基于多维数据的校园安保人员辅助决策支持系统

陈志强

(泉州工艺美术职业学院 保卫科，福建 德化 362500)

目前，校园安保人力资源管理层面还有许多不完善的地方，管理模式的粗放化、单一化和低效率的弊端逐渐显现，如何更好地调配人力资源，使人力资源管理更为科学、规范、有效，这也是更好地促进高校管理向现代化发展的重要方面[1]。决策支持系统(Decision Support System，DSS)是通过互联网技术的支持，展示对各种数据信息进行自动化筛查的过程，再通过人机交互的方式进行现代化管理的一种应用系统[2]。它是现代网络科技背景下衍生出的信息管理系统，也是区分于传统管理信息模式的一种高级化发展。该系统能够方便、快捷地帮助决策者进行决策[3]。决策者能够通过这些数据分析、模型建立来准确掌控人力资源走向及调配，使决策者能够以较快的速度寻找到所需的信息，便于他们进行决策[4]。本文以多位数据决策支持系统为研究对象，利用大数据分析方法，构建了校园安保人员决策支持系统，通过研究DSS技术在校园安保机构数据管理应用方面的可行性，使得开发的决策系统达到更好的人力资源优化配置。

1 系统数据分析

1.1 多维数据分析

借助DSS可将校园各机构、各层次人员数据信息以及来访校外人员的数据信息等业务数据信息进行集合、整理、分析、存储，并作为搜索源，建立数据模型，为校园安保提供精确的决策支持。在需要时，便可根据已分类的搜索源进行信息提取、转换、加载等，通过数据提取转换加载(Extraction Transformation Loading，ETL)自动化工具实现对整个校园安保信息系统的数据整合、存储，方便调取采用。在此基础上，还可进行线上分析处理操作，及时掌握校园安保人员分布状况，为人力资辅助决策提供技术支持[5]。

1.2 数据展示与质量控制

数据通常会以图片或文字的形式出现，这种简单易懂的展示效果，可以让决策者较快地作出决策。同时，这些数据在经过网络的比对与检测后，会及时传输到数据中心，从而保证了数据的准确性和有效性。

1.3 决策分析及优化

数据的比对与分析为决策者的决策与分析提供了新的元素，这些元素结合了决策者自身的经验，因而使得决策分析更为准确。作为人力资源辅助决策，它能对储备人才需求进行预测和调配。并且能够对他们的工作与业绩进行精确地分析与评比，这不仅优化了现代信息资源管理，也提升了服务效率。

2 系统设计

借助ETL工具，将校园安保人员数据按照目标业务形式进行抽取，从多个层面对数据进行整合、分析、处理，从决策者需求出发，将所需数据进行整理输出，并按照元数据规则生成过渡数据。结合决策支持系统的数据应用，实现联机分析处理(Online Analytical Processing，OLAP)和目标模型，从而帮助决策者完成决策。具体过程如图1所示。

图1 校园安保人员负责决策支持系统结构

2.1 构建数据分析系统

1)主题建模

主题建模主要是针对信息的分析与整理，这些信息较为详尽地记录了后备人员的从业轨迹，包括学历、专业与资历、业务能力等。通过数据采集，建模，自动生成信息展示。展示的类型通常采用星形建模方式，如图2所示。

图2 安保人员信息记录星形模型

2)ETL设计

ETL过程是进一步将数据科学化处理的过程，其操作流程不仅包括对数据源的抽取、转换，还包括数据的加载，待数据整合完成后将所有数据存储到数据仓库中。在这一过程中所有的数据都会按照预先设定的规则进行，如图3所示。

图3 ETL自动工具流程

数据抽取是一个动态化的过程，它会根据数据源的数量来分别采用不同的抽取方式。抽取方式的选择由电脑自动生成，数据源不在足量水平时，可以采用全量抽取方式；数据源在足量水平时，可采用增量抽取方式。除此之外，性别、年龄等同样会影响到抽取的流程和决策方式。

数据清洗策略为：①及时补充需要未被完善的数据，或生成时间过长而未进行补充的空数据、缺失数据。补充不到位则要作标记处理；②对无用数据则要及时更替下来，避免残存数据占用空间；③转换掉原有的数据格式，通过利用目标数据格式，进一步完善管理数据；④建立外在约束机制，借用科技手段对不可识别的数据或错误数据要导出，并重新处理。

数据转换之前需要进行数据分析，分析的源头在于表关联。借用表关联形式，通过join语句，在所要寻找的信息源之前加上索引，这不仅有利于信息的查询，也能节省有效时间，并且为数据之间的转换与拆分提供不可或缺的便利，使操作更加便捷[6]。

数据加载操作时，需要进行全表式对比，即调取所有数据源，在旧的目标表没有被更替之前，首先要通过主键和字段来进行查询，查询的过程中一旦发现了新的数据源，便要进行及时更替插入，实行有效更新。

3)OLAP技术处理

在数据不断变更的过程中，通过OLAP技术进行数据的弹性操作，以实现科学化比对与透视分析等。这有利于对数据的分析、整理，同时能为决策者提供最新的数据源，从而使数据分析更为透彻，增强利用率。

该系统采用Apache Kylin软件，其原理是以时间为转换轴，通过空间的变化分析，最终再次生成以时间为标准的数据库。当数据库资源达到饱和状态时，可以借用Hadoop来对所需的数据信息进行查询，并预先将计算结果存储起来，方便在进行查询操作中省却不必要的表扫描，提升分析力。

2.2 数据质量控制

由于数据源并不全是完美数据，那么在面对有缺陷的数据源和脏数据源时，如果不及时处理往往会导致数据失效或失真，由此会引发错误决策。针对这种情况，需要对数据实行质量控制。系统通过设定标准化数据来实行数据清洗、组合和导出，从而能让数据始终保持在更新交替的范围内，形成标准化、规范化数据源。

DSS架构技术端来源是数据仓库。决策者在出现疑难问题后会通过界面交互系统将问题抛出来，DSS会通过庞大的数据资源来寻找有关该问题的答案，这个结果需要依托庞大的数据库和知识系统，经过识别、判断分析后，再进行求解。也可以将所需问题答案的有关信息进行收集整理进而建立起所需的问题规则模型，该系统通过对数据模型的分析，最终对所需结果或答案进行分析评价，直到最终再借助交互系统来向用户进行问题输出和反馈。DSS架构所包含的内容如图4所示。

图4 决策支持系统框架

知识库管理是对知识库中的知识随时进行补充和更替，实行一致性检查搜索等功能。

数据库管理是收集整理存储数据，便于及时调取分析利用。校园安保人员数据库如表1所示。

表1 校园安保人员需求预测存储数据库

模型库管理是对数据进行分析，同时实现预测，包括预测模型及马尔科夫模型等。

方法库管理主要用于校园安保机构人力资源管理，涵盖业务规则等内容。

3 系统应用

对校园安保人员的数据分析通常采用多角度数据分析法，以解决校园安保人员多、数据庞杂的问题。多角度数据分析是以立体化模式出现，通过对立体化数据的分割处理、采集、分析操作，可以对信息从多个角度进行查看，从而得到最有效数据。

对人力需求的预测往往通过数据立体模型中的数据进行分析、预测，这种方法是建立在对历史信息的分析基础上，通过对原始信息的检索和模型剖析，查找数据源，进而实现人力需求的预测。

人员能力评价作为人才管理体系的最基础部分，是有效实现人力资源充分利用的保证之一。通过对人力能力评价、人员潜质预测，作为未来的人员培训、绩效评价及考核等的参考，对校园安保人员管理的持续性发展是非常必要的。具体实施过程中，不仅需要工作能力评价数据源，还需要工作成绩评价等数据源，总之，越详尽的数据所比对的结果越精确。针对参评人员，需要对满足筛选条件的数据进行整理、分析，建立评价模型；而待评人员只需进行基本条件输入和分类，即可进行辅助评价，如图5所示。

图5 人员能力评价程序流程

为验证本系统的效能，随机选取某高校安保业务数据样本(包括校园机构数据、各层次人员数据、来访客数据、安保人员调配数据等)进行决策对比。对比结果经专家评定后，得出本系统与文献[5]和文献[6]系统的对比结果，如图6所示。由此看出，随着安保业务数据样本数量的增加，本系统决策准确率变化趋势较为平稳，而且本系统决策准确率明显高于其他2个系统。

图6 系统决策准确率对比结果

4 结语

综上所述，本研究将决策支持技术用于构建校园安保人员辅助决策支持系统是现代社会发展的需要和必然，通过建立数据仓库，联机分析等方式对所需数据资源进行多角度展示，这不仅便于校园安保人力资源的合理调配，对数据查询、结果查询等同样十分适用，符合现代校园安保人员管理发展趋势。它不仅很好地解决了人力资源管理业务的负担，提高了工作的效率，并且为现代高校的持续性、科学性发展提供了参考。