1-1 事务型处理与分析型处理

• 1  管理信息系统与事务型处理
• 事务处理子系统的含义     
  事务处理子系统是组织中处于业务运作层的最基本的信息系统。
       
  这类信息系统对组织中最基本的、每日例行的业务处理活动进行记录、存储、修改、分类、汇总等各项处理工作。使组织的基本业务处理活动计算机化。
        例如：超市管理信息系统中的划价-收银系统。
              图书馆管理中的借书-还书系统。
         
• 事务处理子系统的特点
  1）它支持的是例行的、规范化的操作，重复性强。
       业务运作层的业务处理活动高度结构化，其过程有严格的步骤和规范。
    2）精度要求高。
       系统涉及到的各种数据必须准确。
    3）安全性、可靠性要求高。
       
  不仅直接支持组织的各项基础业务活动的具体实现，还为组织内各层次的管理人员提供业务运行状况的第一手资料，同时也是组织中其他各类信息系统的重要信息来源。因此，它的安全性和可靠性至关重要，一旦发生故障，将会给组织带来直接的经济损失。
  
• 管理报告与控制子系统
      根据综合数据库中的数据，对企业的当前运行状况进行概括、总结和报告，并提供在线查询，为管理人员的规划、控制、决策等功能提供支持。
  
• 联机事务处理 OLTP（On-Line Transaction Process)
  又称事务型处理。管理信息系统中对日常事务的处理称为事务性处理。包括事务处理子系统中的处理和管理报告与控制子系统中的处理。
   
  例1：“图书馆借阅管理信息系统”中的典型事务型处理：
  　            (1) 借书处理；　            (2) 还书处理；
  　            (3) 指定时间段借阅量统计
   例2：“超市销售管理信息系统”中的典型事务型处理：
  　            (1) 划价、收款处理；    (2) 商品价格变动处理；
  　            (3)指定时间段销售量统计。
  例3：“电话计费收费管理信息系统”中的典型事务型处理：
              (1)客户增减。(2)计费  (3)收费。
  
• 联机事务处理的特性：
  1)客观地反映了现实世界的实际活动过程。
   
  2)具有原始性。每个处理均反映为客观世界的一次数据活动。
   
  3)一般都呈现为短事务形式。一次操作内容简单、时间短。
   
  4)次数多、频繁。
   
  5)并发性要求高。  
       
  数据库是事务处理系统的核心和基础。数据库采用规范化的方式存储数据。数据库努力降低其冗余度，保证同一个数据不重复存储，保证数据的一致性。      
  
• 2 分析型处理
  管理信息系统在长期的运行过程中，数据库中会积累大量的数据。   
        例如：超市管理信息系统：商品销售明细数据。
        
  电信管理信息系统：客户通话明细数据。
              这些数据还有用吗？如何处理？
  
• 分析型处理：
  指涉及对大量数据的复杂分析操作的数据处理过程。以决策支持为目标。主要为中、高级管理人员服务。
             
     例1：图书馆：
       典型事务型处理：
  　            (1) 借书处理；　            (2) 还书处理；
  　
            分析型处理：
           1）读者借书趋势分析；
           2）特定类图书的利用情况分析。 
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  例2：超市：
           典型事务型处理：
  　            (1) 划价及收款处理；
  　            (2) 商品价格变动处理；
  　
        分析型处理：
              1.具体商品或商品类销售趋势分析；
       
  2.顾客分析
       
  3.顾客购买商品关联度分析：
        
        
  典型事例：沃尔玛对销售数据进行综合分析，发现了一个奇怪现象：啤酒与尿布关系密切。相当比例的顾客在买啤酒的同时，也购买了尿布！！          
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  例3：电信公司：
      典型事务型处理：
        
  1）客户增减。
        
  2）计费、收费。
     
  分析型处理：
       
  1.客户分类及通话特点分析
       
  2.营销策略效果分析。
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• 分析型处理的特点：
  与事务型处理相比，分析型处理具有以下特点：
       1) 范围广，涉及的问题多。
       2) 不确定性大。
       3)  需要的数据种类多，时间跨度大。
       4) 处理所需的时间长。
  
• 3 分析处理与数据仓库
  数据库不能支持分析型应用的部分原因：
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  （1）数据集成问题。
          操作型处理一般只需要与本部门业务有关的当前数据。而分析型处理需要各部门的综合数据，不仅需要组织内部的数据，还需要组织外部的数据。
  （2）历史数据问题
            操作型处理只需要短期数据，而分析型处理需要大量的历史数据。
  （3）响应时间问题
          一个分析型处理可能需要几个小时，在处理过程中将占用大量的系统资源，放在一起，将影响事务型处理的响应时间。
  
• 数据仓库
  要提高分析和决策的效率和有效性，分析型处理及数据必须与操作型处理和数据相分离。必须将分析数据从事务处理系统中提取出来，按照决策的需要重新组织，建立单独的基于数据仓库的分析处理系统。      

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