[论文解读] A New Framework to Adopt Multidimensional Databases for Organizational Information System Strategies

Bryar A. Hassan, Shko M. Qader|arXiv (Cornell University)|May 17, 2021

Advanced Database Systems and Queries参考文献 9被引用 6

一句话总结

本文提出了一种新颖的框架，将关系型数据库转换为多维OLAP模型，以支持组织信息系统的高效、用户友好的数据分析。通过标准化模式设计和查询生成，该框架降低了复杂性，并通过直观的多维数据视图提升了决策准确度。

ABSTRACT

As information becomes increasingly sizable for organizations to maintain the challenge of organizing data still remains. More importantly, the on-going process of analysing incoming data occurs on a continual basis and organizations should employ existing procedures that may not be adequate or efficient when attempting to access specific information to analyse. In these latter days of technological advancement, organizations can offer their customers extensive data resources to utilize and thus accomplish individual objectives and maintain competitiveness; however, it remains a challenge in providing data in a format that serves each clients suited needs. For some, the complexity of a data model can be overwhelming to utilize. Furthermore, companies should secure an understanding of the purchasing power used by specific consumer groups to remain competitive and ease the operation of data analysis. This research paper is to examine the use of multi-dimensional models within a business environment and how it may provide customers and managers with generating queries that will provide accurate and relevant data for effective analysis. It also provides a new framework that can aid various types of organisations using sizable database systems to create their own multidimensional model from relational databases and present the data in multidimensional views. It also defines the requirements. Despite the availability of set tools, the complexity of utilizing the conceptions discourages customers as they may become apprehensive about exploring these options for analytical purposes. This could be done by conducting a query.

研究动机与目标

• 解决有效组织和分析大规模组织数据的挑战。
• 克服非专家用户在使用多维数据库时面临的复杂性与可用性障碍。
• 使组织能够从现有的关系型数据库中生成准确且相关的分析查询。
• 为创建符合特定业务需求的标准化多维数据模型提供方法。
• 通过将数据转换为直观的多维视图，提升数据可访问性与决策支持能力。

提出的方法

• 设计一个系统化框架，用于从关系型模式中提取并转换为多维OLAP模型。
• 从规范化的关系型表中定义维度建模组件（事实、维度、度量）。
• 建立关系型数据库表与多维模式元素之间的映射规则。
• 实现查询生成逻辑，将用户请求转换为具备OLAP能力的多维查询。
• 将框架与现有数据库系统集成，以支持实时分析操作。
• 通过一个案例研究验证框架，展示其在业务环境中的实际应用。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何系统性地将关系型数据库转换为适用于组织使用的多维OLAP模型？
• RQ2 从现有关系型数据构建用户友好的多维数据模型的关键需求是什么？
• RQ3 所提出的框架在多大程度上降低了复杂性并提升了数据分析中的查询准确度？
• RQ4 组织如何利用多维视图来增强决策能力和客户洞察？
• RQ5 采用多维数据库时存在哪些挑战，以及如何通过结构化框架加以缓解？

主要发现

• 该框架成功地将规范化的关系型模式转换为具有清晰事实与维度定义的结构化多维模型。
• 该方法通过将复杂数据库结构抽象为直观的多维视图，降低了用户的认知负担。
• 该框架能够为商业智能目的生成准确且相关的查询，从而提升分析效率。
• 该方法支持根据不同的组织数据需求进行动态适应，增强了数据建模的灵活性。
• 研究表明，该框架可与现有数据库系统集成，确保实际部署的可行性。
• 用户反馈表明，使用多维模型方法后，在数据分析任务中的信心与可用性均得到提升。