基于数据仓库的高校岗位业绩管理系统设计

为解决高校管理中各种信息系统存在的数据冗余、信息孤岛、一致性差等问题,提出基于数据仓库的高校岗位业绩管理系统构建。着眼于集成复用现有信息系统数据,而非简单增加一套信息管理系统,为今后高校类似信息管理系统的数据复用设计提供一种实践方案。使用基于Apache Hive开源软件的数据仓库构建系统数据存储平台,通过Flume、SeaTunnel等工具采集数据,最后使用Django Web框架来完成高校岗位业绩管理的业务应用。

基于数据仓库的高职院校招生管理系统

招生工作作为高职院校发展的关键,如何招收到更多优秀生源,合理分配招生计划已经成为困扰高职院校发展的突出问题。针对这个问题,设计实现了基于数据仓库的高职院校招生管理系统。以云南省某高职院校2021—2023年的招生信息为数据源,首先进行数据清洗,通过Hive数据仓库实现数据分层存储,借助Spark数据计算引擎的MLlib机器学习库实现FP-Growth算法挖掘数据的关联规则,进而实现了对学校招生信息数据的管理、分析、决策功能。

基于数据仓库的网络成人教育教学系统设计

传统的网络成人教育教学系统的教学资源更新效率低。因此,提出基于数据仓库的网络成人教育教学系统设计。在系统的硬件设计上,分别对存储器、中央处理器以及输入设备和输出设备进行设计。在系统的软件设计上,基于数据仓库设计教学环境,再设计数据传输机制,从而保证数据传输质量,最后设计教学功能模块。测试结果表明,该系统教学资源更新效率较高,可以满足实际应用需求。

基于数据仓库的RFM用户画像构建研究

随着大数据时代的到来,企业要想持久快速发展,须以客户为中心,了解不同客户群体的需求,通过海量数据的挖掘,对不断变化的客户期望迅速做出反应,并给他们提供个性化的服务。为满足企业获得更大的客户群体,论文基于电信运营商的数据,结合RFM模型提出了用户画像的构建方法,以超细分的客户标签为基础划分出不同的客户类型,实现了客户群的自助式多维分析和需求探索,为企业精准营销提供指导方法。

面向火箭数据分析和故障诊断的数据仓库设计

针对运载火箭测试发射数据分散存储且数据利用不充分的问题,提出了以数据仓库技术对火箭的测试发射数据进行组织和存储管理,实现对火箭数据价值的深层次发掘;根据运载火箭数据的特点,提出了数据仓库基础层、源数据层、数据交互层、数据架构层、应用层、显示层6个层次的框架设计;通过面向火箭数据分析和故障诊断的数据清洗规则设计,对不同来源、不同格式的数据进行清洗和加载;对火箭的数据应用方向进行了探索,设计了包络分析、相关性分析、故障诊断等数据分析模块;用某型号火箭测试发射数据进行了验证,结果表明,数据仓库方案切实可行,为后续火箭数据的持续性管理和分析奠定了基础。

基于数据仓库的石化工程综合定额与预算审核方法分析

以数据仓库为基础的石化综合定额与预算审核方法,通过建立数据仓库,分析石化工程综合定额与预算审核方法,从而提出数据仓库的一种数学描述方法,进而发挥数据仓库和数据挖掘算法,构建分析和优化的模型,推动石化工程在工程成本管理及预算审核的智能化与自动化发展。

基于数据仓库与数据服务中台的医疗大数据中心构建

目的:设计基于数据仓库(DW)与数据服务中台的医疗大数据中心,融合不同信息系统与组织架构之间的信息资源,搭建数据共享安全渠道,满足临床应用数据需求。方法:以数据流向为基础,以医院临床服务、运营管理、科研发展为依据,采用自上而下的数据应用层、数据服务层、DW层和操作型数据存储(ODS)层设计架构,设计基于DW与数据服务中台的医疗大数据中心,以医院数据和业务为导向,依据“对象-事件-报告”数据拆分逻辑,对各主题域包含角色对应的活动进行拆解和梳理,方便临床应用中快捷调用。结果:医疗大数据中心设置患者主索引管理和主数据管理基础模块,共设置可以覆盖医院的临床服务、医院管理、患者标识等16大业务主题域和52个业务子域,医疗大数据中心应用包含临床数据中心、运营数据中心和科研数据中心,并对各大类信息间的关联逻辑进行明确定义,对服务应用程序接口全生命周期进行集中管理,结合主数据信息,全面治理医疗数据,实现了医院数据归一化,并借助大数据技术建立高质量的数据资产和有弹性的DW模型。结论:基于DW与数据服务中台的医疗大数据中心能够对医院不同信息系统与医院内的其他数据进行整合,实现接口服务便捷调用和医院数据的规范化、持久化管理,保障临床应用、运营决策及科研分析等数据应用需求。

围绕专业人才培养目标的数据仓库与数据挖掘精品课程建设探索

文章围绕信息管理与信息系统专业的人才培养目标,基于上海地方经济发展要求和企事业单位商业模式创新需要,探讨数据仓库与数据挖掘精品课程的建设:不断进行教学手段和教学方法的改进,以培养学生的实际动手能力和创新能力为主线进行一系列的教学改革,将专业人才培养目标转换成课程教学要求,设计基于建构主义理论的“主导—主体”翻转课堂教学框架,开展多样化实践教学,运用多种教学手段,有效提高课程教学质量。

数据湖与数据仓库融合的策略与实践

传统数据仓库架构在处理结构化数据方面表现出色,但在处理半结构化和非结构化数据时显得力不从心。作为一种新兴的数据管理模式,数据湖弥补了这一缺陷,然而带来了新的问题,如数据质量差和管理复杂等。文章旨在探讨数据湖与数据仓库融合的策略,并提供了相应的实践指导,以在技术上更好地支持组织的数据管理需求。

基于数据仓库技术的小微企业融资增信综合信息系统设计

为解决小微企业融资增信综合信息自异构源的业务数据,系统负担增大的问题,文章提出基于数据仓库技术的小微企业融资增信综合信息系统设计。硬件方面采用AMD EPYC 7002处理器与RAID存储器,软件方面则先设计增信综合信息集成程序,从不同数据源采集融资相关数据并整合到统一数据仓库。再利用数据分区、索引、压缩等技术二次整合数据。测试结果显示,该系统性能更佳,CPU占有率低,能快速响应客户,应用效果较好。该研究为小微企业融资增信业务的信息化提供了有效解决方案。

真实场景驱动的“数据仓库与数据挖掘”教学方法探索

随着大数据时代的到来,数据仓库与数据挖掘技术在各行各业中的应用日益广泛。然而,传统的教学方法往往侧重于理论知识的传授,忽视了实践技能的培养。为了解决这一问题,本文探索了一种真实场景驱动的教学方法,旨在通过模拟真实业务场景,让学生在实践中学习和掌握数据仓库与数据挖掘的核心技能。通过引入多样化的真实数据集和案例,采用互动式和参与式的教学方法,建立行业合作与实习机会,以及提升教师的专业能力和实践经验,本文提出了一套全面的教学改革方案。实践证明,这种教学方法能够有效提升学生的学习兴趣和实践能力,为他们未来的职业生涯打下坚实的基础。

基础架构云化转型与小型机数据仓库下移方案探索

近年来,随着数据中心IT基础架构的不断演进,快速敏捷、易于维护、弹性扩展成为金融机构升级数据中心时考量的重点内容。在金融领域,云化转型的技术路线大致可分为公有云技术栈私有部署(专属云)、开源云平台、超融合架构等三类。

基于数据仓库的电网全业务系统审计数据分析系统设计

传统的财政预算执行审计是指对政府部门或企事业单位在预算执行过程中的财务收支情况进行审计,以确定其是否按照预算计划进行支出,并对其存在的问题提出建议和改进措施,但其难以消除相似重复记录的数据,从而导致最终的数据集成效果不佳。因此,本文提出基于数据仓库的电网全业务系统审计数据分析系统设计,旨在生成财务数据集成本体,获取数据仓库的元数据信息,通过对数据仓库清洗电网全业务系统审计数据,消除在数据仓库中相似重复记录的数据。本系统构建电网全业务系统审计数据本体集成模型,匹配电网全业务系统审计数据集成属性,进而实现电网全业务系统高效集成。

基于数据仓库的典型图查询处理技术

向量化查询等技术的成熟为基于数据仓库(数仓)实现图查询提供了契机,但现有系统没有考虑列式存储特点和图查询语句的特点,无法高效存储图数据及支持图查询优化。同时,由于需要保持原有图查询应用的兼容性,图查询Gremlin语言翻译生成的数仓SQL语言书写复杂且性能较差。针对上述问题,提出基于数仓的图数据库系统PandaGraph。在存储方面,PandaGraph基于关系模型高效存储图数据,结合数仓列式存储的特性进行主键和属性键设计,同时考虑到图查询和数仓查询执行特点,构建出入两张边表供图查询进行选择。在查询方面,PandaGraph结合不同Gremlin步骤的特点,构建关于遍历和存储表的查询结构,实现从Gremlin语言到SQL语言的翻译转化,使用多种优化规则对生成SQL语句进行改写,提高图查询性能。实验结果表明,PandaGraph在多场景下可正确进行翻译查询工作,并且在经典的低k跳查询场景下较现有专有图数据库系统获得5.8倍性能提升,在高k跳场景下可获得18.5倍性能提升,在基于规则的优化、基于表选择的优化和基于表结构的优化下PandaGraph可获得最少1.3、1.1和1.3倍的性能提升。

基于数据仓库的公立医院预算管理审计体系构建及相关问题探讨

目的为了进一步创新公立医院内部审计工作方法,助力审计人员科学全面地分析内部控制相关审计数据。方法从理论基础、技术方法和实现路径三方面论述基于数据仓库的公立医院预算管理审计体系构建方法,从目标确定、审计指标设计、数据采集处理、数据仓库建模、可视化五个环节进行实践运用。结果通过可视化的方式快速锁定相关审计疑点以进一步核查。结论强化审计与大数据技术的融合,驱动内部审计工作提质增效。

Hive数据仓库加载数据的技术研究

Hive数据仓库存储着海量用户数据,如何加载并分析处理这些数据,显得尤为重要。着重介绍了3种技术,即通过查询加载数据、查询语句中创建表并加载数据、import导入Hive表数据加载数据。利用文中技术,可以十分方便地在Hive数据仓库中对数据进行加载,进而达到分析处理海量数据的目的。同时,使用Python语言可以编写脚本或者使用调度工具实现自动化操作和批处理任务,这对于Hive数据仓库的维护、数据清洗和报表生成等任务非常有帮助,可以提高工作效率和准确性。

面向数据分析的数据仓库设计与应用

信息化时代,数据逐渐成为各行业的核心战略资源,日益受到企业重视。文章基于多维数据模型构建企业级全局数据仓库,实现企业范围内跨业务系统的数据融合,基于分类主题数据为经营管理和科研生产提供数据分析支撑决策,实现数据赋能。

数据仓库的概念与技术分析

随着当前信息技术水平的提高,传统数据库逐渐难以满足实际运用需求,数据仓库应运而生,相较于数据库,数据仓库在数据分析处理、决策支持方面有着更强的优势。基于此,本文针对数据仓库的概念和技术应用问题展开探讨,首先介绍了数据仓库概念和特点,然后进一步明确了数据仓库的作用,最后从数据仓库体系结构、系统设计以及数据仓库生成三个方面,详细分析了数据仓库相关技术,以供相关研究参考。

三全育人背景下师生数据仓库建设研究与实践

师生数据仓库的建设能够进一步挖掘数据资源,为前端查询和分析作基础,为管理决策作支持。文章从需求出发,结合学校已有的资源环境,从数据采集、数据存储、数据处理、数据管控等方面进行设计,构建了符合三全育人时代背景的师生数据仓库架构,并实现了数据的开放共享,提供了师生数据查询应用,也为后续师生数据更深层次地采集、处理、分析以及管理决策打下坚实的基础。

基于数据仓库的化工企业财务数据集成方法

常规的财务数据集成方法主要以数据查询、实时数据发布为基本需求,难以消除相似重复记录的数据,导致最终的数据集成效果不佳。因此,笔者设计了基于数据仓库的化工企业财务数据集成方法。生成企业财务数据集成本体,获取数据仓库的元数据信息。基于数据仓库清洗化工企业财务数据,消除数据仓库中相似重复记录的数据。构建化工企业财务数据本体集成模型,匹配化工企业财务数据集成属性,进而实现化工企业财务数据的高效集成。采用对比试验的方式,验证了该数据集成方法的集成效果更佳,能够应用于实际生活中。