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摘 要：随着信息化、科技化水平不断提高和计算机技术的广泛应用和发展，高校教学管理、人事管理、行政管理等各项工作事务中也逐渐引入计算机技术，以期提高数字化、信息化建设水平。数据仓库技术的出现为进一步整合高校人事档案各类信息，提高高校人事档案管理水平具有至关重要的作用，为高校管理者快速准确做出各种决策提供便利。本文通过对目前高校人事信息管理现状、存在的问题进行深入总结和分析，并对数据仓库技术进行全面论述，结合实际探索数据仓库在高校人事信息管理中的具体应用途径，希望能够为促进高等学校人事信息管理现代化建设和应用提供理论支持和经验借鉴。
关键词：数据仓库 高校人事信息管理 应用 技术 措施
随着计算机的普及和高等教育改革的不断深化，高校也面临着严峻的市场竞争，作为高等教育重要的基础工作之一——人事信息管理工作是否健全、规范、高效，将直接影响高校整体管理质量和管理水平。数据仓库技术的应用有效克服了传统数据库技术的复杂性，并在高校人事信息管理工作中得到广泛应用和普及。
1 数据仓库相关概念介绍及结构体系
1.1 数据仓库的含义
数据仓库（英文全称是Data Warehouse），是从20世纪80年代中期开始提出并逐渐发展起来的一门现代化科学技术，标准定义是面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合，为各项经营管理活动提供决策依据。通俗来讲，数据仓库技术是一个广义的范畴，主要是为了实现信息决策功能和指导预测功能而构建的信息数据存储和综合分析系统，是对数据库系统的进一步完善和再造细化、功能优化的过程。
数据仓库的构建和运用，不是对传统的信息处理手段的全盘否定，而是在此基础上运用更高的技术手段打造一个便于高层决策分析应用的完善的操作应用系统。
1.2 数据仓库的结构体系
对于数据仓库架构建设目前有两种说法，第一种，数据仓库基本架构如上图所示，包括数据仓库、数据仓库管理系统以及数据仓库工具三方面。数据仓库是基础，是关键，能够有效进行信息探索和收集；数据仓库工具是手段，能够提供便于数据收集、整理、分析、查找、预测、检索等功能的各种分析开发工具；数据仓库管理系统是总指挥，全面保障系统有效稳定运行和安全运行。
第二种数据仓库架构如下图所示。
主要依据数据收集整理分析流程而构建的，包括原始数据部分、数据集市、数据访问和数据分析部分三个主要部分。原始数据部分也叫源数据，是收集原始数据，对数据进行基础处理，包括数据收集、提取、分析和转换、传输等；数据集市是各部门根据实际需求进行数据提取和分析；数据访问和数据分析部分主要是运用相关的OLPA分析技术和数据挖掘技术等，从而形成想要的分析统计报告。
2 数据仓库技术在高校人事信息管理工作中的重要意义及构建的主要目的
2.1 数据仓库技术在高校人事信息管理工作中的重要意义
一是加强数据仓库技术运用，有效克服了传统的数据信息管理数据库存在的问题，将单纯的数据信息提取、查询等功能升级至能够以数据为中心探求数据背后分析环境的重要功能，大大拓宽了现有数据库系统的数据统计分析渠道，提高了分析维度，通过从多维度打造数据信息管理技术，从而提供更加功能多样化的管理技术，进而为管理者更好地对人事数据进行全方位、多角度分析和观察提供便利。
二是加强数据仓库技术的运用，能够克服单纯的脱机数据发展的弊端，将数据处理升级至联机状态，从而可以从多角度随时进行数据动态变化监控，进而提高运行效率。
三是数据仓库技术的运用，为高校决策以及人事信息管理建设提供更多的基础支持。数据挖掘技术、预测技术等能够进一步探索数据背后的深层含义，进一步为高校管理者提供决策依据，为高校的学科建设、人才培养、科研开发等方面的决策提供技术支持和信息支持，还能预测高校未来的发展趋势，促进高效长远可持续发展，更好地为教职工服务。
2.2 高校数据仓库构建的主要目的
一是通过高校数据仓库构建，能够便于获取不同类型的数据源终端信息，有效解决高校数据分类混乱，信息繁杂众多，信息统计口径不一致等问题。
二是通过高校数据仓库构建，能夠有效掌握事件发展有关的全过程数据信息。通过运用数据仓库技术，进一步整合各类资源，将历史数据进行有效管理，统一口径，便于构建全面、系统的信息数据库。
三是通过高校数据仓库构建，打造人性化的决策支持体系保障机制。建立数据仓库，对各类数据进行全方位分析，从而为高校建立更加人性化的决策支持系统提供资源保障和机制保障。
3 高校人事信息管理发展的现状
高校在计算机和网络应用方面比较广泛，据调查了解，绝大部分高校已经开始重视人事信息管理工作，充分认识到加强人事信息管理工作对促进高校发展的重要意义，已经对人事信息管理系统进行了开发，通过购买软件或者自主开发相关系统等方式，实现人事管理工作的信息化，并且存储了大量数据信息，为信息查询和信息统计等提供了便利。但是我们也可以清晰地看到，很多高校的人事信息管理工作的功能仅仅是用于记录、查询和统计一些信息，不能充分满足新形势下现代化人力资源管理要求，对于实现高校资源的有效配置，及时提取有效完整的信息数据从而为高校管理者提供决策、全面预测高校发展方向等方面决策参考性不强，指导意义不大。具体存在的问题有：
一是人事信息管理工作效率不高，数据繁杂。人事管理工作本身就是一项系统复杂的工作，人事管理涉及招聘、培训、绩效考核、奖惩、劳动关系管理等多方面，数据收集也涉及多个部门，信息收集时间长、很多信息收集和统计口径也不一致，导致人事信息往往都是简单的数据罗列和信息堆积，简单的目录设置便于查找，对于一些复杂的、系统的数据由于收集不全面或者没有及时分析，导致应用指导性不强。 二是没有形成信息及时更新机制。由于人事信息管理是一项系统工程，加上人员信息变动情况较多，如果没有及时沟通和反馈，就不能确保人事部门及时掌握教职工信息，加上对人事信息工作关注度不够，往往都是入党、晋升时才想起来更新人事档案信息，对教职工的信息管理缺乏动态监控机制和分析机制导致人事信息更新速度滞后，不能为人事决策和人事管理提供有效保障。
三是人事信息共享机制缺乏。很多高校人事信息管理都是独成体系，数据比较分散，内部各部门之间都是各自负责一块信息收集和统计，没有放在统一平台上进行人事信息规范化管理，没有形成有效的畅通的信息共享机制，导致很多人事信息查找时只能电话沟通或者邮件沟通，不能从平台上直接提取和交换。
4 提高数据仓库在高校人事信息管理中的应用水平的具体措施
4.1 构建有效完善的数据仓库系统
建议应用目前技术相对成熟的软件和工具进行数据仓库系统构建，比如常用的SQLServer2000技术平台，按照数据仓库建设流程规范进行操作，确保数据仓库技术有效应用达到预期效果。
首先，对原始的数据存储资料系统进行预处理。由于很多数据统计口径、储存方式多樣，这样就会造成很多数据不完整、有错误，第一步就是故障排除信息预处理。利用SQLServer2000技术平台上的DTS工具，收集所有的信息原始数据，导入到数据库中，用相关的技术对数据进行检查，形成基础数据信息库。
其次，按照数据仓库多维数据模型要求，按照具体分类和操作设置成人事信息管理表格，设置完成之后将预处理后的原始数据导入多维数据库，进而完成基本程序构建。当然多维度设置有很多选择，按照既定程序选择，根据实际需求设置维度数量，从而实现多维度数据查询分析。可以参照下面某高校多维数据库构建体系进行设置，原理是一样的。
再次，构建数据挖掘结果系统，这就要用到上述软件中的聚集工具，打造数据挖掘模型，充分利用源数据，按照分类特征提取所需要的数据信息类别，进而可以访问到不同类别的数据库信息。这方面的应用主要是为了提供人事决策、在选人用人招聘培训、人力资源规划分析等方面应用比较多。
按照上述流程构建的数据仓库架构如下图所示：
4.2 及时做好高校数据仓库技术的应用评估
按照上述流程和规范设置高校数据仓库之后，要对数据仓库进行试运行，从而找出存在的问题，及时改进。一方面要加强对数据搜集整理的应用探索，对数据仓库系统的数据搜集整体功能进行评估，尤其注重与原始数据的对比是否一致等；另一方面要充分保证人事信息的安全性，这就要进行权限设置，针对不同层级、不同专业领域教师队伍和管理层进行权限访问设置；三是做好资金保障，确保数据仓库系统有效建立，并做好技术开发和探索。
4.3 加强数据仓库系统的培训应用
数据仓库系统构建需要人来完成，因此必须加强专业技术人员培训，提高操作技能，此外还要加强与人事信息管理有关的所有岗位的培训，掌握基本操作技能，进而提高人事信息管理的有效性、及时性和全面性。
综上所述，数据仓库体系建设是一项系统工程，没有千篇一律的一个软件或者工具就可以直接拿来应用的，在高校人事信息管理中的具体操作中要充分结合学校实际，分门别类确定设计原则，拿出有效的设计方案，通过加强培训、提高科研开发水平以及加大资金投入支持等多方面入手，加强高校人事信息的数据仓库体系建设，从而为提高高校人事信息管理水平、促进学校长远可持续发展提供技术支持。
参考文献：
[1]孙秋瑞，陈平，黄洛颖，刘臻.高校校务管理数据共享服务平台建设路径研究[J].中国电化教育，2016（03）：69-74.
[2]陈树胜，褚贵忠.商务智能理论在高校信息化管理中的应用分析[J].中国教育信息化，2009（07）：85-87.
[3]华冠萍.数据仓库技术在高校人事信息中的应用[J].软件导刊，2010（03）：167-168.
[4]陆小亮.基于Web的数据仓库系统在高校教务管理中的应用探索[J].中国科技财富，2012（07）：154+146.
[5]徐龙琴，刘双印.基于数据仓库和数据挖掘的高校决策支持系统的探索[J]. 佳木斯大学学报（自然科学版），2015（01）：59-63.
关键词：数据仓库 高校人事信息管理 应用 技术 措施
随着计算机的普及和高等教育改革的不断深化，高校也面临着严峻的市场竞争，作为高等教育重要的基础工作之一——人事信息管理工作是否健全、规范、高效，将直接影响高校整体管理质量和管理水平。数据仓库技术的应用有效克服了传统数据库技术的复杂性，并在高校人事信息管理工作中得到广泛应用和普及。
1 数据仓库相关概念介绍及结构体系
1.1 数据仓库的含义
数据仓库（英文全称是Data Warehouse），是从20世纪80年代中期开始提出并逐渐发展起来的一门现代化科学技术，标准定义是面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合，为各项经营管理活动提供决策依据。通俗来讲，数据仓库技术是一个广义的范畴，主要是为了实现信息决策功能和指导预测功能而构建的信息数据存储和综合分析系统，是对数据库系统的进一步完善和再造细化、功能优化的过程。
数据仓库的构建和运用，不是对传统的信息处理手段的全盘否定，而是在此基础上运用更高的技术手段打造一个便于高层决策分析应用的完善的操作应用系统。
1.2 数据仓库的结构体系
对于数据仓库架构建设目前有两种说法，第一种，数据仓库基本架构如上图所示，包括数据仓库、数据仓库管理系统以及数据仓库工具三方面。数据仓库是基础，是关键，能够有效进行信息探索和收集；数据仓库工具是手段，能够提供便于数据收集、整理、分析、查找、预测、检索等功能的各种分析开发工具；数据仓库管理系统是总指挥，全面保障系统有效稳定运行和安全运行。
第二种数据仓库架构如下图所示。
主要依据数据收集整理分析流程而构建的，包括原始数据部分、数据集市、数据访问和数据分析部分三个主要部分。原始数据部分也叫源数据，是收集原始数据，对数据进行基础处理，包括数据收集、提取、分析和转换、传输等；数据集市是各部门根据实际需求进行数据提取和分析；数据访问和数据分析部分主要是运用相关的OLPA分析技术和数据挖掘技术等，从而形成想要的分析统计报告。
2 数据仓库技术在高校人事信息管理工作中的重要意义及构建的主要目的
2.1 数据仓库技术在高校人事信息管理工作中的重要意义
一是加强数据仓库技术运用，有效克服了传统的数据信息管理数据库存在的问题，将单纯的数据信息提取、查询等功能升级至能够以数据为中心探求数据背后分析环境的重要功能，大大拓宽了现有数据库系统的数据统计分析渠道，提高了分析维度，通过从多维度打造数据信息管理技术，从而提供更加功能多样化的管理技术，进而为管理者更好地对人事数据进行全方位、多角度分析和观察提供便利。
二是加强数据仓库技术的运用，能够克服单纯的脱机数据发展的弊端，将数据处理升级至联机状态，从而可以从多角度随时进行数据动态变化监控，进而提高运行效率。
三是数据仓库技术的运用，为高校决策以及人事信息管理建设提供更多的基础支持。数据挖掘技术、预测技术等能够进一步探索数据背后的深层含义，进一步为高校管理者提供决策依据，为高校的学科建设、人才培养、科研开发等方面的决策提供技术支持和信息支持，还能预测高校未来的发展趋势，促进高效长远可持续发展，更好地为教职工服务。
2.2 高校数据仓库构建的主要目的
一是通过高校数据仓库构建，能够便于获取不同类型的数据源终端信息，有效解决高校数据分类混乱，信息繁杂众多，信息统计口径不一致等问题。
二是通过高校数据仓库构建，能夠有效掌握事件发展有关的全过程数据信息。通过运用数据仓库技术，进一步整合各类资源，将历史数据进行有效管理，统一口径，便于构建全面、系统的信息数据库。
三是通过高校数据仓库构建，打造人性化的决策支持体系保障机制。建立数据仓库，对各类数据进行全方位分析，从而为高校建立更加人性化的决策支持系统提供资源保障和机制保障。
3 高校人事信息管理发展的现状
高校在计算机和网络应用方面比较广泛，据调查了解，绝大部分高校已经开始重视人事信息管理工作，充分认识到加强人事信息管理工作对促进高校发展的重要意义，已经对人事信息管理系统进行了开发，通过购买软件或者自主开发相关系统等方式，实现人事管理工作的信息化，并且存储了大量数据信息，为信息查询和信息统计等提供了便利。但是我们也可以清晰地看到，很多高校的人事信息管理工作的功能仅仅是用于记录、查询和统计一些信息，不能充分满足新形势下现代化人力资源管理要求，对于实现高校资源的有效配置，及时提取有效完整的信息数据从而为高校管理者提供决策、全面预测高校发展方向等方面决策参考性不强，指导意义不大。具体存在的问题有：
一是人事信息管理工作效率不高，数据繁杂。人事管理工作本身就是一项系统复杂的工作，人事管理涉及招聘、培训、绩效考核、奖惩、劳动关系管理等多方面，数据收集也涉及多个部门，信息收集时间长、很多信息收集和统计口径也不一致，导致人事信息往往都是简单的数据罗列和信息堆积，简单的目录设置便于查找，对于一些复杂的、系统的数据由于收集不全面或者没有及时分析，导致应用指导性不强。 二是没有形成信息及时更新机制。由于人事信息管理是一项系统工程，加上人员信息变动情况较多，如果没有及时沟通和反馈，就不能确保人事部门及时掌握教职工信息，加上对人事信息工作关注度不够，往往都是入党、晋升时才想起来更新人事档案信息，对教职工的信息管理缺乏动态监控机制和分析机制导致人事信息更新速度滞后，不能为人事决策和人事管理提供有效保障。
三是人事信息共享机制缺乏。很多高校人事信息管理都是独成体系，数据比较分散，内部各部门之间都是各自负责一块信息收集和统计，没有放在统一平台上进行人事信息规范化管理，没有形成有效的畅通的信息共享机制，导致很多人事信息查找时只能电话沟通或者邮件沟通，不能从平台上直接提取和交换。
4 提高数据仓库在高校人事信息管理中的应用水平的具体措施
4.1 构建有效完善的数据仓库系统
建议应用目前技术相对成熟的软件和工具进行数据仓库系统构建，比如常用的SQLServer2000技术平台，按照数据仓库建设流程规范进行操作，确保数据仓库技术有效应用达到预期效果。
首先，对原始的数据存储资料系统进行预处理。由于很多数据统计口径、储存方式多樣，这样就会造成很多数据不完整、有错误，第一步就是故障排除信息预处理。利用SQLServer2000技术平台上的DTS工具，收集所有的信息原始数据，导入到数据库中，用相关的技术对数据进行检查，形成基础数据信息库。
其次，按照数据仓库多维数据模型要求，按照具体分类和操作设置成人事信息管理表格，设置完成之后将预处理后的原始数据导入多维数据库，进而完成基本程序构建。当然多维度设置有很多选择，按照既定程序选择，根据实际需求设置维度数量，从而实现多维度数据查询分析。可以参照下面某高校多维数据库构建体系进行设置，原理是一样的。
再次，构建数据挖掘结果系统，这就要用到上述软件中的聚集工具，打造数据挖掘模型，充分利用源数据，按照分类特征提取所需要的数据信息类别，进而可以访问到不同类别的数据库信息。这方面的应用主要是为了提供人事决策、在选人用人招聘培训、人力资源规划分析等方面应用比较多。
按照上述流程构建的数据仓库架构如下图所示：
4.2 及时做好高校数据仓库技术的应用评估
按照上述流程和规范设置高校数据仓库之后，要对数据仓库进行试运行，从而找出存在的问题，及时改进。一方面要加强对数据搜集整理的应用探索，对数据仓库系统的数据搜集整体功能进行评估，尤其注重与原始数据的对比是否一致等；另一方面要充分保证人事信息的安全性，这就要进行权限设置，针对不同层级、不同专业领域教师队伍和管理层进行权限访问设置；三是做好资金保障，确保数据仓库系统有效建立，并做好技术开发和探索。
4.3 加强数据仓库系统的培训应用
数据仓库系统构建需要人来完成，因此必须加强专业技术人员培训，提高操作技能，此外还要加强与人事信息管理有关的所有岗位的培训，掌握基本操作技能，进而提高人事信息管理的有效性、及时性和全面性。
综上所述，数据仓库体系建设是一项系统工程，没有千篇一律的一个软件或者工具就可以直接拿来应用的，在高校人事信息管理中的具体操作中要充分结合学校实际，分门别类确定设计原则，拿出有效的设计方案，通过加强培训、提高科研开发水平以及加大资金投入支持等多方面入手，加强高校人事信息的数据仓库体系建设，从而为提高高校人事信息管理水平、促进学校长远可持续发展提供技术支持。
参考文献：
[1]孙秋瑞，陈平，黄洛颖，刘臻.高校校务管理数据共享服务平台建设路径研究[J].中国电化教育，2016（03）：69-74.
[2]陈树胜，褚贵忠.商务智能理论在高校信息化管理中的应用分析[J].中国教育信息化，2009（07）：85-87.
[3]华冠萍.数据仓库技术在高校人事信息中的应用[J].软件导刊，2010（03）：167-168.
[4]陆小亮.基于Web的数据仓库系统在高校教务管理中的应用探索[J].中国科技财富，2012（07）：154+146.
[5]徐龙琴，刘双印.基于数据仓库和数据挖掘的高校决策支持系统的探索[J]. 佳木斯大学学报（自然科学版），2015（01）：59-63.