基于网络的DSW.pdfVIP

勺 基于网络的DSW 石晶 召卜军力 (南京通信工程学院 南京 210016) 【摘 要】DSW技术梁供从大量数据中抽取结论的能力、Internet的广泛应用 实现了对分布在多个网点的大型数据库的访问，DSW使决策者能更有效地利用网 络数据库资源，本丈介绍了面向网络的DSW的结构、功能，及其实现方案. t关键 词 】 WWW数据仓库 数据挖掘OLAP Z 前言 随着InterneWLltranet技术的迅猛发展，决策者通过网络得到所需的、存放在众多网点的 大型网络数据库中的数据。而他们希望将分散在各个网点的数据源进行统一管理，并在此基 础上执行查询、制作报表、数据分析的操作，最终实现辅助决策支持。这种需求导致面向网 络的决策支持工作台DSW(DecisionSupportWorkbench)概念的产生。 本文将讨论面向网络的DSW的结构、功能、实现的方法与关键技术。 2 面向网络的DSW的结构 面向网络的DSW自上而下，主要由以下几个部分构成(如图1): 数据仓库 图1 面向网络的DSW结构 ， ①决策支持工作台:系统与最终用户间的接口，实现系统与最终用户的交互。 OODSW使用模式:验证模式和发现模式。这两类工具主要用于检索、操作、分析信息元 数据，并梅分析结果交决策支持工作台显示结果。 .DSW方法:有信息处理、分析处理、数据挖掘三种方法及相应工具，用于具体实现对 信息元数据的处理。 ④元数据管理:从多个不同的数据源收集数据，并将其统一成便于分析的信息元数据。 ⑥传输管理:在网上正确地传输数据. 曲网点数据库:分布在网络上的数据源。是决策支持所使用的最原始的数据。 3 数据仓库与DSW 3.1数据仓库对决策支持的数据支持 决策支持系统(DSS)的目标是便于企业领导调用分析一决策模型、对数据库进行快速存取 以获得辅助决策的最佳方案。 在Q建立数据仓库》一书中对数据仓库的定义是:数据仓库是面向主题的、集成的、稳 定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理的决策制定过程。 数据仓库中的 “数据面向主题”与传统数据库的 “面向应用”相对应。主题是在较高层 次将数据归类的标准，每一个主题对应一个宏观的分析领域;数据仓库的集成特性体现在数 据进入数据仓库的步骤:首先要统一原始数据，使之具有一致性，其次实现原始数据结构从 面向应用到面向主题的转变;数据仓库反映历史数据的内容，而不是日常事务处理产生的数 据，数据经加工和集成进入数据仓库后，是极少甚至根本不修改的，而且数据的保存时限应 能满足决策分析的需要。 因而，数据仓库是一个使用自身数据库管理系统的数据库应用。它在更加全面、完善的 信息应用的基础上支持高层决策分析。数据仓库的开发及应用技术的不断完善，为从原始数 据源获取有效信息提供了新的有效工具，同时也为DSW设计提供了可靠的技术保证。可以在 DSW的实际构造中，将OO-OO层看作数据仓库如‘图1中虚线所示)。 3.2pSW的使用模式与主要功能 DSW由一组工具和应用程序组成，可以访问、检索和分析数据，然后按建议或选择的格 式输出结果，根据基于数据仓库的应用技术中较成熟的实施方案DSW规定了两种使用模式 — 验证模式和发现模式。 在验证模式中，用户做出假设，然后试图利用数据仓库中的数据来证明此假设。用于实 现验证模式的工具包括查询工具、报表系统、多维分析工具。在发现模式中，工具试图发现 有关数据联系的特征，此时，用户预先并不知道发现的方式及关系，数据挖掘工具是发现模 式的一个范例。 验证和发现这两种模式的实现通常利用以下三种工具一 稿息处理、分析处理和数据挖 掘。 (1)信息处理:信息处理有时称为业务智能查询，支持决策支持的验证模式，它包括数据分析 和基本的统计分析、查询和服务等技术。信息处理由三个部分构成:数据存储及查询，数据 分析以及结果输出。信息处理的范围通常限于二维或三维。 信息处理所必需的步骤如下: