数据仓库技术在钢铁行业生产物流中的应用研究

论文摘要

在市场经济高度发达的今天,需求变化迅速,竞争日益激烈,提高市场反应速度和市场反应质量成为越来越多企业追求的目标。高新技术的迅猛发展正在引发世界经济结构的调整,世界范围的市场竞争将更加激烈。本论文所涉及的企业坚持以信息化带动工业化,以工业化促进信息化,走出一条科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的新型工业化路子。为顺应该企业发展战略和未来趋势,与钢铁精品基地建设以及钢铁主业整体上市、一体化进程互动,基于钢铁主业一体化管控模式和跨地域供应链协作的需要,该企业正在利用、规范、整合、提升现有信息化建设资源,采用现代信息技术,特别是有企业特色的成熟管理信息技术,统筹规划钢铁主业信息化(包括网络基础设施和信息安全在内)蓝图、路线和时间表。企业信息化的目标就应当是为了提高企业生产力,并使企业获得更大的经济效益。随着社会需求和计算机技术的不断发展,人们开始尝试对原来数据库中的数据进行再加工,形成一个综合并面向分析的环境,以支持科学决策的产生。由此数据仓库的思想、技术和产品逐渐开始形成。数据仓库技术的出现,使智能化的信息系统的实现成为可能。本文对数据仓库技术做了深入的研究,将数据仓库生命周期方法理论灵活地运用到实际项目中,并从系统整体角度出发,详细阐述了基于钢铁企业生产物流数据仓库的开发过程。本文所涉及的面比较广,其中以维度建模技术的研究作为重点。首先介绍了论文涉及项目的研究背景、研究目的和论文的结构。其次文章详细介绍了与数据仓库有关的技术,重点介绍了维度建模、ETL以及OLAP等关键技术。再次详细阐述了论文涉及的数据仓库项目的建设过程:在项目规划之后,根据用户的需求和现有数据源的实际情况进行数据维度建模,设计并实现ETL的整个流程,介绍了整个系统与功能的设计。再次论文介绍了数据仓库建成之后用OLAP技术实现多维数据分析的一些应用实例。最后对生产物流数据仓库实施的效果进行了分析和评价,并对未来数据仓库的发展方向进行了展望。

论文目录

• 目录
• 摘要
• ABSTRACT
• 前言
• 1.绪论
• 1.1.研究目的
• 1.2.研究背景
• 2.数据仓库技术阐述
• 2.1.数据仓库的基本概念
• 2.2.数据仓库的基本组成要素
• 2.3.数据仓库与传统数据库的区别
• 2.4.数据仓库关键技术
• 2.4.1.维度建模
• 2.4.2.ETL技术
• 2.4.3.OLAP技术
• 2.4.4.数据挖掘技术
• 2.5.建设数据仓库的生命周期方法
• 3.XX钢铁企业生产物流管理数据仓库的建设
• 3.1.项目规划
• 3.2.需求分析
• 3.3.生产物流数据集市维度建模
• 3.3.1.库存管理分析主题
• 3.3.2.合同管理分析主题
• 3.4.数据仓库的系统设计与功能设计
• 3.4.1.系统架构
• 3.4.2.硬件平台
• 3.4.3.软件平台
• 3.4.4.功能设计
• 3.5.系统应用
• 3.5.1.库存管理分析类报表
• 3.5.2.合同管理分析类报表
• 4.数据仓库在生产物流实施效果分析
• 4.1.信息系统评价的理论基础
• 4.2.建立一个钢铁行业生产物流数据仓库系统评价指标体系
• 4.3.今后的改进方向
• 5.总结
• 参考文献
• 致谢