基于数据仓库的管理驾驶舱系统的设计与实现

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随着信息技术的快速发展,ERP系统、OA系统、CRM系统等管理信息系统已经广泛应用于各大企业的经营管理活动中,但随着企业业务范围的不断扩大,企业产生的数据量日益增长,对信息的简单管理已经不能满足当代企业的管理需求,各管理信息系统产生的数据缺乏互相联系,形成了大量的“信息孤岛”。企业如何将这些信息联系并利用起来,进而为管理层提供决策支持已经成为企业发展的当务之急。为解决上述问题,本文通过对某投资企业信息系统现状及各部门需求的调研,采用B/S架构设计并实现基于数据仓库的管理驾驶舱系统,将与企业经营状况相关的系统数据、电子文档数据和外部数据收集起来,并在此基础上进行数据分析与数据挖掘。在设计管理驾驶舱系统时,本文通过需求分析将系统模块划分为数据获取模块、数据管理模块、数据分析模块、风险预警模块、系统管理模块和登录模块。数据获取模块中为了解决数据集成的问题,在Hadoop集群上通过星型建模方式建立Hive数据仓库,并使用Kettle对源数据进行ETL处理,将数据按照一定的规则转换后加载至数据仓库中进行存储,形成了统一的数据中心。数据管理模块旨在解决数据仓库中元数据管理的问题,保证数据的质量。数据分析模块中使用大数据分析组件Kylin对数据进行OLAP分析,同时,为了更加直观的展示OLAP的分析结果,通过HTML5、Vue和ECharts组件将分析结果以多样化图表的形式进行展示,实现数据的可视化。风险预警模块的目的是提高企业应对财务危机的能力,本文设计并训练Logistic回归模型,用于预测财务危机发生的概率,实现对财务危机风险的预警功能。系统管理模块中使用Shiro框架实现用户权限控制,并在登录模块中对用户名及密码进行验证,实现系统的访问控制,保证系统的安全性。目前,管理驾驶舱系统已经建设完成并投入使用,系统运行状况良好,不仅为企业管理层决策提供了良好的数据支撑,还通过建立健全数据分析的指标体系,消除了数据上报口径不一致的问题,提高了数据分析的效率。
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