数据仓库分为三大主题

　　数据中心以数据仓库为核心，整合相关业务系统数据库，实现统一的维护管理。主要流程架构如图3所示。

图3 数据中心主要架构

　　江苏警官学院数字化校园信息平台的数据仓库在设计时，尝试性地确立了三大主题，分别是学生、教工和科研。各主题及其相关建模分析如下：

　　1. 学生

　　学生是学校教学活动的两大主体之一，通过收集学生日常的学习、生活等各方面信息，我们能够直观地发现某些规律和趋向，为学院的管理和教学工作提供参考。以学生为实体，我们考虑用星型结构辅助雪花型结构设立五个维度，分别是基本信息(细分为年龄、籍贯、性别等个体相关的数据资料)、在校时间、在校成绩、生活消费(细分为校园内的吃、用等日常消费记录信息)、资源使用(细分为书籍借阅、上网时长、资源下载等记录信息)。

　　2. 教工

　　除了学生，学校教学活动的另一大主体就是教工，学校的正常管理和运作都需要教工来具体实施。以教工为实体，同样设计五个维度，分别是基本信息(细分为年龄、籍贯、职称等个体相关的数据资料)、资源使用、在校时间、科研成果、工作考核。

　　3. 科研

　　科研活动是学校除教学活动之外的另一个重要工作，而科研成果情况也是评价一个学校发展状况的重要指标。以科研为实体，我们考虑设计三个维度，分别是时间、人员(细分为基本履历、所属机构、学术档案等信息)、项目(细分为名称、经费、成果等信息)。

　　三大主题并不独立，而是相互关联的，它们的模型结构如图4所示。

　　数据粒度方面，我们按照数据产生年限，遵循由细到粗的处理原则。例如，交互区的数据在时间维方面，我们可以划分到周、日，而在整合区则为月、旬，到了归档区则以年、季作为时间单位。

图5 学生主题逻辑模型

　　有了详细的概念模型后，我们就能设计出具体的逻辑模型。以学生主题为例，我们可以设计如图5的逻辑模型。

　　最后，我们利用Oracle数据库开发工具，按照逻辑模型创建表格，完成整个数据仓库的物理设计。

　　挖掘“仓库”资源

　　信息平台的数据仓库按照数据访问概率设置数据生命周期“分区”。分区包括交互区、整合区和归档区。交互区同时又是业务系统共享库，为学院不同部门提供交叉数据调用，所以交互区的访问最为频繁。其次是整合区，经过按主题需要筛选后的数据就存储在这个区。通常情况下，整合区的有效访问数据被控制在3至4年内，此后，随着访问概率的下降，自动存储到归档区进行长期保存。

　　在整合区，校园数据实现了有选择的整合，形成了多维数据立方体。当然，我们需要的不仅仅是这个数据立方体，更重要的是挖掘出隐藏在立方体中的信息资源。而要获得信息资源，我们必须要做的一步重要工作就是制定详细的数据挖掘策略。

　　以学生主题为例。通过制定一系列的策略，借助多维数据分析工具，我们能够迅速了解到一个或一类学生在学院的生活学习情况。了解到他们在几个学年内的变化情况，而后通过这些变化所透漏的信息及时掌握学生的思想状况，采取相应的疏堵措施。

　　当然，策略的制定是因人、因部门、因需求而异的，并没有统一的规则，只有合适、合理地挖掘策略才能获取更有效的数据信息，也才能为学院教学和科研的持续发展提供更有价值的参考。

　　数据的存储和有效利用问题，是我国深入建设数字化校园必然要面对的一个重要问题，而数据仓库技术是未来我们解决数据问题的一个很好的手段和方法。本文所提出的基于数据仓库技术的数字化校园信息平台方案，还需要未来实践的检验，以及在后续工作中不断地充实和完善。

　　(作者单位为江苏警官学院现代教育技术中心)

　　备注：本文来自江苏警官学院青年项目(批准号：11Q02)