数据仓库是一种把收集来的大规模数据转变成有意义的信息的技术。数据仓库通过使用多步进程来执行,这些进程包括收集数据、过滤数据和存储数据,以便把这些数据用在分析和报告应用程序中,用以支持决策分析处理。决策支持系统的主要目标是确认数据结构和趋势,以帮助有关决策者做出的更好的决策。数据仓库相关技术以及联机分析处理(OLAP)工具的不断发展和完善,使得研制基于DW的决策支持系统成为可能。 社会保险是一项关系国计民生的事业,随着我国社会保险事业的不断发展,对多年来积累的大量历史数据进行有效的汲取、分析,从而做出正确决策是社会保险管理和经办机构目前最迫切的需求。按照劳动和社会保障部对金保工程建设中央(劳动保障部)、省(包括自治区、直辖市)、市(地级市)三级劳动保障数据中心的要求,山东地纬计算机软件有限公司在原有社保管理应用系统建设实施的基础上,成立了社会保险决策支持系统课题研究小组。 本文通过对社会保险决策支持系统(SIDSS)研究开发过程的探讨,主要侧重于阐述数据的存储和数据挖掘,即辅助决策子系统的实现。本文通过大量的阅读、实验,仔细研究分析了数据仓库的数据模型、数据挖掘技术,在实践中建立了适合于社会保险实际应用的折中的星型数据模型结构,减少了访问次数,以满足用户能够在海量数据的环境中,及时、迅速的得出查询结果的要求,并且提出了关于建立物化的中间查询结果的中间表的数据模型思想,这一思想将在我们二期的开发中予以实现。同时,本文通过多样化的、可灵活组合的数据展示方式,适应了决策者随时随地多元化的查询统计、分析处理要求。 该项研究及其实验结果——社会保险决策支持系统已经在威海市试点运行,