中国石油天然气运输公司华北运输分公司062552
摘要：传统石油运输企业车辆设备管理系统主要是针对日常事务的管理，难于满足分析和辅助决策的需要.采用数据仓库技术构建了一个石油运输企业车辆设备管理数据仓库系统，分析设计了相应的主题、多维数据结构和多粒度数据组织模型，给出了系统的体系结构和组成模块，系统对企业决策有参考价值。
关键词：企业信息系统；车辆设备管理；数据仓库
传统的运输企业车辆设备管理系统主要用于对车辆设备日常状态的事务性管理，随着系统的运行，历史数据信息丰富地积累，然而数据积累却缺少进行统计分析的有效手段，故有必要对石油运输企业车辆设备管理数据仓库系统进行研究，建立相应的数据仓库以支持管理决策人员及时掌握有效信息，科学地做出相应的决策。
一、应用背景
数据仓库的应用是在一定背景下形成的，原始的石油运输企业设备管理系统基本上全是基于传统的数据库的技术研究的开发而产生的，传统的数据库技术主要应用于对事物的处理，大都是以单一的、独立的数据信息资源为中心的，所以其数据信息大都缺乏一定的组织性，大都以原始的形式的存在形式为存储，不容易转化为对石油运输企业设备管理有用的数据信息，对数据的集成和支持功能也比较差，所以大多会造成决策的不利、库存的积压、资金的浪费，最后对石油运输企业的运输和企业的效益造成很大的影响。相反数据仓库技术就很好的解决了这一情况，利用数据仓库技术可以把石油运输企业管理决策所需要的一切信息从原本的传统数据库中很好的分离出来，然后转化为集中统一并随时可以应用的数据信息资源，可以迅速的提供给石油运输企业领导决策层，最终实现数据信息更加高度和更高层次的利用，给石油运输企业设备管理决策的支持系统的研究和开发开辟了一条新的途径，决策支持系统也被推向了实用化的新阶段
二、石油运输企业车辆设备管理数据仓库系统的设计
为方便统计分析和信息的展示，在石油运输企业车辆设备管理数据仓库系统中，分析信息数据的组织采用雪花片模型来实现多维表的设计，将其维度表的属性按层次和类别进行分解，将非分析数据进行分离，使大维度表得到有效的规范化处理，从而使事实表的字段数和总长度减小。此外，在运输企业车辆设备管理中，为了对历史数据进行有效管理和方便查询使用，对日常操作型业务数据按照细节：轻度综合；高度综合进行了划分，这样粒度的划分将大大影响数据仓库的数据量及同一时间得到相应的查询类型，依此设计了数据库表形成的数据组织结构。
三、石油运输企业车辆设备管理数据仓库主题分析
数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织决策分析处理的、面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合。在石油运输企业车辆设备管理中，车辆设备管理数据仓库基本上涵盖了从“车辆购入”到“车辆报废”过程中的全部数据信息，管理人员对车辆的基本档案信息、运行信息、行驶里程、油材料消耗等运输信息，设备更换、小修、大修、报废等维修信息，以及车辆行驶里程与油耗之间的关系、司机驾驶的车辆固定周期内维修次数等信息较为关注，并希望尽可能多地掌握车辆行车统计、运行油耗信息、车辆维修信息、驾驶员的档案信息、供货商（车辆厂家）基础信息等。通过石油运输企业车辆设备管理数据仓库系统的构建，则可以辅助管理人员科学制订相关决策和管理，更好地实现降低费用、提高监控力度、增加安全性等。数据仓库的一个主要特点是数据是面向主题组织的，设计数据仓库之初，必须明确相应的主题，石油运输企业车辆设备管理信息的分析内容主要涉及对车辆和驾驶员有关信息的分析，因此在其数据仓库系统设计中，主要设计了驾驶员和车辆2个分析主题，围绕这2个主题，根据决策的需要细化成多个主题表。
3.1驾驶员主题
（1）驾驶员基本信息驾驶员编号、姓名、性别、出生年月、文化程度、住址、电话等。
（2）驾驶员运输里程信息驾驶员编号、设备自编码号、运单号、日期、运输里程等。
（3）驾驶员违章记录信息驾驶员编号、姓名、用工形式、车牌号、驾驶证号、违章时间、详细情况等。
（4）驾驶员收入业绩信息驾驶员编号、设备自编码号、运单号、日期、运输收入等。
这些主题的确立必须建立在相应的联机事务处理（OLTP）系统基础上，否则按此主题设计的数据仓库存储结构将成为一个“空架子”，根据主题的需要收集OLTP数据，这样创建的数据仓库才能满足决策和分析的需要。一般决策所需的数据总是与一些粒度的划分（如时间粒度划分、部门归属粒度划分、地区粒度划分）和不同维度（每一维代表对数据的一个特定的观察视角，如地区、时间等）的统计和计算有关.这些数据粒度、维度的分析是决策的主要内容，便于后续分析和满足不同层次人员的需要。
3.2车辆主题
（1）车辆基本信息设备自编码、机动代码、设备名称、设备牌照号、设备规格（型号）、出厂厂名、技术参数信息等。
（2）车辆运输任务信息设备自编码、设备名称、运单号、日期、货物类型、货物名称、货物吨位、运输量等。
（3）车辆油耗信息设备自编码、设备名称、运单号、日期、运输里程、耗油量等。
（4）车辆保养信息设备自编码、行驶里程数、出厂日期、投产日期、保养地点、保养时间、保养项目、保养费用、故障率、维修率等。
四、石油运输企业车辆设备管理数据仓库体系结构
系统采用C/S结构，系统设计分为数据存取级、分析处理级和表示级，数据存取级即数据源，分析处理级实现应用逻辑，表示级处理用户界面。下面我们分别针对数据源层，数据仓库层，应用层进行分析。
第一层是数据源层，这层数据由油田各分公司（分公司中队）业务处理的数据组成，各分公司根据日常业务处理相应的工作，所产生的数据就是整个数据仓库的数据来源，这些数据是整个数据仓库的基础，也是决策支持系统的来源。
第二层为数据仓库层，由数据抽取、清理、数据转换集成、数据加载、数据仓库及数据仓库日常维护系统构成.这里边的数据仓库包括了数据的安全、归纳、备份、恢复等工作，数据仓库存储用于决策分析的相关数据。
第三层为应用层，主要由OLAP应用分析和数据挖掘两部分组成，是决策人员通过对信息的多种可能观察形势进行快速、一致和交互式的存取来获得对数据的深入观察并提取隐藏的预测性信息的技术，车辆设备管理数据仓库系统的组成模块。数据仓库数据元数据库中包含2种元数据：一是为了从操作型环境转换而建立的；二是用来与终端用户的多维商业模型/前端工具之间建立映射。数据仓库系统的设计与应用是一种解决问题的过程，是在现有数据库系统基础上进行的着眼于有效的数据抽取、综合、集成和挖掘已有的数据库数据资源，服务于管理决策分析的需要。
结束语
石油运输企业车辆设备数据仓库系统的设计与实现，从而支持管理决策人员及时掌握有效信息，科学地做出相应的决策，同时使管理者能以一致的界面快速地从各个角度观察、分析数据，根据决策需要，构建多维数据集，通过分析设计相应的主题、多维数据结构和多粒度数据组织模型，给出了系统的体系结构和组成模块，为企业决策提供支持，是对数据仓库技术在石油运输企业车辆设备管理中应用的有益探索。希望本文对石油钻井运输企业为背景，基于数据仓库技术，对石油运输企业车辆设备管理数据仓库系统进行的研究，能对相关行业提供帮助。
参考文献
[1]颜石专,李战怀.基于数据仓库和OLAP的商务决策系统[J].微电子学与计算机,2006,23(2):64267.
[2]周学君,杨敏.面向高校就业的数据仓库析取技术及实现[J].三峡大学学报,2005,3(6):2602262.
[3]何哲军,刘杰,孟杨.基于B/S结构的物资流通企业信息系统设计[J].计算机应用研究,2003,20(6):72274,91.
[4]叶玉萍,数据仓库在超市中的应用[J].电脑开发与应用,2008,21(6):49250,53.
[5]王曙燕,耿国华,周明全.数据仓库与数据挖掘技术的研究与应用[J].计算机应用研究,2005(9):1942195,205