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法院信息決策支持系統的總體設計與搭建
決策支持系統實質上是在管理信息系統和管理科學、運籌學的基礎上發展起來的，以下是一篇關于法院信息決策支持系統構建探究的論文范文，歡迎閱讀借鑒。引 言
隨著法院信息化的不斷發展深入，信息量也隨之增加。海量的數據雖然包含了豐富的信息，但是如果不能快速準確地定位，提取重要的數據轉換成知識，那么這些大量的數據反而會降低工作效率，無法為領導決策提供支持。法院信息決策支持系統以“案件”和“法官”為核心，提供豐富的工作態勢信息;同時對大量信息進行有效提取、整合、分析，將法院審判工作的各方面展示出來，共同為領導決策服務。建立和完善司法決策輔助制度，利用信息化手段獲取決策依據，從而進一步完善司法決策機制，提升司法決策能力是可行的探索。
1 決策支持系統概述
1.1 決策支持系統的概念
決策支持系統(Decision Support System，DSS)這一概念由 M. S. Scott Morton 首次提出。現在比較典型的定義有如下幾種。Spraque & Carlson 將其定義為幫助決策者利用數據和模型去解決半結構化問題的系統。Kenn 則定義為決策、支持和系統三者匯集的一體，即通過不斷發展的計算機建立系統的技術(sys-tem)，支持能力(support)，達到更好的輔助決策效果(decision)。
決策支持系統實質上是在管理信息系統和管理科學 / 運籌學的基礎上發展起來的。管理信息系統的重點在對大量數據的處理，以及完成管理業務工作。管理科學與運籌學是運用模型輔助決策，決策支持系統是將大量的數據與多個模型組合起來，通過人機交互達到支持決策的作用。
1.2 法院信息化建設背景
決策支持系統第一次在法律界中得到采用，是在1981 年由 D. 沃特曼和 M. 皮特森設計開發的法律判決輔助系統(LDS)。該系統的研制目的并不是幫助或輔助法律家進行法律推理，而是以知識工程技術作為新的方法，試圖進行法律推理，來對美國民法制度的某個方面進行檢測。
我國的法律專家系統的研制工作，于 20 世紀 80年代中期在錢學森教授的倡導下起步。1986 年，由朱華榮、肖開權主持的《量刑綜合平衡與電腦輔助量刑專家系統研究》被確定為國家社科“七五”研究課題，在建立盜竊罪量刑數學模型方面取得了很大的成果。
1.3 基于數據倉庫的決策支持系統
數據倉庫(DW)、聯機分析處理(OLAP)和數據挖掘(DM)分析工具有著完全不同的輔助決策方式。數據倉庫中存儲著大量輔助數據，它為不同的用戶提供各種輔助決策的即時查詢、綜合數據或趨勢分析。聯機分析處理對數據倉庫中的數據進行多維數據分析，即切片、切塊、旋轉、鉆取等，只有通過分析更詳細的數據，才能得到更深層的知識。數據挖掘技術能獲取關聯知識、時序知識、聚類知識、分類知識等。數據倉庫、聯機分析處理和數據挖掘結合起來的決策支持系統稱為基于數據倉庫的決策支持系統，它不同于以模型和知識結合的傳統決策支持系統，在數據倉庫系統前端的分析工具中，多維數據分析與數據挖掘是重要工具，可以幫助決策用戶進行多維數據分析并挖掘出數據中隱含的規律。
2 法院信息決策支持系統的總體設計
2.1 系統的總體框架
決策支持系統結構框架包括 5 個部分：用戶層、知識評價、DSS 工具集、數據倉庫和數據源。
(1)數據源：系統的數據源來自于各個基層和中級法院的 OLTP 數據庫，通過將數據源中與決策主題相關的數據以增量的形式匯總更新到集中庫中，以提高數據集中效率。
(2)數據倉庫：集中庫中的數據經過數據提取、轉化和加載(ETL)技術得到準確的數據，按照轉換規則轉換為數據倉庫中的數據。包括確定物理存儲介質，存儲數據倉庫元數據等。數據倉庫管理系統：由于各法院的數據庫并不相同，為了降低各種異構分布的數據源，通過數據倉庫管理系統對數據倉庫進行管理、備份、維護等操作。
(3)DSS 工具：通過決策支持系統工具對數據倉庫上的數據進行多維分析。具體的工具包括聯機處理分析，數據挖掘，報表、查詢、統計、預測工具等各種基于數據倉庫的開發應用。具體利用 OROLAP 技術對數據進行分析。
(4)知識評價模塊：通過數據挖掘工具得到的模式經過知識評價系統將冗余模型去除。如果結果不滿足用戶需求，再重新選取數據源通過不同的算法進行挖掘，如果通過知識評價，則將模式存入到知識庫中。
(5)用戶層：為用戶提供決策信息的可視化界面，提供不同層級的用戶的決策分析信息。系統基于B/S，信息以 web 網頁形式展現。
2.2 系統數據環境分析
法院現有的信息化系統采用 SUN 公司大型服務器，solaris 10 操作系統，數據庫采用 Sybase ASE 12.5數據庫。
在法院已有數據環境的基礎上，我們通過數據倉庫將各系統模塊之間的數據進行數據共享和交換，主要包括以下 3 個方面：
(1)OLTP 數據庫之間的數據共享交換。
基于同一系統的數據通過 API 層調用直接實現。如中級法院的司法統計、人事管理等系統模塊直接存入到中級法院 OLTP 數據庫中。
(2)OLTP 數據庫與數據倉庫之間的數據共享交換。
各級 OLTP 數據源通過數據提取、轉化和加載(ETL)技術存入數據倉庫中。基層法院 OLTP 數據庫數據首先通過 ETL 傳送到基層法院數據倉庫中，再通過數據倉庫的 ETL 模塊傳送數據。中級法院 OLTP數據庫數據直接通過 ETL 模塊傳送數據。
(3)數據倉庫與 DSS 之間的數據共享交換。
基于數據倉庫，可以根據決策需求與分析結果建立數據集市。數據集市可以被視為是一種小型的部門或工作組級的數據倉庫，通過數據集市合并不同系統的數據源以滿足各部門的業務需求。
2.3 數據倉庫的構建
數據倉庫的構建主要分為 5 部分：收集、分析和確認業務需求，概念模型設計，邏輯模型設計，物理模型設計和數據倉庫的生成。
2.3.1 概念模型設計概念模型設計主要任務是分析和理解數據倉庫中的主題。通過界定系統邊界，確定主題域并將用戶需求轉換為關系模型。在法院信息決策支持系統中，主要涉及到案件、法官及當事人幾個主題。
2.3.2 邏輯模型設計邏輯模型設計的主要任務是事實表與維度表的設計，由于法院系統的規模較大，法院各部門模塊數量龐大，僅在 OLTP 數據庫中就包含了上百張表，在OLAP 數據倉庫中也定義了數十個數據立方體，因此，這里僅列出案件基本事實表的星型圖，系統邏輯模型如圖 1 所示。【圖1】
2.3.3 物理模型設計物理模型設計的主要任務是物理數據庫表及其存儲結構的設計。數據倉庫的物理化主要包括：確定數據的存儲結構;確定索引策略;確定數據存放的位置;確定存儲分配。
3 決策支持系統實現
法院信息決策支持子系統可以多層次多角度地展示數據，從宏觀到具體向領導展示法院工作態勢，通過表格和圖表來表現法院現階段工作的趨勢。這樣不僅可以反映法院工作成果，更能及時發現問題。
院長決策支持子系統主要包括：工作態勢趨勢模塊、工作態勢分布模塊、報表報告生成模塊和法院信息展示模塊。
3.1 工作態勢趨勢模塊
工作態勢趨勢模塊反映法院工作趨勢，既可以看到宏觀的工作趨勢，又可以通過點擊數字看到案件的細節。通過選擇時間區間、地域范圍、指標類型，模塊會生成相應法院類型指標的工作趨勢。工作態勢趨勢不僅可以反映法院當日的工作情況，還能體現法院過去一年內工作整體走向。除了縱向比較不同時間段內工作態勢外，還能橫向比較不同法院在某一時間段內工作，便于比較分析做出決策。
3.2 工作態勢分布模塊
工作態勢分布模塊主要反映法院某些指標分布情況，如圖 2 所示。比如收結案數的分布情況，哪種類型案件的收結案數最多等。工作態勢分布模塊通過選擇時間區間或者自定義時間區間生成相應法院某些指標整體情況，通過點擊查看某個時間區間的案件數量，系統會展示具體的案件分布，便于領導了解具體案件分布情況，支持今后工作。
3.3 報表報告生成模塊
系統不僅可以生成的二維三維趨勢、分布圖，還能根據統計區間、法院生成相應的報表，報表格式可由用戶自己設置。通過報表可以從數字方面更加深入了解法院工作情況。同時系統提供工作態勢報告生成，用戶不僅可以在線查看工作態勢報告，也能下載到本地查看，便于領導工作。
3.4 法院信息展示模塊
決策支持系統不僅需要反映法院工作態勢，還需要從海量數據中迅速找到有用的信息。因此，法院信息展示模塊通過信息之間的聯系，將工作態勢信息與其他法院重要信息聯系在一起形成一個信息網。主要包含案件、法官和當事人 3 類。其中，案件是法院信息系統中的主要數據，法官是法院工作的主要工作者，當事人是法院工作的服務對象和訴訟活動的參與者。
4 結束語
本文提出了一種基于數據倉庫的新型的決策支持系統，引入了數據倉庫、聯機處理分析和數據挖掘等技術，實現了高效易懂的人機交互界面;有管理模型與大量數據的能力。在現有法院數據環境的基礎上，建立了數據倉庫的概念模型，數據模型和物理模型，按照分析主題建立了事實表和維度表，設計了星型模型。最后，基于 web 技術，采用數據挖掘和聯機處理分析技術為法院決策者提供了多角度，多層次的查詢分析功能，為不同層次的決策者提供決策信息。
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