淺析資料倉庫教學管理系統
一、資料倉庫概述
資料倉庫的概念最早是由n提出來的，在他的著作《建立資料倉庫》中是這樣定義的：資料倉庫是一個面向主題的、整合的、想對穩定的、隨時間變化的資料集合。資料倉庫是在傳統資料庫基礎上建立起來的，但是與傳統資料庫又有所區別，傳統的資料庫是單一的資料資源，即以資料庫為中心，進行聯機事務處理（OLTP，ONLineTransactionProcessing)，資料庫技術的主要任務儲存資料，對儲存的資料進行查詢和修改等操作。而資料倉庫是將各業務系統資料抽取出來，按照決策分析型資料要求對資料進行清理轉換重新組織，建立分析處理環境，然後採用聯機分析（OLAP)技術或者資料探勘技術處理進行資料分析，挖掘出潛在的有價值的資訊，供使用者參考決策。
1.體系結構設計
資料倉庫是基於傳統資料庫積累的資料和其它渠道收集的各種資料資訊搭建起來的面向聯機分析處理（OLAP，ONLineAnalyticalprocessing)的分析型資訊集合，總體結構為三個層次：（源資料）資料處理、資料儲存、資料分析。高校教學管理系統資料倉庫包括資料來源、資料處理，資料儲存和資料分析四個部分。資料來源：主要來自數字化校園管理平臺，涵蓋高校各資訊系統，教務管理、學籍管理、招生就業管理以及其他資訊系統等的資料。資料處理：包括資料抽取、清理、轉換和整合。首先從資料來源中抽取資料，儲存到臨時資料表中，然後對抽取的資料進行清洗和轉換，通過清洗去除決策分析無用的資料資訊，通過轉換使資料標準一致，將轉換清理後的資料整合裝入到資料倉庫中。資料儲存：各資訊系統的資料與資料倉庫系統的資料是相互獨立的，因此各資訊系統資料的變化不會自動更新資料倉庫的資料，我們需要在設定資料同步儲存機制，才能實現更新資料融入資料倉庫儲存。資料分析：資料抽取、清理、轉換、儲存到資料倉庫系統以後，我們需要通過各種技術，如聯機分析（OLAP）技術、資料探勘（DM）技術、商業智慧（BI）技術等形成統計分析報表供使用者檢視並做出相應的決策。
2.主題劃分
資料倉庫的重要特點是面向主題。當資料圍繞主題域來組織時，決策分析者將能很明確地找到自己感興趣的東西。建立資料倉庫首先要根據使用者的需要進行主題劃分，然後根據主題建立資料倉庫模型，通過ETL工具從資料來源抽取資料到資料倉庫，最後採用聯機分析（OLAP）技術或資料探勘（DM）技術對資料進行分析挖掘，根據分析及挖掘結果做出相應的決策。根據教學管理系統的應用需求,在高校教學管理新系統中，組織層領導最關注的教學質量，所以系統確定的主題主要包括：包含學生、教師、課程、教學質量等幾個方面。
3.資料倉庫模型設計
資料倉庫模型比較常用的`有兩種：星型和雪花型兩種。星型是由一個事實表和多個維度表進行關聯，具有統計分析和查詢速度快特點，所以在教學管理資訊系統中採我們採用星型模型。下面以教學質量主題為例說明資料倉庫模型的設計。維表我們設計為時間表、學生成績表、學生就業情況表、學生獎懲表、學生學習情況、教師教學水平表，事實表由就業率、論文發表等級及數量、學生獲獎等級及數量等構成。
4.聯機分析（OLAP）
聯機分析（OLAP）是針對某一個具體主題，採用聯機分析術（OLAP）或資料探勘（DM）技術對資料倉庫中的資訊進行統計分析。聯機分析包括多維資料分析方法，大體上可分為切塊、旋轉、鑽取。所謂的旋轉就是交換維度的位置關係，以便於決策人員可以不同角度得到多維資料，獲取有價值的資訊。通過聯機分析技術的旋轉方法我們可以很容易的發現教學管理系統教學質量問題，如教學計劃不合理、有些教師水平有待提高等，通過鑽取可以更深入的分析出教學計劃不合理的各種因素。
三、結束語
目前絕大部分高校都執行著多個資訊系統，如學籍管理、就業招生、教務管理等，各系統包含大量歷史資訊和當前資訊。這些資料如實的反映了高校過去和現在的執行狀況，但是這些資訊因為資訊量大並且存在“資訊孤島”問題，並沒有體現它潛在的價值，本文提出了基於資料倉庫的教學管理系統，將這些資訊整合到資料倉庫系統中，並藉助於聯機分析（OLAP）技術和資料探勘（DM）技術進行資料分析並發現隱藏在這些海量資料中的關聯規律，提供給學校領導層進行決策，對於提高高校管理水平和教學質量具有重要的意義。
