由于企業(yè)業(yè)務(wù)的不斷擴展，其中的數(shù)據(jù)以較快速度在增長，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫沒有辦法進行DSS就數(shù)據(jù)分析的支撐。數(shù)據(jù)倉庫和基于這項技術(shù)的商業(yè)智能給予了決策支持系統(tǒng)新穎方法，使傳統(tǒng)DSS的缺陷得以彌補。
一、基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)平臺的設(shè)計
目前，普通企業(yè)具有廣大的用戶范圍、較大的流動性以及較多的市場需求分析量這些特性，筆者基于本企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)，對基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)平臺進行了合理設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器、客戶端、數(shù)據(jù)采集及處理、分析及挖掘服務(wù)器一起組成了本系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)。在基于Web技術(shù)的企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)運用在集成框架以上整個系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)得以建立，瀏覽器/服務(wù)器(B/S)的三層結(jié)構(gòu)是它的應(yīng)用模型，就是數(shù)據(jù)源服務(wù)器、客戶端及應(yīng)用服務(wù)器。對于數(shù)據(jù)倉庫的采集單元部分，主要定期的對經(jīng)過企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)通信干線分布于網(wǎng)絡(luò)每個站點的關(guān)于數(shù)據(jù)庫搜集新數(shù)據(jù)進行合理負責，還讓數(shù)據(jù)的變換及凈化完成 。進行OLAP服務(wù)器的運用，主要目的是：保證健全的多維數(shù)據(jù)管理得到，還進行迅速簡單、性能提高的多維數(shù)據(jù)分析與查詢的提供，系統(tǒng)數(shù)據(jù)的傳輸量極大地減少，決策分析與數(shù)據(jù)挖掘效率得以增加。
和傳統(tǒng)DSS體系結(jié)構(gòu)相比，主要不同之處為：對于知識庫內(nèi)的知識，開始建立系統(tǒng)的時候，對其進行輸入，同時數(shù)據(jù)挖掘單元還對其實施補充。數(shù)據(jù)挖掘單元內(nèi)，應(yīng)盡可能地運用一些存在的數(shù)據(jù)挖掘軟件，可以使用Informatica Power Center、Hyperion Interactive Reporting、Hyperion Essbase。在中間層中，進行知識及Web服務(wù)器的設(shè)置。對于用戶，其按照HTTP協(xié)議，進行Web服務(wù)器中具有HTML格式頁面的訪問，但是按照用戶需求及頁面設(shè)置，Web服務(wù)器給知識服務(wù)器提出一些決策要求。進行用戶決策需求處理的綜合服務(wù)單元就是知識服務(wù)器，其針對用戶需要，就數(shù)據(jù)庫與知識庫進行對應(yīng)數(shù)據(jù)與知識的要求，通過處理，按照Web頁面形式帶給用戶。在客戶端，用戶運用Web瀏覽器訪問內(nèi)部網(wǎng)的Web服務(wù)器實施決策咨詢。
二、決策支持系統(tǒng)平臺在天津港的應(yīng)用
天津港集團對決策支持系統(tǒng)平臺實施開發(fā)，使目前系統(tǒng)的局限性得以避免，保證了基于港口的資源配置、發(fā)展規(guī)劃、定價策略及服務(wù)質(zhì)量主題的模型分析與數(shù)據(jù)挖掘的實現(xiàn)，確保競爭力與管理水平的提高。此系統(tǒng)框架主要基于數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、信息共享以及決策分析平臺。
(一)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，其不僅就企業(yè)內(nèi)部管理分析應(yīng)用的成本科目及預算信息進行采集，還就企業(yè)外部競爭對手及市場信息進行合理采集；能運用Excel、Web頁面錄入的辦法得以實現(xiàn)：針對數(shù)據(jù)庫抽取，能運用后臺管理程序自動地進行運行，手工干預并不需要。作業(yè)公司、集團的業(yè)務(wù)員是數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的服務(wù)對象。
(二)信息共享平臺，其重點根據(jù)幾方面，進行企業(yè)此時運營情況的分析。作業(yè)公司、集團的分析員與中高層領(lǐng)導、船公司等客戶及和政府監(jiān)管單位有關(guān)人員是此平臺的服務(wù)對象 。其一以人力角度為出發(fā)點，進行企業(yè)人員以及部門成長狀態(tài)、構(gòu)成、績效的合理考察；其二為公布并進行查詢公用信息；其三以生產(chǎn)角度為出發(fā)點，對企業(yè)生產(chǎn)流程、規(guī)模就客戶關(guān)系及企業(yè)財務(wù)產(chǎn)生的影響實施考察；其四以財務(wù)角度為出發(fā)點，對企業(yè)戰(zhàn)略、戰(zhàn)略執(zhí)行能否貢獻于企業(yè)利潤的改善進行考察。
(三)決策分析平臺，其使企業(yè)進行每種決策的制定有了參考對象，它基于模型技術(shù)及數(shù)據(jù)挖掘，根據(jù)企業(yè)業(yè)務(wù)需要，進行分析主題的制定，幫助領(lǐng)導實施決策分析。重點有資源配置、發(fā)展規(guī)劃、定價策略及服務(wù)質(zhì)量這四方面的輔助決策。對于資源配置輔助決策，其出發(fā)于設(shè)備管理、隊伍建設(shè)，進行怎樣配置恰當資源的考慮，確保利用最低化成本，工作效率最大化得以實現(xiàn)。企業(yè)實施隊伍建設(shè)的時候，對此團隊的人均設(shè)備使用率及工時利用率進行考慮，觀察能否完全利用團隊人員，根據(jù)平均人均利潤率指標，按照生產(chǎn)收入分析，確認此團隊有沒有創(chuàng)造出應(yīng)有價值，要是沒有，此時進行隊伍建設(shè)，以使隊伍建設(shè)的最大效益實現(xiàn)。
另外，針對設(shè)備管理，能根據(jù)設(shè)備臺時進行分析，對設(shè)備的利用率、工作及故障臺時的指標進行考慮，根據(jù)設(shè)備故障率及折舊分析，設(shè)備利用率要是過低，同時因為設(shè)備常常發(fā)生故障，此時要對維修設(shè)備與新購設(shè)備哪種設(shè)備對生產(chǎn)運用最為有利進行全面考慮；對于發(fā)展規(guī)劃輔助決策，使港口規(guī)劃的定制有了合理參考，港口新建碼頭規(guī)劃就是一例：企業(yè)要是可以歸納出與發(fā)展規(guī)劃制定有關(guān)的因素，針對各種因素的不同重要性，進行權(quán)益系數(shù)的對應(yīng)設(shè)置，能針對此天津港碼頭規(guī)劃這一問題，進行數(shù)學模型建立，基于這個模型，以儀表盤的形式，預警分析；數(shù)學模型要是不可建立，系統(tǒng)只有把對規(guī)劃產(chǎn)生影響的因素，通過圖表結(jié)合，給用戶展示，使用戶決策具有一定參考。
(四)定價策略輔助決策，分析客戶或者貨種的利潤率重點決定了定價策略輔助決策，應(yīng)該補充現(xiàn)存業(yè)務(wù)系統(tǒng)，以進行客戶或者貨種利潤率的正確計算。基于此，筆者給予了經(jīng)濟效益分析程序，基于模型技術(shù)，進行成本分攤，使成本能夠分解至各個貨種、貨主及船主，使用戶能更清楚地進行企業(yè)盈利狀況的掌握，輔助于制定對應(yīng)的政策。定價策略輔助決策還能運用圖表結(jié)合的手段進行展現(xiàn)；對于服務(wù)質(zhì)量輔助決策，統(tǒng)計并分析港口作業(yè)前面的貨、車或者船的作業(yè)情形，還幫助企業(yè)進行政策的制定；針對車船停留于此港的時間，能使服務(wù)有關(guān)政策制定、服務(wù)質(zhì)量改進具有合理的參照，按照貨車一次作業(yè)在港平均停留時間、日均裝或卸車數(shù)、日均到港車數(shù)，能對港口交通狀況及作業(yè)效率作出合理判斷，基于此，可以進行道路狀況或業(yè)務(wù)流程的改進，使作業(yè)效率增加；進行關(guān)鍵指標約束關(guān)系的建立，輔助于領(lǐng)導進行對應(yīng)策略的制定” 。針對服務(wù)質(zhì)量輔助決策有關(guān)的分析手段，常常運用儀表盤方式， 同時按照指標之間關(guān)系，儀表盤因果圖得以形成，相當直觀。
三、基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)平臺在學生成績分析中的應(yīng)用
(一)進行學生成績數(shù)據(jù)倉庫的合理建立。要合理設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫的物理模型、概念模型以及邏輯模型。應(yīng)轉(zhuǎn)換、清理并加載學生成績數(shù)據(jù)。對于學生成績數(shù)據(jù)，其常以Excel、文本或者Word的存儲形式進行正確存儲， 能運用MS SQL Server2000內(nèi)的DTS，各種存儲形式進行合理轉(zhuǎn)換。用戶根據(jù)DTS本身具有的抽取標準，進行數(shù)據(jù)清洗、抽取及轉(zhuǎn)換方法的定義，還運用DTS給予的工作流與Package功能進行每個Package執(zhí)行順序的定義，進行SQL Server內(nèi)定時任務(wù)的運用，統(tǒng)一的調(diào)度并管理DTS定義的一些任務(wù)包。使用C++進行數(shù)據(jù)加載接口程序的設(shè)計，使數(shù)據(jù)能夠加載至數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)。
(二)進行基于學生成績的DSS的建立。進行數(shù)據(jù)挖掘模塊的建立。進行在OLAP模塊內(nèi)得到良好建立的多維數(shù)據(jù)集的運用，保證數(shù)據(jù)挖掘模型的建立。Analysis Services依靠API-OLE DB for Data Mining，確保數(shù)據(jù)挖掘功能的實現(xiàn)，其為一個編程接口，它的設(shè)計方便了每種應(yīng)用程序利用數(shù)據(jù)挖掘功能，根據(jù)API，進行決策樹算法的使用，決策樹模型得以建立，使分類挖掘任務(wù)完成，分類并匯總學生的學習狀況以及老師的教學狀況，針對分析的合理分類結(jié)果，尋找暗含的一些教學信息。
進行OLAP模塊的建立。進行Microsoft OLAP Analysis Services服務(wù)端組件的運用，按照數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的維表及事實表，多維化表示數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的數(shù)據(jù)。運用的分析手段為：就多維數(shù)據(jù)實施旋轉(zhuǎn)、切片、切塊及鉆取的一些操作，基于不同出發(fā)點，進行相關(guān)數(shù)據(jù)的提取 。保證學生維、教師維以及時間維的建立處理的合理完成。
(三)進行用戶界面的建立。保證良好用戶界面的建立。用戶透過此界面，能由每種數(shù)據(jù)源主動地抽出數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)的清理、整合以及重組，把數(shù)據(jù)自動地裝載于數(shù)據(jù)倉庫中。用戶還能運用此界面，按照自身選擇，合理建立學生、教師與時間的多維數(shù)據(jù)集，還保證多維數(shù)據(jù)集查詢工作的完成，通過用戶選用的手段，呈現(xiàn)查詢結(jié)果，可以為報表，也能是圖表。
四、總結(jié)
不斷發(fā)展的數(shù)據(jù)倉庫使決策支持的發(fā)展具有合理可行的一套系統(tǒng)化方案。決策支持系統(tǒng)平臺一定具有更為廣泛的應(yīng)用發(fā)展前途，確保企業(yè)競爭力與管理水平的提升。
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