图1 系统总体逻辑结构 

    3．多维数据仓库的设计 
    (1)确定主题 
    数据仓库的每一个主题是一个客观分析领域，反映数据仓库所要实现的分析目标。因此，在设计数据仓库时，确定主题的主要依据就是系统的分析要求。本系统中，根据系统要实现的功能模块来确定主题。 
    (2）设计维度 
    根据不同的分析主题，确定描述各个主题的相应指标，即多维数据模型的变量。并根据各个指标的约束因素，确定多维数据模型的各个维。多维数据模型中各维的层次划分，基本确定了每一维的垂直汇总路径。数据沿任何一条路径自上而下分析，可实现掘进分析，将某一路径与其他路径任意组合，可实现分片和分块。 
    (3)设计数据仓库构架 
    数据仓库有星型构架、雪花型构架和星网构架。在实际应用中，主要根据事实表和维表的情况选择使用，有时甚至同时使用。 
    以设备备件消耗为例。在这个主题领域确定的4个维度，每个维度是单独的，相互间设有层次关系，因此可以选用星型构架，如图2所示。 
    4．底层数据库的设计 
    数据仓库中数据来源于多个数据库子系统。这些数据库子系统基本是面向应用建立的，不能完整地描述市场分析主题，也容易产生数据间的不一致。本系统底层数据库数据结构是在现有业务系统数据结构基础上，针对管理信息的时间特性和汇总特性，对数据的名称、类型、描述及关联等进行重新定义，主要包括：统一数据类型、调整数据长度和增加时间属性。
 

图2 设备备件消耗的星型构架 

    5．元数据的设计 
    系统的元数据是对整个数据仓库环境的描述，包括数据源管理元数据和数据仓库元数据。
数据源管理元数据是对元数据及其内容、数据转换和各种操作信息的描述。对系统数据源作有效的界定，对各单位的基础数据进行全局一致的详尽描述。同时，建立各单位数据表和系统的映射表的对应关系，为实现数据映射提供依据。 
    数据仓库元数据包括数据类型定义、数据采集规则、关系表结构和属性定义。系统对数据仓库中所有关系表的数据字段进行分类，并对其属性作出统一的定义；通过数据仓库采集过程表来确定采集规则，数据仓库采集过程表主要有元数据库信息、目标数据库信息、采集过程存储过程名称等。 
    6．用户视图的设计 
    本系统设计了友好、高效的界面，实现一般交互、信息显示和数据输入的功能。系统通过对综合多维数据进行旋转、切片和建立挖掘模型等操作，进行导出数据的计算，经可视化处理，即获得用户视图和各种图表，满足用户对数据进行多侧面、多角度的深入观察和分析的需求。 
    五、结束语 
    目前，许多企业已经建立了设备管理决策支持系统，并投入运行。系统中的数据库包含了设备管理各个环节的业务数据，这些数据反映了企业设备管理过程中规律性的信息，随着市场竞争的日趋激烈，企业管理层对设备管理提出了更高的要求。因此，有必要建立设备管理数据仓库。 
    本系统可以很好地帮助企业设备管理人员利用设备管理决策支持系统所提供的信息进行科学决策，提高企业管理水平，是辅助设备管理人员进行科学决策的一种有效工具。本系统是使整个企业实现计算机化管理的一个重要组成部分，系统研制工作是在企业信息系统规划的要求下进行的。系统研制的下一步目标就是进一步扩充系统模型库函数，以进一步提高系统决策支持的能力。