商业智能技术在科研管理中的应用研究.pdf

2 0 1 0 6 期 s j T i i R 文章 编号 1 0 0 0 7 6 9 5 2 0 1 0 l 6 0 2 l 5一 o 3 商业智能技术在科研管理中的应用研究 郑世 良 上海第二工业大学科研处 上海2 0 1 2 0 9 摘要 首先探讨在科研 管理 中引入商业智能技 术的必要性 并以此为 基础 分析应 用 于科研 管理 系统 的商业智 能核心技 术 阐述 商业 智能技术在科研 管理领域 的应用 并设计 出一个基 于商业 智能技术 的科 研管理知 识发现 系统 关键词 商业智能 决策 知识发现 中图分类号 F 2 o 4 文献标识码 A Re s e a r c h o n Bus in e s s I nt e l l ig e nc e Ap pl ie d in R D M an a g e me n t ZHENG Sh il ia ng S h a n g h a i S e c o n d P o l y t e c h n i c U n i v e r s i t y S h a n g h a i 2 0 1 2 0 9 Ab s t r a c t T h is p a p e r d is c u s s e s t h e n e c e s s it y o f in t r o d u c in g b u s in e s s in t e l l ig e n c e t e c h n o l o g y t o t h e s c ie n c e a n d r e s e a r c h ma n a g e me n t a n a l y z e s t h e c o r e t e c h n o l o g y o f b u s in e s s in t e l l ig e n c e a p p l ie d in s c ie n c e a n d r e s e a r c h ma n a g e me n t s y s t e m e l a b o r a t e s t h e me t h o d o f b u s in e s s in t e l l ig e n c e a p p l ic a t io n a n d d t 3 ig n s a k n o wl e d g e d is c o v e r y s y s t e m o f s c ie n c e a n d r e s e a r c h ma n a g e me n t b a s e d on bu s ine s s in t e l l ig e n c e t e c h no l o g y Ke y wor ds b u s in e s s in t e l l ig e n c e de c is ion ma kin g kn o wl e dg e d is c o v e ry 当前 高校科研管理部门存在着从信息管理向 知识管理转变 的需求 从 申请立项 项 目结题 成 果鉴定和获奖 申请专利 学术活动到科研队伍建 设等产生了一个庞大的数据信息 特别需要一个完 善系统加 以管理 而传统 的管理信息系统只能完成 相关数据的基本管理工作 向管理者提供直观的数 据内容 无法找到数据 间深层次 的联系 因此 智 能性 就 成 为 一个 合 用 的科 研 管 理 系统 的必 要 的 属性 1 建立科研管理知识发现 系统支持科学决策的必要 性 分析 在实践中 科研管理者不仅需要推行科研事 务 工作的优质高效 更需要 的是建立科研管理知识 发 现系统来支持管理者 的科学决策 从而使科研工作 更加规范 科学 1 1 科研管理知识发现 系统能指导高校科研发展规 划的制 订 科研管理知识发 现系统通过对大型数据仓库 进 行有效的挖掘 可 以对关键技术 重点领域和发展 方向进行分类和预测 通过建立模 型 数据可视化 和生成文本报告等形式 向管理者提供各种影响因 素之间的 内在关联 以指导科技发展规 划的制订 通过聚类分析 关联分析和孤立点挖掘等方 法与专 家咨询动态结合 在数据仓库进行挖掘 可以判 断 优先发展领域和重点资助方向 1 2 科研 管理知识发现 系统可以为科研立项工作提 供 决策支持 科研立项涉及 到课题 申请单位 申请人 课题 研究方 向和研究领域 课题 的科学性 可行性 经 费安排是否合理 主管单位 以及评审专家等各个方 面的多种因素 目前 国内科研立项工作 中存在大 量低水平重复研究 缺乏宏观调控 研究效果不显 著等问题 可以通过知识发现系统 对课题 申请所 涉及的诸多 因素进行数据挖掘 有助于建立科学 的 指标体系和规范的项 目遴选方法 减少不合理 因素 的影响 有效 准确 合理地选择确实需要 资助 的 项 目给予资助 1 3 科研管理知识发现 系统为科研项 目管理提供决 策支持 科研项 目管理主要包括科研项 目申报 立项与 跟踪 结题 成果登记 等 对于课题管理者 和决策 者而言 需要对大量历史数据进行综合分析和提炼 收稿 E t 期 2 0 0 9 1 2 1 0 修回 日期 2 0 1 0 0 3 1 0 基金项 目 上海市教育科 学研究项 目 技术应用型高校 学科建设 的有效性评价 B 0 4 6 9 上海市 教育委 员会 科学研 究项 目 基 于 w e b s e r v i c e s的科研信息集成 系统研究 0 5 R Z 0 4 2 1 6 郑世 良 商业智能技术在科研管理 中的应用研究 得到支持管理及决策 的数据 通过联机 分析处理 可以发现课题 承担人 承担单位 经费分配 科研 仪器使用等多种相关信息 之间的内在关系 从 而提 高科研管理者及时发现问题 解决 问题的能力 因 此 通过知识发现系统可以对科研管理数据进行分 析处理 发现存 在于科研项 目管理 中的不足之处 同时 还可以根据专家评议结果 通过聚类分析和 孤立点分析发现评审过程 中的异常情况 确保专家 库的客观性与合理性 商业智能技术 B I B u s in e s s I n t e l l ig e n c e 就是 这样一种应用于知识发现的技术 它被定义为一类 由数据仓库 查询报表 数据分析 数据挖掘 数 据备份和恢复等部分组成 的 以支持决策为 目的技 术及其应用 因此 我们可以通过应用商业智能技 术来 构造科研 管理知识发 现系统来支 持高校科研 决策 2 商业智能技术的概念与核心技术 商业智能实质上是数据转化为知识 的过程 其 目的是把初始的操作型数据变成决策所使用的信息 在这一过程中 数据集成 工具 执行源数据 的清洗 格式转化和合并计算等功能 数据存储过程建立数 据存储模型 存储企业统一的数据视图 为商业智 能系统的应用提供基 础数据 数据分析工具一般包 括 O L A P 联机分析处理 数据挖掘工具 统计分 析工具 其它人工智能工具等 这些工具 结合处理 规则为决策者提供决策辅助信息 从商业智能系统建立 的技术角度来看 构建一 个完整的科研管理知识发现系统涉及 到以下几种核 心技术 1 数据仓库技术 数据仓库 系统是对数据 的 处理技术的集成 数据仓库与传统数据库存储 的最 大区别在于数据库用于企业 日常事务处理 而数据 仓库用于信息分析处理 数据仓库建立 的 目的在于 在对科研信息进行分析以辅助决策 为科研管理支 持系统提供应用基础 2 数据挖掘技术 它主要用 于从大量的数据 中发现隐藏于其后的规律或数据 间的关 系 它通常 采用机器 自动识别的方式 不需要更多的人工干预 采用数据挖掘技术 可 以为科研管理决策分析提供 智能的 自动化的辅助手段 3 联机分析处理 O L A P 它主要通过多维 的方式来对数据进行分析 查询和报表处理 O L A P 应用主要是对用户当前及历史数据进行分析 辅助 领导决策 其在数据仓库应用中 O L A P 应用一般是 数据仓库应用的前端工具 同时 O L A P工具还可以 同数据挖掘工具 统计分析工具配合使用 增强决 策分析功能 3 基于商业智能技术的科研管理知识发现 系统 3 1 系统总体框 架 系统总体 由数据获取层 数据仓库层 数据分 析服务层 前端展现层等四层构成 数据获取层 也 可称作数据转换层 主要是把 数据源层的数据通过 E T C L过程转换到数据仓库中 包括数据的抽取 转换 清洗和加载 4个部分 这 一 层在一定 程度上 决定 着数据仓库 中数据 的质量 E T C I 的 目的是从 数据源中抽取该系统所需要 的数 据 对其进行检验和清洗 并根据数据仓库设计要 求对数据进行重新组织和加工 装载到数据仓库 的 目标数据库 中 数据仓库层 该层是按主题进行分析和对相关 的数据进行挖掘 的数据源 包括每一个按主题进行 分类的数据集市和专门用于数据挖掘的数据挖掘库 数据分析服务层 该层是数据存储 和前端分析 工具的桥梁 它包括 O L A P分析引擎 安全控制机 制等等 能按照用户 的要求设计 生成具有多维分 析功能 的分析主题 予 以组织 以便进行多角度 多层次的分析 并发现趋势 它们 响应前端用户的 分析请求 将多维数据传送给前端的分析工具显示 前端展现层 在用户眼中 用户界面的显示才 是最 重要 的 本 系统 中采用 H y p e r io n p e r f o r m a n c e S u i t e 来设计基于 We b的数据展现和图形展现 并提 供给用户多种查询方式 能根据用户要求钻取到相 关层 获得相关的明细数据 3 2数据仓 库的设 计 就科研单位而言 组织决策机构最迫切 的需求 是希望能准确地掌握本单位 的科研进展状况和单位 的管理状况 主要包括合 同的执行情况 即课题 的 进展情况和科研经费收支状况等 为制定一个较长 期的科研计划及管理策略 组织决策者需要进行的 分析主要有 1 分析课题 的来源渠道和课题类型 的变化发展趋势 2 分析合同的执行进度的变化 因素与趋势 3 分析本单位人员的技术实力和研 究能力 4 分析科研经费流通状况 在一个数据仓库 中 数据可 以区分 为 2大类 事实数据和维度数据 事实数据是反映事务或处理 的原始数据 维度数据是对数据仓库进行查询等操 作的角度 当数据仓库系统开始执行某个查询操作 时 并不是直接在事实数据中去搜索 而是先搜索 维度数据 然后在维度数据的索引下搜索事实数据 这样 就形成 了一个以事实数据为中心 以维度数 据为外围的架构 根据以上的分析 基于组织决策者对分析的要 求 在界定了系统边界的基础上 确定 了四个基本 维度 课题 合 同 经费和科研人员 数据仓库的 每个主题由一组关系表来实现 基于一个 主题的所 郑世 良 商业智 能技术在科研管理 中的应用研究 2 l 7 有表的主码都含有公共码键的属性 3 3 O L A P设 计 O L A P系统的设计重点在于如何组织数据仓库 中 的综合性数据 如何满足前端用户的多维数据分析 需要 基于上面两点考虑 选用基于多维数据组织 的 O L A P MO L A P 实现 O L A P 联机分析处理 与 D M 数据挖掘 是 基于数据仓库技术而发展起来的信息分析 与挖掘工 具 前者 是 验 证 型 的 后 者 则 注 重 数 据 的挖 掘 O L A P建立在多维视图的基础上 根据已有的模式将 直接源 自数据仓库 中的不 同信息源中大量相关信息 联系起来 以给予分析与使 用者一个清晰 一致 的 视图 O L A P主要 有两个特点 一是在线性 o n l in e 即对用户的请求做 出快速选择响应 二是可 以应用多种统计分析工具与算 法 对数据进行多维 分析 m u l t i a n a l y s is D M是建立 在各种 信息的基础上 重 在发现 隐 藏在大量原始数据深层 中对 人们有用 的知识 抽取 的知识必须具有可信 新颖 有效 易于理解 的特 点 D M 具有 几种知识 处理 的技术 方 式 分别 是 联合 根据信息的 内在机理揭示 信息 的关 联程度 分类 目的是把新的知识记 录群众观点配到预先定 义好的类系中 聚类 按照类似性 多族性 类 问 相似性的原则 对数据集合进行分组 4 总结 文中主要从技术的角度对商业智能的基本概念 技术架构和涉及 到的技术进行 了探讨 并将商业 智 能应用于科技服务决策支持系统 中 通过商业智 能 系统的构建 科技信息供需双方和科技信息服务机 构可以高效地 利用系统 中的科技信息 大大提高用 户对信息查询分析和决策分析的能力 参 考文献 1 董成立 谈高校科研管理及其信息管理系统 J 科技管理研 究 2 0 0 9 0 5 2 7 4 2 7 6 2 杨俊萍 信息 网络化对高校科研 管理的影响 J 合肥 工业大 学学报 社会科学版 2 0 0 8 0 5 5 7 5 9 3 张喜 爱 曾庆平 韩 晶 浅论 高校科研管理