基于数据仓库的矿山企业决策系统.pdf

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1、http:/ 基于数据仓库的矿山企业决策系统基于数据仓库的矿山企业决策系统 史晓华，刘剑 辽宁工程技术大学资源与环境工程学院，辽宁阜新（123000）摘摘 要要：针对当前矿山信息化建设过程中存在的问题，对矿山信息、知识与决策关系、矿山数据的特征等进行深入分析的基础上,提出了基于数据仓库的矿山企业决策系统,探讨了矿山数据仓库的结构、数据挖掘及相关技术。通过技术的应用,可有效推动矿山信息化建设,提高矿山企业的管理水平,产生显著的社会和经济效益。关键词：关键词：数据仓库，决策系统，联机分析处理 1 引言引言 面对现在的市场竞争，国家在十六大的时候就已经提出了信息化带动工业化，矿山企业面临着信息化的挑

2、战，如何利用现有的信息资源来提高整个矿山行业的综合竞争能力是矿山企业和高校一直都在努力探索的目标,特别是利用先进的计算机技术来提高企业管理中的决策水平，在这里我们引入数据仓库技术，数据仓库技术是在充分地开发信息资源的迫切要求下产生并迅速发展起来的一个国际前沿研究新领域。本文结合矿山的具体情况，介绍了数据仓库、数据挖掘、联机分析处理技术,以及它们在决策支持系统中的应用,同时也给出了基于数据仓库技术的决策支持系统的基本框架。2 矿山企业管理面临问题及解决方案矿山企业管理面临问题及解决方案 首先，矿山企业在过去几十年内积累大量的数据，这些数据对于企业的决策具有很大的参考意义，数据本身真实的反映了企业

3、在过去生产、人事、销售、材料消耗、安全管理等方面的情况，但是这些数据没有进行深一层的数据挖掘，没有进行必要的联机分析，其数据内部不少信息隐含价值没有得到很好的开发。另外，矿山企业领导还面临着许多问题，像如何对产业环境进行综合分析；如何对合作伙伴和对手进行分析；如何捕获市场机遇，制定未来企业经营计划；如何监控企业运行，发现企业运行中存在的问题。所有这些问题的解决都离不开准确，全面，有效，及时的信息，综合以上的两项问题，提出数据仓库的解决方案，它能通过大量以前数据的进一步挖掘、联机分析为出现的问题找到解决的方法，所以提出本系统，系统能够从复杂多变的各种信息中提取出高质量的信息并对信息进行综合有效的

4、分析处理，为企业高层领导提供决策支持。3.数据仓库简介数据仓库简介 3.1 数据仓库数据仓库 数据仓库是面向主题的，集成的，稳定的，时变的数据集合，用于支持经营管理中的决策制定过程。-1-http:/ 数据仓库是一种新型的数据管理技术,同时也是基于数据库的 监 视 器监 视 器监 视 器集 成 器客 户 应 用 图 1 数据仓库基本体系结构图 数据挖掘(datamining)和知识获取的数据基础。它可将分布在企业网络中不同站点的数据集成到一起,按企业管理决策要求提供各种类型的、有效的数据。数据仓库的基本体系结构中应有以下 5 个基本组成部分：数据源（DB），为数据仓库提供最底层数据的运作数据库

5、系统及外部数据；监视器：感知数据源，为数据仓库提供需求数据；集成器：从运作数据库中提出数据并进行处理操作；数据仓库(DW)；客户应用。数据仓库是在原有关系型数据库基础上发展形成的,但又不同于数据库系统的组织形式。它的数据来自若干分布、异质的数据源，可使计算机能够更多的参与数据分析与决策的制定。数据仓库的出现为解决企业信息系统中存在的“数据丰富，但信息贫乏”的情况提供了一种有效方案。1 3.2 联机分析处理联机分析处理 数据仓库仅是进行分析决策的数据基础,但是要真正实现决策支持,还必须有强有力的分析工具。OLAP 即 On-Line Analytical Processing 联机分析处理,是针

6、对特定问题的联机数据访问和数据分析而产生的一种技术，主要是实现客户/服务器方式的多维数据分析。OLAP 就是专门用来支持复杂的分析操作的技术,它侧重于对决策支持人员和高层管理人员的辅助决策,可以快速、灵活地实现大数据量的复杂查询处理,而且人机交互形式直观易懂。联机分析处理是一类软件技术，这种技术允许分析人员，经理和管理人员通过某种方式洞察和获得更有价值的信息。应用服务器（OLAP服务器）根据前端的客户要求，通过对数据仓库细节数据的统计和分析，直到最终得出所需的结论。2数据仓库细节数据数据仓库综合数据服务器前端软件 企业级服务器共享数据储存与基层运作系统的连接应用服务器共享局部数据共享应用逻辑数

7、据显示最终用户功能客户个人应用逻辑 图 2 OLAP 的三层客户/服务器结构-2-http:/ 3.3 数据挖掘数据挖掘 数据挖掘（DM）指用一些技术从大型数据库或数据仓库的海量数据中找出隐藏的、事先未知的、潜在有用的、但却对企业经营十分有用的信息。所提取的知识表示为概念、规则、规律和模式等形式,这些信息和因素对预测趋势和决策行为是至关重要的.数据挖掘的任务就是从数据仓库或数据集市中发现模式。按功能可分为两大类：预测型(Predictive)模式和描述型(Descriptive)模式。在实际应用中,根据模式的实际作用又可分为以下几种:关联规则,分类方法,聚类分析,数据总结等。数据挖掘的典型方法

8、和技术有:信息论方法、集合论方法、人工神经网络方法、统计分析方法等。14 矿山企业级数据仓库系统的总体结构矿山企业级数据仓库系统的总体结构 任何一个企业级的数据仓库系统通常都包含数据源，数据储存与管理、OLAP 服务器以及前端工具与运用 4 个部分，作为矿山应用其也有自身的特点，主要表现在外部的数据、业务的数据上的不同。信息分析环境中数据处理的过程为：数据源即为数据采集系统从各个分业务系统中的各类业务数据以及外部数据重新整理后存放到数据仓库/数据集市中，再经多维数据库多层次分类汇总成为有效的管理信息，最终提供给个层次的决策者。前 端 工 具数 据 挖 掘数 据 报 表数 据 分 析服 务服 务

9、 器数 据 仓 库管 理 系 统数 据 储 存管 理原 数 据 管 理数 据 仓 库 监 测 与 维 护数 据 源文 档 资 料业 务 数 据系 统外 部 数 据 图 3 企业数据仓库系统结构 4.1 数据源数据源 从勘探到生产,矿山数据信息越来越丰富,从而对地质体的认识控制程度、精度越来越高。矿山数据是海量数据,无论是矿山地物、地貌的几何信息、拓扑信息和属性信息,矿山系统的运作,还是在时间和空间上,都时时刻刻在发生着变化。这些信息的汇总就构成了数据源，它具体上有可以分为外部数据，业务数据，和文档资料等。业务数据（又称内部数据）,主要指直接与矿山日常生产和销售活动有关的数据,包括矿山地测信息数

10、据、采掘工程数据、安全与调度、设施与耗材、通风、运输等生产数据,以及财务、劳动与人事、原材料消耗等运营数据;外部信息源指的是国家政策、法规、上级单位指令、原材料市场、矿产品市场等信息。这些数据源一起作用构成了数据仓库。矿山数据有其自身的特点，具体表现在隐含性、时间序列性、关联性、多源性。3-3-http:/ 4.2 数据的储存管理数据的储存管理 数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。在现有个业务系统的基础上，对数据进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行重新组织。最后确定数据仓库的物理存储结构，同时组织存储元数据。数据仓库的管理包括数据的安全，归档，备份，维护，恢复等工作。这一层次将为 O

11、LAP 服务做准备，并通过元数据完成。在矿山的决策系统中各种业务数据，矿山地测信息数据、采掘工程数据、材料消耗等各种信息；还有各种多维的数据模型（用来预测、评估、模拟。），还有矿山上的安全规程、及其相应的法律、规章、制度一起汇入数据仓库。4.3 OLAP 服务器服务器 OLAP 服务器对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组，以支持用户多角度、多层次的分析，发现数据趋势。4.4 前端应用前端应用 前端所面临的是最终的用户，主要是数据分析和数据表现。它通过联机分析后，通过各种数据分析工具、报表工具、查询工具，还有数据挖掘工具给决策者提供丰富的决策信息、建议、以及注意事项。5 OLAP 的数据

12、模型及实现的数据模型及实现 本系统采用星型模式来表示多维概念模型，此种模型的名字来源于结构图，它看起来像表中间的一个小星星，其他的表都围绕这个中心，中心的这个表被称为事实表，周围的叫做维度表，维度表的各个主键一起构成了事实表，这样提高了访问的效率，但同时也增加了数据冗余问题。数据库的实现的过程中星型模式是经常被采用的方法，用星型模式来表示数据仓库的逻辑模型，用户理解起来比较容易，有助于他们把数据仓库的需求放入星型视图中，能更容易地观察他们的需求，同时按着星型模式的查询效率也很高4。本文针对矿山企业的特点，设计了这种星型的数据仓库多维分析模型，在图 4 所示，事 实表数据对应一些常规的度量值，为

13、对应时间，地点等。事实表和维表设计完成后,在此基础上将星型结构转变为多维立方体结构,其中星型模型中的事实表和维表分别与联机分析处理中的立方体和维一一对应。此设计便于有效地查询和联机分析处理。时间维地点维煤类型发热量实际产量矿 名年份季度月份小南矿小青矿大兴矿焦 煤褐 煤长烟煤 图 4 矿山数据仓库多维模型 6 结结 论论 本文针对矿山企业设计了数据仓库的技术体系结构，在数据仓库技术出现的几年内,它便应用于零售、制造、通信、保险业等重要部门,产生了巨大应用价值和非凡的效果。对-4-http:/ 矿山而言,它还是一个全新的课题,极富挑战,也带来机遇。它的引入必将给矿山企业信息化带来新的变革,推动矿

14、山信息化的水平的提高，其成果也必将产生巨大的经济效益和社会效益。参考文献参考文献 1 石丽 李坚 数据仓库与决策支持.国防工业出版社.北京 2003.5 2 罗周全.基于数据仓库的矿山决策支持系统研究.中国钼业,2001(3):4446 3 王文铭 孙豁然 张秀丽 王剑波 数据仓库在矿山企业信息管理中的应用.金属矿山,1999(10):3638 4./,1996.Mine enterprise decision system based on data warehouse Shi Xiaohua,Liu Jian College of Resource and Environment Engi

15、neering,Liaoning Technical University,Fuxin(123000)Abstract In view of question that exists in the current mine information construction process,for the mine information,the knowledge and the policy-making relations,the mine data characteristic and so on carries on a thorough analysis.in the base,pr

16、oposed based on the data warehouse mining enterprise decision system,discussed the mine data warehouse structure,the mine data excavation and the correlation technology and its the characteristic.The paper thinks this technical application,but effectively impels the digital mine construction,the strengthened mine geography information system function,enhances the mine enterprise the management level,can have the remarkable social economy benefit.Keywords:Data warehouse;DSS;OLAP 作者简介：作者简介：史晓华（1981-），男，山西原平人，硕士研究生，从事安全技术工程及矿井安全信息方面研究。-5-