企業(yè)安全生產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
【學(xué)位單位】:北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:F273;TP311.52
【部分圖文】:
dw層的過(guò)程中再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,將標(biāo)準(zhǔn)不規(guī)范、不一致數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為符合計(jì)算逡逑標(biāo)準(zhǔn)、維度的數(shù)據(jù),處理完成的數(shù)據(jù)最終將會(huì)保存在dw層,dw層數(shù)據(jù)可被用戶逡逑用于統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘等。ETL的具體的執(zhí)行過(guò)程如圖2-1所示:逡逑3\——邐=邐I逡逑9邐、邋etl邋’邐^逡逑y/邋OlapAnaiysis逡逑ERP邐灥瞧逡逑Extraction邐fMizagu逡逑Transformation邐^邐、一.邐?邐{_邋1逡逑」邐DataWarehouse邐^邐SI逡逑酬_邐0碰瞧》9逡逑圖2-1邋ETL執(zhí)行效果圖逡逑Figure邋2-1邋Execution邋Graph邋of邋ETL逡逑ETL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)抽取的方式主要有全量抽取和增量抽取兩種:逡逑全量抽。簩(shù)據(jù)源中所有的數(shù)據(jù)全部抽取出來(lái),類似數(shù)據(jù)的整體遷移或復(fù)逡逑制,全量抽取過(guò)程每次抽取數(shù)據(jù)量較大,一般多用于系統(tǒng)首次數(shù)據(jù)抽取;逡逑增量抽。褐怀槿∧繕(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)中的變化數(shù)據(jù)即新增、修改的數(shù)據(jù),工作量相逡逑對(duì)較小,可以更好的提高數(shù)據(jù)抽取效率。逡逑ETL[19]的質(zhì)量問題具體表現(xiàn)為正確性、完整性、一致性、完備性、有效性、逡逑時(shí)效性和可獲取性等幾個(gè)特性。而業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型、業(yè)務(wù)過(guò)程的更改以及數(shù)據(jù)逡逑集成的不完備等情況都可能造成數(shù)據(jù)的不一致進(jìn)而影響數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換[2°]過(guò)逡逑程主要是進(jìn)行不一致的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)粒度的轉(zhuǎn)換,以及一些商務(wù)規(guī)則的計(jì)算。逡逑數(shù)據(jù)加載是將完成轉(zhuǎn)換過(guò)程的數(shù)據(jù)存放到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的指定位置。在實(shí)際應(yīng)用逡逑中時(shí)間維度對(duì)于統(tǒng)計(jì)信息來(lái)說(shuō)往往至關(guān)重要,而ETL中時(shí)間戳可以用來(lái)標(biāo)識(shí)時(shí)間逡逑維度,因此在數(shù)據(jù)加載過(guò)程中,可以在
圖3-1普通用戶用例逡逑Figure邋3-1邋Use邋Case邋Diagram邋of邋Common邋User逡逑主要對(duì)普通用戶用例中重要用例進(jìn)行詳細(xì)的用例描述,個(gè)主要功能模塊,普通用戶登錄的用例描述如表3-1表3-1用戶登錄用例描述逡逑Table邋3-1邋Use邋Case邋Description邋of邋User邋Login逡逑用戶登錄需求用例逡逑01逡逑高逡逑普通用戶逡逑普通用戶登錄功能逡逑
系統(tǒng)默認(rèn)會(huì)在每個(gè)月28號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總,按照系統(tǒng)默認(rèn)指標(biāo)及權(quán)重完成數(shù)逡逑據(jù)采集工作,保證數(shù)據(jù)完整。逡逑詳細(xì)的數(shù)據(jù)采集人員用例圖如圖3-2所示:逡逑16逡逑
【參考文獻(xiàn)】
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