吴艳林 吴志成 朱玉明 彭新玲 陈元

[摘 要]随着信息化与政府监管活动的密切结合，政府服务过程中产生的各类数据反映了监管服务规律，隐含了与规划、建设、管理业务相关的信息，已成为政府高效监管和服务的手段，可通过数据资源整合、深度挖掘和再处理等方法，推进各类信息的协同应用，为政府进行服务决策提供了辅助。文章从城建行业主管部门的信息化现状出发，研究了决策支持系统的组成，设计了面向城市基础设施管理的决策支持系统，初步探讨和分析了在城建行业信息化中的应用，为后续政府推进信息化建设提供了参考。

[关键词]城市基础设施管理;决策支持;数据仓库;数据分析

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.10.088

1 引言

为适应城市治理信息化发展的需求，国内许多大中型城市建立了城建大数据平台行业信息管理系统，在燃气、热力、道路、桥梁、停车场、污水、排水、黑臭水体、园林绿化、环境卫生等多个行业领域实现了信息化、规范化和精细化的管理，各行业从规划、建设、管理形成一个有机整理，解决了规划超前、协同建設、管理衔接、资金调配的问题，最大化地利用社会资源、政府资源，实现了城市的高速运转。随着信息系统应用的逐步深入，这些数据逐渐被遗弃在各个不同的数据库中，不仅占用了大量的存储空间，而且数据背后的有价值的信息和知识没有得到很好的挖掘和应用，无法为政府协同监管、服务和决策提供科学的依据，已成为目前政府迫切需要解决的问题[1]。

数据仓库、数据集成、联机分析处理等技术的兴起，为决策支持系统的发展提供了重要支撑，决策支持系统通过合理运用这些技术为城市在监督、管理、服务过程中从大量数据中获取知识与规律提供了重要的支撑。决策支持系统应从总体架构、数据预处理、数据模型、数据展现、数据应用平台等方面进行设计，结合城建业务信息系统（政府常用的系统），对城市各行业的规划、建设、管理等方面的决策分析进行应用研究。

2 决策支持系统研究

决策支持系统是以计算机为基础，充分挖掘和分析各种数据为决策层、管理层和应用层用户提供辅助决策信息的方法，广泛应用于行业规划、建设、管理全生命周期服务等各个过程，能够以人机交互方式辅助决策者解决结构化、半结构化和非结构化的业务决策问题。目前，决策支持系统与数据仓库技术逐渐融合，形成智能决策支持平台，包括数据仓库、数据集成、联机分析处理等内容，支持数据存储、转换、集成、分析、挖掘等多种功能，形成敏捷、高效的综合分析平台，已成为政府监管、政务服务中决策分析、协同工作的重要工具。

（1）数据集成。数据集成是把不同来源、格式、特点、性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为数据仓库和数据分析提供全面的数据应用。数据集成通常包括服务总线、消息总线、适配器、数据路由等部分，将各类基础数据、主题数据以服务的形式发布到总线上[2]，支持业务数据的共享、交换与集成，将数据统一存储到数据仓库中，降低集成复杂度。作为数据交互的中心通讯枢纽，数据集成为业务系统数据和数据仓库提供稳定的消息交互传输服务。

（2）数据仓库。数据仓库不是简单的数据汇集，而是面向主题的、稳定的、集成的、随时间变化的数据集合，通过集成各类应用系统数据，从大量的操作型数据库中抽取数据，将其清理、校验、加工和重新组织为适合数据仓库的存储形式，提供集成化和历史化的数据，并从业务类别、时间和空间角度来组织和存储数据，供数据协同应用和辅助决策分析使用。使多源异构数据集成到数据仓库，并最终成为决策分析的基础[3]。

（3）联机分析处理。联机分析处理是针对特定问题的联机数据访问和数据分析而产生的一种软件技术，以数据仓库为基础，对数据仓库提供的面向主题的数据，采用各种统计分析算法进行分析处理，最终将分析结果提供给决策者。联机分析处理采用的是一种多用户的三层客户机/服务器体系结构，第一层为客户机，实现最终用户功能，能够方便地浏览数据仓库中的数据，能够生成立方体，为决策者实施决策提供决策支持。第二层为OLAP服务器，集中存放应用逻辑和综合数据，提供高效的数据存取。第三层是企业服务器，存储数据仓库中的细节数据。

3 面向城市基础设施管理的决策支持系统设计

（1）数据集成设计。城建业务系统、互联网、统计年鉴以及第三方数据为数据源，通过ETL、语义识别、集成接口等方式加载到城建数据仓库中，如图1所示。

（2）数据仓库设计。以业务场景为牵引，根据数据展现分析，初步梳理出城建综合数据资源库所需的业务数据，并将数据存储分为三层，包括操作数据层、汇总数据层、应用决策层。

操作数据层重点集成管廊系统中形成的结果型数据，在集成过程中按照规则对明显错误的数据进行剔除、补全等处理，数据结构与业务系统中数据结构完全一致，形成业务明细数据库。

汇总数据层根据业务场景初步对相关的基础层数据表进行关联、汇总、加工，形成面向相对综合的业务汇总数据库，主要特点体现在涉及的基础层业务表比较多，形成的汇总表字段较多，存在一定量的冗余数据，便于各类应用场景便捷地获取所需的数据，如面向管廊周报形成专门的汇总数据库。

应用决策层重点为面向相对单一、特定的应用场景，按照分析指标需求，形成面向特定业务分析应用的决策分析数据库。

（3）数据展现设计。数据仓库中存放的面向各主题分析的数据需要通过图形定制工具，将适合各类领导关注的固定报表、即席查询分析、仪表盘等信息以多样化的图表形式进行展现，使梳理出的KPI指标能够通过点击按钮、拖拽控件、交互访问等方式得到体现。

4 决策支持系统在城建领域中的应用

城建大数据平台涉及市政交通、城镇水务、园林绿化、环境卫生、社区建设等业务板块，是城建行业监督、服务的重要手段和工具。在城市各类市政基础设施的规划、建设、管理过程中，通过对行业的不同阶段进行比较，依据数据仓库中各阶段的历史数据找出规划的更改，对后续建设和管理所产生的影响加以分析计算就可以找到最优设计方案[4]。决策分析模型采用构建数据仓库结构的星型模型，事实表分别连到各个维度表上，而维度表互相不连在一起。使用星型模型可以提高数据查询的性能和便于用户生成不同的查询。其中系统方案为一个事实表，四个维度表分别为时间维度表、行政区划维度表、所处阶段维度表、项目投资维度表，对系统方案事实表和每一个维度表做连接操作，模型通过决策支持系统进行展现，通过即席查询分析得到相关数据的值及对数据的多维描述，从而支持规划设计的优化。

5 未来研究方向展望

（1）基于大数据的决策分析。随着云计算、大数据的发展，存储、服务器、网络、平台、数据等各类资源进行了有效的整合和共享，各类结构化、半结构化、非结构化数据进行了统一整合，数据采集、处理、聚合、分析、挖掘能力将大大提高，决策支持分析向智能化方向迈进。

（2）超时空的多维决策分析。在以空間信息为基础的智慧城市建设过程中，增加时间、空间等多维要素，通过这些维度与传统的行政区划、设备、设施等维度有效结合，提高扩大分析角度，抛开传统的模型分析及求解方法，突破时空限制，形成比较全面的决策认知，优化决策分析过程，提高决策响应及展现效果。

6 结语

文章结合城建业务信息化建设需求，分析了城建大数据平台的数据资产现状，研究了决策支持系统，初步开展了决策支持系统设计，并探讨了系统在城市治理中的应用，为后续推进决策支持系统在城市监管、政务服务全生命周期中的应用，有利于加强数据资产使用，促进服务监管过程中信息协同，并为各级管理人员提供辅助决策信息，以便更好地提高政府服务和精细化管理水平。

参考文献：

[1]孙峰.城建管理辅助决策支持系统研究[J].华南建设学院西院学报，1997（1）：4-11.

[2]赵贤.基于数据仓库技术的政务数据汇集共享解决方案[J].计算机产品与流通，2019（2）：9.

[3]王瑞.基于数据仓库的车间决策支持系统[J].大连交通大学学报，2007，28（2）：50-53.

[4]邬伦.打造智慧城建 助力智慧宜昌[J].中国建设信息化，2017（5）：38-40.

[基金项目]中华人民共和国科学技术部2017年研究课题：城市地下综合管廊安全防控技术研究及示范（项目编号：2017YFC0805000）;中国航天科工集团有限公司2019年研究课题：城建大数据平台建设及应用研制（项目编号：2019-M-4）;中国航天科工集团有限公司2019年研究课题：城市治理基础服务云平台研究与典型业务应用（项目编号：2020-M-4）。

[作者简介]吴艳林（1988—）， 男， 汉族， 山西晋中人，  北京京航计算通讯研究所主管， 工程师， 本科，研究方向： 大数据技术与应用。