某公司决策支持系统的设计及优化

摘要

信息时代，各种数据库系统正前所未有地普及，并在各行各业中有着广泛的应用，这使得存储和事务处理变得更加容易，但是如何处理泛滥的数据，仍然是困扰着组织决策者的一大难题。随着数据仓库和数据挖掘的日益发展，商务智能和决策支持系统成为了决策者更加喜欢的数据分析工具。
　　本课题针对某公司如今正在使用的金蝶K3 ERP系统以及该公司二次开发的帆软FineReport决策支持系统的运行速度缓慢、功能单一的现状，利用SQL Server商务智能组件、开源商务智能套件、以及JavaEE和开源的框架来重新定制新的决策支持系统——“管理驾驶舱”（MVS-DSS）。
　　论文主要完成了以下工作：
　　研究数据仓库技术，包括传统数据仓库、抽取-转换-加载（ETL）过程、实时数据仓库等。根据某公司当前决策支持系统具有的速度慢、架构不合理、数据源单一的缺点进行了分析，并提出了优化的设计方案。
　　设计基于金蝶K3 ERP系统作为第一数据源的数据仓库，并详细阐述了该数据仓库的设计过程，包括星型架构的设计、数据仓库主题的设计，以及数据库表的设计。
　　阐述了MVS-DSS的ETL过程的设计思路，以及使用开源ETL工具 Kettle完成 ETL的具体实现过程。并在其基础上增加了 Excel数据源的ETL实现。
　　使用 SpringMVC和 Bootstrap，根据公司决策者的需求，开发Web展示系统，作为决策支持系统的展示工具。
　　讨论了MVS-DSS的系统集成测试（SIT）以及用户验收测试（UAT）的设计过程。根据用户反馈进行MVS-DSS的二次优化方案设计以及
　　实现。
　　通过上述方面的研究与实践，本文实现了基于金蝶K3 ERP数据库以及Excel数据源等多元数据源的数据仓库，将某公司的数据进行了合理的整合转换与利用。并通过所开发的展示系统，将数据仓库中数据转化为决策支持系统可用数据，初步实现了MVS-DSS，为某公司的管理者合理管理公司提供了信息化的方法和手段，也为决策者对公司进行决策提供了辅助决策依据。

目录

声明

1 绪论

1.1课题背景

1.2国内外发展现状

1.3课题的主要工作

1.4系统特色

1.5本文的组织与结构

2 理论基础与相关技术

2.1 传统数据仓库

2.2 实时数据仓库

2.3 ETL

2.4 商务智能

2.5 Kettle

2.6 SpringMVC

2.7 Hibernate

2.8 本章小结

3 MVS-DSS的数据仓库结构设计

3.1 需求分析

3.2 体系架构设计

3.3 概念模型设计

3.4 逻辑模型设计

3.5 物理模型设计

3.6 本章小结

4 MVS-DSS的ETL设计

4.1 Extract过程设计

4.2 Transform过程设计

4.3 Load过程设计

4.4 本章小结

5 MVS-DSS的Web系统设计

5.1 系统环境

5.2 Web后端设计

5.3 权限与角色

5.4 本章小结

6 MVS-DSS的实现及应用示例

6.1 环境搭建

6.2 数据仓库实现

6.3 角色和权限的实现

6.4 功能实现

6.5 本章小结

7 测试与对比

7.1 系统集成测试（SIT）

7.2 用户验收测试（UAT）

7.3 对比测试

7.4 本章小结

8 MVS-DSS的二次优化

8.1 优化概述

8.2 用户体验优化

8.3 性能优化

8.4 本章小结

9 总结与展望

9.1 总结

9.2 展望

参考文献

致谢