上海财经大学绘制高校数据集市图谱(2)
7.业务用户层
业务用户层是数据服务与用户之间的接口,该层提供用户对数据仓库数据的浏览、请求、存取等服务,同时还包括对用户访问的认证、控制、权限管理。
主题规划
数据仓库主题规划的本质是对数据仓库涉及的所有业务数据进行抽象并合理分类,它是数据仓库概念模型设计阶段的主要产物,每个主题都对应一个宏观分析领域。主题域的确定必须由最终用户和数据仓库的设计人员共同完成。通过分析高校业务状况,结合数据特点将高校数据仓库内容规划为公共、机构、当事人、教学、科研、资产、财务、事件八大主题,主题间的关系,如图2所示。
图2 高校数据仓库主题
当事人主题主要指各类人员数据,人事系统的各类教职员工、教学系统的各类学生都属于当事人主题。当事人主题是数据仓库中最基础、最核心的内容,所有的业务活动都是围绕各类人员展开,与其他主题产生紧密联系。机构主题指学校的各类组织架构,如校区、部门、研究机构、党团组织等。公共主题存放各业务活动中的字典代码,国标、校标、行标及业务字典表都属于该主题。科研主题存放科研业务活动相关实体,包括科研项目、科研成果和科研考核等内容。教学主题存放教学活动相关实体,包括培养计划、班级信息、课程、教学活动、排课、选课、排考、考试成绩、学生毕业论文、评教、学位毕业审核等相关内容。财务主题主要包括学校各类经费预算、收入、支出数据。资产主题存放学校各类资产数据,包括楼宇、房间、家具、设备、实验仪器等各类学校资产。
事件主题主要指各业务活动的流水表,如人事系统薪资发放记录、绩效考核活动、专业技术职务聘任活动、奖学金申报活动、科研项目申报活动等。
数据模型设计
基础数据层和数据集市层面向的用户范围和解决的问题类型决定了需要采取不同的建模方式。基础数据层的主要任务是集成不同业务系统的数据,保证数据的准确性及存储的合理性。因此,基础层的数据结构按照范式模型构建,通过对业务的梳理重新组织源数据,使业务数据存储结构更加合理化。
数据集市主要面向部门级业务,并且面向某个特定主题,为特定用户预先计算好统计指标,从而满足用户对查询性能的需求。数据集市层建模没有严格的约束,以解决实际需求为目的。一般采用维度建模方法,设计过程中综合考虑空间和时间因素,满足性能需要和访问效率。在设计上,主要采用宽表设计方式,把一个主题尽可能多的维度和指标合并在一起,满足多种不同应用需求。存储形式可以采用物理表、物化视图和视图,视图可以灵活地调整和修改业务逻辑,对于性能开销小的应用尽可能采用视图方式,可以及时响应需求变更。而对于性能开销较大的应用,尽可能采用物理表或物化视图提高数据访问效率。
应用与成效
学校数据服务系统围绕人才培养、科学研究、师生服务和内部管理开展数据分析应用,有效地支撑了业务规则的合理设定和管理创新。高校数据服务内容如图3所示。
图3 高校数据服务内容
人才培养质量分析
人才培养方面,主要对招生、教学质量和就业进行了分析。 在招生分析中,将考生所在高校、考生成绩排名等纳入生源质量指标,重点关注生源质量的变化趋势,比对不同学科间生源质量的差异,为自主招生、大口径招生、研究生培养机制改革等管理措施的创新提供了支持;在教学质量分析中,对学生状况、教学条件、专业状况、课程教材、教学管理等相关的指标进行了分析,为优化制定拔尖、卓越和精英培养方案,调整专业结构,不断提升教学质量提供了数据支持;在就业分析中,对学生就业率的同比环比趋势、就业行业特征、地域分布、成绩等进行了深入挖掘(见表1),为拓宽就业渠道,加强就业指导提供了依据。
表1 毕业生签约数据挖掘条件{面试数<=4,专业=财务管理,月薪=6000-7999}{offer数<=4专业=信用管理,成绩=优秀}{面试数<=4,专业=金融学,成绩=优秀}{专业=会计学,成绩=优秀}结果{面试offer比<=2}{月薪=6000~7999}{月薪=6000~7999}{月薪=6000~7999}支持度0.012 0.007 0.008 0.046置信度0.85 0.909 0.885 0.885提升度2.111 1.942 0.890 0.827说明财务管理专业月薪6000~7999的学生中面试offer比较低,说明财务管理专业学生要求税前月薪在6000~7999时比较容易拿到offer信用管理成绩优秀的学生税前月薪一般是6000~7999金融学成绩优秀的学生税前月薪一般是6000~7999会计学成绩优秀的学生税前月薪一般是6000~7999
文章来源:《广东财经大学学报》 网址: http://www.gdcjdxxb.cn/qikandaodu/2021/0414/522.html
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