基于数据仓库的民航机场决策支持系统研究
基于数据仓库的决策支持系统的分析报告
基于数据仓库的决策支持系统的分析报告在当今数字化的时代，数据已经成为企业和组织决策的重要依据。
为了从海量的数据中提取有价值的信息，支持高效准确的决策，基于数据仓库的决策支持系统应运而生。
本文将对这一系统进行详细的分析，探讨其构成、工作原理、优势以及在实际应用中的挑战。
一、数据仓库的基本概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
它与传统的数据库不同，不是用于日常的事务处理，而是为了支持决策分析。
数据仓库中的数据通常来自多个数据源，经过清洗、转换和整合，以统一的格式存储，便于后续的分析和挖掘。
二、决策支持系统的构成基于数据仓库的决策支持系统通常由以下几个部分组成：1、数据源：包括企业内部的各种业务系统，如 ERP、CRM 等，以及外部的数据来源，如市场调研报告、行业数据等。
2、数据提取、转换和加载（ETL）工具：负责从数据源中抽取数据，并进行清洗、转换和加载到数据仓库中。
3、数据仓库：存储经过处理的历史数据，提供数据的集中管理和访问。
4、数据分析和挖掘工具：用于对数据仓库中的数据进行分析和挖掘，发现潜在的规律和趋势。
5、决策支持界面：将分析结果以直观的方式呈现给决策者，支持决策的制定。
三、工作原理基于数据仓库的决策支持系统的工作原理可以概括为以下几个步骤：1、数据收集：通过 ETL 工具从各种数据源收集数据。
2、数据存储：将收集到的数据存储在数据仓库中，按照特定的主题和维度进行组织。
3、数据分析：运用数据分析和挖掘工具对数据仓库中的数据进行分析，例如使用数据透视表、统计分析、关联规则挖掘等方法。
4、结果展示：将分析结果通过报表、图表等形式展示给决策者，帮助他们理解数据并做出决策。
四、优势1、支持决策的科学性：基于大量的历史数据和科学的分析方法，为决策提供可靠的依据，减少主观判断的偏差。
2、提高决策效率：能够快速获取和处理大量的数据，及时提供决策支持信息，缩短决策周期。
基于数据仓库技术的航空公司战略决策支持系统
赢用辩拳Ⅵ删器■一》l基于数据仓库技术的航空公司战略决策支持系统方芳黄芳(中国国际航空股份有限公司信息管理部北京101312)[擅要]主要介绍数据仓库的定义及关键技术，结合航空公司战略决策支持系统。
描述数据仓库技术的具体实现。
[关键词]数据仓库数据集成O L A P数据集市中围分类号：G35文献标识码：^文章编号：1671--7597(2008)1110100--02一、鼍l奢在机遇与挑战并存，市场竞争日渐激烈和扩大化的今天，如何提高管理水平、减少运营成本、保持和争取客源、实现航空公司营运收益的最大化等问题已经不仅仅是各航空公司急需解决的企业竞争和发展问题，现在已变成企业市场生存的战略问题。
战略管理具有根本性、长效性，对企业可持续发展具有决定性的意义。
而任何战略的制定和战略规划的实施都需要准确、高效、全面的决策支持平台，这个平台建立的成功与否。
很大程度上决定着企业战略管理的成败。
令人欣慰的足，日新月异的信息技术为这个平台的建立提供了强有力的支持。
数据仓库技术则是其中较为有效的一种．本文着重论述了数据仓库技术在航窄公司决策支持平台上的应用。
=、数据仓库技术(一)数据仓库数据仓库(D a t a W ar ehou se，D W)是一种管理技术。
它能够将分布在企业网络中不同站点的商业数据集成到一起，为决策者提供各种类型的、有效的数据分析，起到决策支持的作用。
美国著名信息上程学家W．H．I nm on在‘建立数据仓库》一书中对数据仓库做了如F定义：“数据仓库(D at a W a r ehouse)是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合，它用于支持管理中的决策制定过程。
”所谓主题，它是数据归类的标准，每个主题对应一个客观分析领域，如销售状况、人事状况、整个企业的利润状况等。
它可以辅助决策集成多个部门不同系统的大量数据。
所谓面向主题，是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，为按-丰题进行决策的过程提供信息．所谓集成，是指数据仓库中的信息不是从各个业务处理系统中简单抽取出来的，而是经过系统加工、汇总和整理，以确保数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
基于数据仓库技术的决策支持系统研究设计
基于数据仓库技术的决策支持系统研究设计梁大鹏烟台市芝罘区招生办公室李红烟台市第一中学[摘要]数据仓库技术是在充分地开发信息资源的迫切要求下产生并迅速发展起来的一个国际前沿研究新领域。
本文提出了在数据仓库基础上建立决策支持系统的体系框架，论述了基于数据仓库决策支持系统的优点，最后结合实例介绍了该系统的具体应用，为知识的智能获取提供了新的手段。
[关键词]数据仓库数据挖掘知识库知识发现决策支持系统决策支持系统(Decision Support System，DSS)的概念于20世纪70年代初由美国Michael S．scott Morton在《管理决策系统》一文首次提出．20世纪80年代中期引入我国。
20多年来，决策分析系统已在理论研究、系统开发和实际应用诸方面取得了令人瞩目的进步，并呈现出积极的多元化的发展态势。
随着社会经济的发展和多样化，决策者为了能够尽快调整策略，需要一个决策系统以辅助解决各方面的问题，也就是说需要一个能够自动进行调整来满足决策者需求的系统。
本文提出在数据仓库基础上建立一个决策支持系统。
一、数据仓库技术数据仓库(Data Warehouse，DW)技术是在传统数据库技术的基础上发展起来的，是现代计算机系统信息处理技术的热点之一，它的出现绘决策支持系统的发展注人了新的活力。
与传统数据库面向OLTP进行数据组织的特点相比，数据仓库的数据具有面向主题的、集成的、随时间不断变化的、不可更新的四个基本特征。
数据仓库的主要功能是把决策所需的信息从原始业务操作数据中分离出来，把分散的、难以利用的原始业务操作数据转化为集中统一、随时可用的信息，同时提高访问和处理数据的速度和效率。
数据仓库系统不是一个简单的由各种数据合并而成的超大型数据库，其建立也不是要取代传统数据库，它应建立在一个较全面和完善的信息应用的基础上，为高层决策分析提供支持。
数据仓库是一种专为联机分析应用和决策支持系统提供数据源和决策工具的结构化数据环境，通过运用其中的数据与信息，企业能获取更多经营效益。
面向数据仓库的决策支持系统研究与应用
面向数据仓库的决策支持系统研究与应用随着信息技术的不断发展，数据量越来越庞大，企业需要有一种有效的方式来处理和分析这些数据以便进行决策。
此时，数据仓库和决策支持系统便应运而生。
本文将探讨面向数据仓库的决策支持系统研究与应用的相关内容。
一、什么是数据仓库数据仓库是企业中的重要组成部分，用于存储大量的数据以进行分析和操作。
数据仓库与传统的数据存储系统不同，它会定期收集相关的数据并进行整合和清洗，以便在决策支持系统中使用。
在数据仓库中，数据被按照一定的格式和结构组织、驻留，然后将它们存放在一起，方便用户进行检索和查询。
二、什么是决策支持系统决策支持系统是企业中用于制定决策的重要工具。
它通过对企业中的数据进行分析和整合，帮助企业管理者快速准确地获取所需的决策支持信息。
决策支持系统能够提供多种形式的报告和分析结果，帮助企业管理者了解企业的运营情况并进行决策。
三、数据仓库与决策支持系统的结合数据仓库与决策支持系统的结合，能够为企业提供多方面的决策支持。
在数据仓库中，采集的数据可以作为原始数据进行存储和管理，为决策支持系统提供重要的数据资源。
决策支持系统则可以对数据仓库中的数据进行多方面的分析、挖掘和机器学习等操作，提供丰富的决策支持信息。
四、数据仓库与决策支持系统应用案例数据仓库与决策支持系统的应用案例非常广泛。
例如，在零售行业，企业可以通过构建数据仓库和决策支持系统，对销售数据进行分析，找出销售热点、分析顾客购物习惯、制定精准的营销策略。
在银行业，数据仓库和决策支持系统可以用于反欺诈、客户服务和风险管理等业务。
在医疗行业，数据仓库和决策支持系统可以实现精准医疗、效率提升和质量保障等目标。
五、结论数据仓库与决策支持系统是企业中不可或缺的重要组成部分，它们能够为企业管理者提供多方面的决策支持和分析服务。
不断提升数据仓库和决策支持系统的研发和应用水平，将不断拓展企业的业务范围，提升企业的竞争力。
基于数据仓库的决策支持系统的分析
基于数据仓库的决策支持系统的分析决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是指在管理决策中利用计算机和信息技术提供决策者所需信息和决策辅助工具的系统。
随着信息技术的发展，数据仓库（Data Warehouse）作为一种集成、主题化、历史化、非易失的数据存储和管理环境，被广泛应用于决策支持系统中。
数据仓库的主要功能是将分散在组织各个系统中的数据集成起来，并按照特定的主题进行整理，以支持决策分析。
它是一个面向主题的、集成的、历史的、非易失的数据集合，为用户提供支持多维分析的数据。
2.多维数据分析：数据仓库以多维数据模型为基础，提供多种多样的分析手段，如数据切片、数据钻取、数据旋转、数据分组等，以支持决策者按照多个维度对数据进行分析。
多维数据分析可以帮助决策者发现数据之间的关系和模式，从而作出更准确、更有针对性的决策。
3.数据挖掘技术：数据仓库中存储的数据量通常很大，其中潜藏着各种有价值的信息。
数据挖掘技术可以在数据仓库中发现隐藏的模式、规律和知识，帮助决策者发现新的商机、市场趋势和潜在问题等。
通过数据挖掘技术，决策支持系统可以帮助决策者在复杂的商业环境中做出更明智的决策。
4.实时决策支持：数据仓库中的数据可以通过实时数据源进行更新，决策支持系统可以及时反馈最新的数据信息。
实时决策支持可以帮助决策者对市场变化作出快速反应，并调整决策策略。
实时决策支持还可以通过实时的数据监控和警示功能，帮助决策者发现和解决问题，以缩短决策周期和降低风险。
5.决策辅助工具：基于数据仓库的决策支持系统还可以提供一系列决策辅助工具，如报表生成器、查询分析工具、在线分析处理工具等。
决策辅助工具可以让决策者通过简单的操作和可视化的界面，获得所需的数据和分析结果。
决策辅助工具的目的是帮助决策者更高效、更准确地进行分析和决策。
综上所述，基于数据仓库的决策支持系统通过数据集成和整理、多维数据分析、数据挖掘技术、实时决策支持和决策辅助工具等功能和手段，可以为决策者提供全面、准确、及时的决策支持。
基于数据仓库的决策支持系统研究
基于数据仓库的决策支持系统研究随着信息化建设的不断推进，企业已经逐渐意识到数据分析的重要性。
具体来说，数据仓库是一种集成、主题、时间和一致的的数据存储设施，用于支持管理决策。
那么，基于数据仓库的决策支持系统又是什么呢？通俗点说，它是一种将数据分析与业务流程相结合的系统，为企业的管理层提供较为准确的判断和分析，以便帮助管理层制定出相应的战略决策。
话不多说，我们先来看看这种决策支持系统的原理。
一、数据仓库数据仓库是一个大量的、高度集成的、历史的、主题的数据集合，该集合来自于多个操作性系统，然后经过抽取、变换和装载处理后，供有需要的各类用户快速访问。
从数据仓库的定义来看，数据仓库的主要功能就是整合、集成和分组。
这种分类组织可以帮助管理者研究表现出现的规律，以了解适当的商业决策。
通常情况下，业务分析员清楚地了解他们使用的数据仓库中包含哪些特定的数据元素。
这里面涉及到数据仓库的一些核心概念：1.维度表它存储了描述数据集合的所有可能性关系。
例如，关于销售报表的特定时间维度（年、季节、月、星期、日期）、地理位置维度（国家、地区、城市）以及有关境外派遣的维度（出差次数、出国地点等）。
2.事实表事实表是记录某个特定事情（事件或者过程）的事实值的地方。
比如，在某个特定的时间、地点，以及某种销售人员的接触方式下，某个客户购买了哪些产品、购买数量、销售额等。
3.星型模型星型模型是数据仓库域内最常见的数据结构之一。
它通过一组维度表与一个事实表之间的关系来描述信息。
该结构中，一个事实表与多个维度表相关联。
星型模型不仅容易理解，而且方便检索。
二、决策支持系统数据仓库是指极其关键的决策支持系统（DSS）的数据源。
DSS提供高级的数据处理功能，允许用户进行分析和查询过程的自主设计，以支持对业务数据的快速分析和决策。
DSS不同于数据报表，它们不是被配置好的应用程序，而是一套可以对接多个数据源的工具。
一种常见的处理函数是数据挖掘。
数据挖掘的功能是在高维数据集中发现相关信息和模式。
基于数据仓库技术的航空公司战略决策支持系统
基于数据仓库技术的航空公司战略决策支持系统作者：方芳黄芳来源：《硅谷》2008年第21期[摘要]主要介绍数据仓库的定义及关键技术，结合航空公司战略决策支持系统，描述数据仓库技术的具体实现。
[关键词]数据仓库数据集成 OLAP 数据集市中图分类号：G35 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2008）1110106－02一、引言在机遇与挑战并存，市场竞争日渐激烈和扩大化的今天，如何提高管理水平、减少运营成本、保持和争取客源、实现航空公司营运收益的最大化等问题已经不仅仅是各航空公司急需解决的企业竞争和发展问题，现在已变成企业市场生存的战略问题。
战略管理具有根本性、长效性，对企业可持续发展具有决定性的意义。
而任何战略的制定和战略规划的实施都需要准确、高效、全面的决策支持平台，这个平台建立的成功与否，很大程度上决定着企业战略管理的成败。
令人欣慰的是，日新月异的信息技术为这个平台的建立提供了强有力的支持。
数据仓库技术则是其中较为有效的一种。
本文着重论述了数据仓库技术在航空公司决策支持平台上的应用。
二、数据仓库技术（一）数据仓库数据仓库(Data Warehouse, DW)是一种管理技术，它能够将分布在企业网络中不同站点的商业数据集成到一起，为决策者提供各种类型的、有效的数据分析，起到决策支持的作用。
美国著名信息工程学家W.H.Inmon在《建立数据仓库》一书中对数据仓库做了如下定义：“数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合，它用于支持管理中的决策制定过程。
”所谓主题，它是数据归类的标准，每个主题对应一个客观分析领域，如销售状况、人事状况、整个企业的利润状况等。
它可以辅助决策集成多个部门不同系统的大量数据。
所谓面向主题，是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，为按主题进行决策的过程提供信息。
所谓集成，是指数据仓库中的信息不是从各个业务处理系统中简单抽取出来的，而是经过系统加工、汇总和整理，以确保数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
基于数据仓库的管理决策支持系统研究
基于数据仓库的管理决策支持系统研究随着数据技术的不断发展，数据分析已经成为企业经营的必要手段。
而数据仓库则是数据分析的重要基础，因为它是一个大型的数据集合，通过对数据进行整合、清洗、转换和加工，为企业提供一些成本、风险、市场等方面的决策支持。
因此，本文将从数据仓库的概念、优点和基于数据仓库的管理决策支持系统的研究展开探讨。
一、数据仓库的概念数据仓库（Data Warehouse）是一个可用于决策支持的大型数据集合，它采用主题驱动的数据模型，主要面向企业管理者和决策者。
数据仓库对于企业而言，不仅可以提供对历史数据和现有数据的查询和分析，也可以进行跨系统的数据集成和管理，进而为企业提供全面的视角和洞见。
数据仓库的基本结构包括数据源、数据采集、数据存储和数据查询等环节。
通过数据源的不断更新和数据采集的机制，数据仓库可以及时反映企业的业务变化和趋势。
同时，数据仓库还支持多种查询手段，如OLAP分析、数据挖掘和报表展现等，可以帮助企业管理者和决策者更好地理解企业的状况和趋势。
二、数据仓库的优点1. 数据整合数据仓库提供了数据整合的功能，可以将来自不同系统的数据集成到同一个地方，方便企业管理者和决策者对数据进行全面的分析。
2. 决策支持数据仓库支持多种查询方式，如OLAP分析、数据挖掘和报表展现等，可以帮助企业管理者和决策者更好地理解企业的状况和趋势，支持决策制定。
3. 数据一致性由于数据仓库采用主题驱动的数据模型，所以在数据整合和转换时，可以采用一致性的方法，确保数据的一致性和准确性。
4. 数据集成数据仓库支持跨系统的数据集成和管理，可以将来自多个系统的数据集成到同一个地方，方便企业管理者和决策者更全面地了解数据的状况和趋势。
5. 企业竞争力数据仓库提供了科学的数据分析和管理工具，可以帮助企业做出更好的决策，并进一步提高企业的竞争力。
三、基于数据仓库的管理决策支持系统的研究基于数据仓库的管理决策支持系统，是将数据仓库和决策支持系统相结合，为企业管理者和决策者提供更好的决策支持和管理工具。
基于数据仓库的决策支持系统设计
基于数据仓库的决策支持系统设计随着信息技术的不断发展，数据管理和分析已经成为企业管理和决策的重要手段。
基于数据仓库的决策支持系统（Data Warehouse-Based Decision Support System，DW-DSS）作为信息技术发展的一种重要应用，已经被广泛应用于企业管理和决策支持领域。
本文将探讨基于数据仓库的决策支持系统的设计思路和流程，并阐述其实现的关键技术和方法。
一、基于数据仓库的决策支持系统概述基于数据仓库的决策支持系统是通过收集、整理、存储、管理企业的各类数据，并以数据仓库为基础，通过数据挖掘、OLAP（联机分析处理）和数据可视化等技术帮助企业决策者更好地管理和决策的系统。
数据仓库是数据管理的核心，它是以“主题”为基础、按时间序列存储的、面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合。
数据仓库不仅是基于数据的决策支持系统的核心，也是企业管理信息化的基础。
基于数据仓库的决策支持系统通过挖掘数据中蕴含的价值信息和知识来辅助决策者做出科学决策，从而提高企业的业务效率和市场竞争力。
二、基于数据仓库的决策支持系统的设计思路基于数据仓库的决策支持系统的设计流程一般包括需求分析、数据模型设计、ETL、数据仓库设计、OLAP设计、数据挖掘和报表设计等步骤。
以下将详细阐述各步骤的设计思路和方法。
1、需求分析需求分析是基于数据仓库的决策支持系统设计的第一步，也是最为重要的一步，它直接关系到系统的后续设计和实施。
在需求分析阶段，需要将系统的业务需求进行详细分析并确定其功能和以及数据分析维度，以确保设计的系统能够满足企业的实际需求。
2、数据模型设计数据模型设计是指将业务需求中的数据元素抽象为数据模型的形式，并进行概念和逻辑设计。
在数据模型设计时，需要精确定义数据元素并建立数据模型，其中包括维度模型和事实模型两个方面。
3、ETLETL（Extraction-Transformation-Loading）是将数据从源系统中抽取并进行转换和加载到数据仓库中的过程。
基于航空移动通用系统的机场协同决策支持系统设计与实现
基于航空移动通用系统的机场协同决策支持系统设计与实现随着航空业的快速发展，机场运营日益繁忙，机场管理者需要一个高效的决策支持系统来提高协同决策的能力。
本文将详细介绍基于航空移动通用系统的机场协同决策支持系统的设计与实现。
1. 系统需求分析首先，我们需要对机场协同决策的需求进行分析。
机场运营涉及到航班调度、登机口分配、停机位规划等多个环节，而且这些环节的决策相互关联，需要有一个统一的系统来进行协同。
因此，系统需要具备以下功能：1.1 航班调度：能够根据机场航班计划和航班运行情况，智能调度航班，包括航班的起飞时间、降落时间、停机位分配等。
1.2 登机口分配：根据航班的到达和离开时间，自动分配登机口，确保登机过程的顺利进行。
1.3 停机位规划：根据航班的到达和离开时间，自动规划停机位，优化机场资源利用效率。
1.4 航空公司协同：提供航空公司之间的协同决策支持，包括航班调度、资源共享、航线优化等。
2. 系统设计基于上述需求分析，我们设计了一个基于航空移动通用系统的机场协同决策支持系统。
2.1 技术框架我们采用了航空移动通用系统来构建该协同决策支持系统。
该系统提供了航空领域的统一数据接口和处理能力，方便系统与其他航空相关系统的集成。
同时，该系统还具备高可用性和可扩展性，能够满足机场管理的需求。
2.2 系统模块该系统包括以下几个模块：2.2.1 航班调度模块：接收机场航班计划和实时运行情况，根据一定的调度算法对航班进行重排和调整，生成新的航班时间表。
2.2.2 登机口分配模块：根据航班的到达和离开时间，结合航班类型和航班规模等因素，智能分配登机口，确保登机过程的顺利进行。
2.2.3 停机位规划模块：根据航班的到达和离开时间，结合机场停机位的实际情况，进行停机位的规划和分配，优化机场资源利用效率。
2.2.4 航空公司协同模块：提供航空公司之间的协同决策支持，包括航班调度的共享、资源的共享、航线的优化等。
3. 系统实现基于上述设计，我们进行了系统实现。
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息处 理 系 统 ， 这 些 系 统 间相 互 隔离 ， 结 构 各 异 并在 日常 运 行 中 积 累 了大 量 的行 业 历 史数 据 ， 这 些 数据 时刻 都 涌 到 企业 决 策者
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４ ）数据 质量 控制 ： 在数 据流 转过 程 中 的各个 环节 对 数据 变
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机场 的 决策 支持 系统 （ Ｄ Ｓ Ｓ ）具有很 重要 的现实 意 义 。
集， 方便 用 户 查询 ，以及 从 多维 的角 度对 数 据进 行 切片 、切 块 、
旋 转 等操 作 ， 进 一 步增 加 用 户对 数 据 的 理解 。此 外 ， 还 可用 于 企业 的报 表分 析 ， 在 日常 的企业 管 理过程 中 ， 需要大 量 的报表 ， 统一 展现 层可 以为最 终用 户提供 各种 报表 。
规划 和部 署 ， 这些 硬件 资源 包括 ： 服 务器 、 Ｅ Ｔ Ｌ 集群、 调度服 务器 、 报表 集群 、文 件传 输集 群 、共享 文件 存储 等 。 数 据 层 主 要 包 含 为 决 策 支 持 提 供 数 据 的所 有 来 源 ，可 以 是 已经 建 设使 用 的 系统 ， 也可 以是 各类 文件 报 表 和 手 工填 报 的
３ ）数据 处 理流 程 ： 数据 的部 署和 流 转 、数据 的组织 （ 数 据
数 据 仓 库 是 面 向 主 题 的、 集 成 的、 不 可 更 新 的、 随 时 间 不 断变 化 的数据 集 合 ， 用 以支 持经 营 管 理 中 的决 策 支持 制 定 过 程 Ｊ 。数 据仓 库 中的数 据 面 向主 题 与传 统 的 数据 库 面 向应 用 相 对 应 。主 题 是 一个 在 较 高层 次 将 数据 归 类 的 标准 ， 每 一个 主 题 对 应 一 个 宏观 的分 析 领 域 。数 据 仓 库 是 不 同时 间 的数 据 集 合 ， 它要 求 数据 仓库 中的数据 保存 时 限能 满足 进行 决 策分 析的 需要 ， 而且 数 据仓 库 中的数 据都 要标 明 该数据 的 历史 时期 。 数 据 仓 库 最根 本 的特 点就 是 数据 源 ， 数据 仓 库 中 的数 据 并 不 是 最新 的 ， 专有 的 ， 而 是 来源 于 其 它数 据 库 。为 了 能从 已 有 的 数据 源 提 取数 据 ， 并 组织 成 用 于决 策 分 析所 需 的 综合 数 据 形式 ， 一 个数 据仓 库 的基 本体 系 结构 应包 括 ： 数 据源 、数 据源 、 数据 仓 库 、数据 集 市 。 ２ ）联 机 分析 处理 （ Ｏ Ｌ Ａ Ｐ ） 。 联机分析处理 （ Ｏ Ｌ Ａ Ｐ ）是 针 对 特 定 问题 的联 机 数 据访 问和 分析 ， 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 ， 它
１ 决策 支持 系统 相 关技 术
１ ）数据 仓库 。
１ ）存 储 管理 ： 数 据 模型 、数 据存 储 策略 、数 据备 份 和恢 复 策略 、数 据生 命 周期管 理 、报表 数据 的存 放 和备份 清 理策 略等 。 ２ ）Ｅ Ｔ Ｌ过程 ： 对数 据 采集 、抽 取和 加工 处理 。
囊 ｔ 一
பைடு நூலகம்
艇 麓藤
成 用 职
豢 鬻 屡
角度 ， 是 一种 高层 次 的类 型划分 。 Ｏ Ｌ Ａ Ｐ的 基 本 多 维 分 析 操 作 有 钻 取 （ ｒ ｏ ｌ ｌ ｕ ｐ和 ｄ ｒ ｉ ｌ １ ｄ ｏ ｗ ｎ ） 、切片 （ Ｓ １ ｉ ｃ ｅ ）和切块 （ ｄ ｉ ｃ ｅ ） 、 以及 旋 转 （ ｐ ｉ ｖ ｏ ｔ ） 、
数据 。
们 的面 前 ，需要 他 们 去分 析 处理 。众 所 周 知 ， 历 史数 据 是产 生 知 识 的 重要 来 源 ，如何 将 行 业 中现 有 的 数 据进 行组 织 利 用 ， 并将 其 转 化为 知 识 ，帮助 决 策 者 做 出更 快 捷 、更 正 确 的决 策 ，
２ ０ １ ４ ￣
２ １ 期总第１ ６ ５ 期
Ｓ＿ Ｌ＿ Ｃ ｏ Ｎ ＶＡ ＬＬＥＹ
基于数据仓库 的民航机场决策支持系统研究
杜 瑾瑁
（ 西 部机 场集 团 ， 陕西 西 安
７ １ ０ ０ ７ ５ ）
摘 要 随着 民航信 息化 的快速 深入 ， 数 据 仓库 技术 的 日趋成 熟 ， 建设 基 于数 据仓 库 的民航 机 场决 策 支持 系统对 于分 析 机 场运 行 管理 、发 现规 律 及 问题 有很 重 要 的意 义 。本 文给 出 了基 于数 据 仓库 的民航 机 场决 策 支持 系统 的体 系结 构 ， 阐述 了数据 采 集 、数 据 建模 及 数据 分析 的方 法 ， 并对 实现技 术进 行 了介 绍。 关键词 民航机场 ； 数据仓库 ； 决策支持 系统 ； ０ Ｌ Ａ Ｐ 中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ 文献标 识 码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ６ ７ １ — ７ ５ ９ ７（ ２ ０ １ ４ ）２ １ — ０ ０ １ 卜０ ２