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    基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的高校人事管理決策支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    2020-07-08 07:30:22彭秦晉
    晉中學(xué)院學(xué)報(bào) 2020年3期
    關(guān)鍵詞:決策支持系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)源

    彭秦晉

    (晉中學(xué)院人事處,山西晉中030619)

    21世紀(jì)初期,美國(guó)工程專家在數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上構(gòu)建出數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的技術(shù).隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的廣泛應(yīng)用,逐漸打破了傳統(tǒng)的高校教育理念,促使高校的管理方式和管理決策都發(fā)生了天翻地覆的變化,而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)則為高校的信息化發(fā)展提供了幫助,成為促進(jìn)高校發(fā)展、增強(qiáng)教學(xué)實(shí)力、提升教學(xué)水平的主要因素.如何滿足基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的人事信息化管理,通過(guò)數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的重要價(jià)值,輔助高校制定人才招聘長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃、培養(yǎng)學(xué)科帶頭人等,這是當(dāng)前人事管理的課題和新使命[1].

    1 基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的人事管理決策支持系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

    決策支持系統(tǒng)一般由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP(On-Line Analysis Processing)、數(shù)據(jù)挖掘、分析模型等組成,通過(guò)分析模型、相關(guān)算法等支持管理者制定客觀的、科學(xué)的、規(guī)范的、基于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的決策.本系統(tǒng)提供信息瀏覽、教務(wù)分析、科研分析、薪酬分析四大統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)功能和招聘決策分析、績(jī)效決策分析兩大類(lèi)的決策分析,由于涉及到的內(nèi)容較多,本文主要針對(duì)博士招聘決策支持系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程進(jìn)行分析[2].

    基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的決策支持系統(tǒng)對(duì)從聯(lián)機(jī)事務(wù)處理系統(tǒng)(OLTP)收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢,從而進(jìn)行數(shù)據(jù)分析.因此,OLTP是決策支持系統(tǒng)的主要數(shù)據(jù)源泉,為其提供了大量的、可靠的歷史性元數(shù)據(jù).首先,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)OLTP數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗操作,將數(shù)據(jù)重新構(gòu)建成面向主題的數(shù)據(jù)集市,為決策支持系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ).各數(shù)據(jù)模型通過(guò)特定技術(shù)對(duì)元數(shù)據(jù)進(jìn)行重新修改,轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)所能識(shí)別和使用的數(shù)據(jù),為分析作好準(zhǔn)備.其次,多維數(shù)組存儲(chǔ)的聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)為用戶提供了一個(gè)多角度的數(shù)據(jù)分析.它利用常規(guī)的方式分析數(shù)據(jù),并挖掘數(shù)據(jù)中的隱含意義做出趨勢(shì)分析[3].最后,通過(guò)數(shù)據(jù)分析工具Tableau Public、BI、EXCEL等,提供直觀的分析結(jié)果[4].

    如圖1所示,一套完整的博士招聘決策支持系統(tǒng)由數(shù)據(jù)源的抽取、OLTP數(shù)據(jù)的清洗、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建立、OLAP的運(yùn)用、BI(Business Intelligence)工具的終端使用五個(gè)步驟完成.

    1.1 不同系統(tǒng)和不同格式的數(shù)據(jù)源的抽取

    從數(shù)據(jù)源位置來(lái)看有內(nèi)部信息和外部信息,內(nèi)部信息有教職工基礎(chǔ)信息、科研信息、教學(xué)計(jì)劃、專業(yè)信息等,外部信息有外院校的專業(yè)信息、外院校博士研究生招生信息、外院校博士研究生就業(yè)情況等.從數(shù)據(jù)源格式來(lái)看,有FOXPRO、SQL、ACCESS等,分布在不同的人事管理系統(tǒng)(如干部任免系統(tǒng),教務(wù)系統(tǒng)、科研系統(tǒng)等).

    圖1 博士招聘決策支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系圖

    1.2 OLTP數(shù)據(jù)的清洗

    ETL數(shù)據(jù)清洗就是將高校內(nèi)部或者外部業(yè)務(wù)系統(tǒng)中不同編碼規(guī)則的、分散的、重復(fù)的數(shù)據(jù)源端的聯(lián)機(jī)事務(wù)處理數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)抽?。╡xtract)、轉(zhuǎn)換(transform)和加載(load)至數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過(guò)程.ETL是很重要的一環(huán),本系統(tǒng)ETL數(shù)據(jù)清洗花費(fèi)的時(shí)間約占整個(gè)項(xiàng)目過(guò)程的1/3.不完整的或者錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)通常需要過(guò)濾掉或者返還給業(yè)務(wù)部門(mén)進(jìn)行修正.不規(guī)范的數(shù)據(jù)要進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)化(比如教師所學(xué)專業(yè)名稱,有的用簡(jiǎn)寫(xiě),有的用全稱).各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)重復(fù)現(xiàn)象,重復(fù)的數(shù)據(jù)(維表中出現(xiàn))需要整理導(dǎo)出再次讓業(yè)務(wù)部門(mén)確認(rèn).

    1.3 每個(gè)數(shù)據(jù)集市的形成

    數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是由多個(gè)數(shù)據(jù)集市集成在一起的.連接多個(gè)數(shù)據(jù)源來(lái)滿足特定的部門(mén)或主題要求,最終形成部門(mén)或者主題級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù).建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不是一次性完成的,是逐步進(jìn)行的.數(shù)據(jù)集市一般包括某一特定領(lǐng)域的與之業(yè)務(wù)有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)(如:財(cái)務(wù)、招生、就業(yè)、人事等不同部門(mén),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向整體的,數(shù)據(jù)集市是面向某個(gè)部門(mén)或某個(gè)主題的(如:博士隊(duì)伍集市、科研集市、教學(xué)集市等).

    1.4 OLAP的運(yùn)用

    聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)最初是由美國(guó)學(xué)者考拉于1993年提出的,其主要具備兩個(gè)方面的特點(diǎn):一個(gè)是在線性,簡(jiǎn)言之就是實(shí)現(xiàn)用戶的即時(shí)溝通和互動(dòng)過(guò)程;另一個(gè)是多思維分析性,就是在多種思維建立的基礎(chǔ)上,使用者能夠參與過(guò)程,并進(jìn)行結(jié)果反饋,且對(duì)于使用者提出的分析需求利用分析運(yùn)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行從簡(jiǎn)到繁的探究分析,此過(guò)程也是聯(lián)機(jī)分析處理的核心內(nèi)容[5].聯(lián)機(jī)分析處理系統(tǒng)具有較強(qiáng)的靈活性,多用于分析,使數(shù)據(jù)信息更加直觀,更具有可視化,使用者對(duì)繁多數(shù)據(jù)的多樣分析變得簡(jiǎn)單且高效.

    OLAP 比較常用的操作有切片(slice)、切塊(dice)、下鉆(drill-down)、旋轉(zhuǎn)(rotate)、上卷(roll up)等.主要是完成對(duì)科研維、職稱維和時(shí)間維的建立和處理.OLAP模塊可以完成各個(gè)部門(mén)、各個(gè)專業(yè)、各個(gè)博士的科研成果及在職時(shí)間等,并展示出分析結(jié)果.對(duì)多維數(shù)據(jù)集的查詢通過(guò)MDX語(yǔ)句來(lái)完成.

    1.5 BI工具的終端使用

    BI就是商業(yè)智能(Business Intelligence),大眾化的前端工具分為報(bào)表工具、分析工具、查詢工具等,它們的操作不需要有數(shù)據(jù)分析、挖掘算法基礎(chǔ),只在屏幕上直觀顯示結(jié)果,易理解.根據(jù)部門(mén)職能的不同、要求的不同,有的需要提供分析報(bào)表,有的需要趨勢(shì)或者預(yù)測(cè)分析.在實(shí)際操作過(guò)程中,一個(gè)完整的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)需要借助多種工具來(lái)實(shí)現(xiàn)[6].管理者可以運(yùn)用各種不同的工具,從多角度、多視角觀察數(shù)據(jù),并以圖形、報(bào)表等多種形式展示,從而深入了解包含在數(shù)據(jù)中的信息和內(nèi)涵.

    2 人事管理決策支持系統(tǒng)實(shí)例應(yīng)用

    目前,博士化率不低于25%是師資評(píng)價(jià)中一項(xiàng)重要的指標(biāo),各大高校人事部門(mén)都在為如何能招聘到滿足需求的博士犯愁,尤其對(duì)于文科類(lèi)博士招聘更是難上加難.盡管大費(fèi)周章地招聘到了博士,但有的博士甘愿冒著違約的風(fēng)險(xiǎn)去尋找新的崗位.這是高校人才招聘過(guò)程中存在的現(xiàn)實(shí)困境.下面通過(guò)基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的決策支持系統(tǒng),科學(xué)、合理地為管理者提供解決這一難題的決策支持[7].

    2.1 分析主題的確定

    了解需求找到主題,針對(duì)招聘需求,可以歸納出典型的主題域.在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中,主題域是由一組相關(guān)的表來(lái)具體實(shí)現(xiàn)的,這些表來(lái)源于不同的數(shù)據(jù)源.

    2.2 星型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

    最常見(jiàn)、最穩(wěn)定的模式是星型模型.它由一個(gè)包含有大量數(shù)據(jù)的中心表和多個(gè)小的附屬表組成,通常稱之為事實(shí)表和維度表.事實(shí)表中除了數(shù)值指標(biāo)外,就是和各個(gè)維表相關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵字;維度表則是由與事實(shí)表相關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵字和維度本身的一些屬性值組成.星型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中,通常把某一主題的分散在不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行重組后,在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中按這兩類(lèi)數(shù)據(jù)分類(lèi)存儲(chǔ).

    根據(jù)博士招聘主題需求,提出以下事實(shí)表和維度表的設(shè)計(jì),見(jiàn)圖2.

    博士隊(duì)伍事實(shí)表包括:課程代碼、科研代碼、學(xué)科代碼、時(shí)間代碼、職稱代碼、部門(mén)代碼、地區(qū)代碼、博士數(shù)量、在校時(shí)間.

    維度表包括:課程維度表(課程代碼、所授課程名、年課時(shí)量);科研維度表(科研代碼、科研名稱、類(lèi)型、類(lèi)別、申請(qǐng)時(shí)間、結(jié)題時(shí)間、科研經(jīng)費(fèi));學(xué)科方向維度表(學(xué)科代碼、學(xué)科名稱);時(shí)間維度表(時(shí)間代碼、年、月);職稱維度表(職稱代碼、職稱名、聘任時(shí)間);部門(mén)維度(部門(mén)代碼、部門(mén)名、入職時(shí)間);地區(qū)維度(地區(qū)代碼、所在國(guó)家、所在省、所在市).

    圖2 博士隊(duì)伍的星型模型

    從圖2可以看出,博士隊(duì)伍數(shù)據(jù)集市是以博士隊(duì)伍事實(shí)表為中心的,四周輻射多個(gè)維度表,事實(shí)表與維度表通過(guò)主鍵與外鍵鏈接,存在一對(duì)一、一對(duì)多和多對(duì)多等多種關(guān)系.根據(jù)部門(mén)博士隊(duì)伍的信息,可以統(tǒng)計(jì)不同部門(mén)、不同學(xué)科的博士人數(shù)在不同職稱等級(jí)、不同地區(qū)的組成比例以及科研經(jīng)費(fèi)數(shù)量等數(shù)據(jù)[8].

    例如:某學(xué)校約500名教職工,只留下與博士相關(guān)的信息,分析近五年該學(xué)校的博士情況(見(jiàn)圖3).

    運(yùn)用EXCEL中數(shù)據(jù)透視表分別統(tǒng)計(jì)不同學(xué)科類(lèi)別、不同地區(qū)以及性別不同的情況,可以發(fā)現(xiàn)山西籍的理學(xué)女博士數(shù)量最多,山西籍的工學(xué)男博士數(shù)量次之.就地區(qū)來(lái)講河北籍的博士數(shù)量較多.根據(jù)分析計(jì)算結(jié)果得出如下結(jié)論:(1)文史、藝術(shù)類(lèi)女性博士較男性博士較容易來(lái)該校工作.(2)山西籍理學(xué)女博士更愿意來(lái)該校工作,博士招聘時(shí)可將更多注意力集中到籍貫、性別和學(xué)科類(lèi)別上.上述結(jié)論可為管理層做出人才引進(jìn)的工作方向提供支持.

    利用聚類(lèi)的關(guān)聯(lián)分析法,分析博士數(shù)據(jù)集市,設(shè)置最小的置信度50%,根據(jù)相關(guān)條件得出置信度大于等于50%的組合.見(jiàn)表1.

    由表1可知科研績(jī)點(diǎn)數(shù)和教學(xué)超工作量數(shù)直接關(guān)系到博士能長(zhǎng)時(shí)間服務(wù)于同一所院校,這一結(jié)論有助于學(xué)校管理者為今后更科學(xué)地制定、考核博士的科研及教學(xué)任務(wù)提供決策支持.

    圖3 數(shù)據(jù)透視分析結(jié)果

    表1 置信度超過(guò)50%組合的統(tǒng)計(jì)表

    3 結(jié)語(yǔ)

    數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)是新時(shí)代衍生出來(lái)的新產(chǎn)物,有很多問(wèn)題亟待解決,比如系統(tǒng)的更新升級(jí)、人資體系的日新月異等,不斷增加的信息數(shù)據(jù)多樣化,也在一定程度上加大了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)運(yùn)轉(zhuǎn)的復(fù)雜性和繁瑣性[9].高校應(yīng)結(jié)合自身人事管理體系,充分考慮數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)施目標(biāo)和運(yùn)行程序,制定符合現(xiàn)代化社會(huì)發(fā)展的科學(xué)方案,探究與之相匹配的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),積極推進(jìn)高校的人事管理工作.

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