http___www.tekbar.net_hr_cost-and-investment_data-warehouse-model-based-on-the-operation-of-the.html_1.xml
1.1 1.2 2.1 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 9.1 9.2 10.1 11.1 11.2 11.3 12.1 13.1 14.1 15.1 15.2 16.1 17.1 18.1 18.2 18.3 19.1 20.1 20.2 20.3 20.4 21.1 21.2 22.1 23.1 23.2 23.3 23.4 24.1 25.1 26.1 27.1 28.1 29.1 30.1 30.2 30.3 31.1
Into the 21st century, the rapid development of information technology, changing market, businesses succeed in the fierce market competition in an invincible position, we need information on customers and markets to make quick and timely collection and response, while the operation of an conditions also make a comprehensive analysis and forecast. Enterprises in order by means of information technology, according to their own needs to comprehensive, accurate particle size to analyze their own production and operation, use the data warehouse is an effective way. Data warehouse is a subject-oriented (Subject Oriented), integrated (Integrated), a relatively stable (Non-Volatile), reflect the historical changes (Time Variant) data collection to support management decision-making (Decision Making Support). For the theme: Operational data organization for database transaction processing tasks are separated between various business systems, and data warehouse data is based on a certain subject domain organization. Integration: data warehouse data is distributed in the original database data extraction, clean-up through the system based on the processing, aggregation and sort out, and the need to eliminate inconsistencies in the source data to ensure that information within the data warehouse is about consistent across the enterprise global information. Relatively stable: the data warehouse is mainly involved in data manipulation data query, if a data into the data warehouse later, under normal circumstances would be a long-term retention, that is, the data warehouse usually a large number of query operation, but modify and delete operations are small, usually only need a regular load, refresh. Reflect historical change: data warehouse, the data usually contains historical information, the system records the enterprise from the past a certain point in time (如 start applying the data warehouse point of time) to 目前 all stages of information, through Zhexie information can be the development of enterprises history and future trends to make quantitative analysis and forecasting. 1, the system software platform and structure (1) software platform Software includes front page display, WEB application server, the background database system. Which show front page is based on B / S structure JSP page; WEB application server to use IBM's WebSpere Application Server; background database using Oracle 10g. (2) system architecture The following diagram shows the operation model based on analysis of data warehouse system architecture: ETL which include: data extraction, transformation, cleansing, filtering, loading these steps, business data through the ETL process into a another way logically independent of the new business system database. The database of the business system is completely closed, and is stored in accordance with the indicators to be analyzed in a number similar to "data mart" multiple tables. Based on the analysis of massive data, before we set good parameters according to the data warehouse model, which is the so-called "multi-dimensional" data model, modeling good future, they can in the model framework based on multi-angle analysis of massive data queries. Figure 1 Operation of the system architecture of the solution Structural features: ① independence The system and outside the business system is completely independent, not dependent on a particular business system exists. Data extraction is actually achieving and external business systems, data interfaces, and interfaces can be achieved by a variety of ways, such as database backend stored procedures, JAVA procedures. Changes in the external business system data will not be immediate, direct impact on the data analysis system to analyze system response is only one point in time business data. ② Safety As the system data stored in a separate database of external business systems, with external business systems can not access the user access and analysis system. System through the definition of the role of basic data authorization to control access, query and analysis of data permissions. For the background data stored in encrypted processing. 2, the system of multi-dimensional data model Multi-dimensional structural model is based on more than one dimension table and fact table star schema structure shown in Figure 2. Each dimension table is stored in the classification by attribute dimension members. Such as the time dimension table, the time dimension members are: 2009, 2008, 2007, ... ... organizations, the organizational dimension in the dimension table members: Sales, International Business ... ... between Unit dimension table in the dimension members are: Customer A, Customer B, Customer C. .. ... then the fact that the indicator data in the table can check to as the "2008 International Business Division and the order signed by customer A amount "," 2009 sales and customer limit orders signed by C "," 2009, all departments and all customers the amount of orders signed by "... ... Each dimension table constitutes a fact table primary key foreign key, such a structure to ensure the existence of each fact table dimension in the composition of each dimension of data. The facts as we can all point the value of the Victoria Cross. Figure 2 Multidimensional Data Model Our analysis of the business system data to be classified, each called a "target." Such as sales revenue, total cost, accounts receivable are the indicator associated with each other between the majority did not, but one category of indicators need to get other indicators calculated data values, such as the main business profit margin = main Business operating profit / main business income * 100%. Therefore, we calculated the index is divided into categories of indicators and calculation of non-class targets two broad categories. Rather than the value calculated from the data class index business systems. 3, Operation Analysis System (1) ETL data extraction, transformation, loading module design System, automatic database tasks, timing of implementation of the stored procedure (or thread through the regular JAVA enabled) to external business systems to write data to each target in the middle of the table. (2) module design based on data definitions Data warehouse data modeling need to base the definition of the module data, the indicators associated with the dimension can be dynamically generated for each target dimension table; by the members of the association index and dimension index can be generated for each dimension table data; from the dimension table for each indicator can dynamically generate the fact table. (3) the design of data query and analysis Data query and analysis is all the indicators in the multi-dimensional model on a display. Including an indicator in the same dimension on different levels of dimension members to do "on paper", "drill" in the search operation, a target index value in a year a "year", "chain" of the query . In addition, the results of queries for analysis, systems support multi-dimensional report generation, printing. Operation of the system in the enterprise's senior management to provide timely, comprehensive, detailed the comprehensive data analysis, solve business managers to flexibly the way from all angles to understand all aspects of the situation of Xuqiu production operations, improve the decision-making of Xiaoshuai Qi , reduces the cost analysis, enterprise existed Wen Ti reaction, decision-making of enterprises operating conditions of enterprises, develop strategies to plan, Yi Ji evaluation system provides the most comprehensive analysis of the results, as the company's Fa Zhan Jin Hou 领导 decision-making direction and provide a based on accurate data.
1.1 1.2 2.1 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 9.1 9.2 10.1 11.1 11.2 11.3 12.1 13.1 14.1 15.1 15.2 16.1 17.1 18.1 18.2 18.3 19.1 20.1 20.2 20.3 20.4 21.1 21.2 22.1 23.1 23.2 23.3 24.1 25.1 26.1 27.1 28.1 29.1 30.1 30.2 30.3 31.1
U 21. stoljeće, brzi razvoj informacijske tehnologije, promjena na tržištu, tvrtke uspjeti u žestoke tržišne konkurencije u nepobjedivu položaju, trebamo podatke o kupcima i tržištima da brzo i blagovremeno prikupljanje i odgovora, a rad uvjeti također napraviti sveobuhvatnu analizu i prognozu. Poduzećima kako bi uz pomoć informacijske tehnologije, prema vlastitim zahtjevima za sveobuhvatne, točne zrnatost 分析 vlastite proizvodnje i rada situacije, koristeći skladište podataka je učinkovita metoda. Skladište podataka je subjekt-orijentirani (Subject Oriented), integrirana (Integrirana), relativno stabilne (Non-Volatile), odražavaju povijesnim promjenama (Time Variant) prikupljanje podataka za potporu upravljanju odlučivanju (Decision Making Support). Za temu: Operativna organizacija podataka za bazu podataka zadatke obradu transakcija su odvojeni između različitih poslovnih sustava, kao i skladište podataka se podaci temelje na određenu temu domene organizacije. Integracija: Skladište podataka Podaci se distribuira u izvornom baze ekstrakcija podataka, čist-gore kroz sustav koji se temelji na obradu, agregacije i riješiti, i potrebu da se eliminiraju nedosljednosti u izvoru podataka da bi podaci u skladište podataka je oko dosljedni poduzeću globalne informacije. Relativno stabilna: skladište podataka je uglavnom uključen u upravljanje podatcima podataka upit, podataka u skladište podataka jednom nakon dugo vremena u normalnim okolnostima bi se zadržavaju, što je općenito veliki broj skladišta podataka upita operaciju, ali mijenjati i brisati operacije male, obično samo treba redovito opterećenje, osvježiti. Odražavaju povijesne promjene: skladištenje podataka, podataka obično sadrži povijesne podatke, sustav evidencije poslovanja iz prošlosti određene točke u vremenu (kao što je polazna točka za skladištenje podataka aplikacija) prezentirati informacije o raznim fazama kroz koje podaci mogu biti na razvoj poduzeća povijest i buduće trendove kako bi kvantitativne analize i predviđanja. 1, platforma sistemskog softvera i struktura (1) softver platforma Softver uključuje prednje strani zaslona, Web Application Server, baze podataka sustav pozadinu. Koji show naslovnici se temelji na B / S struktura JSP stranica, Web Application Server za korištenje IBM Application Server WebSpere; pozadini baze podataka pomoću Oracle 10g. (2) arhitekture sustava Sljedeći dijagram pokazuje operacije model koji se temelji na analizi podataka arhitektura sustava skladišta: ETL koja obuhvaćaju: ekstrakcija podataka, transformaciju, čišćenje, filtriranje, utovara ove korake, poslovnih podataka putem ETL procesa, drugi put u logički neovisno od novog poslovnog sustava baze podataka. Baza podataka poslovnog sustava u potpunosti je zatvorena, te je pohranjena u skladu s pokazateljima koje treba analizirati u nekoliko sličnih na "data mart" više tablica. Na temelju analize masivnih podataka, mi smo prethodnog predodređen parametara uspostave skladišta podataka modela, također poznat kao "više dimenzija" od modela podataka, modeliranje dobru budućnost, oni mogu u model koji se temelji na okviru multi-Jiaoduo Analiza podataka masivni upita. Slika 1 rad sustava arhitekture rješenja Strukturne značajke: ① neovisnosti Sustava i izvan poslovnog sustava je potpuno samostalan, ne ovisi o određenom poslovnom sustavu postoji. Ekstrakcija podataka je zapravo postizanje i vanjskim poslovnim sustavima, podatkovna sučelja, a sučelje se može postići na različite načine, kao što su baze podataka pohranjene procedure backend, JAVA postupke. Promjene u vanjskom poslovnog sustava podaci neće biti neposredna, izravan utjecaj na sustav analize podataka za analizu odziv sustava je samo jedna točka u vremenu poslovnih podataka. ② sigurnost Kao sistem podaci pohranjeni u zasebne baze svojih poslovnih sustava, s vanjskim poslovnim sustavima ne može pristupiti korisnički pristup i analizu sustava. Sustava kroz definiranje uloge osnovnih podataka ovlaštenja za kontrolu pristupa, upita i analizu podataka dozvola. Za pozadinu podatke pohranjene u šifriranom obradu. 2, sustav multi-dimenzionalan model podataka Multi-dimensional strukturni model temelji se na više od jedne dimenzije stola i činjenice stol zvijezda shema strukture prikazane na slici 2. Svaka dimenzija stol je pohranjena u podjeli atribut dimenzije članova. Kao što su tablice vremensku dimenziju, dimenziju vremena članovi su: 2009, 2008, 2007, ... ... organizacije, organizacijske dimenzije u tablici mjera članova: Prodaja, International Business ... ... između Jedinica tablici mjera u dimenziji su članovi: Ocjena, Klijent B, C. Ocjena ... onda činjenicu da oznaka podataka u tablici može provjeriti kao "2008 International Business Division i potpisan od strane kupca kako bi iznosa "," 2009 prodaje i kupaca limit naloge potpisuje C "," 2009, sva odjela i svi kupci iznos narudžbe je potpisao "... ... Primarni ključ svake stvari tablici mjera tablici predstavljaju strani ključ, takva struktura postoji da bi se osiguralo činjenicu tablicu za svaku dimenziju sastava svake dimenzije podataka. Činjenice kao i mi svi možemo točku vrijednost Viktorijin križ. Slika 2 Višedimenzionalna modela podataka Naša analiza podataka poslovnog sustava koja je svrstana, svaka naziva "target." Kao što su prihodi od prodaje, ukupne troškove, potraživanja su pokazatelj povezane međusobno između većine ne, ali jedan od pokazatelja kategoriji je potreban da bi ostali pokazatelji izračunati vrijednosti podataka, kao što su glavna poslovna marža profita = glavne Poslovni operativna dobit / poslovni prihodi u glavnom * 100%. Stoga, izračunali smo indeks je podijeljen u kategorije pokazatelja i izračuna ne-klase ciljeve dvije široke kategorije. Umjesto vrijednosti izračunate iz podataka klase indeksa poslovne sustave. 3, Operation Analiza sustava (1) ETL ekstrakcija podataka, transformaciju, učitava modul dizajn Sustava, automatske baze podataka zadatke, vremenski raspored provedbe pohranjene procedure (ili konac kroz redovne JAVA omogućen) s vanjskim poslovnim sustavima za pisanje podataka za svaki cilj u sredini tablice. (2) Modul dizajn na temelju definicije podataka Skladište podataka modeliranje podataka potrebno temeljiti definicija modula podataka, indikatora povezana s dimenzijama od pokazatelja može biti dinamički generiraju za svaku dimenziju tablice, članovi udruge indeksa i dimenziju indeks može se generirati za svaki tablici mjera podataka, od tablici mjera za svaki indikator može dinamički generirati tablicu činjenica. (3) dizajn i analizu podataka upit Podaci upita i analizu je sve pokazatelje u multi-dimensional model na zaslonu. Uključujući i pokazatelj u istu dimenziju na različitim razinama dimenziju članova raditi "na papiru", "Drill" u potrazi rad, vrijednost ciljne indeksa u godinu "godina", "lanac" od upita . Osim toga, rezultati upita za analizu, sustavi podržavaju višedimenzionalno generiranje izvještaja, ispisa. Rad sustava u poduzeća viši menadžment za pružanje pravovremene, sveobuhvatne, detaljne sveobuhvatne analize podataka za rješavanje svojih poslovnih menadžera na fleksibilan način iz svih kuteva da razumiju sve aspekte proizvodnih operacija poslovne potrebe, poboljšati učinkovitost donošenja odluka smanjiti troškove analize, reakcija je pitanje poduzeća, poduzeća odlučivanja poslovnih Zhuangkuang, strateškog planiranja i provjere sustav pruža najopsežniji analizi rezultata, kao i tvrtke Fa Zhan Jin Hou smjer i vodstvo kako bi osigurao donošenje odluka na temelju točnih podataka.