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浅谈煤矿安全管理数据仓库的构建与应用

  
评论: 更新日期:2015年01月06日

摘要:改革开放以来,随着我国煤矿企业的发展以及计算机信息时代的到来,煤矿安全信息计算机管理越来越受到人们的重视。本文从加强煤矿信息管理建设的角度出发,在借鉴前人研究的基础上,结合当下煤矿安全生产的特点,通过对煤矿安全信息进行分析,提出了基于数据仓库模型的煤矿信息安全管理,同时还就数据仓库在企业中的应用进行了探讨。
        关键词:煤矿安全信息管理;数据仓库;应用
        一、数据仓库
        1.1数据仓库的概念
        数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库是一种数据的战略集合,其目的是为企业所有级别的决策制定过程提供支持。应用数据仓库的最终目的是为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进。
        1.2数据仓库的特点
        数据仓库并不是一般意义上的“大型数据库”, 它是在数据库已经大量存在的前提下,为进一步挖掘数据资源、做出更好的而建立的。由于以有的数据库中的数据有较大的冗余,所以需要的存储也较大,为了更方便的为前端查询和分析,因而便想到数据仓库方案的建设。为了更好地为前端应用服务,数据仓库的特点一般具有以下几点:
        (1)效率高
        对于大多数情况来说,利用数据仓库分析的数据一般分为日、周、月、季、年等。而其中以日为周期的数据所要求的效率最高,其要求24小时或者12小时内,客户能看到前一天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大,如果数据仓库的设计不好,数据仓库经常出问题,从而导致数据分析需要延迟1-3日才能给出,真样明显是不利于企业的发展。
        (2)准确性
        数据仓库程序一般包括数据清洗,装载,查询,展现等等,对于复杂的架构会更多层次,那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨,都可以导致数据失真,客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策,造成损失,而不是效益。因而数据仓库所提供的各种信息一定要保证其准确性。
        (3)扩展性
        因为考虑到了未来不用太快花钱去重建数据仓库系统,就能很稳定运行,所以有的大型数据仓库系统架构设计的比较复杂。数据仓库的复杂性具体体现在数据建模的合理性,数据仓库方案中多出一些中间层,使海量数据流有足够的缓冲,不至于数据量大很多,就运行不起来了。
        1.3数据仓库的构建
        数据仓库是一个过程而不是一个项目。数据仓库系统是一个提供信息的平台,它从业务处理系统获得数据,主要以星型模型和雪花模型进行数据组织,并为用户提供各种手段从数据中获取信息和知识。
        从功能结构划分,数据仓库系统至少应该包含数据获取、数据存储、数据访问三个关键部分。
        企业数据仓库的建设,是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念,只有把信息及时交给需要这些信息的使用者,供他们做出改善其业务经营的决策,信息才能发挥作用,信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组,并及时提供给相应的管理决策人员,是数据仓库的根本任务。
        二、煤矿安全管理数据仓库的构建
        基于数据仓库的煤矿安全信息管理系统是数据仓库在煤矿安全信息管理方面的应用技术。本文接下来将就数据仓库在煤矿安全信息管理系统中的应用进行探讨。
        2.1煤矿企业数据仓库的体系结构
        煤矿企业的数据仓库系统主要又是那个层次构成,即前段的客户软件,中间层的数据仓库以及后端数据获取软件。主要内容包括:数据源、数据的存储与管理、OLAP服务和前端工具。
        (1)数据源
        数据源是数据仓库系统的基础。数据源通常包括企业内部信息和外部信息。其中各种业务处理数据和各类文档数据构成了企业的内部信息;各类关于煤矿企业的法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等构成了企业的外部信息。
        (2)数据的存储与管理
        整个数据仓库系统的核心就是数据的存储与管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库,同时也决定了其对外部数据的表现形式。从数据仓库的技术特点着手分析决定了要采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心。针对现有各业务系统的数据,进行抽取、清理,并有效集成,按照主题进行组织。按照数据的覆盖范围可以将数据仓库分为企业级数据仓库和部门级数据仓库。
        (3)OLAP服务器
        OLAP服务器主要用于对分析需要的数据进行有效集成。将其按多维模型进行组织,以便进行多角度、多层次的分析,并从中发现其变化的趋势进而决定具体的对策。其具体实现可以分为:关系型在线分析处理、多维在线分析处理和混合型线上分析处理。
        (4)
        前端工具
        前端工具主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以数据挖掘及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器,报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
        2.2煤矿企业数据仓库的构建
        在开发传统的事务处理信息系统是系统开发生命周期法是一种比较有效方法,但是这种方法对于煤矿数据仓库的开发与构建却并不适用。开发与构建煤矿企业数据仓库的最好的方法是快速应用设计。
        在利用快速应用设计方法构建煤矿企业数据仓库中,需要基于用户的最初的需求,开发一个大体上的事务管理系统,然后经过不同的用户进行测试并根据用户测试的结果,对该模型系统进行不断的改进和再测试、再改进,知道该系统能够满足所有用户的需求,最后再根据这个模型系统构建完整的系统。

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