數據分析與決策系統的優化

時間:2022-07-10 03:59:19

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數據分析與決策系統的優化

1引言

在當前市場經濟高速發展的態勢下,各企業間競爭力越來越強。再加上信息技術的參與,企業能夠獲取信息的渠道與手段日益增多,面臨的信息也紛繁復雜,而好的決策不僅需要真實的數據支持,而且還要在盡量短的時間內做出。所以,企業急需要高效的數據分析工具,來節省對大量數據分析的時間。本文就提出——數據倉庫技術這一優化的數據管理、分析技術。

2數據倉庫的特點

2.1面向主題

即在較高的這一層次上,實現對企業信息系統里面數據的分類、綜合處理,將其進行抽象化處理。數據倉庫是從企業整體上來看的,直接面向主題進行組織,其本質在于實現數據的分析與處理,為管理層提供可進行決策的參考依據。

2.2集成性

屬于數據倉庫全部特點中最為關鍵的一個環節。這是由于數據倉庫里面的數據不是直接面向應用的,在細節數據這一方面欠妥,僅是從原來數據抽出來之后統一匯入數據庫,繼而發生數據缺失、同名異義等問題。

2.3不能更新

一旦當數據裝入到數據倉庫之后,沒有意外情況就不會再發生變化,數據主要提供給企業,進行決策的支持使用。

2.4實時變化

數據倉庫中的數據不能更新只是針對應用的,但對于數據倉庫來說,它需要為企業的決策提供支持,因此需要數據的價值性與最新性,時間則是不可或缺的一個重要屬性。

3系統的目標及功能

3.1目標定位

基于計算機、網絡等技術水平的提高,企業的信息化水平也有了極大地發展。一般企業內部都有生產管理系統、企業信息采集系統等的覆蓋,同時也有在此基礎上開發的財務報表等系統,一般都能夠滿足各部門進行日常管理、經營所提出的要求。但是,如何匯總系統中繁雜的數據,使管理者直觀、精準的掌握業務相關數據,另一方面又能實現對數據的多角度分析,這便是基于數據倉庫的企業數據分析、決策系統應解決的根本問題。

3.2功能

以數據倉庫作為基本,對企業數據分析(決策)支持系統做進一步的優化,本質在于把最新的計算機技術、最高水平的信息技術成果引入其中進行應用,使其能夠適應企業當前的信息管理系統,并使其為自己所用,形成綜合性強、專業化的信息分析、管理及處理平臺。

4系統設計

4.1整體結構

近些年來,隨著信息管理以及IT技術的極速發展,也促成了基于數據倉庫的數據分析與決策支持系統的優化形成。就數據倉庫概念結構上來說,所包含內容像數據倉庫數據庫、數據源、數據準備區與各種應用、管理數據。

4.2設計方法

數據倉庫系統建模程序:DW建模、數據獲得及集成、數據倉庫的構建、DSS應用編成、測試、理解需求。較之于原型法特點來說,這一設計方法雖然沒有太大的差異,但是卻與其存在著根本性的不同,數據倉庫設計為數據驅動,基于DB開發,主要對DB已有的數據資源進行抽取、挖掘與集成,用來支持企業管理者做出正確決策。

4.3主要技術的使用

(1)數據管理。該技術中有大量的數據管理技術、監視技術、壓縮技術以及倉庫索引等。(2)存儲方面。比如說多介質存數設備的管理技術、存儲控制技術以及并行存儲及管理技術等多個內容。(3)倉庫接口。語言接口技術、數據高效加載技術、多技術接口技術。

4.4設計工具

DSS的分析預測型工具、數據挖掘的挖掘型工具以及聯系分析處理的查詢分析工具,這三種工具組成了數據倉庫系統的工具層,每一種工具都有其不同的側重點,所針對的用戶以及適用的范圍也都各不相同。只有將這三種工具都納入到數據庫系統中去,才能從真正意義上實現對數據倉庫中信息的利用。(1)報表。報表是一個基本性的工具,在應用數據倉庫中,實現預定義數據計算、多維數據存儲的應用,可將企業原本復雜的報表難度在一定程度上進行簡化,在提高計算速度的同時還能確保精準性。(2)聯機分析。在借助多維的方式下,借助于聯機分析處理來對數據進行分析、查詢以及報表。較之于傳統的聯機事務處理這一應用,聯機事務處理這一應用是針對用戶對其事務加以處理,比如說銀行的儲蓄系統、飛機的訂票系統等,這就需要實時予以更新,對響應時間更是提出了高要求。(3)數據挖掘。該技術在諸多個領域的應用都收獲了很大效益。它并不是一定非要構建在數據倉庫基礎上的,但如果能實現協同合作,便能更進一步地對數據挖掘過程中某些步驟進行簡化,進而提高數據挖掘的工作效率。

5結束語

數據倉庫作為一個非易失性的數據集合,有著面向主題、集成以及實時變化的特點,很好地滿足了企業諸多種信息的綜合使用、分享,實時且精準地完成對財務分析、客戶分析以及市場分析等諸多方面的功能,可為企業管理層做出相應決策提供可參考性依據。隨著企業加強信息化水平的建設,數據化的深入發展,將會有更多的企業使用基于數據倉庫的企業數據分析與決策系統,為決策提供服務,以此來提高自己在市場競爭環境下有利的低位。所以,對數據分析與決策系統的優化研究這一問題具有重要價值。

作者:柴旭光 單位:邢臺職業技術學院

參考文獻

[1]連育青.運用大數據分析提升授信審批決策水平的思考[J].財務與金融,2016,25(5):11-14,26