（航空宇航制造工程专业论文）基于数据仓库的质量信息系统关键技术研究.pdf

两北工业大学硕十学位论文摘要 摘要 随着企业信息化的发展，计算机辅助质量管理信息系统大量应用，此类系 统使企业每天都有大量的数据产生， 并且积累了大量的历史数据， 但实际上这 些数据能为决策者提供的支持却非常有限，也难以兼顾决策者的决策需求。如 何解决这类问题， 是企业信息化发展中 必须面对和 解决的问题， 特别是对于航 空企业的信息化具有更为特殊的意义。 本文将决策支持的支撑技术一一数据仓库技术引入到质量信息管理中，对 海量数据进行处理建模研究，以实现决策支持。本文主要工作是研究和建立了 质量信息多维数据仓库模型，并按照企业决策支持的需求，进行了质量信息系 统的原型开发。论文阐述了数据仓库的相关概念，重点研究了多维建模技术， 从多维模型的理论出发，研究了多维数据建模关键技术和建模方法。在此理论 的基础上， 分析总结了 航空厂质量信息体系并建立了适应航空制造业的 质量信 息数据仓库模型，并结合数据的载入和反馈过程，逐步检验完善数据仓库的模 型，最后基于质量数据仓库实现了原型系统的部分验证开发。 关键词:数据仓库 多维模型 质量信息模型 体系结构 西北工业大学硕士学位论文ab s t r a c t ab s t r a c t wit h t h e d e v e l o p m e n t o f i n f o r m a t i o n a l p r o c e s s o f e n t e r p r is e , h e a v y u s e o f c o m p u t e r a i d e d q u a li t y h a d m a d e m a n y d a t a e a c h d a y a n d a c c u m u la t e d a l o t o f h i s t o ry d a t a . b u t i n f a c t , t h e s e d a t a h a d l itt l e u s e t o h e l p p o li c y m a k e r s t o m a k e a d e c i s i o n a n d c a n n o t m e e t t h e n e e d o f d e c is i o n - m a k i n g . t o s o l v e t h e s e q u e s t io n s is t h e o n e t h a t e n t e r p r is e s m u s t c o n f r o n t a n d f ig u r e o u t , e s p e c i a l ly , it s v e ry im p o r t a n t f o r m a n y a i r c r a ft e n t e r p r i s e s i n i n f o r m a t io n a l pr oc e s s. t h is p a p e r i m p o rt t h e d a t a w a r e h o u s e w h i c h i s s u p p o rt e d t e c h n o l o g y o f d e c i s i o n s u p p o rt s y s t e m, t o q u a l i t y m a n a g e me n t o f in f o r ma t io n , d e a l w i t h m a s s d a t a a n d r e s u l t e d t o d e c is io n s u p p o rt . t h e m a i n w o r k o f t h i s p a p e r i s s t u d y a n d e s t a b l i s h e s t h e m o d e l o f q u a l ity i n f o r m a t io n d a t a w a r e h o u s e , a n d a c c o r d i n g t o t h e r e q u i r e m e n t o f e n t e r p r i s e d e c is i o n s u p p o rt c a r ry t h r o u g h t h e d e v e l o p me n t o f a n t it y p e s y s t e m o f q u a l it y i n f o r m a t i o n . t h e p a p e r e x p a t i a t e c o r r e l a t io n c o n c e p t s o f d a t a w a r e h o u s e , p a y e m p h a s e s o n m u lt id i m e n s i o n a l m o d e l i n g . p r o c e e d f r o m t h e t h e o ry m u lt id i m e n s io n a l m o d e li n g , t h e p a p e r w o r k s o v e r t h e k e y t e c h n o l o g y o f m u l t i d i m e n s io n a l m o d e l i n g a n d a d v a n c e s s o me me t h o d s o f mo d e l i n g . b a s e d o n t h e s e a c a d e mi c s , a n a ly s e s a n d s u m m a r iz e s t h e s y s t e m o f q u a l it y i n f o r m a t io n , t h e n s e t u p d a t a w a r e h o u s e m o d e l o f q u a l it y i n f o r m a t i o n w h i c h i s a d a p t e d t o t h e a i r c r a ft m a n u f a c t u r i n g . wit h t h e p r o c e s s o f d a t a l o a d a n d f e e d b a c k , t h e q u a li t y d a t a w a r e h o u s e w a s s t e a d i ly p e rf e c t e d . f i n a l ly , s o m e w o r k o f t h e p r o t o t y p e s y s t e m w a s d o n e b a s e d o n q u a l i t y d a t a w a r e h o u s e . k e y w o r d s : d a t a w a r e h o u s e , m u lt i d i me n s io n a l m o d e l , q u a l i t y i n f o r ma t i o n s y s t e m 西北_ 业大学硕士学位论文 第一章绪论 第一章绪论 制造业 信息化的程度， 是企业技术水平和生产能力的决定因素之一， 同时也 是衡量一个国 家制造业水平、 科学技术水平乃至综合国力的 重要指标之一。 在 步 入 2 1世纪之初，我国不失时机地将 “ 信息化带动工业化”确立为发展国家工业 的重 要战略决策之一; 通过信息化工程提升企业的生产能 力、 市场响应速度、 甚 至企业的综 合竞争能力已经成为企业界人士的广泛共识 ,z ,3 1 1 . ， 研究 意义 随着全球化市场的形成， 企业正面临着国际国内市场竞争激烈的 严峻形势。 企业只有不断缩短产品开发时 间、提高质量、 降低成本、并改进服务， 刁 能在 激烈的市场竞争中立于不败之地。加强企业信息数据的管理和信息决策支持的 广泛应用对实现这一目 标起着至关重要的作用。 伴随着企业的不断发展和信息化建设的 深入进行， 企业中积累了 大量的占 主 导 地位的关系数据库 ( r e l a t i o n a l d a t a b a s e , r d b ) . 然而，由 于传统的信息管理 技术偏重于事务处理， 造成企业中的 大量数据常常存在诸如异构环境数据源的 数 据容纳能力差导致 “ 数据太多，信息不足” 、 数据 ( 动态) 集成困 难、非结构化 数据处理复杂、 支持信息评价与决策的 工具ft乏等问 题， 这些问 题己 经严重的影 响了 信息化技术在企业中的应用效果， 如何有效的组织和利用这些宝贵的数据资 源己经成为进一步增进企业信息化程度的关键问题。 航空企业的质量信息数据库就存在大量的数据， 从这些数据中可以获取得诸 如产品质量变化情况、变化趋势:质量问题参考解决方案等有价值的信息。这些 信息在指导航空产品的生产和在航空 产品质量决策中 起到很大的作用。 所以， 充 分利用质量信息数据， 使质量管理向 决策支持方向发展成为航空企业信息化建设 的长远 目标。 航空产品由 于直接关系到人员的生命安 全与飞行任务的 完成， 对质量要求比 一般民用产品 严格而且复杂。 每一个航空产品制造公司都有一支 庞大的质量保证 队伍与严格的质量管理制度， 企业中 存在着海量的有关质量的 数据信息。 航空产 品的质量管理一般具有以下几个特点: . 质量管理内容复杂，信息量大:在飞机的制造过程中， 其工艺流程非常 复杂，所涉及的 结构零件数量庞大，质量信息量以 千兆计; . 质量管理涉及面广，质量服务 周期长:一架飞机参与设计制造的人员数 以 万计， 所涉及的供货厂家与用户遍布全国与世界各地。一架飞机的服役期为 1 0 - 2 0 年，航空制造厂要提供飞 机全生 命周期的质量服务; . 质量管理是有订货方参与的多层次管理: 西北_ 业大学硕士学位论文 第一章绪论 第一章绪论 制造业 信息化的程度， 是企业技术水平和生产能力的决定因素之一， 同时也 是衡量一个国 家制造业水平、 科学技术水平乃至综合国力的 重要指标之一。 在 步 入 2 1世纪之初，我国不失时机地将 “ 信息化带动工业化”确立为发展国家工业 的重 要战略决策之一; 通过信息化工程提升企业的生产能 力、 市场响应速度、 甚 至企业的综 合竞争能力已经成为企业界人士的广泛共识 ,z ,3 1 1 . ， 研究 意义 随着全球化市场的形成， 企业正面临着国际国内市场竞争激烈的 严峻形势。 企业只有不断缩短产品开发时 间、提高质量、 降低成本、并改进服务， 刁 能在 激烈的市场竞争中立于不败之地。加强企业信息数据的管理和信息决策支持的 广泛应用对实现这一目 标起着至关重要的作用。 伴随着企业的不断发展和信息化建设的 深入进行， 企业中积累了 大量的占 主 导 地位的关系数据库 ( r e l a t i o n a l d a t a b a s e , r d b ) . 然而，由 于传统的信息管理 技术偏重于事务处理， 造成企业中的 大量数据常常存在诸如异构环境数据源的 数 据容纳能力差导致 “ 数据太多，信息不足” 、 数据 ( 动态) 集成困 难、非结构化 数据处理复杂、 支持信息评价与决策的 工具ft乏等问 题， 这些问 题己 经严重的影 响了 信息化技术在企业中的应用效果， 如何有效的组织和利用这些宝贵的数据资 源己经成为进一步增进企业信息化程度的关键问题。 航空企业的质量信息数据库就存在大量的数据， 从这些数据中可以获取得诸 如产品质量变化情况、变化趋势:质量问题参考解决方案等有价值的信息。这些 信息在指导航空产品的生产和在航空 产品质量决策中 起到很大的作用。 所以， 充 分利用质量信息数据， 使质量管理向 决策支持方向发展成为航空企业信息化建设 的长远 目标。 航空产品由 于直接关系到人员的生命安 全与飞行任务的 完成， 对质量要求比 一般民用产品 严格而且复杂。 每一个航空产品制造公司都有一支 庞大的质量保证 队伍与严格的质量管理制度， 企业中 存在着海量的有关质量的 数据信息。 航空产 品的质量管理一般具有以下几个特点: . 质量管理内容复杂，信息量大:在飞机的制造过程中， 其工艺流程非常 复杂，所涉及的 结构零件数量庞大，质量信息量以 千兆计; . 质量管理涉及面广，质量服务 周期长:一架飞机参与设计制造的人员数 以 万计， 所涉及的供货厂家与用户遍布全国与世界各地。一架飞机的服役期为 1 0 - 2 0 年，航空制造厂要提供飞 机全生 命周期的质量服务; . 质量管理是有订货方参与的多层次管理: 西北工业大学硕士学位论文 第一章绪论 . 质量信息要求有很强的可追踪性。 从航空质量管理的特点可见， 实现质量管理的 信息化 对航空 企业显得尤为 重 要。飞 机制造过程出 现的 质量问 题， 很大数量上不是一个部门能够解决的， 需 要 一个质量信息部门按照某种标准化过程协调， 督促、 检查各部门对制造过程质量 的控制与处理。 这就对航空制造企业质量管理的运作提出了更高的要求。 航空企 业作为尖端机械制造行业， 信息化建设己 经取得了 长足的 发展。 通过信息化工程 推动航空 产品质量管理、 纠错、 预防等方面的现代化程度， 保证国防产品的 质量， 对于国防工业的发展具有更为特殊的意义。 为了 支持企业对己 有信息的更高 层活动， 完善制造业信息化过程中表达产品 本身信息和相关信息的 功能， 需要对数据集成、 数据共享、 信息获取等方面进 行 细致的 研究， 提出一条企业切实 可行的 信息 化途径。 数据仓库技术作为 信息技 术 发展的基础， 在信息化建设方面得到了广泛的重视和深入的研究。 在制造业信息 化建设过程中， 把企业积累起来的数据信息以 数据仓库的思想进行组织和研究己 经成为保证信息化建设成功的一个关键因素， 同时信息管理技术的研究推动数据 参仓库发展，两者具有相辅相成的关系。 1 .2 研究背景及现状 航空制造业中，企业信息化直接与企业的生存、发展息息相关。成都飞机工 业公司是国 家8 6 3 / c i m s 应用试点企 业之一， 经过十年c i m s 工程实施， 初步建成 以 航空产品 设计、 制造、 质量和生产管理为主 线的 现代集成制造系统， 企 业管理 经营模式正在逐渐发生变革。 在产品 质量管理方面， 计算机辅助质量管理系统和 集成质量信息管理系统在减轻员工工 作负担、 提高工作效率等方面发挥了 很大的 作用。 但这些系统大多是联机事 务处理系统， 它们的 服务对象是普通员工。 所有 子系统的划分和设计都是以“ 事务处理” 为出 发点的， 为方 便对质量信息 进行查 询和维护记 录了 质量管理过程的 点点 滴滴， 难以兼 顾决策者的决 策需求。因 此， 尽管 此类系统每天都有大量的数据产生， 但是有效的能为决策者提供决策支持的 数据却非常有限，这表现在: . 基于 “ 事务处理” 型的系 统存储的信息对于决策者来说过于详细，综合 性、分析性数据太少; . 基于 “ 事务处理 ”型的系统划分方式不符合决策要求，决策者想了解的 信息往往分散于不同的子系统中。 要使基于 “ 事务处理” 型系统中的 数据发 挥更大的作用， 从而为决策者提供 有力的决策支持， 就必须建立集成质量决策支持系统。 有关的质量问题的 决策主 题可以归纳为以下几方面: . 合理地确定满足质量要求的生产方案; . 根据生产要求以 及供应商提供货源的性能与价格确定购买方案; 西北工业大学硕士学位论文 第一章绪论 . 质量信息要求有很强的可追踪性。 从航空质量管理的特点可见， 实现质量管理的 信息化 对航空 企业显得尤为 重 要。飞 机制造过程出 现的 质量问 题， 很大数量上不是一个部门能够解决的， 需 要 一个质量信息部门按照某种标准化过程协调， 督促、 检查各部门对制造过程质量 的控制与处理。 这就对航空制造企业质量管理的运作提出了更高的要求。 航空企 业作为尖端机械制造行业， 信息化建设己 经取得了 长足的 发展。 通过信息化工程 推动航空 产品质量管理、 纠错、 预防等方面的现代化程度， 保证国防产品的 质量， 对于国防工业的发展具有更为特殊的意义。 为了 支持企业对己 有信息的更高 层活动， 完善制造业信息化过程中表达产品 本身信息和相关信息的 功能， 需要对数据集成、 数据共享、 信息获取等方面进 行 细致的 研究， 提出一条企业切实 可行的 信息 化途径。 数据仓库技术作为 信息技 术 发展的基础， 在信息化建设方面得到了广泛的重视和深入的研究。 在制造业信息 化建设过程中， 把企业积累起来的数据信息以 数据仓库的思想进行组织和研究己 经成为保证信息化建设成功的一个关键因素， 同时信息管理技术的研究推动数据 参仓库发展，两者具有相辅相成的关系。 1 .2 研究背景及现状 航空制造业中，企业信息化直接与企业的生存、发展息息相关。成都飞机工 业公司是国 家8 6 3 / c i m s 应用试点企 业之一， 经过十年c i m s 工程实施， 初步建成 以 航空产品 设计、 制造、 质量和生产管理为主 线的 现代集成制造系统， 企 业管理 经营模式正在逐渐发生变革。 在产品 质量管理方面， 计算机辅助质量管理系统和 集成质量信息管理系统在减轻员工工 作负担、 提高工作效率等方面发挥了 很大的 作用。 但这些系统大多是联机事 务处理系统， 它们的 服务对象是普通员工。 所有 子系统的划分和设计都是以“ 事务处理” 为出 发点的， 为方 便对质量信息 进行查 询和维护记 录了 质量管理过程的 点点 滴滴， 难以兼 顾决策者的决 策需求。因 此， 尽管 此类系统每天都有大量的数据产生， 但是有效的能为决策者提供决策支持的 数据却非常有限，这表现在: . 基于 “ 事务处理” 型的系 统存储的信息对于决策者来说过于详细，综合 性、分析性数据太少; . 基于 “ 事务处理 ”型的系统划分方式不符合决策要求，决策者想了解的 信息往往分散于不同的子系统中。 要使基于 “ 事务处理” 型系统中的 数据发 挥更大的作用， 从而为决策者提供 有力的决策支持， 就必须建立集成质量决策支持系统。 有关的质量问题的 决策主 题可以归纳为以下几方面: . 合理地确定满足质量要求的生产方案; . 根据生产要求以 及供应商提供货源的性能与价格确定购买方案; 西北 业大学硕十学位论文第一章绪论 今 确定某产品的配方以满足用户要求; 今 对制品进行质量预测并制定质量计划; 令 确定元件、半成品以及成品的质量检验规程和策略; . 分析、确定影响产品质量的关键因素等。 为了提高企业质量管理水平， 进一步推动企业信息化建设， 我们和成都飞 机 工业公司共同研究开发了 质量 标准体系管理系统和质量管理信息系统。 本文依托 该课题对基于数据仓库的 质量 信息管理技术进行了 深入的 研究工作， 为企业实现 从决策支持层面的高 度上进行质量信息管理打下基础。 本文主要结合质量管理以 及决策支持系统两方面进行航空制造业质量信息管理研究。 1 . 2 . 1质量管理 随着社会生产力和科学技 术的发展， 市场竞争日 益激烈， 产品 质量己经成为 企业获取竞争优势的 关键因素 之一。 质量水平直接反映国民 经济的发展水平， 提 高产品质量水平成为国内外制造企业适应激烈市场竞争的 永恒主题 。日 本质量 管理专家水野滋称 目前己处于 “ 质量新时代” ， 美国质量管理专家朱兰也把2 1 世 纪称为 “ 质量的世纪” 。 质量管理的发展是一个自 然历史过程， 新的质量管理思想往往是 在一定的经 济技术环境下提出 来的， 同时又吸收过去管理思想的精华。 质量管理的发展历史 主要经历了检验质量管理、统计质量管理和全面质量管理三个阶段。 新 的管理方式 ( 如c mm, 6 - s ig m a 等) 管理类型 全面质量管理 统计质量管理 检验质量管理 萌芽阶段 1 9 0 0 年 1 9 4 0 年 1 9 6 0 年1 9 9 0 年年代 图 i质量管理发展过程 信息技术在质量管理中的应用早期局限 于单项检测技术和质量控制技术， 而 没 有形成系统。 到2 0 世纪8 0 年代后期， 基于计算机技术的自 动化质量管理受到 了企业界比较普遍的重视。1 9 8 7 年 t u t t l e 在总结当前 i t技术在质量管理中应用 的 基础 上， 提出了 可以 被 人 们广 泛接 受的 概念 一 一计 算 机辅 助质 量(c o m p u t e r a i d e d q u a l i t y , c a q ) ， 在同一年， 美国k a p p o r 等人提出了 集成质量系 统( i tt t e g r a t e d 西北 业大学硕十学位论文第一章绪论 今 确定某产品的配方以满足用户要求; 今 对制品进行质量预测并制定质量计划; 令 确定元件、半成品以及成品的质量检验规程和策略; . 分析、确定影响产品质量的关键因素等。 为了提高企业质量管理水平， 进一步推动企业信息化建设， 我们和成都飞 机 工业公司共同研究开发了 质量 标准体系管理系统和质量管理信息系统。 本文依托 该课题对基于数据仓库的 质量 信息管理技术进行了 深入的 研究工作， 为企业实现 从决策支持层面的高 度上进行质量信息管理打下基础。 本文主要结合质量管理以 及决策支持系统两方面进行航空制造业质量信息管理研究。 1 . 2 . 1质量管理 随着社会生产力和科学技 术的发展， 市场竞争日 益激烈， 产品 质量己经成为 企业获取竞争优势的 关键因素 之一。 质量水平直接反映国民 经济的发展水平， 提 高产品质量水平成为国内外制造企业适应激烈市场竞争的 永恒主题 。日 本质量 管理专家水野滋称 目前己处于 “ 质量新时代” ， 美国质量管理专家朱兰也把2 1 世 纪称为 “ 质量的世纪” 。 质量管理的发展是一个自 然历史过程， 新的质量管理思想往往是 在一定的经 济技术环境下提出 来的， 同时又吸收过去管理思想的精华。 质量管理的发展历史 主要经历了检验质量管理、统计质量管理和全面质量管理三个阶段。 新 的管理方式 ( 如c mm, 6 - s ig m a 等) 管理类型 全面质量管理 统计质量管理 检验质量管理 萌芽阶段 1 9 0 0 年 1 9 4 0 年 1 9 6 0 年1 9 9 0 年年代 图 i质量管理发展过程 信息技术在质量管理中的应用早期局限 于单项检测技术和质量控制技术， 而 没 有形成系统。 到2 0 世纪8 0 年代后期， 基于计算机技术的自 动化质量管理受到 了企业界比较普遍的重视。1 9 8 7 年 t u t t l e 在总结当前 i t技术在质量管理中应用 的 基础 上， 提出了 可以 被 人 们广 泛接 受的 概念 一 一计 算 机辅 助质 量(c o m p u t e r a i d e d q u a l i t y , c a q ) ， 在同一年， 美国k a p p o r 等人提出了 集成质量系 统( i tt t e g r a t e d 西北 业人学硕士学位论文 第一章绪论 q u a li ty s y st e m , i q s ) 的 概 念 5 ,6 1。 经济 全 球 化 进程 的 加 快 和 计 算 机 集 成 制 造 技术 的完善使得c a q正 逐步的向i q s 方向 发 展， 。 进入2 0 世纪9 0 年代， 在世界范围 出现了 研究、开发、实施c a q和i q s 的热 潮。 1 . 2 . 2决策支持系统的发展 2 0 世纪7 0 年代初期， 美国m. s . s c o t t m o rt o n 教授在 “ 管理决策系统” 一文 中 首 先 提出 决 策 支 持 系 统 ( d e c is io n s u p p o r t s y s te m , d s s ) 的 概 念。 d s s 是 在 管 理 信息系统 ( ma n a g e m e n t i n f o r m a t i o n s y s t e m , mi s ) 基础上发 展起来的， 是以 多模 型组合和多方案比较的方式辅助决策。 2 0世纪 8 0年 代末， d s s与专家系统相结合，形成了智能决策支持系统 ( i n t e l l i g e n t d e c i s i o n s u p p o rt s s y s t e m , i d s s ) 。 专家系统是定性辅助决 策， d s s 是 定量辅助决策， 两者的结合能够进一步 提高辅助决策能力。 进入2 0 世纪9 0 年代， d s s与分布式网络以及多媒体技术相结合，形成了群体决策支持系统( g r o u p d e c is io n s u p p o rt in g s y s t e m， g d s s ) o g d s s 是 由 硬 件、 软 件、 组 织 和 人 组 成的 “ 社会技术包， ，能够适应全球化市场竞争的决策环境。 同时期， 由于数据库技术的快速发展和日 趋成熟， 数据仓库、 联机分析处理 技术 、 数 据 库 知 识 发 现 ( k n o w le d g e d is c o v e r y in d a ta b a s e s , k d d ) 等 概 念 被 提 出并迅速形成研究高潮，这些技术很快被应用到 d s s中。基于数据仓库、联机 分析处理、数据库的知识发现的ds s是当前研究的热点和发展的潮流。 1 . 2 . 2 . 1 数据仓库 数据仓库 ( d a t a wa r e h o u s e , d w) 的概念是 2 0 世纪 9 0 年代初提出来的，至 今仍在不断发展、丰富和完善。它是当前解决企业在经营管理和决策活动中所遇 到的数据泛滥和 信息匾乏等问 题的 一种比 较有效的 技术方案。 数据仓库的思想起 源于人们尝试对原有数据库中的数据进行再加工，以形成一个综合的、 面向分析 的环境， 来支持科学决策的探索过程， 数据仓库的 思想、 技术、 产品逐 渐开始形 成。 数据仓库为不同来源的数据提供了一致的数据视图， 一经与 k d d . o l a p 等数据分析技术相结合， 就能够实现为用户提供灵活自主的信息访问权利、 丰富 的数据分析与报表等 目 标， 使企业数据得到充分的利用。 数据仓库理论可以解决 海量数据处理过程中数据难以进行比较、 衡量和利用也难以从这些不同的数据中 得出统一的结论，使得企业决策变得更加困难等方面的难题。 1 . 2 . 2 . 2 联机分析处理技术 联机分析处理技术( o n - l i n e a n a l y t i c a l p r o c e s s i n g , o l a p ) 是近年来对d s s 研 一4 - 西北 业人学硕士学位论文 第一章绪论 q u a li ty s y st e m , i q s ) 的 概 念 5 ,6 1。 经济 全 球 化 进程 的 加 快 和 计 算 机 集 成 制 造 技术 的完善使得c a q正 逐步的向i q s 方向 发 展， 。 进入2 0 世纪9 0 年代， 在世界范围 出现了 研究、开发、实施c a q和i q s 的热 潮。 1 . 2 . 2决策支持系统的发展 2 0 世纪7 0 年代初期， 美国m. s . s c o t t m o rt o n 教授在 “ 管理决策系统” 一文 中 首 先 提出 决 策 支 持 系 统 ( d e c is io n s u p p o r t s y s te m , d s s ) 的 概 念。 d s s 是 在 管 理 信息系统 ( ma n a g e m e n t i n f o r m a t i o n s y s t e m , mi s ) 基础上发 展起来的， 是以 多模 型组合和多方案比较的方式辅助决策。 2 0世纪 8 0年 代末， d s s与专家系统相结合，形成了智能决策支持系统 ( i n t e l l i g e n t d e c i s i o n s u p p o rt s s y s t e m , i d s s ) 。 专家系统是定性辅助决 策， d s s 是 定量辅助决策， 两者的结合能够进一步 提高辅助决策能力。 进入2 0 世纪9 0 年代， d s s与分布式网络以及多媒体技术相结合，形成了群体决策支持系统( g r o u p d e c is io n s u p p o rt in g s y s t e m， g d s s ) o g d s s 是 由 硬 件、 软 件、 组 织 和 人 组 成的 “ 社会技术包， ，能够适应全球化市场竞争的决策环境。 同时期， 由于数据库技术的快速发展和日 趋成熟， 数据仓库、 联机分析处理 技术 、 数 据 库 知 识 发 现 ( k n o w le d g e d is c o v e r y in d a ta b a s e s , k d d ) 等 概 念 被 提 出并迅速形成研究高潮，这些技术很快被应用到 d s s中。基于数据仓库、联机 分析处理、数据库的知识发现的ds s是当前研究的热点和发展的潮流。 1 . 2 . 2 . 1 数据仓库 数据仓库 ( d a t a wa r e h o u s e , d w) 的概念是 2 0 世纪 9 0 年代初提出来的，至 今仍在不断发展、丰富和完善。它是当前解决企业在经营管理和决策活动中所遇 到的数据泛滥和 信息匾乏等问 题的 一种比 较有效的 技术方案。 数据仓库的思想起 源于人们尝试对原有数据库中的数据进行再加工，以形成一个综合的、 面向分析 的环境， 来支持科学决策的探索过程， 数据仓库的 思想、 技术、 产品逐 渐开始形 成。 数据仓库为不同来源的数据提供了一致的数据视图， 一经与 k d d . o l a p 等数据分析技术相结合， 就能够实现为用户提供灵活自主的信息访问权利、 丰富 的数据分析与报表等 目 标， 使企业数据得到充分的利用。 数据仓库理论可以解决 海量数据处理过程中数据难以进行比较、 衡量和利用也难以从这些不同的数据中 得出统一的结论，使得企业决策变得更加困难等方面的难题。 1 . 2 . 2 . 2 联机分析处理技术 联机分析处理技术( o n - l i n e a n a l y t i c a l p r o c e s s i n g , o l a p ) 是近年来对d s s 研 一4 - 西 比1 _ 业大学硕士学位论文第一章绪论 究和应用的一个新进展，它是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、 一致、 交 互的从各 个方面观察 信息， 以达到深入理解数据的目 的。 这些信息是从原始数据 转换过来的， 按照用户的理 解， 它反映了 企业真实的方方 面面。 o l a p 不但是一 种交互式的决策辅助方法， 又是一种面向数据的分析方法。 值得注意的是， o l a p 是在某个 假设的 前提下 通过数据查询和分析来验证这个假设的正 确性， 属于验证 型分析。 o l a p 能 够提供数值、统计等功能，但是缺乏分类、 预测等分析能力， 特别是从原有信息中发现知识是 o l a p所力不能及的。 1 . 2 . 2 . 3 数据挖掘技术 数据挖掘是人们针对海量数据所提出的一种处理过程是一个不断把商 业经验和知识与 数据相结合的过程， 主要是利用计算机学习技术， 从数据库的数 据中自 动分析并提取知识。 数据挖掘的目 的是确定数据的 趋势和模式。 当前， 很 多成功的企业正在应用 数据挖掘技术来帮助它们更好地制定决策， 利用功能强大 的数据挖掘技术， 可以 把数据转化为有用的信息以 帮助制定决策， 从而在市场竞 争中获得优势地位。 1 . 2 . 3 数据仓库研究现状 数据仓库概念的创始人 w h . i n m o n 于 1 9 9 3年在 建立数据仓库一书中， 首次明确提出了 数据仓库的 概念: “ 数据仓库是面向 主题的、集成的、稳定的、 随时间变化的数据集合，用以支持经营管理中的 决策制定过程。 7 1 数据仓库的 价值在于帮助人们制定能够改进商业过程的决策， 而不仅仅是实现商业过程 自动 化。应用 d w 技术，改善企业决策的支持模式，取得最大的投资回报率，是当今 大多数成功企业的共同经验。数据仓库是市场竞争的产物，它通过集成大量的、 不同来源的数据进行集成，能够把统一的、丰富的、综合的信息提供给决策者， 从而实现有效的 辅助决 策。 根据调查， 财富 ( f o rt u n e ) 5 0 0 中有8 5 %的 企业己经建 立或正在建立数据仓库, d w 于 i n t e rn e t 一样正在成为当前最快的 i r增长点和技 术热点18 1 。目 前， 各个大型数 据库厂商 针对市场需求， 纷 纷推出自己的 数据仓库 产品:已经建立和使用数据仓库的企业， 也都取得了明显的经济效益， 在市场竞 争中显示了强劲的活力。 数据仓库理论包括集成数据、存储和管理数据 以及展示数据三个阶段或部 分。在数据仓库前端，可以利用多种分析工具进行数据展示。例如通过数据挖掘 技术和联机分析处理技术能够充分展现数据仓库中的数据内涵， 发现数据之间潜 在的关联从而可以为企业决策提供更强大、更全面的支持。 国外数据仓库研究融合了管理信息技术、we b技术、分布式计算、 数据库技 术等相关的学科技术，目 前研究重点 集中 在数据模型h - 1 1 1 、元数据管理等关键技 术上 。 西 比1 _ 业大学硕士学位论文第一章绪论 究和应用的一个新进展，它是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、 一致、 交 互的从各 个方面观察 信息， 以达到深入理解数据的目 的。 这些信息是从原始数据 转换过来的， 按照用户的理 解， 它反映了 企业真实的方方 面面。 o l a p 不但是一 种交互式的决策辅助方法， 又是一种面向数据的分析方法。 值得注意的是， o l a p 是在某个 假设的 前提下 通过数据查询和分析来验证这个假设的正 确性， 属于验证 型分析。 o l a p 能 够提供数值、统计等功能，但是缺乏分类、 预测等分析能力， 特别是从原有信息中发现知识是 o l a p所力不能及的。 1 . 2 . 2 . 3 数据挖掘技术 数据挖掘是人们针对海量数据所提出的一种处理过程是一个不断把商 业经验和知识与 数据相结合的过程， 主要是利用计算机学习技术， 从数据库的数 据中自 动分析并提取知识。 数据挖掘的目 的是确定数据的 趋势和模式。 当前， 很 多成功的企业正在应用 数据挖掘技术来帮助它们更好地制定决策， 利用功能强大 的数据挖掘技术， 可以 把数据转化为有用的信息以 帮助制定决策， 从而在市场竞 争中获得优势地位。 1 . 2 . 3 数据仓库研究现状 数据仓库概念的创始人 w h . i n m o n 于 1 9 9 3年在 建立数据仓库一书中， 首次明确提出了 数据仓库的 概念: “ 数据仓库是面向 主题的、集成的、稳定的、 随时间变化的数据集合，用以支持经营管理中的 决策制定过程。 7 1 数据仓库的 价值在于帮助人们制定能够改进商业过程的决策， 而不仅仅是实现商业过程 自动 化。应用 d w 技术，改善企业决策的支持模式，取得最大的投资回报率，是当今 大多数成功企业的共同经验。数据仓库是市场竞争的产物，它通过集成大量的、 不同来源的数据进行集成，能够把统一的、丰富的、综合的信息提供给决策者， 从而实现有效的 辅助决 策。 根据调查， 财富 ( f o rt u n e ) 5 0 0 中有8 5 %的 企业己经建 立或正在建立数据仓库, d w 于 i n t e rn e t 一样正在成为当前最快的 i r增长点和技 术热点18 1 。目 前， 各个大型数 据库厂商 针对市场需求， 纷 纷推出自己的 数据仓库 产品:已经建立和使用数据仓库的企业， 也都取得了明显的经济效益， 在市场竞 争中显示了强劲的活力。 数据仓库理论包括集成数据、存储和管理数据 以及展示数据三个阶段或部 分。在数据仓库前端，可以利用多种分析工具进行数据展示。例如通过数据挖掘 技术和联机分析处理技术能够充分展现数据仓库中的数据内涵， 发现数据之间潜 在的关联从而可以为企业决策提供更强大、更全面的支持。 国外数据仓库研究融合了管理信息技术、we b技术、分布式计算、 数据库技 术等相关的学科技术，目 前研究重点 集中 在数据模型h - 1 1 1 、元数据管理等关键技 术上 。 it 北_ r 一 业大学硕十学 位论文 第一章绪论 数据模型的建模研究主要集中在如下两个方面:1 )为了实现数据集成和分 析等操作建立合适的有代表性的维数; 2 )对结构中各种不同类型的数据建模 1 2 - 13 ) 。 对于维数模型问 题， 面向 对象的组织方式是一个有效的手段， 它能避免 数 据多异性并容纳非附加数据。 维数的层次表达是一个重点。 层次被定义为一种互 相制约的函数【 1 4 1 ， 制约函数也被 用来设计阐述事例和维数之间关 系的维数 1 s 7 数据模型的实现集中在两个方面:1 )概念模型到逻辑模型的结构映射;2 ) 与 概念 设 计 无 关的 实 施过 程 !16 1 关于数据仓库设计中的多维数据模型目前学术界提出了 9种多维数据模型 1 9 - 2 4 1 。 这9 种多维数据模型可以 分为3 类: 简单的多维 数据模型、 结构化的多维 数据模型和统计对象模型。 简单多 维数据模型 2 1 ,2 4 1 把数据集合视为多 维空间中的点 集， 把数据集合的属 性分类为维和度量( 或事实) 两种属性。 维属性用来描述度量属性，是多维空间的 维 度。 度量属性的值用来进行分析处理， 是多维空间中的点。 简单多维数据模型 具有一个致命的弱点，即 没有维 层次结构的概念和语义，不能表示维层次 结构。 结构化多维数据模型 1 9 , 2 3 1 考虑了如何表示多维数据集合的 维层次结构的问 题。 文献1 1 9 ,2 2 提出的多维数据模型只是部分地间 接支持维 层次结构的表示， 而不 能 直接地表示多维数据集合的完 整的 维层次结构。 文献2 2 1提出的数据模型通过组 合多个维度关系的方法表示维 层次结 构。 文 献t 19 )提出的数据模型通过维合并函数 来表示维层次 结构。文献 2 3 提出的 数据模型能 够明 确地支持维层次结构的表示。 但是，它只允许每个维具有单层次路径 ( 即论文数据模型中定义的层次链 ) 。文 献2 5 提出的数据模型能 够支持维层次结构， 而且能够表示一个维的多个层次路 径。 但是， 文献 2 5 1 提出的数据模型要求维层次结构必 须是一个代数格。 但常见的 多维数据集合的 维不是代数格， 这样的数据集合不能由文 献 2 5 提出的数据模型来 表示。 统计对象模型 2 0 7 支持结构化的分类层次。 但是， 每个结构 化的分类层次必须 与一个特定的聚集函数相关。 而且，每个结构化的分类层次只能定义在一个度量 属性上， 用来回答特定的统计分析查询。 显然， 统计对象模型具有很大的局限性， 缺少灵活性。 国外关于数据仓库和元数据管理的研究项目主要有: 1 wh ip s s t a n fo r d 大学 数 据 库组 于1 9 9 5 年 开 始 研 究 一 些 与 数 据 仓 库 相 关的 公开问题， 主要集中 在数据 仓库环境中数据集成算法的 研究与 开发， 其目 标是实 现数据仓库模块化、 可升级性、 永久的可 用性、 一致性和支 持最大范围异构 数据 源的能力。 2 d wq 18 1 1 9 %年开 始 研 究 数 据 仓 库 的 质 量问 题。 主 要 提出 将 所 有数 据 仓 库 任务与明确的数据质量信息相连，并将这些信息存储在知识库中。 3 s m a r t a n d s i r i u s由 瑞士技术与创新联邦 委员会 ( k t i ) 发起的合 作研究 项 目，重点是元数据管理口 4 mmd we数据仓库环境中的元数据管理是 l e i n z i 大学的数据库研究组 v 4 北_ 业大学硕士学位论文第一章绪论 的研究项 目，它开发了一个基于u ml的元数据方案，这个方案可以同时处理技 术元数据和商业元数据. 国内的研究主要集中于数据仓库的架构问 题，主要包括数据模型建立的规 则、数据仓库的架构、系统组成、数据管理等方面。同时，也建立了一些数据仓 库在企业中成功应用的 案例。 如宝 钢能源部智能决策系统， 上海三枪集团销售分 析系统等，但总的来说，该技术在国内尚未得到更大范围的推广应用。数据仓库 技术之所以没有在中国很好的发展起来， 主要存在下述原因:中国的信息化基础 设备不 完善:数据仓库的 价格居高不下; 企业的 竞争意识和服务意识还不够强: 管理机制的不健全;技术人才缺乏:数据挖掘工具本身不成熟:数据积累不充分 等 2 6,27 1 1 .3 研究内 容及思路 1 . 3 . 1 研究内容 研究数据仓库实现的关键技术， 在多维建模的关键技术基础上实现一个企业 质量主题的数据仓库组织形式， 为多种分析处理工具的决策支持原型系统提供数 据基础。并且能够容纳企业现有数据库管理系统。 1 . 3 . 2 研究思路 结合本课题组已有的工作， 证应用数据仓库技术进行信息化建设的可行 性进行论证; 调研获取企业数据模型，并按主题领域进行组织; 总结