2023年【基于数据仓库技术的汽车零部件供应商评价系统的研究】数据仓库hadoop.docx
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1、2023年【基于数据仓库技术的汽车零部件供应商评价系统的研究】数据仓库hadoop 摘要 本文结合西南交通高校CAD中心探讨的汽车产业链ASP公共服务平台,对基于数据仓库技术的汽车零部件供应商评价系统进行探讨,提高对公共服务平台海量数据信息的深层应用,向汽车制造厂供应协助决策功能,全面提高汽车制造厂对其供应商的管理水平和决策效率。 关键词 数据仓库;决策支持;数据挖掘;OLAP 中图分类号U46 文献标识码A 文章编号 1674-6708(2023)35-0176-02 0 引言 近年来,我国汽车人均占有率大幅度上升。汽车行业竞争日趋激烈,汽车行业呈现出一种极强的产业链的形态。西南交通高校CA
2、D工程中心探讨的汽车产业链ASP公共服务平台实现了制造厂与其供应商、经销商和服务商的网络化协同,促进了制造业产业链的协作和业务流程的重组,创建了汽车产业链新型的协作模式。 随着制造厂信息化水平的提高,制造厂与供应商、经销商、和服务商之间业务数据的日益丰富,作为盟主企业的制造厂对大量数据中隐藏的有特别价值的信息的渴望日益剧烈。基于上述缘由,本文探讨将先进的数据仓库技术应用到汽车零部件供应商评价中,形成一个综合的、面对分析的环境,最终建立起面对制造厂高层的决策平台,从而实现制造厂对其供应商的全面了解。 1 数据仓库与数据挖掘技术分析 1.1 数据仓库技术 数据仓库是一个“面对主题的、完整的、非易失
3、的、不同时间的、用于支持决策管理的数据的集合”。数据仓库供应用户用于决策支持的、当前的和历史数据,这些数据在传统的操作型数据库中很难或得不到的1。 数据仓库的设计思想是要建立一种体系化的、主题化的数据存储环境,将分析决策所需的数据从传统的一个或多个业务系统或正在运行的业务系统中抽取出来,使分散的、难于干脆访问的操作数据转换成集中统一、随时可用的信息。 1.2 OLAP 在数据仓库系统中,联机分析处理(on-line analytical processing,OLAP)是重要的数据分析工具。OLAP的基本思想就是使企业决策者能够敏捷地、从多方面和多角度以多维形式来视察企业的运营状态、了解企业的
4、改变。 1.3 数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)就是从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先未知的、但又是潜在有用的信息和学问的过程3。尽管数据仓库工具对于支持数据分析是有帮助的,但仍须要数据挖掘工具进行更深化的分析。 2 供应商数据仓库的设计 2.1 数据仓库主题设计 数据仓库的主题是一个抽象的概念,是指用户应用数据仓库进行决策时所关切的重点方面,一个主题通常与多个操作型信息、业务系统相关。汽车零部件供应商评价系统数据仓库的数据范围要求覆盖整个汽车产业链的各个主要环节4。所以,汽车零部件供应商数据仓库的主题确定为:为汽车制造厂决策部门供应衡
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