基于数据仓库的院校管理决策支持系统研究

摘 要

本文以科研教学资源管理为核心，综合运用创新的管理理念和先进的信息技术，对高校人力、资金、科研基础条件等资源配置及相关管理流程进行优化与整合。系统以数据仓库为基础，利用联机分析处理和数据挖掘技术，对数据进行了分析，获取其中有价值的信息和知识，为高校领导及管理人员提供决策支持。

【关键词】管理决策支持系统 数据仓库 数据挖掘 OLAP分析

高校积累了大量的科研和教学数据，而传统的数据库只能对数据进行简单的业务处理和分析，没有进行深层次的挖掘，不能很好地发挥数据的作用。本来研究如何利用数据仓库、OLAP 分析和数据挖掘等技术来构建可靠的、易用的数据展示平台，并通过对这些数据的分析、组织，结合对展示界面的分析、设计，实现对综合性数据的可视化利用，进而为各级领导、管理人员提供信息服务和决策支持。

1 数据仓库、OLAP 分析和数据挖掘技术

首先，数据仓库是一个相对稳定的、面向主题的、集成的数据集合。这些数据来源于不同的事务处理系统，数据仓库从这些不同的事务处理系统中抽取数据，生成标准的报表和图表。对于高校来讲，数据仓库将其所有的事务处理数据进行汇总归纳，这保证了报表和图表反映的是整个高校的一致信息。

OLAP 是重要的数据分析工具，它可以让管理者从多方面、多角度对大量的数据进行迅速灵活地分析和处理，从而提取出数据中的主要信息。OLAP的核心是多维分析，它主要面向高层管理人员，以数据仓库为基础对数据进行综合分析，从而为管理层提供决策支持。

通常，数据挖掘任务分为两大类：预测型模式和描述型模式。预测型模式主要包括序列模式、分类模式、回归模式、偏差分析等，它是根据已有的数据集，预测特定属性的值。描述型模式主要包括聚类模式、关联模式等，它是对数据中存在的规律、规则作出一种描述，或根据数据间的相似性将数据分组。

2 院校管理决策支持系统技术分析

2.1 院校管理决策支持系统架构

以数据仓库为基础，以 OLAP 分析与数据挖掘为工具来构建院校管理决策支持系统（如图1所示）。

首先，数据仓库从学校各个相关业务处理系统抽取数据，对分散在学校各个部门的学评教相关数据进行综合、集成与转换，提供面向全局的数据视图，为数据查询分析和数据挖掘分析提供数据基础。

然后，使用数据查询和联机分析处理，从全局出发，对各个部门的学评教相关数据进行分析处理，进而实现对全校数据的综合分析。

最后，采用数据挖掘技术对学校各部门学评教数据仓库中的数据进行挖掘，发现数据中隐藏的模式和信息，并对未来的趋势进行预测，从而获得更多的辅助决策信息和知识。

2.2 院校管理决策支持系统主要功能

院校管理决策支持系统的生命周期管理的理念，它的设计与开发主要从以下几个方面进行：获取信息、交换与传输信息、存储与管理信息、处理和信息以及信息共享服务。主要的功能模块包括：搭建数据指标体系、信息交换与传输、信息采集与管理、信息处理与、信息共享与服务、辅助决策动态展示以及系统管理等内容。

2.2.1 构建数据指标体系

为了给后续数据挖掘分析提供坚实、准确的数据保障，院校管理决策支持系统首先要对数据指标体系进行梳理，主要包含以下三部分内容：

（1） 基础业务数据指标：满足学校各部门日常管理与应用的数据指标。主要包含院、系两级系统模块的业务数据。

（2）综合管理数据指标：满足院、系两级综合管理部门的数据指标。主要包括交换到信息资源中心的模块的业务数据实体。

（3）核心数据指标：满足院校高级管理层用于决策的数据指标。主要包括信息资源服务用于院校宏观管理决策的相关数据指标，来源于基础数据指标和综合管理数据指标。

2.2.2 信息交换与传输

数据交换与传输平台的总体架构分为三层：业务应用层、数据交换层及监控管理层。业务系统层用于提供信息交互的数据源；数据交换层通过不同种类的适配器和数据交换服务总线，按照不同的业务需求进行编排，使得有用的信息资源能够通过数据交换平台传递给资源使用者。监控管理层对整个信息交换平台的运行情况进行监控和管理，它还提供了基础信息库管理与维护、用户及权限管理、日志管理及统计分析以及数据备份功能。

2.2.3 信息存储与管理

信息存储与管理平台可以为院校各部门间的业务互动及数据共享提供支持。主要包括信息的上传、、浏览及下载功能。

（1） 资源上载：各类信息由各自职责部门职责岗位业务人员上载；

（2）资源：信息上载成功后，可由相关权限人员进行操作，从而决定该信息的授众，进而控制信息的安全性。

（3）资源的浏览与下载：在授权范围内查询浏览业务信息，并且可对权限范围内的信息进行下载操作。

2.2.4 信息共享与服务

信息共享与服务模块是在信息资源服务上通过查询业务建模的定义与，为用户提供常用的查询服务，主要服务内容有：

（1）业务查询。通过对查询业务模块的建模与定义，实现院系两级基本数据库、业务数据库和管理数据库的无缝集成，为用户提供界面友好的业务查询功能，实现一站式管理数据的综合查询。

（2）报表统计。在院校的日常管理中，根据业务需要，不同部门会有多种统计报表的需要，通过报表组建可以提供强大的报表统计与集成功能，使用户可以根据需要方便的浏览各种统计报表。

（3）主题分析。对于关系较为复杂的数据集合，可以使用主题分析功能，从不同视角不同层次为信息管理与服务平台提供科研项目管理、人力资源管理、综合财务管理等各类智能分析应用。

（4）全文检索。在资源目录下对用户输入的关键字进行检索，查询到相关的文档、报表或图片资源。

2.2.5 辅助决策动态信息展示

搭建信息服务平台的关键是将信息服务由技术导向转变为业务导向。要解决这个问题，需要开发辅助决策动态信息系统，分析院校内各部门科研业务的内在规律，充分发挥数据、信息和图表对业务管理和决策支持的效力，提升服务质量，对用户提供好友的服务平台。

辅助决策动态信息展示系统的应用架构为一个核心――管理元素（资源元素）；两类基础――资源管理、系统管理；三种模式――浏览模式、设计模式及管理模式。

（1）一个核心。管理元素：是本系统的核心，每个管理动态看板由多种基础元素组合而成，主要包括文本（描述性和分析结论性）、图表、统计表等。

（2）两类基础。系统管理：提供系统日常运行的管理功能。如用户管理和权限管理等；资源管理：维护管理元素基本信息（包括类型、名称等），同时维护相关展示信息及数据信息。

（3）三种模式。浏览模式：又称为基础应用模式，主要提供查询、播放、下载、导出等常规功能。设计模式：又称为设计看板模式，通过管理元素组合编辑管理看板，提供所见即所得的设计界面。管理模式：又称为系统管理模式，提供管理元素的维护功能，包括维护元素的展示方式和业务数据集合，提供资源管理、系统管理相关功能，如图2。

3 总结和展望

数据仓库、OLAP 分析和数据挖掘等技术都是新兴前沿科学，为管理决策提供了一种有效的、可行的解决方案。随着决策支持系统的不断深入应用，管理信息系统的作用将逐渐从服务于日常业务工作向为领导决策提供支持服务功能方面进行转变。

参考文献

[1]张震.数据挖掘技术分析及其在高校管理决策中的应用[J].远程教育，2005.

[2]韩成勇.基于数据仓库技术的高职院校学评教数据分析决策支持系统的设计与实现[J].科技信息，2009.

[3]陈文伟.数据仓库与数据挖掘教程[M].北京：清华大学出版社，2006.

[4]曹煜.高校教学质量测评系统的开发及数据仓库与数据挖掘技术在其中的应用[D].沈阳：东北大学，2005.

[5]陈京民编著.数据仓库与数据挖掘技术（第 2 版）[M].北京：电子工业出版社，2007.

作者简介

杨凤霞（1979-），女，河南省开封市人。大学本科学历。现为河南财政税务高等专科学校讲师。主要研究方向为计算机应用。

李拴保（1972-），男，博士生学历。研究方向为物联网、云计算。

作者单位

河南财政税务高等专科学校 河南省郑州市 451464