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基于数据仓库的高校学科建设决策支持系统研究与实现的综述报告
随着信息技术的快速发展，高校学科建设也需要借助数据仓库技术进行决策支持。在建设决策支持系统中，数据仓库是重要的基础设施之一。本文就基于数据仓库的高校学科建设决策支持系统研究与实现进行综述。
一、数据仓库的定义与特点
数据仓库是一个面向主题的、集成的、历史化的数据集合，是进行决策支持的重要基础设施。在数据仓库中，数据以主题为中心，不同数据源之间进行集成，提供给决策者进行分析和决策。数据仓库的特点主要有以下几个方面：
1.面向主题：数据仓库中的数据将所有和一个主题有关的数据集成在一起，可以进行分析和决策支持，提高数据的利用价值。
2.集成的：不同数据源的数据可以进行集成，保证数据的一致性和可靠性。
3.历史化的：数据可以进行历史记录，可以进行历史数据分析，得出对未来的预测。
4.可查询的：数据仓库中的数据可以进行快速高效的查询，在数据分析决策的时候非常方便。
二、基于数据仓库的高校学科建设决策支持系统设计
在高校学科建设中，一个完整的决策支持系统，需要涉及到数据源的建立、数据仓库的建立、数据的集成、分析和决策支持等多个方面。
1.数据源的建立
学校中一般存在多个数据源，如研究生信息系统、教学信息系统、科研信息系统等，这些数据源需要进行整合。可以通过中间件来实现不同数据源的访问和数据的提取。
2.数据仓库的建立
针对不同的主题，需要建立不同的数据仓库，如教师信息仓库、科研信息仓库、教学信息仓库等。在建立数据仓库时，需要考虑到仓库的规模、数据结构等因素。同时，还需要考虑到数据的清洗和加工，确保数据的一致性和可靠性。
3.数据的集成
在建立数据仓库时，需要对不同数据源进行集成，确保数据的一致性和可靠性。集成可以通过ETL工具实现，将不同数据源的数据提取、转换和加载到数据仓库中。
4.数据分析与决策支持
基于数据仓库，可以实现多种数据分析方法，如多维分析、数据挖掘等。同时，还需要建立相应的决策支持模型，为决策者提供方便的查询和分析功能。
三、实现案例：新西兰梅西大学教学数据仓库
新西兰梅西大学教学数据仓库是基于数据仓库构建的一个决策支持系统，主要用于支持学校的教学决策。该系统具有以下几个特点：
1.面向主题：该系统集成了多个与教学有关的数据源，如教学评估、教师教学评估、学生成绩等，以教学为主题进行整合。
2.集成的：该系统集成了多个数据源，保证数据的一致性和可靠性。
3.历史化的：该系统对历史教学数据进行记录，支持历史数据分析和预测。
4.可查询的：该系统支持多维分析和数据挖掘技术，支持快速高效的数据查询。
该系统的实现过程主要包括以下几个方面：
1.数据源的建立：该系统集成了多个与教学有关的数据源，如学生信息系统、教学评估系统等。
2.数据仓库的建立：针对教学主题，建立了教学数据仓库，包括了学生信息、教师信息、教学评估信息等多个维度。
3.数据的集成：采用ETL工具将不同数据源的数据进行集成，以保证数据的一致性和可靠性。
4.数据分析与决策支持：采用多维分析和数据挖掘技术，为决策者提供快速高效的教学数据查询和分析功能。
四、总结
决策支持系统是高校学科建设的重要工具，数据仓库作为决策支持系统的基础设施，可以提供快速高效的数据查询和分析功能。在建立数据仓库时，需要考虑到数据的清洗和加工，集成不同数据源，确保数据的一致性和可靠性；在数据分析方面，需要采用多维分析和数据挖掘技术，建立相应的决策支持模型。