面向主题的装备保障数据仓库指标集设计

谢 峰，孙江生，代冬升，梁伟杰

(1.军械工程学院，石家庄 050000;2.机械技术研究所，石家庄050000)

随着现代化装备列装部队，围绕装备保障活动产生的数据越来越多。大量的数据只在业务领域内完成简单的交换、使用功能，并未得到高效利用。为满足数据分析应用的急切需求，综合性的装备保障数据仓库亟待构建，旨在实现数据价值的挖掘，在解决“数据孤岛”问题的基础上，实现数据的综合使用［1，2］。在构建数据仓库的过程中，指标集的构建是数据展现应用的核心问题之一。科学化、体系化的指标集，能够有效提高数据的利用率，给用户最直观的数据展现，对于实现科学管理和健康发展具有重要作用［3］。目前，在各局部保障领域，零散的分析指标已经建立并被使用。面对数据综合性应用的需求，在装备保障数据仓库中必须建立体系化的指标集，发掘数据的指导价值，辅助领导层决策。

1 装备保障指标集构建分析

1.1 指标集构建原则分析

现有的装备保障指标分布在不同的保障环节中，具体形式虽不尽相同，但内部联系紧密，形成了相互关联的整体，服务装备保障工作。在装备保障的局部保障活动中，这些指标都发挥了一定的指导意义，在设计装备保障数据仓库指标集时，既要借鉴现有的各局部指标，又要有条件的进行甄选，确保指标集科学有效、简单实用，总的来说，应该满足以下原则［4］:

1)可行性。可行性是指指标集合的来源可行性和应用可行性，指标集应具有稳定的数据来源支撑，同时在实际应用中符合装备保障活动的实际需求。

2)简明性。在保证完善、全面的前提下，指标应尽量简洁明了。指标建立的目的是满足一定的评价要求，在满足指标这一作用的前提下，应保持适量的指标数量，提高指标质量。精简化的指标可以减少评价的时间和成本，使评价活动易于开展［5］。

3)体系化。构建装备保障指标集时，应将其作为一个独立的整体，收集原本分散的局部指标的同时，注重不同指标的融合，使指标集体系化、系统化，在全领域具有适用性。

4)代表性。指标集的代表性是指其能很好地反映研究对象的用户需求特性，满足评价的意图。此外，指标集也应具有明显的差异性，凸显评价差异，以便于横向比较。

1.2 指标集构建流程分析

图1 对装备保障数据仓库指标集的构建步骤进行了说明［6，7］。一方面，紧紧围绕现有信息系统、保障相关文档对现有分散的指标进行分析研究，确定各保障领域内的有价值、有实用性的指标，进一步提取分类;另一方面，在数据仓库开发中，通过保障活动分析，确定数据仓库主题;最后，将两条路径成果进行结合，生成装备保障数据仓库适用的指标集。构建过程是同步展开的，以同步的方式生成指标集，在数据仓库中才能更好地从统一的视角对装备保障活动进行指导。

图1 多维数据模型维度构建实施步骤

1.3 装备保障数据仓库主题构建

与传统数据库面向应用进行数据组织的方式不同，数据仓库中的数据是面向主题进行组织的。数据仓库的主题是在较高层次上将源信息系统中的数据进行归类、综合、分析形成的抽象概念，每个主题与一个宏观的分析领域相对应。在逻辑意义上，它是对应领域内某一宏观分析领域所涉及的分析对象［8］。主题来源于客户的实际需求，代表了系统关注的内容，同时，主题必须进行提炼，传统业务信息系统时常倾向于按照业务来划分功能模块。而在数据仓库中，主题的组织从宏观抽象，这种组织方式能够满足客户变化的需求，数据仓库以主题的方式应对客户需求的改变。在这种构建理念的指导下，通过对装备保障活动进行分析，提取了如下的装备保障数据仓库主题［9-11］。

图2 装备保障数据仓库主题及联系

装备保障数据仓库的主题被划分为了保障人员、单位、设备工具、装备、保障设施5 个主题，如图2 所示，连接线显示了各主题之间的联系。其中，保障人员作为装备保障活动的主体处于核心位置，将各个主题单元联系在一起。这样的主题提取方式，既切合装备保障领域内的分类实际，又能满足决策层对于分析的需求，能够达到数据仓库的数据组织预期。

3 装备保障数据仓库指标集构建

按照复杂程度，可以将装备保障数据仓库的指标划分为主题指标和综合指标。主题指标结构简单，侧重从单一的角度反映装备保障情况，能够满足决策层需求。装备保障中能够反映装备保障实体的数量、价格、存量等统计信息都可以列为主题指标。综合指标是几个主题指标的组合，是按照客户特殊需求生成的，更能指导领导层决策的合成指标［12］。按照装备保障数据仓库的主题，结合原有指标，建立数据仓库体系下的装备保障数据仓库指标集，如图3 所示。

图3 装备保障数据仓库指标集

主题指标区别于综合指标，反映某一主题范围内的相关指标，不超出本主题的范畴。而综合指标更侧重各主题之间的交互联系，结合多个主题内的单项指标，组合成为符合装备保障需求的综合性指标，反映总体的特征。

3.1 主题指标

1)人员。对于人员主题，主要关注的指标有人员编制数、现有数;人员满编率;各分类人员数量。人员编制数、现有数是装备保障人员规定安排人数与现有实际人数。人员满编率为现有数/编制数×100%。各分类人员数量包括高级技工、中级技工、普通技工。

2)装备。对于保障对象的装备，主要关注的指标有数量、装备价值、各质量等级占比。数量包括编制数、应有数、现有数。装备价值分年度，专业，分类，大单位价值。各质量等级占比:新品、待修品、废品所占总装备数量的比例。

3)单位。针对装备保障活动的参与单位，主要关注的指标有数量、单位变更数量、单位变更同比增减额、增幅。数量为各级别保障单位数量、各类型的单位数量。单位变更数量按级别、类型统计各年度差额。

4)设备工具。针对装备保障中不可或缺的保障用设备工具，主要关注的指标有设备工具数量、各质量等级数量、设备工具完好率。设备工具数量为各种设备工具数量情况。各质量等级数量反映装备保障设备工具。设备工具完好率为可用设备工具数量/(可用设备工具数量+损坏设备工具数量)×100%。

5)保障设施。设施数量包括设施编制数量、现有数量、待修数量。设施完好率:(现有数-待修数)/现有数。设施库存物资吨数。

3.2 综合指标

装备购维比:装备购置金额与其维修的费用(备件的购置费+其他费用)的比，反映装备后期消耗保障资源大小，为装备开发、购置提供参考。

工作压力指数:各单位需要修理工时和人员修理实际工时对比。

装备购置费/设备工具购置费:装备购置费用与设备购置费用之比，反映购置一定价值的装备所附加产生配套设备工具费用的程度。

装备价值/器材消耗量:装备价值与器材消耗量之比，反映消耗单位价值的器材，所能维修的得到的装备价值。

4 结束语

构建数据仓库指标集对于保障数据价值的挖掘展现有着重要意义。本文从提取装备保障数据仓库的主题入手，结合原有保障指标，对数据仓库中的指标集进行构建。在实际应用中，该指标集对保障人员的实践活动有着良好的指导性，既能满足一般的查询需求，又能对业务人员保障计划的制定提供有效辅助，达到了预期指标集的制定目标。

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