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数据仓库航天二院绩效管理模型和运用

收藏本文 2024-01-29 点赞:8961 浏览:33784 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:航天二院的信息化工作经过近几年的建设已经取得了较大进展,实现了业务处理自动化,但是在企业决策上并未真正实现管理信息的自动化。目前绩效管理主要集中在领导关心的财务领域,缺少对非财务领域的关注,并且由于业务系统数据分散,难以满足跨部门的综合性指标浅析,此外绩效指标的浅析通常采取Excel手工方式进行。如何改善绩效管理方式并将分散的系统数据集中起来有效利用,成为目前需要解决的不足。本论文就是在此需求下,探讨和设计一个以绩效管理论述为指导,并综合运用商业智能技术的绩效数据浅析系统,辅助领导层进行决策的制定。本论文首先以企业战略角度出发,运用平衡计分卡论述框架,按照财务、客户、内部运营和学习与成长四个维度的逻辑联系明确企业战略目标,并将关键绩效指标法(KPI)与AHP层次浅析法相结合,确定四个维度下的指标系统,重新构建出满足领导决策需求的绩效管理模型。然后在绩效模型的基础上,按照不同的业务主题将数据进行组织和归类,构建出数据仓库的数据模型,并利用ETL工具,将来自不同业务部门的数据经过清洗、转换装载到数据仓库中,形成可以被统一识别的数据格式。最后运用OLAP技术并结合业务部门KPI需求,将数据仓库相关数据信息以多角度、多维度进行浅析展现,管理层根据KPI的展现信息做出下一步经营决策。通过绩效模型的建设,实现对企业的全方位考核;通过数据仓库的建设,将数据以源头进行规范和管理,使信息的获取更加高效、全面;通过OLAP技术的利用,使信息的展现方式更加直观、多样,操作更加灵活、便捷。关键词:平衡计分卡论文KPI论文数据仓库论文ETL论文OLAP论文

    摘要4-5

    Abstract5-9

    第1章 绪论9-15

    1.1 课题探讨背景和作用9

    1.2 国内外探讨近况9-11

    1.3 论文主要工作11-12

    1.4 论文组织结构12-15

    第2章 系统关键论述与技术15-27

    2.1 绩效建模论述15-19

    2.1.1 平衡计分卡15-16

    2.1.2 关键绩效指标法16-17

    2.1.3 层次浅析法17-18

    2.1.4 BSC 与 KPI 的区别与联系18-19

    2.2 商业智能19-24

    2.2.1 商业智能核心技术19

    2.2.2 商业智能实施步骤19-20

    2.2.3 数据仓库20-22

    2.2.4 数据集市22-23

    2.2.5 数据抽取转换和装载23

    2.2.6 在线联机浅析处理23-24

    2.3 商业智能在绩效管理中的运用24-25

    2.4 本章小结25-27

    第3章 绩效管理模型的探讨27-41

    3.1 航天二院现有绩效模型浅析27-28

    3.2 基于平衡计分卡的绩效模型浅析28-29

    3.3 绩效建模策略的探讨29-30

    3.4 基于 BKA 的绩效管理模型30-38

    3.4.1 构建基于 BKA 的绩效管理模型框架30-34

    3.4.2 构建基于 BKA 的绩效管理模型系统34-38

    3.5 二院现有绩效模型与新模型比较38-39

    3.6 本章小结39-41

    第4章 绩效管理模型运用中关键不足的设计41-61

    4.1 数据仓库架构设计41-42

    4.2 数据仓库模型设计42-52

    4.2.1 概念模型设计43

    4.2.2 ODS 数据模型设计43-45

    4.2.3 数据仓库模型设计45-48

    4.2.4 数据集市模型设计48-52

    4.3 ETL 设计52-58

    4.3.1 数据抽取对策53-54

    4.3.2 数据清洗和转换对策54-56

    4.3.3 数据加载对策56-57

    4.3.4 数据映射对策57-58

    4.4 OLAP 模型设计58-59

    4.4.1 ROALP 模型58

    4.4.2 MOLAP 模型58-59

    4.5 本章小结59-61

    第5章 绩效数据浅析系统功能开发61-91

    5.1 系统需求浅析61-63

    5.1.1 业务绩效指标数据获取近况61

    5.1.2 系统功能浅析61-63

    5.1.3 系统开发环境63

    5.2 系统总体架构63-64

    5.3 ETL 功能实现64-84

    5.3.1 ETL 工具介绍64-67

    5.3.2 ETL 数据抽取准备67-69

    5.3.3 ODS 数据清洗转换和加载69-74

    5.3.4 ODS 到 DW 数据加载74-78

    5.3.5 DW 到 DM 数据加载78-84

    5.4 OLAP 模型实现84-90

    5.4.1 OLAP 建模流程介绍84-85

    5.4.2 构建 MOLAP 模型85-90

    5.5 本章小结90-91

    结论91-93

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