基于數(shù)據(jù)倉庫技術的新型決策支持系統(tǒng)研究

溫苑花

摘要：隨著計算機的普及和信息技術的迅速發(fā)展，興起了三項決策支持新技術，即數(shù)據(jù)倉庫(DW)、聯(lián)機分析處理(OLAP)、數(shù)據(jù)挖掘(DM)。本文首先分析了傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的不足，然后對基于數(shù)據(jù)倉庫技術的新型決策支持系統(tǒng)進行了探討。

關鍵詞：數(shù)據(jù)倉庫技術 決策支持系統(tǒng) 優(yōu)勢

隨著信息技術的不斷發(fā)展和應用的不斷推廣，基于數(shù)據(jù)庫和模型庫的傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的缺陷日益表現(xiàn)出來，這主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)信息收集和整理、輔助決策的方法及系統(tǒng)的靈活性與適應性等方面?；跀?shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘的新決策支持系統(tǒng)彌補了傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的不足，數(shù)據(jù)倉庫為決策分析提供充分可靠的數(shù)據(jù)基礎，聯(lián)機分析和數(shù)據(jù)挖掘則從數(shù)據(jù)倉庫中分析和挖掘出有用信息，為企業(yè)提供決策支持。

一、傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)

傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)就是利用數(shù)據(jù)庫、人機交互進行多模型的有機組合，輔助決策者實現(xiàn)科學決策的綜合集成系統(tǒng)。它是在管理信息系統(tǒng)和運籌學基礎上發(fā)展起來的。它以模型技術為主體，通過對話方式選擇和修改模型，在模型庫中將多個模型組合成更大的模型，并存取數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)，形成問題的決策方案，在計算機上運行該方案，能計算出方案的結果，完成對方案的評價，為決策者決斷提供有力依據(jù)。傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)是在事務處理環(huán)境下采用各種定量模型的決策支持系統(tǒng)，通過模型操縱數(shù)據(jù)。隨著決策環(huán)境日趨復雜，DSS 在決策支持中的局限性也日趨突出。

二、基于數(shù)據(jù)倉庫技術的新型決策支持系統(tǒng)

九十年代中期，隨著數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展，興起了一些新的輔助決策技術：數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)庫是為事務處理服務的，是管理信息系統(tǒng)的基礎；而數(shù)據(jù)倉庫是為決策分析服務的，是根據(jù)決策主題的需要，將分布在企業(yè)網絡中不同站點的商業(yè)數(shù)據(jù)集成到一起，對其進行轉換和重新組織，使企業(yè)的業(yè)務操作環(huán)境和信息分析環(huán)境分離，為決策者提供各種類型的、有效的數(shù)據(jù)分析。聯(lián)機分析處理是從多個角度對數(shù)據(jù)進行分析，能幫助用戶從中發(fā)現(xiàn)有用信息。數(shù)據(jù)挖掘則是利用一系列方法，從海量數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的有用信息和知識的過程。它可以幫助企業(yè)對數(shù)據(jù)進行微觀、中觀乃至宏觀的統(tǒng)計、分析、綜合和推理，從而利用已有數(shù)據(jù)預測未來，幫助企業(yè)贏得競爭優(yōu)勢。

1、數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫，是面向主題的、集成的、隨時間變化的、非易失的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理層的決策過程。這個定義指出了數(shù)據(jù)倉庫的幾個基本特征：（1）面向主題。數(shù)據(jù)倉庫中的所有數(shù)據(jù)都是圍繞著某一主題組織展開的，主題就是一些數(shù)據(jù)集合。（2）集成性。數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)的來源可分為外部和內部數(shù)據(jù)，根據(jù)決策分析的需要，將分散于各處的源數(shù)據(jù)進行抽取、篩選、清理、綜合等工作，變換成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結構進入數(shù)據(jù)倉庫。（3）非易失性。從數(shù)據(jù)的使用方式上看，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是不可更新的。

數(shù)據(jù)倉庫的物理結構一般采用星型結構的關系數(shù)據(jù)庫。星型結構由事實表和維表組成，多個維表之間形成多維數(shù)據(jù)結構。星型結構的數(shù)據(jù)體現(xiàn)了空間的多維立方體。這種高度集中的數(shù)據(jù)為各種不同的決策需求提供了廣泛的分析基礎，數(shù)據(jù)倉庫這種決策支持新技術顯示了強勁生命力。數(shù)據(jù)倉庫的建立并不是要取代數(shù)據(jù)庫，它要建立在一個較全面和完善的信息應用的基礎上，用于支持高層決策分析，而原有的事務處理數(shù)據(jù)庫在總體數(shù)據(jù)環(huán)境中承擔的是日?；A業(yè)務的處理任務。數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)庫技術的一種新的應用，它能使企業(yè)的業(yè)務操作環(huán)境和信息分析環(huán)境分離，能夠滿足聯(lián)機分析和數(shù)據(jù)挖掘技術對數(shù)據(jù)環(huán)境的要求。

2、聯(lián)機分析處理

數(shù)據(jù)倉庫是管理決策分析的基礎，若要有效地利用數(shù)據(jù)倉庫的信息資源，須有強大的工具對數(shù)據(jù)倉庫中的信息進行分析決策。聯(lián)機分析處理（OLAP）就是一個得到廣泛應用的數(shù)據(jù)倉庫使用技術。OLAP專門用于支持復雜的決策分析，它可以根據(jù)分析人員的要求，迅速、靈活地對大量數(shù)據(jù)進行復雜的查詢處理，并且以直觀的、容易理解的形式將查詢結果提供給各種決策人員，使他們迅速、準確地掌握企業(yè)的運營情況，了解市場的需求。OLAP的一個重要特點就是多維數(shù)據(jù)分析，這與數(shù)據(jù)倉庫的多維數(shù)據(jù)組織正好形成相互結合、相互補充的兩個方面。OLAP技術中比較典型的應用是對多維數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)的切片和切塊、鉆取、旋轉等分析，它方便用戶從多個角度、多個側面去觀察數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。這樣才能深入地了解數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)所蘊含的信息，使用戶深入地挖掘隱藏在數(shù)據(jù)背后的商業(yè)模式。

3、決策支持系統(tǒng)體系架構

數(shù)據(jù)倉庫為數(shù)據(jù)挖掘提供了廣闊的活動空間，確保數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)來源的廣泛性和完整性。而數(shù)據(jù)挖掘面對的是經過初步加工的數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)挖掘更專注于知識的發(fā)現(xiàn)。OLAP從數(shù)據(jù)倉庫中的集成數(shù)據(jù)出發(fā)，提供面向分析的多維數(shù)據(jù)模型，并使用多維分析方法從多個角度、多個側面及多個層次對多維數(shù)據(jù)進行分析、比較，使用戶以更接近自然的方式分析數(shù)據(jù)。雖然數(shù)據(jù)倉庫、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘技術最初是作為三種獨立的信息技術出現(xiàn)的，但是由于三者之間存在著內在的聯(lián)系性和互補性，把它們結合起來設計出一種新的DSS構架， 就可以更加充分地發(fā)揮它們各自的優(yōu)勢，為決策提供更加有效的支持。

數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘組成的新的DSS構架解決了DSS數(shù)據(jù)庫內數(shù)據(jù)不一致的問題。由于內在的統(tǒng)一性，這種新結構很好地解決了相互間的銜接問題。數(shù)據(jù)倉庫自底層數(shù)據(jù)庫收集大量事務級數(shù)據(jù)的同時，對數(shù)據(jù)進行集成、轉換和綜合，形成面向全局的數(shù)據(jù)視圖，從而為整個系統(tǒng)提供了充分可靠的數(shù)據(jù)基礎；數(shù)據(jù)挖掘以數(shù)據(jù)倉庫和OLAP中的數(shù)據(jù)為基礎，使用一系列方法進行挖掘、分析，自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在知識并以這些知識為基礎自動做出預測。這種新的DSS構架真正展示了信息的本質，表明了DSS的設計觀念從模型驅動到數(shù)據(jù)驅動的轉變，而且開發(fā)難度小?！?/p>

參考文獻：

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