olap 和數據挖掘技術在qad 產品審計中的應用與研究

1、OLAP和數據挖掘技術在QAD產品審計中的應用與研究OLAP和數據挖掘技術在和數據挖掘技術在QAD產品審計中的產品審計中的應用與研究應用與研究摘要隨著時代的發(fā)展，如今的企業(yè)已大多進入了“無紙化”的辦公時代。原有的手工信息輸入與分析已無法適應如今日益增多的信息數據。可以說，企業(yè)每天都面臨著大量的商業(yè)信息，而如何利用、分析好這些數據從而為企業(yè)的發(fā)展提供指導就顯得尤其重要。對于QAD公司而言，它是一家專門為制造業(yè)提供企業(yè)解決方案的軟件供應商，

2、它在全球范圍內的九十多個國家擁有超過六千多個客戶。每一年，它都會對每個客戶使用公司軟件產品的情況進行審計。在每個客戶審計的過程中，自然會產生大量的數據。對于公司而言，所有客戶的審計數據將是百萬級的。面對如此龐大的數據，如何從這些數據中獲取公司所需的信息，分析出審計的結果，并得出一定的指導性結論就顯得尤其重要。為此，本文提出了一種基于聯機分析處理（OLAP）和數據挖掘技術的審計信息分析的設計。OLAP和數據挖掘技術是近年來數據庫領域和人工

3、智能領域研究的熱點，它通過對大量數據進行分析和處理，得到隱含在這些數據背后有用的信息和知識。本項目實現了基于SQLServer2008分析服務（SSAS）在審計信息立方體之上的OLAP多維數據分析和MDX多維數據查詢，并利用決策樹、神經網絡等數據挖掘算法對審計信息數據進行挖掘，得出有用的知識。為實現上述目標，首先需要決定存儲分析后的審計信息的數據庫版本與類型以及最終生成審計結果報表所需使用的報表生成工具。為此，針對數據庫的選擇提出了以下

4、幾種可行的解決方案：Progress數據庫、MySQL數據庫、Access數據庫和SQLServer數據庫。根據實際需求，分別比較了以上四種數據庫的優(yōu)缺點，最終權衡之后選擇了SQLServer數據庫作為本項目的關系數據庫服務器。同樣，針對報表生成工具，也提出了以下幾種可行的解決方案：QAD公司自己實現的報表生成框架、微軟的Access工具和微軟的Excel工具。分析了以上幾種工具使用的便捷性以及代價考慮，最終選擇了大家比較常用且比較輕量

5、型的Excel作為我們最終的報表生成工具。在選定了數據庫和報表生成工具的解決方案之后，便要對歷史審計數據進行一定的整理、分析以及數據提取和存儲工作。審計數據是由公司產品所提供的功能菜單運行后自動生成的，客戶在對這些多種多樣的報表整理時，可能根據自身的習慣進行不同的打包方式。因此公司從客戶手上得到的審計數據結構則是復雜繁多的，沒有一定的規(guī)律性可循，這對我們進行歷史審計信息的提取造成了一定的困難與阻礙。經過對歷史審計數據的詳細分析之后，找到

6、了所需要的兩個審計文件：應用使用詳細報告和許可權使用情況報告。其他諸如數據庫使用報告等日志文件目前對我們來說并沒有太大的意義。因此我們的目標只是在每個客戶的審計數據文件夾下找到這兩個文件，分析提取數據，并存入數據庫中。在實踐中，發(fā)現如果不對歷史數據進行處理，直接運行數據分析提取程序，則效率十分低下。究其原因是因為程序每次都需要遍歷每個文件來確認該文件是否為所需的那兩個報告OLAP和數據挖掘技術在QAD產品審計中的應用與研究THEAPPL

7、ICATIONRESEARCHOFOLAPDATAMININGTECHNOLOGYINQADPRODUCTAUDITABSTRACTWiththedevelopmentofthesocietysciencetechnologymostoftheenterpriseshavenowenteredthepaperlessofficetime.Theiginalmanualinputanalysiscouldn’tdealwiththeinc

8、reasinginfmationdataanyme.Everydayenterprisesarefacedwithlotsofbusinessinfmationbeawareofknowhowtousethesedatatoanalysistoprovideguidancefdevelopmentoftheenterpriseisespeciallyimptant.FQADwhichisasoftwaresuppliercompanyw

9、hoprovidessolutionstospecializedmanufacturingenterpriseshasmethan6000multipleclientswithin90countrieswldwide.Everyyearallclients’usingsoftwareproductsconditionswillbeauditedbythecompany.Ineverycustomerauditprocesslargeam

10、ountsofdatawillbeproduced.FQADthenumberofallcustomers’auditdatagatheredtogetherwillbemillions.Facingsuchlargenumbersofdataitisespeciallyimptanttoknowhowtogettheinfmationthecompanyneedtoanalysistheauditresultssomeguidance

11、conclusionsfromthishugemessydata.TherefethispaperproposedamultidimensionalanalysisofQADproductauditingdesignbasedonOLAPdataminingtechnology.OLAPdataminingtechnologyhavebecomingaresearchhotspotofdatabasethefieldofartifici

12、alintelligenceduringrecentyears.Itthroughthelargedataanalysisprocessingimplicatesusefulinfmationknowledgebehindthesedata.ThisprojectrealizedOLAPmultidimensionaldataanalysisMDXmultidimensionaldataqueryonthebasisofSQLServe

13、rAnalysisService2008intheauditinfmationcubeachievedauditinfmationdataminingusingdecisiontreestheneuralwkdataminingalgithmfauditinfmationtodrawusefulknowledgefthecompany.Toachievethisgoalwefirstneedtodecidethedatabasevers

14、iontypetochoosewhichisusedtostetheauditinfmationaftertheanalysiswhichreptingframewktoolstochoosetogeneratefinalauditresultrept.Therefeseveralfeasiblesolutionsofdatabasesbasedondemwereputfward.TheyareProgressdatabaseMySQL