块、钻探查询、分析。这样, 领导可以快速、全方位掌握本校学生的全面信息, 从而为制定教学计划提供决策支持。
2.4 数据展现
经过OLAP系统分析得到的结果展现给用户的方式很多。第一, 数据处理后形成的多维立方体可以用SQLServer中的A nalysis M anager的工具显示。其次, 也可通过Excel的数据透视表把多维数据集的数据直接展现到前端, 并制作报表以及图表。同时也可以将数据透视表添加到网页当中, 然后以交互的方式浏览, 实现Web下的数据仓库浏览。其他的前端分析工具包括:BO (Business Object) 、Brio Query和Cognos Impromptu等前端在线分析工具。另外, 还可根据用户要求编程定制客户界面, 通过数据接口链接到数据仓库中, 实现更加灵活的数据展现方式。
3 结语
目前各高校基本都有自己的教学管理业务系统, 但是把数据仓库和OLAP技术引入到教育领域的先例还不多。数据仓库构建是一个复杂的过程, 高校可以根据自己的实际情况, 选择合适的数据仓库解决方案, 按计划实施建立自己的数据仓库和OLAP系统, 分析长期积累的教学数据, 为教学管理提供决策支持, 提高教学质量。
摘要：利用数据仓库技术对高校长期积累的教学管理数据进行存储, 并运用OLAP技术对学生成绩数据和学生就业数据采样分析, 帮助管理者了解影响学生成绩的原因, 了解用人单位需要什么样素质的学生, 以便及时发现教学中存在的问题, 调整教学计划, 提高教学质量。
关键词：数据仓库,教学管理,OLAP
参考文献
[1] 张旭波, 屈展, 李小刚.高校图书馆管理的数据仓库技术研究[J].西安石油大学学报, 2004, 19 (2) :71～73.
[2] 张小平, 马垣, 于淼.数据仓库在高校教务系统的应用研究[J].鞍山师范学院学报, 2003, 5 (2) :83, 841.
[3] 王柏林.数据仓库技术在教育领域中的应用[J].电脑开发与应用, 2003 (4) :50, 631.
数据仓库范文第4篇
1.1 数据库管理系统在化工工艺系统中的应用
化工企业的工艺流程管理过程中要涉及到大量数据的传递与处理, 并且所需处理的数据还包括结构化、半结构化以及非结构化多种类型, 在企业进行这些驳杂数据的管理时, 数据库的使用是必然的。而为了有效发挥数据库的作用, 确保化工系统中各个部分能够实现有效集成与良好的数据共享, 数据库管理系统的应用也成为了企业的必然选择, 通过数据库管理系统强大管理功能的发挥, 能够有效支撑企业化工工艺系统更好的运行。数据库技术与数据库管理系统的广泛应用, 也为以数据库系统技术为依托发展而来的数据仓库技术在企业化工工艺系统中的应用提供了可能。
1.2 计算机绘图软件的发展及其在化工工艺流程图绘制中的应用
数据库技术在工艺流程管理中的应用, 也促进了工艺流程管理的发展, 同时, 计算机图形图像处理技术的不断进步, 以及计算机绘图软件的大量开发与应用, 使得一系列绘图软件在工艺流程图绘制中也得到了广泛的应用。首先得到广泛青睐的是Auto CAD绘图软件, 这也是脱离手工绘制流程图后, 被最广泛应用到工艺流程图绘制中的一款软件。但由于这款软件在智能化方面的不足, 使工艺流程图与数据库系统无法实现有效的融合, 因此, 更多新的智能化的工艺流程图绘制软件及相应的管理软件被开发出来并在企业的工艺流程管理中得到了有效应用。与前者相比, 这些软件具有功能更强、操作更简便、智能化程度更高的优势, 其应用对于化工工艺流程的自动化管理有着良好的效果, 企业自动化管理规模的不断扩大, 也需要数据仓库技术的应用来予以协调和支撑, 这也为化工工艺流程管理与数据仓库技术的结合提供了必备的前提条件。
2 化工工艺流程管理与数据仓库技术的有机结合
2.1 数据仓库的特点
数据仓库以数据库系统技术为依托发展而来, 但其又不同于数据库系统, 数据库系统更加注重操作型的应用, 而数据仓库系统则更加注重分析型的应用。数据仓库中的数据面向分析处理而组织, 建立数据仓库的目的在于有效地获取有用信息, 用于制定企业战略、进行经营决策, 而不是用于日常业务操作。
2.2 基于数据仓库技术的化工工艺流程管理
化工工艺流程管理的质量与有效性直接关系着化工企业项目的效益实现, 对于化工企业的发展具有至关重要的意义, 而化工工艺流程图的绘制以及其与数据库系统的连接并不能等同于化工工艺流程管理的全部, 而只是化工工艺流程管理的小部分内容。通过数据仓库技术的引进与应用, 能够有效的优化化工工艺流程管理的结构, 提高系统响应的及时性, 并促进资源的高效利用, 更加清晰明确的实现不同类型数据的分层存储与管理。结合数据仓库技术的化工工艺流程管理过程如下:
2.3 数据的预处理
化工企业在数据仓库的应用过程中, 往往会面临着数据仓库有多个数据源的情况, 不同数据源由于数据类型、绘图软件版本、应用平台等方面的差异, 也会导致数据格式、版本、单位及含义等不能统一的问题, 因此, 载入数据前, 需要对这些数据进行预处理, 以统一数据的格式、版本等, 并消除数据含义中的冲突, 还要经由一系列统计处理方法的加工, 以保障载入企业数据仓库的数据统一性。主要的处理方法包括:以数据仓库中既有数据类型与单位为基础, 统一不一致数据;新建数据类, 归纳特殊产品及数据。
2.4 数据的分析与转换
经处理后的数据载入数据仓库, 成为基本的主题数据, 此时还要通过一系列分析型的应用软件工具, 对主题数据进行分析并将其转换为结果数据, 以报表、图形图表、文字报告等形式更加直观清晰的展现出来, 并对化工工艺流程的管理与决策提供数据参考与决策依据。在解决实际问题的过程中, 清晰的结果数据展示可以帮助管理者更好的实现不同方案的对比, 并且更利于理解, 尤其在不同方案的效益对比方面, 可以通过工艺流程管理对不同方案下相关数据的统计分析, 形成对比图、表报告, 对于方案的优化与企业效益的提升具有积极的作用。
2.5 在线趋势预测分析
当数据仓库中的数据存储量足够大时, 还可以进行在线趋势预测分析。线趋势预测分析可以通过设备过去一段时间内的效益曲线变化, 来预测未来该设备的效益发挥的变化趋势, 结合企业实际, 合理选择是否进行技术更新, 这样可以实现设备、技术交接的平滑过度, 提高生产效率, 并保证企业发展过程中的效益最大化。
3 结语
数据库管理系统与智能化工艺流程图绘制软件的发展与应用, 给化工工艺流程管理与数据仓库技术的有机结合提供了可行性, 这也使数据仓库技术在工艺流程管理中发挥了重要的作用, 而随着科技的不断进步, 在未来数据仓库技术将得到不断地完善, 并更好地提高工艺流程管理的效率, 为化工企业的发展提供更加有力的保障。
摘要：数据仓库技术以数据库系统技术为基础, 经过技术创新逐渐发展起来, 并形成了一套独立于数据库系统技术的应用技术体系。数据仓库技术与化工工艺流程管理的有机结合, 可以有效的提高化工企业工艺流程管理中的数据处理效率, 提高化工工艺流程管理的有效性, 对于化工企业生产管理水平的提高与企业的长远发展都具有着重要的意义。
关键词：化工工艺流程管理,数据仓库技术,有机结合
参考文献
数据仓库范文第5篇
随着新一代物联网建设理念的推出, 我们研究构筑一个高校范围内物联网平台, 在这个区域内, 把“源信息”、“集成信息”等数据信息有效组合起来, 构成一个物联网区域。这一应用, 使得高校信息化进入主动信息集成阶段, 物联网使得物体自己“说话”, 通过在物体上植入各种微型感应芯片、借助无线通信网络, 与现在的互联网络相互联接, 让其“开口”。所以说, 互联网是连接的虚拟世界网络, 物联网是连接物理的、真实的世界网络。它的建设拓展了原有的管理理念和模式, 顶层设计方法和信息资源规划得到了广泛的发展。
目前“高校物联网区域”[1]的建设, 各应用系统自成体系, 结构各异, 主要表现为:
(1) 系统集成很少考虑数据共享; (2) 应用集成数据交换困难; (3) 信息集成时数据整合扩展性能不佳。我们利用异构数据库开发模式, 统一开发环节中的数据库系统, 提高物联网区域的查询服务效率。通过底层数据库设计和异构数据库同步技术完善高校物联网区域的建设。
2 异构数据库开发模式
2.1 3种异构数据库开发形式
(1) 联邦数据库。对成员数据库进行分布集成, 提供数据共享和透明访问, 具有自主性、分布性和异构性的特征。
(2) 中间件系统。系统通过中间件将各数据源的数据集成起来, 各数据源经过核心转化模块对数据进行转换达成规格模式。如MS sql server, Sybase, Oracle等。其客户端访问接口各不相同。当开发模块需要访问运营模块数据时, 需要和不同的数据库打交道, 数据库访问中间件满足要求。
(3) 数据仓库。客户端和“物联网区域”之间有一个新的功能层, 称为数据仓库。它把多种数据源按照统一结构要求进行转换, 形成统一模式存储。其优点是数据高度集中, 建立客户端较为方便, 能在物联网区域内部高效处理。
2.2 异构数据仓库开发模式
异构数据仓库开发模式基于底层数据库设计模块、物联网数据集成平台以及分布式查询服务。通过这样的开发模式, 可以有效的规范物联网区域建设过程中数据存储结构, 综合查询信息加以分析使用。
2.2.1 底层数据库设计
元数据服务 (metadata service) 提供底层数据库管理系统所具有的信息, 如数据库名字, 数据库内容等, 并负责向虚拟GDS提供不同数据库的视图和模式转换信息。虚拟GDS是一个类似于虚拟数据库系统的数据库访问代理, 能够完成数据库的联合操作。在数据库的应用部分可采用这样的代码:
2.2.2 物联网数据集成平台
异构数据库主要体现在:计算机体系结构的异构, 基础操作系统的异构, DBMS本身的异构。它的具体设计目标如下。
(1) 为各异构数据源提供统一的数据集成接口, 实现异构数据源的即插即用, 同时保证各异构数据源系统的自治性。
(2) 屏蔽数据源的异构性, 为上层应用提供统一的数据访问视图, 使得各个不同部门能够根据授权, 实时的从其他部门获得所需要的数据。
(3) 在保证数据实时性和一致性的前提下, 对应用系统的请求具有较高的执行效率。
(4) 保证上层应用能够根据需要获得实时数据的同时, 也能根据需要利用数据仓库或数据集市对历史数据进行分析和应用。
2.2.3 分布式数据查询服务
异构数据仓库数据查询有2种方式, 一种是增量提取的数据, 即根据配置文件里的上次同步结束时间取出数据库里新增加的数据。第二种是差异更新的数据, 上次同步结束后, 同步表中可能某条记录被更新或者删除, 这些记录的信息由触发器记录到控制表中, 下次同步时, 系统读取控制表中的信息, 查询出相关数据后转化为e xtensible markup language文件。
3 决定性因素模块影响的“物联网区域”系统结构
大量的研究证实存在着一些关键性的领域在数据仓库的实行过程中需要被考虑。在此基础上, 我们给出了这样一个基本的模型。如图所示。这些因素本身就对数据仓库的执行过程具有重要的影响, 它们的引入是我们在数据仓库执行中需要关注的关键性问题[2]。
3.1 最高管理层的委托与支持
软件工程师在开始着手进行一个数据仓库的工程之前, 应当获得最高管理层的支持与委托。我们要决定很多数据仓库技术方面的因素:包括数据仓库的支持系统平台、网络构件的模式等等。我们关注这样一些问题。
(1) 在数据仓库最初设计时, 我们应该论证数据仓库如何解决传统决策支持系统无法解决的问题, 帮助决策系统的使用者理解工程的意义所在。
(2) 对于一些原先已有的决策系统, 所设计的数据仓库应该能够支持先前使用的数据查询和即时的数据决策目标。因此对于原有的系统要进行一定的定性分析, 了解先前的使用习惯与数据结构体系。
(3) 在整个工程中, 我们要意识到数据仓库将可能改变决策者、分析者以及执行者所做的工作, 要全面的统筹兼顾使得各方面都可以接受。
(4) 这个数据仓库的执行过程需要有一个具有组织管理能力的数据仓库工程领导。
(5) 一个较好的决策系统, 它一定要兼顾数据管理者所期望的数据仓库的性能。
(6) 我们需要从高级管理者那里得到最初的委托确认, 理解只有高级管理者意识到数据仓库可以帮助他们使用、了解、分析数据才会对数据仓库产生兴趣。
(7) 我们在数据仓库的执行之初应该明白数据仓库有时候需要正确的指导方针、高水平的操作员与组织系统来作为有价值的信息来源。
(8) 同时, 我们要考虑到使用高级的技术进行数据管理系统的最初计划、数据交换。
(9) 当然一个较好的数据仓库能够帮助高级管理者增加需要的基础模块。
3.2 在数据仓库中的完整的有组织表示法
对于最初数据仓库实现的工作来说, 完整的组织表达数据仓库是一个相当重要的方面。软件工程师大量的工作就是确保数据仓库的执行是一个全面的表达过程。数据仓库要将一个真实的事务关系、客观世界的对象表达出来。这个过程要注意的是以下几点。
(1) 由于数据仓库是一个完整的组织, 当我们在清除数据仓库时, 要注意这些数据对原有代码执行所产生的影响。
(2) 我们应当明白数据仓库的执行过程就是对原有数据的不断延伸, 在这之中包含重复使用的数据, 这也就是数据冗余存在的原因。对于数据仓库结构体系的改进将有利于数据查询效率的提高。
(3) 我们所说的数据仓库的完整组织包含一个长期的整体结构。
(4) 为了使新的决策系统更好的使用, 需要培训信息系统人员使得他们理解数据仓库是完全不同于存在的系统的。
(5) 具备一个完整的数据仓库结构:事务对象、信息结构、应用结构、技术结构。
(6) 具备发展的措施能够改变传统的技术发展生命周期。
(7) 一般而言, 数据仓库的处理过程就是数据仓库将大量外部提供的数据变为有使用价值的格式、细致的、正确的数据。
(8) 而这样的工作区别原有的工作在于传统的数据字典仅仅提供一部分的事件工具起到了一小部分数据仓库的作用。
3.3 数据仓库模型的使用
在具体的实施以及发展数据仓库之前, 软件工程师需要长时间的实践数据仓库模型用来决定所选择的技术是否有用。应用一些少量的数据对于数据仓库的重要环节进行测试。
(1) 在数据仓库建立的过程中不断增加原模型的设计认识。
(2) 允许进行测试原型以对数据仓库潜在要求加以认识。
(3) 使用这些原始数据、模拟数据在数据仓库工程的最初阶段想高级管理者演示数据仓库的作用。
(4) 我们可以使用一些模型设计工具。
(5) 在测试的过程中, 让工作人员告诉你他们考虑的过程、想要解决的问题、使用的措施以及这些步骤所要得到的理想数据。
3.4 外部对于数据仓库执行过程的支持
在数据仓库的执行过程, 具有软件工程师背景专家的意见将可以协助数据仓库的执行过程。他们提供经验可以帮助数据仓库的组织。
(1) 聘请顾问支持规范化的模式。
(2) 能够了解这些顾问可以提供重要的信息, 他们具有各种公司管理的经验以及技术。
(3) 这些专家可以引入新的结构技术。
3.5 严格的测试、准备数据仓库的执行
软件工程师在执行数据仓库过程中引入新的技术及方式, 需要进行严格的测试。
(1) 我们必须明白最初的数据仓库的执行需要花费更多的时间, 因为其他工程是以这个为基础而变化。
(2) 其次, 具有一些训练的措施对于数据仓库的发展将更为有利。
(3) 同时, 我们还要意识到最初数据结构的不同将产生不同的数据处理结果。
3.6 完整的广泛规划数据模型
软件工程师们根据决策系统的要求把数据组织起来以数据仓库为基础加以使用, 在这个过程中:
(1) 设置一个规划组来设置数据仓库整体的权限。
(2) 从整体上来解决个别观点无法解决的问题。
(3) 使用用户化的方式制订一种企业标准、接近市场标准。
(4) 使用专门的事件开发工具来增加数据仓库的属性。
(5) 产生一种模拟的训练工具。
3.7 有效重复使用中间数据
软件工程师构造基于物理模型的数据仓库的中间数据模型, 这在银行、保险业系统中标准化的数据相当的多。它可以提高数据的使用有效性。
3.8 认识到潜在的制约对于数据仓库执行的影响
最后, 我们还应该注意的是使用者意识到数据仓库的实现是对他们工作的威胁, 以及数据安全、数据备份增加数据仓库的功能。
4 结语
物联网中非常重要的技术是RFID电子标签技术。以简单RFID系统为基础, 结合已有的网络技术、数据库技术、中间件技术等, 构筑一个由大量联网的阅读器和无数移动的标签组成的, 比Internet更为庞大的物联网成为RFID技术发展的趋势。“高校物联网区域”改变了以往基于事件的工作模式, 利用系统收集工作流程, 并通过分析、归纳, 总结成知识库, 逐步形成基于工作流的工作模式。原有的系统界限和数据库局限被打破, 高校内部的事务, 由网络技术管理员、专业技术人员和终端客户协调完成。集中有限高校资源完善各个环节工作。“高校物联网区域”将成为新一代数字校园的奠基石。
摘要：本文在高校物联网信息平台开发环境中, 提出了基于异构数据库开发模式在物联网区域建设的应用。将八种对于数据仓库执行过程中决定性影响因素与高校物联网信息平台开发结合设计实现。
关键词：物联网,数据仓库,异构数据库
参考文献
[1] 沈培华, 蒋东兴, 等.高校信息化研究与实践[C].高校信息化研究会.全国高校信息化研究会2003学术年会论文集.杭州:高校信息化研究会, 2003:2.