文档介绍：基于数据仓库的商场租赁报表系统
本科生毕业设计(论文)开题报告
1、目的及意义(含国内外的研究现状分析)
(1)目的
的兴起与飞速发展,我们进入了一个新的时代,大量的信息和数据,迎面而来,用科学的方法去整理数据,从而从不同视角对企业经营各方面信息的精确分析、准确判断,比以往更为迫切,实施商业行为的有效性也比以往更受关注。
使用这些技术建设的信息系统我们称为数据仓库系统。随着数据仓库技术应用的不断深入,近几年数据仓库技术得到长足的发展。典型的数据仓库系统,比如:经营分析系统,决策支持系统等等。也随着数据仓库系统带来的良好效果,各行各业的单位,已经能很好的接受“整合数据,从数据中找知识,运用数据知识、用数据说话”等新的关系到改良生产活动各环节、提高生产效率、发展生产力的理念。数据仓库技术就是基于数学及统计学严谨逻辑思维的并达成“科学的判断、有效的行为”的一个工具。数据仓库技术也是一种达成“数据整合、知识管理”的有效手段。它是面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。企业把大量的数据,年复一年的存入数据库中,浩如烟海的历史数据在之后的检索和利用的时候变得无比困难,而数据仓库便是把这些数据分门别类得存储起来,让提取历史数据变得清晰而简单,而决策层也可以根据历史数据来做出恰当的决策。
随着社会越来越进步,我们将要面临的数据只会越来越多,越来越复杂,而对数据有效管理的需求,也将会越来越迫切。同时在查询方面,各种时段各种维度的查询要求以及数据处理的粒度需求也会越来越多样化,而数据仓库正是实现这一目标的手段。所以我想利用此次毕业设计的机会,学习并制作一个基于数据仓库的商场租赁报表系统,通过对几乎毫无知识价值的源数据提取到数据仓库中,并通过一些固定的逻辑,进行抽取,清洗,转移,装载以后。生成不同粒度的报表,此报表对历史的数据进行了综合和提炼,决策层便可以通过报表掌握商场的即时信息,并依据次信息做出准确的决策。
(2)意义
商场租赁报表系统是基于数据仓库对数据进行多角度的挖掘和分析的系统,其中积累了商场从实施现代化管理以后所有的数据,对数据按主题进行划分和存储,并通过SSIS组件对数据报表进行展示,数据仓库属于联机分析处理(OLAP)系统,它是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取,允许管理决策人员对数据进行深入观察。决策数据是多维数据,多维数据就是决策的主要内容。OLAP专门设计用于支持复杂的分析操作,侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持,可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理,并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员,以便他们准确掌握企业(公司)的经营状况,了解对象的需求,制定正确的方案。它可用于证实人们提出的复杂的假设,其结果是以图形或者表格的形式来表示的对信息的总结。它并不将异常信息标记出来,是一种知识证实的方法。
所以通过此系统,管理人员可以迅速的对合同情况,商铺的租赁情况,商铺的面积情况,租金情况,保证金情况进行概要和详细的了解,后期还计划实现数据的分析处理,这样就可以给决策人员提供支持
(3)国内外研究现状分析
数据仓库的概念自出现后,首先被应用于金融、电信、保险等传统数据处理密集的行业。国外许多大型的数据仓库在1996-1997年建立。随着工业竞争的加剧,数据仓库已成为管理和营销的必备武器——一种通过更多地了解客户需求而保住客户的途径。在信息技术上国外尤其是美国一直处在领先的位置,而我国目前很多商业银行都尝试构建了应用于某一方面的数据仓库系统,数据仓库的构建几乎都足基于ROLAP来实现的,绝大多数是用Microsoft SQL Server完成的。对于汇总数据和历史数据的访问及访问速度的要求,还是有些欠缺。
2、基本内容和技术方案
(1)基本内容
通过SSIS流程包对存储过程进行控制和执行,通过存储过程对源数据进行加工,计划通过staging层(存储增量数据),ods层(存储一定量的历史数据),dimension层(维度层,将数据划分为各个主题存储),datamart层(数据集市层,处理后的各个维度数据已经之前沉淀的所有历史数据),到最后的report层(报表层,用于生成报表)。而最后通过SSRS从report层提取数据,并对数据进行必要的处理,得到各种粒度以及各种维度的报表。
(2)技术方案
目前关于ETL和数据仓库的工具有非常多种,如Informatica,微软的SSIS,SSAS,Teradata等等,报表工具也有诸如BO,Cognos以微软的SSRS。但是我们这次以SQLserver为平台,建立数据仓库,因为数据仓库不在于技术有多么先进多么华丽,而在于它