Использование средств OLAP-технологий для построения системы бизнес интеллекта факультета

 

Пример работы со штатным формуляром представлен на рисунке 3.6:

Рис. 3.6. Работа со штатным формуляром в системе asu.grsu.by

 

Системой asu.grsu.by обычно пользуются работники кафедр и деканатов в тех случаях, когда необходимо оперативно узнать необходимую информацию о сотрудниках, посмотреть штатное расписание того или иного подразделения, штатные формуляры сотрудников.

3.1.4. Проблемы корректности данных АСУ «Университет»

Информация, хранящаяся в БД АСУ  «Университет», должна удовлетворять  критериям корректности и подлинности. Однако на самом деле сложно говорить об абсолютной корректности данных. Это обуславливается в основном тем, что на стадии ввода этих данных в систему, могут допускаться различного рода ошибки. В идеале эти ошибки должны отслеживаться и устраняться еще при работе с теми приложениями, в которых и производится ввод данных. Однако ввиду несовершенства программного обеспечения и влияния так называемого человеческого фактора, некорректных данных в БД АСУ «Университет» с каждым днем становится все больше и больше.

Примеров некорректности данных множество. Так, например, при анализе данных о сотрудниках университета, а в частности при рассмотрении возраста персонала, пришлось столкнуться с возрастом в 4, 5, 6 и т.д. лет. Это обусловлено некорректностью вводимой даты рождения того или иного сотрудника. Такого рода ошибки отследить практически невозможно. Еще более смешным примером некорректности вводимых данных является неизвестность пола сотрудника. Примером синтаксической некорректности является наличие в базе данных названий одних и тех же сущностей в разных вариантах. Так, например, место жительства сотрудника «г. Гродно» существует в следующих вариантах: «Гродна», «г.Гродно», «г. Гродно», «ГРОДНО» и т.д. Такие ошибки автоматически исправить невозможно.

Проблемы корректности данных АСУ  «Университет» могут быть решены тремя способами:

1. Проверка корректности на стадии заполнения данных персоналом университета.
2. Проверка корректности данных на этапе функционирования систем анализа данных и генерации отчетов.
3. Постоянная очистка базы данных АСУ «Университет» от выявленных некорректных данных.

Если первые 2 способа можно осуществить  путем выполнения соответствующих  скриптов проверки данных на корректность, то 3-й способ требует наличия  специалиста, который выполнял бы работу по исправлению некорректных данных, которые исправить не под силу автоматическим способом. Однако на данный момент в университете такого человека нет.

При разработке любой системы, в  которой производится анализ данных и генерация отчетов, не избежать встречи с некорректными данными. Это в свою очередь не может не отразится в дальнейшем на информативности, качестве и полезности предоставляемой информации пользователям таких систем.

Выводы

В ходе изучения уже существующих систем для работы с персоналом вуза были выявлены положительные и отрицательные  стороны этих приложений.

К положительным сторонам следует  отнести:

• удобный просмотр информации о конкретном сотруднике;
• планирование штатных расписаний;
• работа со штатным формуляром;
• учет информации об отпусках и льготах персонала, поощрениях и взысканиях, научной работе.

Отрицательные стороны:

• слабые возможности для анализа количественных показателей;
• отсутствие агрегированной информации;
• небольшое число форм отчетности;
• отсутствие интерактивности при работе с данными.

Результатом анализа положительных  и отрицательных сторон существующих приложений для работы с персоналом и студентами факультета стал вывод о необходимости разработки системы на базе технологий Бизнес Интеллекта для работы с персоналом и студентами.

Изученные технологии многомерного анализа  данных Microsoft Analysis Services среды программирования Microsoft Visual Studio 2005 .NET на платформе Microsoft SQL Server 2005 позволяют сделать вывод о возможности реализации такой системы.

Основной целью данной дипломной работы является создание системы поддержки принятия решений при управлении факультетом на основе разнородных знаний о различных аспектах работы факультета, методов их получения, анализа и представления конечному пользователю. Систем подобного рода университеты Беларуси не имеют.

Основная гипотеза разработки и использования системы – интеграция разнородных данных и новые формы их организации и представления – позволят не только получить новые знания о предметной области, но и позволят пользователю самостоятельно производить поиск и анализ необходимой ему информации.

Реализация системы Бизнес Интеллекта предполагает решение следующих задач:

• организацию процессов сбора информации об аспектах работы факультета вуза;
• структурирование данных и разработка средств их первичного накопления;
• организацию очистки и загрузки первичных данных в общую базу системы;
• формирование хранилища данных, организация его пополнения информацией;
• формирование многомерных таблиц и исследование их средствами OLAP;
• создание системы доступа конечных пользователей к информации системы с использованием методов на основе Internet/Intranet-технологий;
• реализация модуля формирования и доступа к конечным документам посредством возможностей служб Crystal Reports, Reporting Services, а также с помощью набора средств Microsoft Office Web Components;
• обучение потенциальных пользователей системы Бизнес Интеллекта факультета – работников деканата, заведующих кафедрами, преподавателей и сотрудников.

 

ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ КОМПОНЕНТОВ СИСТЕМЫ БИЗНЕС ИНТЕЛЛЕКТА

4.1. Требования к системе Бизнес Интеллекта. Общая схема системы

При рассмотрении технологии комплексного и многомерного анализа были выдвинуты основные требования к приложениям для многомерного анализа информации. Эти требования можно применить и к разрабатываемой системе на базе технологий Бизнес Интеллекта для работы с персоналом и студентами факультета. Они представляют собой следующее:

• многомерность – данные о персонале университета должны быть представлены в виде многомерной модели, что упрощает процессы анализа и восприятия информации;
• поддержка высокой скорости получения данных из многомерного хранилища – будущая система должна быть разработана с помощью средств, которые позволяли бы с приемлемой для пользователя скоростью получать и сравнивать требуемую информацию в виде так называемых срезов;
• наличие удобных утилит просмотра многомерных данных – в системе должен быть разработан модуль просмотра конечных документов в виде удобочитаемых и интерактивных отчетов;
• поддержка качественного процесса очистки и пополнения данных – в системе должен присутствовать модуль очистки и загрузки данных, который позволял бы отфильтровывать «неправильные» данные, обеспечивая, таким образом, достоверность хранимых данных,  и поддерживать актуальность данных за счет периодического обновления хранилища;
• поддержка многопользовательского режима – разрабатываемая OLAP-система должна предоставлять возможность работать нескольким пользователям совместно с одной аналитической моделью или создавать для них различные модели из единых данных.

Исходя из вышеперечисленных требований, необходимо разработать на базе технологий Бизнес Интеллекта систему для работы с персоналом и студентами факультета, которая обеспечивала бы эффективное хранение, обработку и анализ данных о персонале и студентах.

Прежде чем приступать к разработке такой системы, как и при разработке любой другой системы, необходимо разработать общую схему будущей системы. Эта схема позволить выделить основные компоненты, которые необходимо будет в дальнейшем реализовать. Общая схема системы Бизнес Интеллекта для работы с персоналом и студентами факультета представлена на рис. 4.1:

 

Рис. 4.1. Общая схема системы для работы с персоналом и студентами факультета

На вышеприведенном рисунке  изображены модули системы и взаимодействие между ними. Итак, в системе можно выделить 3 модуля:

1. Модуль сбора, обработки данных и обновления информации. С помощью данного модуля все необходимые данные должны пройти предварительную обработку и очистку, прежде чем попасть в хранилище. Этот модуль разрабатывается на основе Data Transformation Services (DTS) – набора служб Microsoft SQL Server и/или с помощью администрирования связанных серверов (Linked Servers).
2. Модуль формирования многомерной базы данных (многомерного хранилища). Этот модуль позволит содержащиеся в хранилище данные организовать согласно концепции OLAP-систем в виде многомерных данных. В качестве средства разработки данного модуля будут использованы службы многомерного анализа Analysis Services компании Microsoft.
3. Модуль формирования и доступа к конечным документам. Этот модуль должен предоставлять конечным пользователям анализируемые данные в виде интерактивных отчетов. Reporting Services, Office Web Components – набор служб и средств, с помощью которых и будет реализован данный модуль. Также планируется использовать мощное средство генерации отчетности – Crystal Reports, описанное выше.

Схема работы разрабатываемой системы  следующая: сырые данные, хранящиеся в оперативной базе АСУ «Университет»  и других первичных документах попадают в хранилище после предварительной обработки и очистки с помощью модуля очистки и загрузки данных. Средствами модуля формирования многомерного хранилища из очищенных данных  происходит формирование измерений и кубов данных. Затем аналитические данные посредством модуля формирования и доступа к конечным документам представляются в виде интерактивных отчетов пользователям системы.

4.2. Первичные данные системы Бизнес Интеллекта

4.2.1. Данные отдела  кадров

Данные отдела кадров для разрабатываемой системы необходимо брать из основной базы данных АСУ «Университет». Это БД представляет собой сбор всевозможных данных о Гродненском государственном университете и о его жизни.

Структура базы данных АСУ «Университет»  представлена, во-первых, «справочниками», в которых содержится обычно уникальный код сущности, описываемой справочником, и справочные данные (нередко основным полем сущности является название сущности). Во-вторых, в базе данных имеются и таблицы, которые содержат в себе «динамические» данные, отражающие какую либо динамику и изменения в жизни университета с течением времени. Эти таблицы представляют собой особую ценность.

Из всей совокупности содержащихся в базе данных АСУ «Университет»  справочников и таблиц для решения поставленной задачи необходимо выбрать только необходимые – содержащие данные о сотрудниках университета.

Структура хранилища данных и справочников, содержащие сведения о персонале университета, представлены в приложении «Структура хранилища данных».

4.2.2. Данные системы  «Деканат»

Данные этого раздела содержат исчерпывающие сведения об успеваемости студентов:

• оценки за экзамены в разрезе сдач;
• оценки за экзамены в разрезе пересдач;
• средняя успеваемость;
• академическая задолженность студентов;
• др.

 

Структура данных системы  «Деканат» представлена в приложении «Структура хранилища данных».

4.2.3. Данные системы  «Профсоюзный комитет»

4.2.3.1. Общие сведения  о системе

В данном разделе представлена информация о контингенте студентов, состоящих  в профсоюзе:

• списочная информация;
• информация об объемах материальной помощи;
• информация о льготах, предоставляемых студентам;
• информация об оплаченной стоимости предоставленных путевок;
• информация об уплате членских взносов за определенный период времени;
• др.

Структура данных системы  «Профсоюзный комитет» представлена в приложении «Структура хранилища данных».

4.2.3.2. Предпосылки реализации приложения ввода данных

Необходимо заметить, что данные системы данных «Профсоюзный комитет» частично расположены в базе данных автоматизированной системы управления «Университет», так как полная информация о студентах расположено именно в этом хранилище данных. Однако данная информация не является исчерпывающей, поскольку она не несет никакой информации об оплате членских взносов, о суммах материальной помощи, полученной студентами, о предоставленных льготах, путевках студентам и т.д.

Всей этой информацией манипулирует профсоюзный комитет студентов, которому для повседневной работы необходимо ежедневно получать необходимую информацию о каждом студенте, группе, курсу, факультету в разрезе различных периодов, факультетов, курсов и т.д. Также имеется необходимость в получении различного рода отчетов, таких как:

• списочная информация о студентах по факультетам;
• список должников перед профсоюзным комитетом;
• список инвалидов в разрезе факультетов;
• список сирот в разрезе факультетов;
• список студентов из многодетных семей;
• список студентов, имеющих детей, с указанием их количества;
• список студентов, с совокупным доходом родителей, меньше заданной суммы;
• и т.д.