电子政务

在互联网迅速发展的背景下，互联网已经成为政府和企业事业单位信息化建设中不可或缺的一部分。网站建设在互联网应用中的关键性地位显而易见，为了高效管理档案信息、提升工作效率并避免人为错误，电子政务档案管理系统应运而生。本系统提供档案信息录入、修改、查询、打印及账号管理等功能模块，完全符合学校对档案信息管理的需求。采用B/S结构展现其功能，兼顾了互联网快速发展的趋势。系统选择了ASP作为前台开发语言，其简单易学且功能强大的特性广受欢迎。后台数据库选择Access，为中小型系统提供了可靠的支持。同时，利用Dreamweaver进行网页美化，效果显著。

空间数据仓库技术- 目标：提供决策支持- 关键技术：数据仓库设计、存储索引、数据转换抽取、空间变换、客户端数据分析 数据挖掘技术- 实质：从数据中挖掘知识- 电子政务系统主要方法：- 多维数据分析（OLAP）- 面向属性的归纳方法

3.14创建多个简要记录一个细节可以用来生成多个简要记录。如电话公司的单个电话记录可以生成客户简要记录、地区通信量简要记录、线路分析简要记录等。简要记录可以放入数据仓库或数据集市。当简要记录进入数据仓库时，面向通用应用；进入数据集市时，则为部门应用提供支持。操作型记录聚集成一条简要记录的过程通常在操作型服务器上完成，因其管理大量数据并使数据常驻服务器上。创建简要记录的过程涉及数据排序和合并。复杂冗长的快照建立过程应审慎考虑其必要性。简要记录中的元数据记录类似于单一活动快照中的元数据记录，不同之处在于聚集记录成为重要的元数据。从技术上说，聚集过程生成的记录是“元过程”信息而非“元数据”信息。3.15从数据仓库环境到操作型环境的不同体现在内容、技术、用途和服务群体等多个方面，二者的接口详尽说明。数据从操作型环境到数据仓库环境经历基本转换，数据流向通常如图3-45所示。在传统应用/数据仓库设计中，数据正常流动环境间有时会遇到数据仓库环境向操作型环境传输数据的问题。技术上可以实现数据反向传输，但数据“回流”本身非正常。3.16在正常情况下，数据不会从数据仓库流向操作型环境，因业务活动顺序、操作型处理性能需求、数据寿命和强面向应用特性等多因素限制。

9.2反馈循环数据仓库开发成功的关键在于数据体系结构设计者与DSS分析者之间的反馈循环，如图9-4所示。第9章迁移到体系结构设计环境167下载现存系统环境开始载入第一个主题区，继续载入并鼓励数据集市部门使用。警告：如果您等待清理现有系统而不进行反馈，您将永远无法建立数据仓库。

9.3 图9 - 5显示了企业的D S S需求路径，设计和建立数据仓库环境以支持企业的需求。除了D S S外，企业还有其他需求。图9 - 6展示了企业的操作型环境，状态混乱，数据未集成，系统老化且难以维护。操作型应用需求已发生变化。迁移方案只涉及D S S部分，是否可以在创建数据仓库时改善操作型环境的混乱呢？答案是在一定程度上可以进行重建工作，而不仅仅是美化操作型环境。

4.1 在确定适当的粒度级起点时，我们需要精确估算数据仓库将来的数据行数和所需的直接访问存储设备（DASD）。即使在最佳情况下，我们也只能进行估计。在建立数据仓库的初期阶段，仅需要一个数量级的估算。有一个计算数据仓库空间的算法，详见图4 - 1。首先确定将在数据仓库中创建的所有表，然后估计每张表中行的大小。确切的大小可能难以确定，但可以估计一个下限和一个上限。接下来，估算每张表在一年内的最少和最多行数，这是设计者需要解决的主要问题。例如，对于客户表，可以根据商业环境和公司的业务计划估计当前客户数量；如果没有业务数据，可以估计市场总体业务量乘以市场份额；如果市场份额未知，则可以使用竞争对手的业务量来进行估算。总之，需要从多方收集客户合理估算信息的一面开始。如果数据仓库用于存储业务活动，还需要估计客户数量以及每个时间单位内的业务活动量。同样的方法可以用于分析当前业务量、竞争对手的业务量、经济学家的预测报告等。一旦对一年内和五年内的数据单位数量进行了估算（采用上下限推测的方法），就需要计算索引数据所占的空间。对每张表中的每个键码确定键码的长度，并检查原始表中是否存在键码。现在，将每张表中的行数可能的最大值和最小值乘以数据的最大长度和最小长度，然后将索引项的数目与键码长度的乘积累加到总数据量中。计算每个已知表的行数和空间大小，重复这个步骤。

随着政府信息化建设的推进，国土资源部门电子政务系统中的统计分析面临诸多挑战：数据标准和规范、信息共享程度低、外部信息获取不及时等。为解决这些问题，统计分析引擎整合了多维数据分析技术和传统的查询报表功能，为政府决策提供可靠便捷的支持。针对不同用户需求，我们对前台终端应用进行了详细划分，以满足国土资源部门在政务处理中对辅助业务功能的需求。

讨论了如何在数据库课程设计中实现电子政务管理系统的数据库结构。此设计为毕业设计提供了详细的数据库设计方案。

7.3支持向下探察处理生成用于向下探察分析的基本数据是成功地完成向下探察处理的主要障碍，如图7-6所示。图7-6困难在于生成用于EIS处理的基本数据事实上，有一些研究表明，每花费1美元用于开发E I S软件和硬件，就要为向下探察准备数据花费9美元。之所以要夸大这个问题，是因为高级管理人员关于感兴趣的事情总是不时地改变主意。图7- 7显示了使高级管理人员感兴趣的事情总是不时变化的特性。某天，高级管理人员想了解公司的财务状况， E I S分析员花费很大精力找出了支持这个E I S需求的基本数据。第二天，意外地出现了一个生产问题，管理者又把注意力转向这个问题， E I S分析员就赶紧尽力收集高级管理人员需要的数据。第三天， E I S分析员又不得不将注意力转向发货中出现的问题。第7章高级管理人员信息系统和数据仓库147下载E I S软件和向下探察处理购买及安装E I S软件既快又容易。

在现有系统环境和数据仓库中，数据仓库和数据模型的应用十分广泛。图3-8详细解释了不同层次模型之间的关系，包括操作型数据仓库、部门个人数据类型和企业模型。操作型模型和数据仓库模型直接或间接地影响数据仓库的过程模型和企业模型。在数据库设计阶段，必须考虑性能因素，并在操作型数据中增加时间元素，优化键码。此外，根据需求适当增加导出数据的功能，以促进数据之间的人工关系。