1、09:20,1,第七章 数据资源管理技术,广义的数据资源管理包含三个方面: 文件组织 数据库及数据仓库 数据规划和数据管理,09:20,2,7.1 企业数据处理方式,1、联机事务处理形式处理信息,OLTP:(On Line Transaction Processing),以事务处理的形式来处理信息,涉及到对要输入的信息的收集和处理,再对收集和处理的信息加以利用,去更新已有的信息。OLTP是事件驱动,面向应用的。,基本特点: 支持日常的业务 事务驱动 面向应用 数据是当前的并在不断变化 存储详细数据 (每一个事件或事务) 支持办事人员或行政人员 对应业务的变更频繁的存取,利用业务数据库和数据库管理系统提供支持,09:20,3,2、联机分析处理形式处理信息,并利用信息进行决策,OLAP:(On Line Analytical Processing)是一种为支持决策而进行的信息处理方式,是跨部门的,面向主题的。,基本特点: 支持长远的业务战略决策 分析驱动 面向主题 数据是历史的 数据反映某个时间点或一段时间 数据是静态的,除数据刷新外 数据是汇总的 优化是针对查询而不是更新 支持管理人员和
2、执行主管人员,利用数据仓库提供支持,09:20,4,3、在信息应用过程中管理信息,企业在管理信息时应考虑:,考虑适当的技术 考虑使用权限 考虑信息的更新与维护,09:20,5,7.2 文件组织,7.2.1 数据的物理组织,(1) 文件存储介质,顺序存取设备,随即存取设备,(2) 数据的逻辑组织与物理组织,09:20,6,(3) 数据传送,09:20,7,7.2.3 几种文件组织方式,1、 数据组织的层次,09:20,8,逻辑数据元素之间的关系,09:20,9,(1) 顺序文件组织,09:20,10,(2) 索引文件,索引非顺序文件,记录地址,A B C D E,索引,09:20,11,(3) 链表文件,记录地址 A B C D E F G H I,09:20,12,7.3 数据库系统,7.3.1 数据库处理与数据库类型,(1) 传统文件处理系统存在的问题,数据冗余与数据不一致性,学生基本情况表,学生选课情况表,1、 数据库处理优点,09:20,13,数据结构不一致性,缺少数据字典0330,数据字典描述数据定义,格式,内容,以及数据库的关系,以确保所建立的数据库的完整性,一致性和可行性,
3、使得组织中应用所需的数据连接起来并集中存入一些共享数据库。,公司原始资产负债表(Table Yszcfz),09:20,14,(2) 数据库处理系统,组织利用数据库的优势,09:20,15,核对帐户 程序,存款账目 程序,分期贷款 程序,客户交易程序,数据库管理系统,客户数据库,查询,09:20,16,数据库处理,数据库处理的三个基本活动: 更新维护共享数据库 使用能共享数据库数据的应用程序 通过数据库管理系统提供查询/响应及报告功能,使用户能直接快速地访问数据库,09:20,17,2、 数据库类型,操作数据库,管理数据库,信息仓库,分布式数据库,用户数据库,外部数据库,(1)企业数据库的种类:,09:20,18,外部数据库,09:20,19,(2)文本数据库,09:20,20,(3)多媒体数据库,09:20,21,7.3.2 数据库管理系统,数据库管理系统的四个功能:,数据库开发 数据库查询 数据库维护 数据库应用设计 数据字典,09:20,22,09:20,23,DBMS的五种主要功能,09:20,24,7.3.3 数据库模型与数据库组织结构,(1)数据库模型,学生关系框架:,课程
4、关系框架:,关系模型,层次模型:用树型结构表示实体间联系的数据模型 网状模型:用有向图结构表示实体类型及实体间联系的数据模型。 关系模型:是由若干个关系模式组成的集合,其主要特征是用二维表格结构表达 实体集,用外鍵表示实体间联系。,09:20,25,(2)数据库组织结构,三级结构:,内模式,模式,外模式,09:20,26,7.3.4 数据库设计,1、 信息的转换,09:20,27,三个不同世界术语对照表,09:20,28,2、 数据库设计步骤,(1)对现实世界进行需求分析,(2)建立E-R模型,(3)从E-R模型导出关系数据模型,09:20,29,3、 数据库设计例子:某学院“教学管理”数据库模型的设计,(1)需求和调查分析:,09:20,30,3、 数据库设计例子:某学院“教学管理”数据库模型的设计,(2)E-R图设计:20110402,09:20,31,3、 数据库设计例子:某学院“教学管理”数据库模型的设计,(3)关系数据模型:,对于1:n的联系方式: 系(系代号,系名称,系主任姓名,办公地址,电话) 教师(教师编号,教师姓名,专业特长,系代号,住址,电话) 对于m:n的联系方式
5、: 学生(学号,姓名,性别,年龄,系代号) 课程(课程号,课程名,学分) 学习(学号,课程号,成绩) “教学管理”数据库的关系数据模型如下: 根据图1014“教学管理”E-R图转化成 (实体)系(系代号,系名称,系主任姓名,办公地址,电话) (实体)教师(教师编号,教师姓名,专业特长,系代号) (实体)学生(学号,姓名,性别,年龄,系代号) (实体)课程(课程号,课程名,学分) (联系)学习(学号,课程号,成绩) (联系)教学(教师号,课程号,授课班评估,学院评估) 根据关系模型的设计,可以在计算机上实现数据库的建立,09:20,32,实例:,09:20,33,09:20,34,7.4 数据库的发展,7.4.1 数据仓库,09:20,35,传统数据库系统存在的问题:,一般的数据库系统主要是组织与管理与业务活动或事务处理有关的信息。而对于企业的领导层来说,他们要求了解企业当前的运行情况更需要的是要对这些数据进行汇总、分析与推理,形成决策有用的信息。因此,希望在数据库的基础上再建立一个系统,以提供分析型的数据,作为领导决策的依据。而当前的数据库系统,在每一个业务部门都积累了大量的数据,对高
6、层管理者来说,它还是一个原始状态的信息资源,而且分散在各个子系统中,要利用它来生成一个分析报告是非常困难的数据库系统没有提供有效的手段,来抽取这些零碎且结构各不相同的数据,并将它统一起来。其次,决策层的查询需求事前并不知道,原有数据库未按某些主题来组织数据,因此一次操作的数据量很大,因而查询效率极为低下。,09:20,36,数据仓库体系结构图,数据仓库DBMS,MRDB,MDDB,数据抽取 数据净化 数据载入,数据集市,报表,查询, EIS工具,OLAP 工具,数据挖掘工具,操纵平台,管理平台,09:20,37,(1) 只包含决策信息,数据仓库特征:,09:20,38,(2) 多维的数据,数据仓库特征:,在实际决策过程中决策者往往需要从多个角度去考察一个或多个指标的值,并希望了解这些指标之间的关系。 比如: 对某一产品的销售,希望能从不同的角度去了解它的销售额、纯利润以及额外支出等指标,这些不同的角度包括不同时间(一年的各个季度或月份)、不同地区(个大省市)、不同的销售渠道(零售、代理商与批发),然后分析出其相互关系。,09:20,39,多维数据:,09:20,40,7.4 数据库的发
7、展,7.4.2 数据挖掘工具,(1)查询与报表,数据挖掘工具是用户对数据仓库进行查询的软件工具,09:20,41,Distribution,09:20,42,09:20,43,(2)智能代理,09:20,44,(3)多维数据分析工具,09:20,45,7.4 数据库的发展,7.4.3 决策“投资数据仓库”的策略,(1)决策企业是否需要数据仓库 (2)重新审视现有的信息系统 (3)扩展与培训数据仓库的用户,09:20,46,7.4.3 决策“投资数据仓库”的策略,(4)研究数据仓库更新频率 (5)数据挖掘工具,09:20,47,7.4.4 数据库技术发展的趋势,(1)分布式数据库 (2)面向对象的多媒体的WEB数据库,09:20,48,随着多媒体的应用,对数据库提出了新的要求,要求数据库系统能存储图形、声音等复杂的对象,将数据库技术与面向对象技术相结合,成为第三代数据库系统的基础。 根据第三代数据库系统宣言,第三代数据库系统除应包含第二代数据库系统的功能外,还应支持正文、图象、声音等新的数据类型,支持类、继承、函数等丰富的对象机制,并且支持网络应用。,数据库的发展:,09:20,49,作业,1、P192 2、5、7、8 2、自学P183,
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