基于Oracle的人事科研数据仓库设计与实现

本文所建立的人事科研数据仓库是基于安阳师范学院的人事科研管理数据,结合计算机软件开发技术、数据库技术和数据仓库技术,建立的高校科研管理决策支持模型。主要包括结构设计、模型建立、数据抽取、转换、加载等。     

高校图书馆管理的数据仓库技术分析

随着网络计算机的普及,在高校图书管理的过程中,计算机的应用产生了大量的数据,而在这些数据处理中,数据仓库管理系统能从中汲取大量的有用信息,并对其作出决策分析。如此,不仅提高了高校图书馆的管理效率,同时还能在一定程度上节省图书管理人员的管理时间。在此,本文针对高校图书管理的数据仓库技术进行了论述。     

高校科研信息多维展示平台的设计与实现

本文分析了高校科研信息多维展示的必要性和可行性,构建了科研信息多维展示平台,该平台根据科研管理实践活动的特点,利用数据仓库维度建模的思想和方法构建了科研信息多维分析模型,实现了从时间、人事、学科和人才培养等多角度分析科研信息。应用结果表明：本平台提供模型和功能,具有完整性、一致性和可扩展性．能够较好地满足现有分析需求并快速适应未来的需求变化。     

高校实验室绩效评价系统研究

如何提高高校实验室效益一直是社会关注和学术研究的热点,构建基于数据仓库技术的实验室评价信息系统是对实验室进行绩效管理进而提升实验室综合效益的重要方法。文章设计了基于数据仓库的实验室信息系统的体系结构,描述了各逻辑模型的功能,建立了实验室数据仓库,实现了客户端的数据多维分析评价,对于增强高校实验室管理功能和促进实验室效益的不断提高具有现实意义。     

高校人事管理系统建设探讨

作为高等学校管理重点之一的高校人事管理。要与信息技术相结合,建立高校人事管理系统,对人事信息进行科学有效的系统化管理。本文对高校人事管理系统建设的必要性进行了阐述,同时分析了目前高校人事管理系统的现状,并针对现有系统的弊端,结合实际提出了一种基于Web技术的构建．采用B／S操作模式、Oracle9i的数据库支持的新型高校人事管理系统。     

基于数据仓库的高校教务决策系统设计

以高校教务管理为研究背景,分析了高校教务决策系统功能需求,设计了高校教务决策系统的架构,构建了高校教务管理系统数据仓库,实现了高校教务决策系统功能,为高校教务、教学的科学化管理和教育改革提供了数据支持。     

基于数字校园数据平台的数据仓库

随着社会的进步,信息技术的发展,高校也在不断地采用新的管理理念、信息手段来代替传统方式,整合资源、提高效率.数字化校园的建设成果更是把信息技术融合到学校的管理教学当中,并且对现有体制、组织、方式、资源进行有效合理地重组和改革.在此过程中积累了大量的信息数据,如何合理有效地利用现有的教学、管理信息,更好的为学校的科研、教学、决策提供有力的支持,如何克服"数据爆炸、知识贫乏"的窘迫局面?传统的面向数据操作的数据库已经不能满足发展的需要,数据仓库工程应运而生,它是体系结构化环境的核心,是决策支持系统(DSS)处理的基础.完整的数据仓库主要包括数据仓库技术、联机分析处理技术(Online Analytical Processing,简称 OLAP)和数据挖掘技术(Data Mining).     

基于用户自定义数据分类的人事工资管理系统研究与实现

人事工资管理系统是信息化手段提升管理水平的典型应用,人事信息更迭频繁增加了管理工作的难度,传统人事工资管理系统主要面对信息的统计和输出需求,没有对数据进行高效组织和分类,使得人事工资数据管理工作缺乏灵活性。针对这一问题,提出基于人事工资数据的用户自定义数据分类方法,分析人事工资数据的内在联系,增强对数据管理的灵活性进而提升系统效率。采用模型-视图-控制器设计模式,实现了基于用户自定义分类的人事工资管理系统,并在实际人事工资管理工作中进行了应用,表明该系统提升了人事工资管理工作的效率与水平。     

点击流分析在教务管理系统中的应用

该文以某高校教务管理系统上的web日志为数据源,将挖掘基于数据仓库,通过建立分析主题从大量的学生访问数据中挖掘出所需的潜在信息,指导学校教务网站的进一步完善．     

基于数据仓库技术的高校文档管理

随着信息技术的迅猛发展,文档管理已发生了从纸制文档管理向电子文档管理的迅速转化.在高校中,采用数据仓库技术进行文档管理是一个可行的办法.本文简单介绍了数据仓库、高校文档管理现状等相关内容,指出了数据仓库建立过程中的关键技术,并且提出了将该技术与现代高校文档管理相结合建立高校电子文档数据仓库的思路和注意事项,有重要的实践意义.     

构建高校人事信息系统浅谈

人事管理工作的基础是对人事信息资料的依赖 ,人事信息资料信息量大、构成多维、要求精确、动态变化频繁、信息发布交流面广量大 ,建立合理科学的人事信息库成为急需。人事信息库的支撑、拓展、应用又以人事系统的开发为标志。高校的合并、改革、改组、发展 ,使得航母型大学教职员工队伍庞大、教学科研机构和职能部门数量可观 ,给人事管理工作带来了前所未有的挑战。一流的高校必须具备一流的管理 ,人事信息系统的开发成为高校人事管理形象的标志工程。一套成熟的软件落脚点是应用于实际工作 ,因此调研工作成了人事信息系统开发的起点 ,人事…     

高校人事信息管理方式探讨

高等学校人事管理工作是高校管理工作中的重要组成部分,良好的人事管理能够提升高校人才培养、科学研究、社会服务的质量,人事信息是高校人事管理工作的基础与依据,一方面是教职员工办理各项事务的前提,一方面为高校决策层提供准确科学的依据,管理人事信息的合适与否关系着高校能否快速、高效、和谐发展。本文介绍了四种高校人事信息管理方式,分析了四种方式的特点,结合高校人事工作实际,提出应根据工作事务性质不同采取多种方式交叉结合的人事信息管理模式。     

数据仓库在院系绩效评价平台的设计应用

针对我国高校二级院系绩效评价体系平台的管理需求,通过分析高校各管理信息系统的业务管理数据,提出了数据仓库在高校院系绩效评价平台中的应用解决方案,给出了数据仓库的多维数据模型的构建过程,并基于Pentaho完成了ETL过程及客户端报表和多维数据分析展示,从而达到了信息系统为管理决策支持服务的目标,为高校院系绩效科学量化评价提供了新的解决思路.     

基于数据仓库的毕业生就业预测系统设计和实现

文中以某高校毕业生就业信息为数据依据,从应用的角度,研究提出简单高效的数据仓库设计与实现方案.对来自不同的数据源、不同格式的数据,进行抽取、清理、集成、转换、加载,完成毕业生就业数据仓库的建立.     

对外经贸大学:高校数据整合实施策略

正通过建设数据标准、集成中心数据库平台、公共数据库、数据仓库、数据综合应用,来实现各业务系统的数据整合,推进高校教学和管理工作的信息化、规范化和科学化。经过二十多年的发展,我国各高校信息化建设已经开展并取得较为突出的成果,大部分高校实现了网络课程建设、数字图书馆建设、虚拟实验室建设以及教学、科研、财务、人事、后勤等相关的管理系统建设。但在发展过程中,也出现了诸多问题,如信息化建设前期缺乏整体的、长期的规划,各部门的信息化程度不一致,     

CSCW在高校人事管理信息系统中的应用

高校各级部门及院系普遍实现了自动化办公,人事管理信息化也有很好的基础,但传统的人事管理信息系统普通存在数据不能共享、信息利用率低、重复劳动等弊端。如果在人事管理信息系统引入CSCW技术,将会大大加强人事管理的相互协作,提高信息的利用率,实现信息数据的高度共享,提高人事管理的工作效率。     

基于IEC标准的电力数据仓库数据建模研究

传统的电力企业数据仓库的数据建模技术因没有统一的标准，造戍数据仓库中信息不一致，也影响了其信息的完备性，使数据仓库无法充分利用正在运行的计算机信息系统中的数据进行灵活、及时的数据分析。文章主要研究基于IEC-61970标；隹电力企业数据仓库数据建模技术，并使用这些技术解决电力企业数据仓库建设中数据集成的标准化问题，使电力企业数据仓库中的信息更加完备。     

基于数据半衰期的数据仓库分级存储研究

在大数据时代,数据高速增长,对数据仓库管理方法和技术提出了全新挑战,为实现仓储资源优化配置,提高资源使用效率,首次把数据半衰期运用于数据仓库分级存储。传统固定阈值转存策略存在存储资源配置不合理的问题,利用半衰期分级存储策略,对每个数据对象进行计算分析后转存,采用MPP数据仓库和Hadoop构建混合数据仓库存储架构,解决了大数据背景下的数据存储与分析,实现了数据仓库管理方法和数据存储架构的创新。实际验证发现,数据半衰期转存策略优于固定阈值转存策略,证明数据半衰期在数据仓库的管理中有显著应用价值。     

数据挖掘技术在电子政务中应用

1数据挖掘技术介绍数据挖掘(Data Mining),又称数据库中的知识发现,是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式,是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域,融合了数据库人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。数据挖掘工具能够对将来的趋势和行为进行预测从而很好地支持人们的决策。何谓数据仓库,数据仓库概念始于20世纪80年代中期,首次出现是在号称“数据仓库之父”WilliamH.Inmon的《建立数据仓库》一书中。随着人们对大型数据系统研究、管理、维护等方面的深刻认识和不断完善,在总结、丰富、集中多种企业信息的经验之后,为数据仓库给出了更为精确的定义,即“数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合”。数据仓库并没有严格的数学理论基础,也没有成熟的基本模式,且更偏向于工程,具有强烈的工程性。因此,在技术上人们习惯于从工作过程等方面来分析,并按其关键技术部分分为数据的抽取、存储与管理以及数据的表现等三个基本方面。数据仓库的特征主要有4个方面:数据仓库是面向主题的、所包含的数据是集成的、其数据是不可更新的及数据仓库是随时间...     

基于CWM模型的电力数据仓库元数据仓储设计

参考CWM元模型的包结构,设计通用的、完整的电力企业数据仓库元数据仓储.该电力企业数据仓库元数据仓储分为元对象模型包、基础包、资源包、分析包、管理包等.通过电力企业应用表明,该元数据仓储解决了电力企业局部元数据管理方案中易导致数据仓库数据不一致、不完整性和信息孤岛等问题,提高了数据仓库数据管理与访问的效率,确保了领导决策的可行性.