高校数据仓库系统建设与应用 PDF下载

编辑推荐

随着大数据时代的来临，海量的数据资源可为高校管理与决策提供服务。全书主要从数据仓库需求分析、设计、开发、管理与应用几个方面进行阐述。；

内容简介

《高校数据仓库系统建设与应用》共分6章。第1章主要介绍数据仓库的概念、背景及大数据研究展望。第2章介绍数据仓库相关的技术原理。第3章介绍数据仓库项目需求分析的流程、方法、原则，以及数据仓库需求分析应包含的内容。第4章结合高校业务特点，根据数据仓库系统建设过程介绍各环节，主要有建设流程、系统架构、主题规划、源数据分析、数据模型设计、ETL设计、ETL开发、ETL测试、系统运行监控和报表设计开发，重点阐述每个环节采用的技术方法、实现过程及注意事项。第5章介绍数据仓库元数据管理、数据质量管理和系统运维管理，其中重点介绍数据质量监控系统的设计及实现。第6章通过剖析高校的核心管理业务、数据分析指标和分析案例，来详细说明数据仓库在高校各业务管理中的应用。

作者简介

陈云，上海财经大学公共经济与管理学院教授、博士生导师，上海市金融信息技术研究重点实验室常务副主任。研究方向：管理信息系统、知识管理与知识工程。2000年被国家863/CIMS主题授予“先进工作者”荣誉称号；2003年被授予上海市教育系统“三八红旗手”荣誉称号；2004年获上海市育才奖；2008年获上海市“三八红旗手”荣誉称号；2009年获“申银万国奖教金优秀奖”荣誉称号。

高校数据仓库系统建设与应用 PDF下载

第1章 绪论
1.1 数据仓库概念
1.2 高校数据仓库建设背景与意义
1.3 高校进入大数据时代
1.3.1 大数据概念与特征
1.3.2 大数据关键技术
1.3.3 大数据对高校的影响
1.4 高校大数据研究展望
1.4.1 高校大数据应用
1.4.2 高校大数据应用需要注意的问题
第2章 数据仓库相关技术及原理
2.1 数据仓库系统架构
2.2 数据提取、转换、加载
2.2.1 数据提取、转换、加载的定义与设计
2.2.2 数据提取、转换、加载的管理
2.3 数据仓库模型设计
2.3.1 概念模型设计
2.3.2 逻辑模型设计
2.3.3 物理模型设计
2.4 数据仓库应用技术
2.4.1 数据仓库应用系统技术架构
2.4.2 数据仓库OLAP分析技术
2.4.3 数据挖掘技术
第3章 高校数据仓库需求分析
3.1 需求分析原则
3.2 需求获取
3.3 需求分析
3.4 需求论证
第4章 高校数据仓库设计与开发
4.1 数据仓库建设
4.1.1 建设过程
4.1.2 开发流程
4.2 数据仓库架构
4.2.1 系统架构
4.2.2 数据架构
4.3 数据主题规划
4.3.1 主题划分方法
4.3.2 高校数据仓库主题
4.4 源数据分析
4.4.1 源系统分析
4.4.2 源表分析
4.4.3 源字段分析
4.5 数据模型设计
4.5.1 操作数据层建模
4.5.2 基础层建模
4.5.3 集市层建模
4.6 ETL设计、开发、测试
4.6.1 ETL架构
4.6.2 操作数据层ETL
4.6.3 基础层ETL
4.6.4 集市层ETL
4.6.5 ETL调度
4.7 数据仓库运行监控
4.8 报表设计开发
4.8.1 报表需求定义
4.8.2 报表详细设计
4.8.3 报表开发
第5章 高校数据仓库管理
5.1 元数据管理
5.1.1 元数据的概念
5.1.2 元数据管理系统
5.2 数据质量管理
5.2.1 数据质量衡量标准
5.2.2 数据质量问题产生的原因
5.2.3 数据质量监控系统
5.2.4 数据质量管理制度
5.3 数据仓库运维管理
第6章 高校数据仓库系统应用
6.1 应用概况
6.2 招生分析
6.2.1 分析内容
6.2.2 分析指标
6.2.3 分析案例
6.3 学生分析
6.3.1 分析内容
6.3.2 分析指标
6.3.3 分析案例
6.4 教学分析
6.4.1 分析内容
6.4.2 分析指标
6.4.3 分析案例
6.5 就业分析
6.5.1 分析内容
6.5.2 分析指标
6.5.3 分析案例
6.6 科研分析
6.6.1 分析内容
6.6.2 分析指标
6.6.3 分析案例
6.7 健康状况分析
6.7.1 分析内容
6.7.2 分析指标
6.7.3 分析案例
6.8 一卡通分析
6.8.1 分析内容
6.8.2 分析指标
6.8.3 分析案例
6.9 师资分析
6.9.1 分析内容
6.9.2 分析指标
6.9.3 分析案例
6.10 学科分析
6.10.1 分析内容
6.10.2 分析指标
6.10.3 分析案例
6.11 资产分析
6.11.1 分析内容
6.11.2 分析指标
6.11.3 分析案例

前沿

大数据时代的来临，数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。随着高校信息化的发展，学校教学、科研、后勤等管理和服务系统建设初具规模，经过多年建设和应用，规范了业务管理流程，提升了业务管理效率，也积累了大量数据资源。随着高校从规模扩张转向内涵式发展，如何合理配置资源、实现教育资源共享，使资源能最大限度地发挥效用，已成为高校在激烈竞争中需要解决的重要问题。高校面向管理与服务的信息化已经不再满足于事务处理和信息查询，而需要利用积累的大量数据进行相关分析，将其转换成有用的信息和知识，为学校管理和决策提供有力支撑，提升高校数据服务的能力。所以如何利用这些宝贵的数据资源为高校管理与决策提供服务，已成为目前高校信息化建设的重要课题。
数据分析服务、智能决策支持应用是高校信息化发展的高级应用阶段，众多高校在这方面已经开始了探索，并且取得了初步成效，但是由于建设方法和过程不规范、系统架构不合理、应用需求不明确、核心技术瓶颈等问题，导致高校的数据服务和智能决策支持应用普遍较弱。而数据仓库是智能决策支持应用的基础平台，上海财经大学信息化办公室从2008年开始，在高校数据仓库建设方面进行了深入探索和实践，积累了较为丰富的经验，取得了较为显著的应用成效。本书定位是高校信息化建设单位实施数据仓库项目的指导类书籍，重点介绍高校数据仓库建设与实施过程中的相关内容，包括数据仓库项目的需求分析该如何开展、高校数据仓库设计与开发、数据质量管理，以及核心业务应用案例等内容。
本书针对目前高校建设数据仓库的普遍问题，结合上海财经大学数据仓库建设的实践，通过深入分析高校数据服务需求，提出基于数据仓库的高校数据服务系统技术方案，探索适合高校业务特点的数据服务系统实施方法，形成高校数据服务系统实施和应用的典型案例，从而推动和促进数据服务在高校中的广泛应用。全书主要从数据仓库需求分析、设计、开发、管理与应用几个方面进行阐述。
本书由上海财经大学信息化办公室组织撰写，多位作者参与本书撰写。其中，第1章由王珊珊、陈云、吴先斌撰写，第2章由吴先斌撰写，第3章由王珊珊撰写，第4章由高亮撰写，第5章由吴先斌、高亮撰写，第6章由高亮、吴先斌、陈云撰写。全书由陈云总撰定稿。同时，感谢项目合作单位上海吉贝克信息技术有限公司提供的相关资料。
由于作者水平有限，书中错误在所难免，恳请专家和广大读者批评指正。