I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   11 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 1 ,   p p .   5 3 0 1 ~ 5 3 1 4   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 1 1 i 6 . pp 5 3 0 1 - 5 3 1 4          5301       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   I m ple m e nting  da t a - driv en  decisio n   supp o rt  sy ste m   b a sed o independe nt  e duc a tiona l data  m a r t       Ala a   K ha la f   H a m o ud ,   M a r wa h K a m il H u s s ein,  Z a hra a   Alhil f i,  Ra ba b H a s s a n Sa br   Co m p u ter  In f o rm a ti o n   S y ste m s D e p a rtme n t,   Un iv e rsity   o f   Ba sra h ,   Ira q       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   No v   28 ,   2 0 20   R ev i s ed   A p r   8 ,   2 0 21   A cc ep ted   A p r   26 ,   2 0 21       De c isio n   m a k e rs   in   th e   e d u c a ti o n a f ield   a l w a y se e k   n e w   t e c h n o lo g ies   a n d   to o ls,  w h ich   p r o v id e   so li d ,   f a st  a n sw e r th a c a n   su p p o rt  d e c isio n - m a k in g   p ro c e ss .   T h e y   n e e d   a   p latf o r m   t h a u ti li z e   th e   stu d e n ts’  a c a d e m i c   d a ta  a n d   tu rn   t h e m   in to   k n o w led g e   to   m a k e   th e   rig h stra teg ic  d e c isio n s.  In   th is  p a p e r ,   a   ro a d m a p   f o i m p le m e n ti n g   a   d a ta  d riv e n   d e c isio n   su p p o rt  sy ste m   (DSS is  p re se n ted   b a se d   o n   a n   e d u c a ti o n a d a ta  m a rt.   T h e   in d e p e n d e n t   d a ta  m a rt  is  im p le m e n ted   o n   th e   stu d e n ts’  d e g re e s   in   8   su b jec ts  in   a   p riv a te  s c h o o (A l - Isk a n d a ria  P rim a r y   S c h o o i n   Ba sra h   p ro v in c e ,   Ira q ).   T h e   DSS   im p le m e n tatio n   ro a d m a p   is  sta r ted   f ro m   p re - p ro c e ss in g   p a p e r - b a se d   d a ta  so u rc e   a n d   e n d e d   w it h   p ro v id in g   th re e   c a teg o ries   o f   o n li n e   a n a ly ti c a l   p ro c e ss in g   (OLA P q u e ries   (m u lt id im e n sio n a OLA P ,   d e sk to p   OLA P   a n d   w e b   O LA P ).   Ke y   p e r f o r m a n c e   in d ica to (K P I)  is i m p le m e n ted   a s   a n   e ss e n ti a p a rt  o f   e d u c a ti o n a DSS   to   m e a su re   sc h o o p e rf o rm a n c e .   T h e   sta ti c   e v a lu a ti o n   m e th o d   sh o w s th a th e   p ro p o se d   DSS   f o ll o w s th e   p riv a c y ,   se c u rit y   a n d   p e rf o rm a n c e   a sp e c ts  w it h   n o   e rro rs  a f ter   in sp e c ti n g   th e   DSS   k n o w led g e   b a se .   T h e   e v a lu a ti o n   sh o w th a th e   d a ta  d riv e n   DSS   b a se d   o n   in d e p e n d e n t   d a ta  m a rt  w it h   KP I ,   OLA P   is  o n e   o f   th e   b e st  p latf o r m to   su p p o r sh o rt - to - lo n g   term   a c a d e m ic d e c isio n s.   K ey w o r d s :   Dec is io n   s u p p o r t s y s te m   E d u ca tio n al  d ata  m ar t   E T L   I n d ep en d en t d ata  m ar t   KP I   OL A P   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   A laa  K h ala f   Ha m o u d   C o m p u ter   I n f o r m atio n   S y s te m s   Dep ar t m en t   Un i v er s it y   o f   B asra h   6 1 0 0 3   Kar m at  A li  C a m p ,   B asr ah   I r aq   E m ail: a laa. h a m o u d @ u o b asra h . ed u . iq       1.   I NT RO D UCT I O   T h i m p o r tan ce   o f   d ata  r ep o s ito r ies  h as   e m er g ed   w it h   t h e x is te n ce   o f   lar g i n s ti tu t io n s .   Dep ar t m en t s   m a n a g th e ir   o w n   d atab ases   ( m ar k eti n g ,   f i n an cial,   an d   ad m in is tr ati v e) ,   w h ic h   o r g an i s m ass iv e   co m m o n   d ata.   Fin d i n g   d ata  r elate d   to   s p ec if ic  s u b j ec an d   o r g an is i n g   s u c h   d ata  in to   s i n g le  d atab ase  ca lled   t h d ata  s to r e’   ar r eq u ir ed an o th er   r eq u ir e m e n i s   m a in tai n i n g   th s p ec ial  r u le s   f o r   s to r es  w i th   n o   mo d i f icat io n   o r   ch an g in g   th r u les  o n   t h b asis   o f   to p ics  b y   u s i n g   s p ec ial  s o f t w ar e,   esp ec i all y   in   ea c h   s u b j ec t,   v ia  p r o ce s s   ca lled   s c h e m i n teg r atio n .   T h is   p r o ce s s   al s o   s p ec if ies  h o w   to   tr an s f er   t h m e r g ed   d ata  [ 1 ] .   Data   w ar e h o u s ( DW )   ca n   b d ef i n ed   as  a   s u b j ec t - o r ien ted ,   ti m e - v ar ian t,  i n te g r ated   an d   n o n - v o latile  d ata  u s ed   to   s u p p o r s tr ateg ic  d ec i s io n   m a k in g   [ 2 ] .   DW   h o ld s   co llect io n   o f   p er m a n e n h is to r ical  d ata  th at  a s s i s ts   i n   ad m in i s tr ati v d ec is io n   m a k i n g   to   h elp   in   ac ce s s i n g   d ata   f o r   th p u r p o s es  o f   ti m a n al y s i s ,   k n o w led g e   d is co v er y   an d   d ec is io n   m a k i n g   [ 3 ] .   I is   s p ec if icall y   d esi g n ed   to   ex tr ac t,  p r o ce s s   an d   r ep r esen d ata  in   s u itab le  f o r m at  f o r   th i s   p u r p o s e.   T h d ata  ex tr ac ted   f r o m   d if f er e n s o u r ce s ,   r u les,  s y s t e m s   a n d   p lace s   ar d ef in ed   as  k i n d   o f   d atab ase  th at  co n tai n s   h u g a m o u n o f   ex is ti n g   d ata  to   h elp   in   m ak in g   d ec is io n s   w ith i n   an   o r g an izat io n   [ 4 ] .   T h in ter io r   in ten tio n   o f   u s er   r eq u ir es  i n d icato r s ,   w h ic h   ar s y s te m s   n ee d ed   f o r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 1     5 3 0 1   -   5 3 1 4   5302   s tu d y in g ,   an al y s in g   an d   p r esen ti n g   e n ter p r is d ata  in   m a n n er   t h at  en ab les  s e n io r   m a n ag e m e n to   m ak e   d ec is io n s   [ 5 ] [ 6 ] .   T h t y p o f   DW   th at  a n   o r g a n izatio n   s h o u ld   ad o p d ep en d s   o n   th w a y   t h at  t h e   o r g an izatio n   w o r k s   an d   t h t y p o f   d ec is io n   s u p p o r s y s te m   ( DSS)  it  n ee d s .   On o f   th s i m p lest   t y p es  o f   d ata   r ep o s i to r ies  is   th o p er atio n al  d ata  s to r e   ( ODS) ,   p r o d u ctio n   d atab ase  th at  h as  b ee n   r ep licated   af ter   er r o r s   h av e   b ee n   p r o ce s s ed .   ODS   i s   p r i m ar il y   u s ed   to   co m p lete   s ta n d ar d   p r o ce s s   r ep o r ts   an d   p r o v id d etails  o f   b u s i n ess   tr an s ac tio n s   f o r   s u m m ar y   a n al y s is   [ 7 ] [ 8 ] .   A n o t h er   t y p o f   DW   i s   ca lled   d ata   m ar t,  w h ic h   is   a   li m ited   u s o r   s i n g le - u s s y s t e m   t h at  ca n   b u s ed   to   a n al y s s p ec if ic  i n f o r m atio n   i n   s p ec if ic  ar ea   o r   f o r   a   s p ec if ic  p r o d u ctio n   lin e.   Data   s to r es  u s u al l y   co n tai n   o n l y   s u m m ar y   d ata  b u ca n   b lin k ed   t o   ODS  f o r   d iv i n g   in to   tr an s ac tio n   d etails   i f   n e ed ed .   Data   s to r es  ar s o m eti m es   m a n a g ed   b y   i n f o r m atio n   tec h n o lo g y   ( I T )   d ep ar tm e n ts   i n   co m p an ie s   b u t   ca n   also   b m a n ag ed   b y   u s er s   in   p ar ticu lar   d ep ar tm e n o r   g r o u p   [ 9 ] .   Ma n y   t y p es  a n d   ap p licatio n s   u s D W s   an d   d ata  m ar ts   to   s u p p o r s tr ateg ic  d ec i s io n s ,   s u ch   as  cl i n ical  p at h   [ 1 0 ] - [ 1 2 ] ,   ca n ce r   DW   [ 1 3 ] ,   ed u ca tio n al  h ea lt h   DW   [ 1 4 ] ,   HR   DW   [ 1 5 ] ,   co m p lian DW   [ 1 6 ] ,   h u m a n   r eso u r ce   DW   [ 1 6 ]   an d   s ec u r it y   DW   [ 1 7 ] .   E d u ca tio n al  s taf f   m e m b er s   al w a y s   n ee d   n e w   tec h n o lo g ies  t h at   s u p p o r th eir   d ec is i o n s t h ese   m e m b er s   s ee k   d i f f er e n to o ls   an d   ap p licatio n s   to   s u p p o r th eir   d ec is io n s   o n   t h b as is   o f   d if f er en a lg o r it h m s   an d   tech n iq u es,  s u c h   as  m ac h in lear n i n g   an d   d ata  m in i n g   alg o r ith m s   [ 1 8 ] - [ 2 5 ] ,   m o b ile  lear n in g   [ 2 6 ] ,   DSSs   [ 2 7 ]   an d   w eb - b ased   to o ls   [ 2 8 ] .   T h d ec is io n s   m ad o n   t h b asis   o f   p r ev io u s   s t u d ies  an d   s o lid   an al y tical   r esu lt s   ar m o r co n s id er ab le  an d   r ea s o n ab le  th a n   b ef o r e.   E d u ca tio n al  DW   is   t h b est  s o l u tio n   t h at  p r o v id es   o n lin a n al y tical  r e s u l ts   o n   t h b asis   o f   m u ltid i m en s io n al  v ie w   o f   O L A P   q u er ies  f o r   all  ed u ca tio n al  s tak e h o ld er s   ( p r o f ess o r s ,   lectu r er s ,   m a n a g er s   an d   d ec is io n   m ak er s ) .   E d u ca tio n al  DW   p r o v id es  lar g v ie w   o f   th p er f o r m a n ce   o f   al s t u d en ts   an d   allo w s   th e m   to   d etec th o b s tacle s   i n   t h eir   p r o g r es s   [ 2 9 ] .   E d u ca tio n al  DW   ca n   also   b u s ed   f o r   th f u tu r ap p licatio n s   o f   d ata  m i n in g   to   i m p le m en a ll  tec h n iq u es  a n d   alg o r it h m s   th at  ca n   b i m p le m e n ted   o n   h u g ed u ca tio n al  h i s to r ical  r ec o r d s   in s tead   o f   s m al d ataset.   T h u s o f   ed u ca tio n al  DW   ca n   e f f ec ti v el y   r ed u ce   ed u ca tio n a l e r r o r s   th at  af f ec t a ca d e m ic  d ec is io n   m ak in g   [ 3 0 ] ,   [ 3 1 ] .   DSS  is   a n   es s en t ial  p latf o r m   f o r   m a k i n g   r i g h s tr ate g ic  d ec is io n s .   T h DSS  t y p ca n   b d eter m i n ed   o n   th b asis   o f   th p u r p o s o f   th DSS,  th t y p o f   k n o w le d g an d   tar g et  u s er s .   DS ca n   b e   ca teg o r is ed   in to   f i v t y p es:  k n o w led g e - ,   m o d el - ,   d ata - ,   d o cu m en t -   a n d   co m m u n ica tio n - d r iv e n   DSS.  Mo d el - d r iv en   DSS  allo w s   d ec is io n   m a k er s   to   ch o o s am o n g   o p tio n s   o n   th b asi s   o f   li m ited   d ata  an d   o p tio n s .   Kn o w led g e - d r i v en   DS S   co v er s   m an y   k i n d s   o f   s y s te m s   w it h in   o r g an i s atio n s i p r o v i d es  an   ad v ice  m an a g e m e n p r o ce s s   o r   s er v ice   an d   p r o d u ct  s elec tio n .   Data - d r iv e n   DSS  co n ce n tr ates  o n   d ec is io n   an d   m a n ip u la tes  th d ata   to   f it  th d ec is io n   w h er t h d ata   ca n   b i n   d i f f er en f o r m at s .   T ar g et  u s er s   ar m a n a g er s   a n d   s tak e h o ld er s .   Do cu m en t - d r i v en   DSS  tar g e ts   s p ec i f ic  g r o u p   o f   u s er s   o n   t h b asi s   o f   d o cu m en s ea r ch   o n   th w eb m e ch an i s m   is   r eq u ir ed   f o r   r etr iev in g   r elate d   d o cu m en ts   to   s u p p o r d ec is io n s .   C o m m u n ica tio n - d r iv e n   DSS   p r o v id es  s h ar ed   d ash b o ar d   f o r   m a k i n g   d ec is io n s   f o r   m o r th a n   o n p er s o n   in   s in g le  s h ar ed   task   [ 3 2 ] .     Data   m ar is   u s ed   in   th i s   m o d el  as  t h b ase  o f   th d ata - d r iv e n   ed u ca tio n a DSS  th r o u g h   t h e   i m p le m en ta tio n   o f   s p ec i f ic  s c h o o d ata  an d   an a l y s is   o f   e x e cu ti v i n f o r m atio n   s y s te m s .   T h is   p ap er   p r esen t s   th s ta g e s   o f   i m p le m en tin g   a n   ed u ca tio n al  i n d ep en d en d ata  m ar t,  s tar ti n g   f r o m   s elec t in g   t h p r o p er   ap p r o ac h   o f   d esi g n   to   i m p le m e n ti n g   O L A P   q u er ies   an d   KP I .   T h i m p le m e n tat io n   s tar ts   w it h   co n v er ti n g   t h p ap er - b ased   ed u ca tio n al  d ata  o f   s tu d en r ec o r d s   in to   elec tr o n ic  e d u ca tio n al  r ec o r d s .   T h d ata  m ar s ta g in g   ar ea   is   p r ep ar e d   to   ex tr ac elec tr o n ic  s tu d en ts   r ec o r d s   an d   i m p lem en all  ex tr ac tio n ,   tr an s f o r m atio n   a n d   lo ad in g   ( E T L )   p r o ce s s es.  Star   s c h e m is   ch o s e n   as  a n   ar ch itec tu r o f   d ata  m ar f o r   its   e ase  o f   i m p l e m en tatio n ,   ea s o f   lo ad   an d   f ast  OL A P   q u er y   r esp o n s e.   T h e d u ca tio n al  cu b is   b u ilt  to   i m p le m e n O L A P   q u er ies.  T h r ee   t y p e s   o f   r es u lt  v ie w i n g   ar li s ted   s t r u ctu r ed   q u er y   la n g u a g e   ( SQ L )   s er v er   i n te g r atio n   s er v ice s   ( SS I S )   c u b v ie w ,   o n lin e   r ep o r ts   an d   o f f li n e x c el  p iv o r ep o r ts ) .   SQ L   s er v er   m an a g e m e n s t u d io   ( SS MS )   2 0 1 4   is   u s ed   to   s to r an d   i m p le m e n ed u ca tio n al  d a ta  m ar o b j ec ts   ( d ata  m ar s c h e m a n d   s ta g i n g   ar ea ) .   E T L   i s   i m p le m e n ted   an d   d esig n ed   b y   S SIS  2 0 1 4 ,   w h er e   SQL   s er v er   an al y s i s   s er v ices   ( SS A S )   2 0 1 4   is   u s ed   to   d esig n   a n d   co n s tr u ct  th e   ed u ca tio n al  c u b e.   L ik e w is e,   SS R 2 0 1 4   is   u s ed   f o r   d esi g n i n g   r ep o r ts .   A ll  t h i m p le m en ted   p r o j ec ts   ar d ep lo y ed   b y   SQ L   s er v er   d ata  t o o ls   ( SS DT ) ,   as th is   to o l p r o v i d es th e   ab ilit y   to   cr ea te  a n d   d e p lo y   ( SS I S,  SS A an d   SQ L   s er v er   r ep o r tin g   s er v ices   ( SS R S ) )   p r o j ec ts .   T h r est  o f   th is   p ap er   is   o r g an is ed   is   b ein g   as Sect io n   2   an al y s es  a n d   d is cu s s es  t h r elate d   w o r k s   an d   p r esen ts   th s tr o n g   p o i n t s   in   t h ese  w o r k s .   Sect io n   3   ex p lain s   t h m o d el  i m p le m e n t atio n   r o ad m ap   an d   d etails  ea ch   s tep   o f   t h m o d el   i m p le m e n tat io n .   Sectio n   4   co n clu d e s   th p o in t s   d er iv ed   f r o m   th m o d el  r esu l t   an d   p r esen ts   t h f u t u r w o r k s   th at  ca n   b i m p le m e n ted   o n   ed u ca tio n al  d ata  m ar t.       2.   RE L AT E WO RK S   S m y r n a k [ 33 ]   p r o p o s ed   m o d el  b ased   o n   DW   to   i m p le m e n a   DS i n   o r d er   to   s u p p o r d ec is io n s .   T h p r o p o s ed   s y s te m   in teg r a ted   h eter o g en eo u s   s o u r ce s   u s ed   f o r   d if f er e n p u r p o s es  s u ch   a s   ed u ca tio n ,   f i n an cia a n d   m an a g er ial   d ec is io n s .   T h r es u lts   co n d u cted   t h i n te g r atio n   o f   m u lt ip le  h et er o g en eo u s   s o u r ce s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I mp leme n tin g   d a ta - d r iven   d ec is io n   s u p p o r t sys tem  b a s ed   o n   in d ep en d en t …  ( A la a   K h a la f H a mo u d )   5303   o f   d ata  w ill  b u s e f u p lat f o r m   f o r   b o th   o f   ed u ca tio n al  lea d er s h ip   an d   q u alit y   as s u r an ce   u n it.  Ne x t,  Su m a n     et  a l [ 34 ]   p r o p o s ed   DW   t o   s o lv m a n y   c h alle n g es  i n   t h h i g h er   ed u ctio n   ce n ter .   T h ese  c h alle n g e s   ar f ac i n g   t h d esig n er   th r o u g h o u t   th d esig n in g   p r o ce s s   s u c h   as   th o v er all  s y s te m   d esi g n ,   th e   m a in   p r o ce s s es  o f   ex tr ac tio n ,   tr an s f o r m atio n ,   a n d   lo ad in g ,   an d   p er f o r m i n g   th an al y s i s   p r o ce s s es  u s in g   m u ltid i m e n s io n al   q u er ies  b ased   O L A P .   T h to o u s ed   f o r   d ev e lo p in g   DW   i s   Mo n d r ian   a n d   P en ta h o   b u s i n e s s   i n tell ig e n ce   to o l.   Ho w e v er ,   th p r o p o s ed   s y s tem s   d id   n o i m p le m e n KP I   as  an   ess e n tia co m p o n en in   t h d ec is io n   m ak i n g   p r o ce s s .     Mih ai  et  a l.   [ 35 ]   p r o p o s ed   u s in g   e n ter p r is d ata  w ar e h o u s e   ( E DW )   to   s u p p o r ac ad em ic  d ec is io n s   i n   ed u ca tio n al  i n s t itu tio n s .   T h d esig n   an d   i m p le m e n tat io n   p r o ce s s   p r o ce ed ed   v ia  t w o   s te p s th f ir s o n is   i m p le m en t in g   E DW   to   f in d   t h p er f o r m an ce   m ea s u r e m e n ts   o f   t h m an a g e m e n o f   t h e n t ir ac ad e m ic  s ta f f ,   w h er ea s   th e   s e co n d   s tep   i s   f i n d in g   t h r e s u l e v alu a tio n   o f   th e   co r r elatio n   b et w ee n   f i n a n cial  al lo ca tio n   a n d   ed u ca tio n al  p er f o r m a n ce .   T h r esu lt o b tain ed   f r o m   i m p le m e n ti n g   e n ter p r is d o cu m en m a n ag e m e n t   ( E DM )   i s   f i n d in g   th i n d icato r   th at  m ea s u r es  t h r eq u ir ed   f i n a n cial   ef f o r ts   f o r   ed u ca tio n   an d   h elp i n g   d ec is io n   m a k er s   esti m ate  f u t u r ef f o r ts   to   en h an ce   ed u ca tio n .   Ho w e v er ,   th p ap er   p r esen ted   g en er al  o v er v ie w   o f   E DW   i m p le m en ta tio n   a n d   n eit h er   w e n t h r o u g h   d esi g n   m et h o d o lo g y   n o r   ex p lai n ed   h o w   to   s elec th p r o p er   ap p r o a ch   o f   i m p le m en t in g   E DM .   An o t h er   m o d el  i m p le m en ted   b y   A b d u lla h   a n d   Ob aid   [3 6 ]   c o m b i n ed   ed u ca tio n al  r ec o r d s   f r o m   t w o   s i m u lated   d atab ases   o f   1 0   y ea r s   o f   d ata  f r o m   t h Dep ar tm en o f   C o m p u te r   Scien ce   a B asra h   U n iv er s it y   an d   f o u r   y ea r s   o f   d ata  f r o m   A l - I r aq   U n i v er s it y ,   I r aq .   T h e y   u n i f ied   th e   d ata  u n d er   s in g le  s ch e m o f   E DW   an d   th e n   u s ed   O L A P   to   co n d u ct  d escr ip ti v a n al y s is   an d   f i n d   s t u d en t   ac h iev e m e n t s   t h r o u g h   th e s y ea r s .   T h d ec is io n   m a k er s   in   t h p r o p o s ed   m o d el  ar lect u r er s   an d   d ep ar t m e n t   h ea d s .   Ho w e v er ,   th ap p r o ac h   o f   E DW   d esig n ,   t h ac ce s s   m et h o d   to   E DW   an d   t h m u ltid i m e n s io n al  c u b w er n o t c lear l y   ex p lai n ed .   Ku r n ia w an   a n d   E r w in   [ 3 7 ]   s h o w ed   th ad v a n ta g es  o f   u s i n g   DW   an d   DM   i n   th p r e d ictio n   o f   s tu d e n ts   p er f o r m a n ce .   T h m o d el  i m p le m en tatio n   al s o   p ass e d   th r o u g h   t w o   s tag e s   an al y s is   a n d   DW   i m p le m en ta tio n t h e y   u s ed   th e   Ki m b all  ap p r o ac h   to   d esig n   DW   w it h   s tar   s ch e m as  s t r u ctu r f o r   th DW .   Ho w e v er ,   th t y p o f   DW   i n   th m o d el  w as  n eit h er   d eter m in ed   n o r   d is tin g u is h ed   f r o m   th d ata  m ar t.   Mo h a m m ed   et  a l .   [3 8 ]   d esig n ed   an   ar ch itect u r al  ap p r o ac h   o n   t h b asi s   o f   DW   to   co m b in d atab ases   f r o m   d if f er e n I r aq u n i v er s it ies  f o r   in cr ea s i n g   i n f o r m atio n   s h ar i n g   a m o n g   all  u n i v er s it ies,  co lleg es  a n d   d ep ar tm e n ts .   T h e y   u s ed   th b en ef icia ch ar ac ter is tic  o f   D W   ap p licatio n   to   m a x i m is i n f o r m atio n   s h ar i n g   a m o n g   u n i v er s itie s .   Ho w e v er ,   th ap p r o ac h   f ailed   to   s h o w   h o w   to   s o l v co n f licts   a m o n g   d atab ases   f r o m   d if f er e n u n i v er s itie s .   T h d if f icu ltie s   in   t h i s   ap p r o ac h   ar th h u g d ata  o f   s in g le  u n iv er s it y   b ec a u s m an y   co lleg es  e x is w it h   m a n y   d ep ar t m en ts   a n d   u n it s   i n   s in g le   co lleg e.   T h p ap er   also   f aile d   to   ex p lain   h o w   to   d ea w it h   d i f f er en s ta n d ar d s   an d   b u s i n e s s   r u les  a m o n g   d at ab ases   o f   s i n g le  co lleg e   an d   h o w   to   h an d le  t h i s   o b s tacle .       3.   DSS I M P L E M E NT A T I O N   T h d ata  m ar i s   t h b ase   o f   th p r o p o s ed   DSS.  T h f lo ch ar o f   t h i m p le m e n ted   d ata  m ar t   is   d em o n s tr ated   i n   Fig u r 1 .   Si x   b asic  i m p o r ta n s tep s   ar ta k en   to   i m p le m en t   th e   ed u ca tio n al  d ata  m ar t;  t h ese   s tep s   ar d ata  p r e - p r o ce s s in g ;   d ata  p r o f ilin g d ata  m ar ar ea ,   w h ich   h o ld s   t h s ta g i n g   ar ea   an d   th d ata  m ar t   s ch e m a;  E T L ed u ca tio n al  cu b b u ild in g a n d   O L A P ,   KP I   an d   r ep o r ts .   T h ev alu atio n   p r o ce s s   is   p er f o r m ed   af ter   co m p leti n g   t h k n o w led g b ase  o f   th DS S.           Fig u r e   1 .   Flo w   c h ar t o f   e d u ca t io n al  d ata  m ar i m p le m e n tatio n   a p p r o ac h   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 1     5 3 0 1   -   5 3 1 4   5304   T h DSS  ar ch itect u r co n s i s ts   o f   f o u r   m aj o r   ar ea s ,   w h ic h   ar d ata  p r ep a r atio n   ar ea d ata  m ar ar ea ;   KP I ,   OL A P   an d   r ep o r ts   ar ea ;   an d   d ec is io n - m a k in g   ar ea ,   as  s h o w n   i n   Fi g u r 2 .   T h d at p r ep a r atio n   ar ea   in v o l v es  all  d ata  s o u r ce   tr an s f o r m at io n   an d   s elec tio n   p r o ce s s es  p er f o r m ed   o n   th p ap er - b ased   d ata  s o u r ce   an d   th eir   co n v er s io n   in to   an   elec tr o n ic  d ata  s o u r ce .   T h d ata  m a r ar ea   in v o lv es  d ata  s tag i n g   ar ea   w h er all  th e   ex tr ac ted   d ata  ar s to r ed   an d   tr an s f o r m ed   to   b lo ad ed   in to   d ata  m ar s c h e m tab l es  ( f ac tab les  a n d   d i m en s io n s ) .   T h OL A P   an d   q u er y   ar ea   p r o v id es  m a n y   ac ce s s   m et h o d s   to   d ata  m ar a n al y s i s   r es u lts   f r o m   o n lin to   o f f li n an d   m u lt id im en s io n a OL A P   ( MO L A P ) .   KP I   is   an   ess en tial  to o in   t h DSS  t h at  h e lp s   s tak e h o ld er s   i n   m ea s u r i n g   p r o g r ess .   T h la s ar ea   is   th d ec is io n - m ak in g   ar ea   w h e r all  s tak e h o ld er s   ( an al y s ts ,   s c h o o m a n ag er s ,   teac h er s   an d   s e n io r   d ec is io n   m a k er s )   r ea ch   th r ep o r ts   an d   m a k th eir   d ec is io n s .           Fig u r 2 .   Mo d el  a r ch itectu r e       3 . 1 .     Da t a   prepro ce s s ing   T h b ase  ele m e n t   o f   th e   p r o p o s ed   DSS  is   th e   co llected   d ata .   T h d ata  s o u r ce   o f   t h ed u ca tio n al  d ata   m ar i s   s o u r ce d   f r o m   t h A l - I s ca n d er ia  P r iv ate  E le m e n tar y   Sc h o o l;  t h is   s c h o o is   i n   t h B ah ad r ia  Dis tr ic t,  B asra h   P r o v in ce ,   I r aq .   T h d a ta  ar p a p er - b ased   d ata   s h ee ts ,   w h ic h   h o ld   all  th r eq u ir ed   d o cu m en tatio n s   f o r   all  s tu d e n ts   d eg r ee s .   T h s ch o o f o llo w s   t h p ap er - b ased   p r o ce d u r to   ca lcu late  av er ag e s   an d   s u cc e s s   r ates   o n   d if f er en s u b j ec ts   an d   i n   d if f er en t   s ta g es;   th u s ,   s to r i n g   t h e m   i n   a n   elec tr o n ic   b ase  ta k es  lo n g   ti m e.   T h m ai n   tab le  o f   s tu d e n r ec o r d s   co n tain   th f o llo w i n g   d etail s   af ter   s to r i n g   t h e m   i n   t h elec t r o n ic  b ase  T ab le  1 .   I n   th i s   tab le,   th m ai n   attr ib u t es  in   d ata  s o u r ce s   ar ex p lai n ed   in   d etail,   co n ten t y p e s ,   d ata  t y p es,  an d   d etails   o f   ea ch   attr ib u te  ar p r esen ted .       T ab le  1 .   Deta ils   o f   s tu d e n ts   r ec o r d s   F i e l d   C o n t e n t   T y p e   D a t a   T y p e   D e t a i l s   S t u d e n t _ I D   C o n t i n u o u s   L o n g   R e p r e se n t s t h e   n u m b e r   o f   st u d e n t s c u r r e n t l y   a t t e n d i n g   t h e   sc h o o l .   S t u d e n t _ N u mb e r   C o n t i n u o u s   L o n g   T h e   n u m b e r   o f   t h e   p a p e r   r e c o r d   c o n t a i n i n g   a l l   t h e   st u d e n t 's   d a t a   t h a t   may   b e   r e f e r r e d   t o   i n   c a se   o f   l o o k i n g   f o r   mo r e   e x t e n si v e   d a t a   o n   t h e   st u d e n t   ( e . g :   me d i c a l   r e c o r d s) .   F u l l   N a me   D i scre t e   T e x t   F i r st   t h r e e   p a r t s o f   t h e   st u d e n t 's  n a me   a s w r i t t e n   i n   A r a b i c   o r d e r   ( S t u d e n t   n a me   +   F a t h e r   n a me   +   G r a n d f a t h e r   n a me ) .   B i r t h   C o n t i n u o u s   D a t e   T h e   st u d e n t 's  b i r t h d a t e   p r e se n t e d   i n   t h i s fo r mat .   En r o l l me n t   D i scre t e   T e x t   T h e   y e a r   o f   w h i c h   t h e   d a t a   w a s t a k e n   p r e se n t e d   i n   t h i s fo r ma t .   A d d r e ss    D i scre t e   T e x t   N a me   o f   t h e   d i st r i c t   i n   w h i c h   t h e   st u d e n t   c u r r e n t l y   r e si d e s i n .   C l a ss    C o n t i n u o u s   L o n g   N u mb e r   o f   t h e   sc h o o l   y e a r   t h e   st u d e n t   i i n   a t   t h e   t i me   o f   t h e   r e c o r d i n g   o f   t h e   d a t a   p r e se n t e d   i n   a n   i n t e g e r   d a t a t y p e .   G r o u p   D i scre t e   T e x t   D u e   t o   t h e   h u g e   n u mb e r   o f   e n r o l l e d   st u d e n t s,   a   r e a so n a b l e   n u m b e r   o f   st u d e n t s   o f   t h e   same   y e a r   a r e   d i v i d e d   i n t o   g r o u p s (e . g :   5 - A ,   5 - B ,   5 - C ) .   S u b j e c t     D i scre t e   T e x t   N a me   o f   t h e   s u b j e c t   t h e   c l a ss  p r o v i d e s i n   e a c h   y e a r ,   d i f f e r i n g   i n   n u m b e r .   G r a d e   D i scre t e     T e x t   T h e   g r a d e s a r e   r e g i st e r e d   f o r   e a c h   mo n t h   ( O c t o b e r ,   N o v e mb e r ,   D e c e mb e r ,   M i d - t e r m,  M a r c h ,   A p r i l ,   F i n a l .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I mp leme n tin g   d a ta - d r iven   d ec is io n   s u p p o r t sys tem  b a s ed   o n   in d ep en d en t …  ( A la a   K h a la f H a mo u d )   5305   T h s ec o n d   tab le  as  s h o w n   i n   T ab le  2   o f   d ata  p r o f ilin g   p r es en ts   th s u b j ec ts   t h at  h av e   b ee n   lear n ed   f r o m   clas s   to   class .   E ig h s u b j ec ts   tau g h ar f o r   s tu d e n ts   f r o m   c la s s es  1   to   6 .   T h s u b j ec ts   d if f er   f o r   ea ch   class s o m s u b j ec ts   ar tau g h in   t h f ir s cla s s ,   a n d   d if f er e n s u b j ec ts   ar tau g h t   f r o m   th f o u r t h   clas s   to   th e   s ix t h   cla s s .   Fo r   ex a m p le,   I s la m ic  s tu d ie s ,   A r ab ic  lan g u ag e,   m at h e m a tics ,   s cien ce ,   ar t s   a n d   p h y s ic al  ed u ca tio n   ar tau g h f r o m   C la s s e s   1   to   6 ,   w h er ea s   s o cial  s t u d ies  ar e   tau g h f r o m   c la s s es   4   to   6 .   Fin al l y ,   E n g lis h   lan g u a g is   ta u g h t i n   c las s es 5   an d   6 .       T ab le  2 .   Su b j ec ts   tak en   b y   cla s s es   S u b j e c t   N u m b e r   S u b j e c t   C l a ss   1   I s l a mi c   S t u d i e s   1 - 6   2   A r a b i c   L a n g u a g e   1 - 6   3   M a t h e ma t i c s   1 - 6   4   S c i e n c e   1 - 6   5   A r t s   1 - 6   6   PE   1 - 6   7   S o c i a l   S t u d i e s   4 - 6   8   En g l i sh   L a n g u a g e   5 - 6       3 . 2 .     Da t a   pro f ilin g   Data   p r o f ili n g ,   s o m e ti m es  c alled   d ata  an al y s is ,   i s   t h ass es s m en t   an d   e x a m i n atio n   o f   d at a   co n s is ten c y ,   in teg r it y   an d   q u al it y   o f   d ata  s o u r ce .   Usi n g   d ata  p r o f ilin g   is   f u n d a m e n tal  p r o ce s s   to   ex a m i n th e   d ata  q u alit y   o f   DW   d ata  s o u r ce s .   Data   p r o f ili n g   p r o v id es  r esu lt s   t h at  ca n   b d ep en d ed   o n   w h e n   m a k i n g   d ec is io n   r elate d   to   DW   im p le m en tatio n .   Data   p r o f ili n g   co n ce n tr ates  o n   t h in d i v id u al  att r ib u tes  o f   th d ata   s o u r ce .   I g i v es   co m p lete  s u m m ar y   t h at  d escr ib es   th len g th ,   d ata  t y p e,   le n g t h ,   v ar ian c e,   u n iq u en e s s ,   n u l l   r atio ,   an d   d o m ai n   r an g e.   I s h o w s   t h f u l v ie w   o f   d ata  q u al it y   r elate d   to   all  d ata  s o u r ce   attr ib u tes  [ 3 9 ] ,   [ 4 0 ] .   Data   p r o f ilin g   i s   an   i m p o r tan t   s tep   in   t h b u ild i n g   p r o ce s s   o f   DW   an d   d ata  m ar t.  B u ild i n g   d ata  m ar o r   DW   d o es  n o ac tu all y   s u cc ee d   if   t h is   s tep   is   n o p er f o r m ed .   T h e   r esu lts   o f   d ata  p r o f ilin g   ca n   h elp   in   d eter m in i n g   th d i m e n s io n s   a n d   f ac tab les ,   th p r o p o s ed   p r im ar y   k e y s ,   t h n u ll  r atio   in   ea ch   co lu m n ,   m ea n   a n d   s tan d ar d   in   ea c h   co lu m n ,   t h m a x i m u m   a n d   m in i m u m   v al u es  i n   ea ch   co lu m n   a n d   t h d o m ai n   o f   ea ch   co l u m n .   T h e   r esu lt  o f   t h d ata  p r o f ili n g   o f   s tu d e n r ec o r d s   is   s h o w n   i n   T ab le  3 .   SS DT   p r o v id es  d ata  p r o f ilin g   to o t h at   p r esen ts   t h r es u lts   g r ap h icall y   f o r   ea s o f   u n d er s tan d i n g   a n d   u s e.   Data   p r o f il in g   r es u lts   ar co n v er ted   in t o   tab le  r ea d in g s ,   as s h o w n   in   T ab le  3 .       T ab le  3 .   Data   p r o f ilin g   r esu lts   S e q   F i e l d   N a me   M i n i m u m   V a l u e   M a x i m u m   V a l u e   N u mb e r   o f   D i s t i n c t   V a l u e s   N u l l   R a t i o   1   A d d r e ss   -   -   11   0   2   B i r t h   9 - 7 - 2 0 0 3   27 - 2 - 2 0 1 2   5 2 8   1 0 4   3   C l a ss   1   6   6   0   4   G r o u p s       5   0   5   M a r k       6 1 3   0   6   M o n t h       6 1 3   0   7   N u mb e r _ o f _ S t u d e n t s   5 2 5   5 2 5   5 9 9   0   8   S c h o o l _ A d d r e ss   -   -   1   0   9   S c h o o l _ N a me   -   -   1   0   10   S t u d e n t _ N a me   -   -   5 9 9   0   11   S t u d e n t _ N u mb e r   3   6 1 3   5 9 9   0   12   S u b j e c t   -   -   12   0   13   Y e a r   2 0 1 8   2 0 1 8   1   0       3 . 3 .     Da t a   m a rt   a re a   T h d ata  m ar co n s is ts   o f   t w o   ar ea s S tag in g   a n d   d ata  m ar s ch e m tab les.  T h s tag in g   ar e co n s is t s   p r im ar il y   o f   s ta g in g   tab le  w h er th d ata  ar e   f ir s ex tr ac ted   f r o m   th d ata  s o u r ce   an d   lo ad ed   in to   it.  T h s tag i n g   tab le  f ac e s   all  tr an s f o r m atio n   p r o ce s s e s   an d   h o ld s   t h f in a v er s io n   o f   t h tab le  b ef o r lo ad in g   it  i n to   d i m en s io n s   an d   f ac tab les.  Data   m ar s c h e m is   s tar   s ch e m w h er f i v e - d i m e n s io n   tab les  ar co n n ec ted   to   th f ac tab le  w h il s t h eir   d ata  ar tak en   f r o m   t h s ta g in g   tab le.   T h s tag in g   tab le  is   a n   in ter m ed iate  ar ea   u s ed   f o r   s to r ag b et w ee n   s o u r ce   s y s te m s   an d   t h DW a   te m p o r ar y   s to r ag ar ea   i s   w h er d ata  ar s u cc e s s f u ll y   d elete d   af ter   b ein g   u p lo ad ed   to   th r ep o s ito r y .   T h is   ar ea   is   u s ed   in   m an y   m aj o r   p r o ce s s es,  s u ch   as  ar ch iv i n g   an d   p r ep ar in g   d ata  s o u r ce ,   d ata  ex tr ac tio n ,   clea n i n g ,   u n if y in g ,   m ir r o r ,   co n v er s io n ,   lo a d in g   a n d   in d ex in g ,   q u alit y   ass u r a n ce   an d   u p d atin g   [ 4 1 ] ,   [ 4 2 ] .   T h ese  p r o ce s s es  ar u s u all y   r ef er r ed   to   as  E T L .   T h s ta g i n g   ar ea   s h o u ld   b p r ep ar e d   an d   p er f o r m ed   w h il s all  th i n te n d ed   OL A P   q u er ies  ar a s k ed .   T h s tag i n g   ar ea   also   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 1     5 3 0 1   -   5 3 1 4   5306   h o ld s   th tab le  w it h   all  co lu m n s   a n d   d i m en s io n   tab les.  T h s tag i n g   tab le  b ec o m e s   th p lac w h er al d ata  ar m an ip u lated .   Data   m a n ip u la t io n   in v o lv es  all  d ata  in te g r it y   p r o ce s s e s ,   s u c h   as  clea n i n g ,   tr an s f o r m atio n ,   en r ich m e n t a n d   d eletio n .   T h d ata  v al u es o f   all  co l u m n s   m u s t b t h s a m a s   t h d ata  v alu es o f   al l c o lu m n s   i n   th d i m e n s io n   tab les.   T h d ata  m ar s c h e m tab le s   in v o lv m an y   ap p r o ac h es  f o r   d esig n in g   DW ,   s u c h   as  to p - d o w n ,   b o tto m - u p ,   in s id e - o u t ,   a n d   m i x ed   ap p r o ac h es.  Selecti n g   an   ap p r o ac h   d ep en d in g   o n   th o v er all  s ize  a n d   i m p le m en ta tio n   d u r atio n   p er i o d   o f   DW   ca n   r esu lt  in   eit h er   en ter p r is DW   o r   s m a ll  d ata  m ar [ 4 3 ] .   T h to p - d o w n   ap p r o ac h   is   u s ed   f o r   lo n g - ter m   d esi g n i n g   m o d els   an d   tak es   f u r t h er   an a l y s is   an d   r ed esig n in g   to   f it  al l   en ter p r is g o als.  T h b o tto m - u p   ap p r o ac h   is   u s ed   f o r   s h o r t - ter m   d e s ig n i n g   m o d els  w h er th r es u lts   ca n   b o b s er v ed   [ 4 4 ].   Giv en   t h at  th e   in te n d ed   DW   is   an   in d ep en d en ed u ca tio n al   d ata  m ar t,  th b est  ap p r o ac h   to   b u ild   th d ata  m ar is   t h b o tto m - u p   ap p r o ac h .   B ased   o n   th p r ev io u s l y   l is ted   r ea s o n s ,   u s in g   t h i s   ap p r o ac h   in   i m p le m en t in g   d ata  m ar p r o v id es  m an y   f ac ilit ies  to   b u i ld   s o lid   s o lu tio n   t h at  ca n   p r o v id an s w er s   to   ed u ca tio n al  s tak e h o ld er s .   T h r ee   f a m o u s   s c h e m a s   ar u s ed   to   i m p le m e n t h DW   s ch e m ( i.e .   s tar ,   s n o w f la k an d   f ac t   co n s tellat io n ) .   E ac h   s c h e m h as  it s   o w n   ad v a n ta g es  a n d   d is ad v an ta g es,  w h ic h   m ak d esig n er s   p r e f er   o n e   s ch e m o v er   th o t h er .   Star   s ch e m is   t h f a m o u s   o n f o r   its   s i m p lic it y   a n d   w id u s a g e;  it  co n s is t s   o f   a   ce n tr al  tab le  ca lled   f ac tab l an d   m a n y   o th er   tab les   ca lled   d i m en s io n s   t h at  s u r r o u n d   th f ac tab le.   T h f ac t   tab le  co n s is ts   o f   m an y   co n ca te n ated   k e y s   to   th e   d i m e n s io n s   a n d   m a n y   o th er   k e y s   ca l led   m e asu r e m en t s ,   w h ic h   r ep r esen th f ac ts   o r   f u n cti o n s   th at  ca n   b ca lcu lated   alo n g   o th er   d i m e n s io n   co lu m n s   [ 4 5 ] .   Fig u r 3   r ep r esen ts   th p r o p o s ed   s tar   s ch e m o f   an   ed u ca tio n al  d ata  m ar t.           Fig u r 3 .   Star   s ch e m o f   ed u c atio n al  d ata  m ar t       T h d ata  m ar s ch e m is   b u ilt   u s i n g   S SMS  2 0 1 4 .   T h s ch em co n s i s ts   o f   f i v d i m e n s io n s   ( ad d r ess ,   in f o r m atio n ,   e n r o l m e n t,  s u b j ec t ,   an d   d eg r ee )   an d   th f ac tab le.   T h f ac tab le  h o ld s   f i v k e y s   to   co n ca ten at e   th d i m e n s io n   tab les   an d   o n k e y   m ea s u r e m e n t ( co u n t) ,   w h i ch   i s   t h co u n t   f u n ctio n   f o r   f in d in g   th e   n u m b er   o f   s tu d e n ts   r ep r ese n ted   b y   al t h OL A P   q u er y   a n s w er s .   Usi n g   d i m en s io n s   is   o n o f   t h k e y   f ac to r s   t h at  h aste n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I mp leme n tin g   d a ta - d r iven   d ec is io n   s u p p o r t sys tem  b a s ed   o n   in d ep en d en t …  ( A la a   K h a la f H a mo u d )   5307   th O L A P   r e s p o n s es.   C o n ce p h ier ar ch y   is   n o r m a ll y   u s ed   w i th   d i m e n s io n s   s u c h   a s   d ate  an d   ad d r ess   d i m en s io n s   to   p er m it  O L A P   o p er atio n s ,   s u ch   a s   r o ll - u p ,   d r ill   d o w n ,   s lice,   d ice  a n d   p iv o t.  T h s tar   s ch e m ca n   p r o v id f ast   r esp o n s e   O L A P   q u er ies,  h a n d le  ch a n g es  w it h   ti m e,   h av e   m u lt ip le  h ier ar ch ies   in   d i m en s io n s ,   ca n   b u ild   s i m p le  DW   s c h e m an d   ca n   ea s il y   b lo ad ed   w it h   d ata  [ 4 6 ] ,   [ 4 7 ] .   T h n ex s tag is   p er f o r m in g   E T L   task s ,   w h ic h   ta k ap p r o x i m ate l y   7 0 o f   th DW   d ev elo p m e n ti m a n d   co s s p en o n   i m p le m en tin g   t h o v er all  DW   m o d el.   E T L   in v o lv e s   m a n y   tas k s   u s ed   to   m a n ip u late   d ata  f o r   o b tain in g   t h eir   f in a l c l ea n ed   an d   in te g r ated   v er s io n .   T h task s   o f   E T L   ( n o t li m ited   to )   ar e:      Data   ex tr ac tio n T h f ir s s tep   in   t h p r o ce s s   o f   tr an s f er r in g   d ata  to   th DW .   I m ea n s   r ea d in g   th d ata  a n d   u n d er s ta n d in g   t h e m   f r o m   d if f er en s o u r ce s   a n d   t h en   co p y i n g   th n ec es s ar y   p ar ts   to   t h d ata  s u b m is s io n   ar ea   to   co n tin u t h w o r k   later .   T h ex tr ac tio n   s tep   r ep r esen t s   th g r ea test   e f f o r t i n   th DW .     Data   clea n i n g   i s   task   o f   d etec tin g   er r o r s   in   th d ata  an d   co r r ec tin g   th e m   i f   p o s s ib le;  it   in v o l v es  tas k s   s u c h   as  d ea li n g   w it h   m is s in g   ele m e n ts   a n d   r ed u cin g   n o is b y   d ef i n i n g   e x tr e m v alu e s   an d   co r r ec tin g   d ata   co n f lic ts   [ 4 8 ] .     Data   tr an s f o r m at io n W h e n   d at ar ex tr ac ted   f r o m   t h s o u r ce   s y s te m ,   s er ies  o f   ac tio n s   i s   ap p lied   to   co n v er t t h d ata  in to   v alid   a n d   m ea n i n g f u f o r m u las [ 4 9 ] .     L o ad L o ad   s er v ices   n ee d   s u p p o r b ef o r an d   af ter   lo ad in g s ,   s u c h   a s   t h r eg e n er atio n   o f   in d e x es  a n d   p h y s ical  s ec tio n s   o f   th e   ta b le.   T h s p ec if icit y   a n d   s tr u ctu r o f   ea c h   g o al  w h en   lo ad in g   is   al s o     co n s id er ed   [ 5 0 ] .     R ef r e s h T h la s s tep   o f   E T L   w h er u p d ates  o v er   t i m ar tr a n s f er r ed   f r o m   d ata  s o u r ce s   to     r ep o s ito r ies [ 5 1 ] .     3 . 4 .     ETL   E T L   is   th s tag w h er d esi g n er s   u n co n s c io u s l y   p r ep ar f o r   f ast - a n s w er ed   OL A P   q u er ies.  I n   E T L ,   th r ee   i m p o r tan f ac to r s   ar p r ep ar ed   to   m a k O L A P   f ast,  n a m e l y ,   m ea s u r e m e n t s ,   lo ad in g   d i m en s io n s ,   an d   co n ce p h ier ar ch ies.  T h f ir s t   t w o   s ta g es  ( e x tr ac a n d   tr an s f o r m )   ar i m p le m e n ted   o n   th e   p r ev io u s l y   cr e ated   s tag i n g   tab le.   T h ex tr ac tio n   p r o ce s s   n o o n l y   in v o l v es  s ele ctin g   th r eq u ir ed   d ata  b u also   test in g   if   t h d ata   ar f u l f ill in g   t h in te n d ed   g o al s .   T h t w o   p ar ts   o f   ex tr ac an d   tr an s f o r m   ( E T L )   ar i m p le m en ted   o n   th s ta g in g   tab le  b y   u s i n g   th e   SS I p ac k a g e.   T h lo ad in g   d ata  m ar s tr ateg y   is   d i v id ed   i n to   t w o   s ta g es,  n a m el y ,   lo ad i n g   d i m e n s io n s   a n d   lo ad in g   f ac tab le.   Fi g u r 4   s h o w s   b o th   s ta g es  o f   lo ad in g   d ata  m ar s c h e m tab les.  T h f ir s s ta g is   lo ad in g   th f i v e - d i m en s io n   tab les  w i t h   d ata.   T h m u ltica s t   to o is   u s ed   to   m a k an   i m ag e - li k s tag i n g   tab le  to   lo ad   d i m en s io n s   b y   u s i n g   s lo w l y   c h a n g i n g   d i m e n s io n   ( SC D) .   A d d r ess   an d   in f o   d im e n s io n s   ar lo ad ed   u s in g   SC w it h   c h an g i n g   attr ib u tes .   T h n ex th r ee   d i m e n s io n s   ( s u b j ec t,  en r o l m en an d   d eg r e e)   ar lo ad e d   w i th   f i x ed   attr ib u tes.  T h m aj o r   d i f f er en ce   b et w ee n   f i x ed   an d   ch an g i n g   at tr ib u tes  i s   th at  f i x e d   attr ib u tes  d o   n o d etec ch a n g e s   i n   t h s tag in g   tab le  af ter   lo ad in g   d ata  i n to   d i m e n s io n s ,   w h er ea s   c h a n g i n g   attr ib u te s   d etec t   ch an g es a n d   r ef lect  s u c h   ch a n g es i n   d i m e n s io n s .   Fi x ed   attr i b u tes ca n   b u s ed   f o r   all  d i m e n s io n s   attr ib u te s .           Fig u r 4 .   L o ad in g   d i m e n s io n s   an d   f ac t ta b les  s tr ateg y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 1     5 3 0 1   -   5 3 1 4   5308   T h s ec o n d   s ta g i s   b u ild i n g   a   cu b to   p r o v id an   an al y tical   p latf o r m   to   p er f o r m   O L A P   q u er ies.  T h cu b is   co n s tr u cted   to   p r o v id an al y s ts   w i th   p lat f o r m   w h e r th e y   ca n   as k   q u es tio n s   a n d   f in d   t h eir   an s w er s   as  c h ar ts   o r   tab le s .   T h ed u ca t io n al  m u ltid i m en s i o n al   c u b i s   i m p le m en ted   u s in g   SS AS  2 0 1 4 ,   w h ic h   co n s i s ts   o f   th r eq u ir ed   d im e n s io n s   a n d   h ier ar ch ie s .   T h cu b co n s is t s   o f   d i m e n s io n s   th a ca n   b u s ed   to   an s w e r   OL A P   q u er ie s   o n   t h b as is   o f   t h m ea s u r e m en t   ( co u n t) .   Mu l tid i m e n s io n al   cu b i s   s elec ted   d u to   i t s   ad v an ta g es,  s u c h   as  f ast co m p lex   q u er y   r esp o n s an d   e x ce lle n t p er f o r m a n ce   [ 5 2 ] ,   [ 5 3 ] .       3 . 5 .     O L AP   a nd   K P I   T h p r o ce s s   o f   i m p le m en tin g   O L A P   an d   co n s tr u ctin g   r ep o r ts   is   p er f o r m ed .   O L A P   i s   t ec h n o lo g y   u s ed   o n   DW   ar ch itect u r to   o b tain   f a s an d   ac cu r ate  r es u lt s   as  an s w er s   to   co m p le x   q u er i es  [ 4 ] .   T h OL A cu b is   p r i m ar il y   i m p le m e n te d   to   s u p p o r co m p le x   q u er ie s   o n   h ig h l y   d i m en s io n al   d ata  s tr u ct u r es.  O L A P   s i m u lta n eo u s l y   p r o ce s s e s   d i m en s io n s   an d   f ac tab les  w it h   th p o s s ib ilit y   to   r o ll  b ac k   if   an   er r o r   o cc u r s .   T h OL A P   c u b is   a   p o p u lar   i m p o r tan co m p o n e n o f   DW t h e   OL A P   c u b s er v er   s to r es  s e cu r it y   s ett in g s   an d   co m p le x   ca lc u latio n s   th at   ca n   b in teg r ated   i n to   d ata  m i n i n g   to o ls   an d   al g o r ith m s   [ 5 4 ] .   T h OL A P   s y s te m   i s   b u ilt  o n   to p   o f   r elatio n al  d atab ase;  OL A P   h as  d i f f er en ca te g o r ies,  s u c h   as  m u lti d i m en s io n al   O L A P   ( MO L A P ) ,   r elatio n al  O L A P   ( R O L A P ) ,   h y b r id   O L A P   ( HOL A P ) ,   d esk to p   O L A P   ( DOL AP ) ,   d atab ase  OL AP   an d   w eb   O AL P .   MO L A P   s er v er   is   i m p le m en ted   b y   m u lt id i m en s io n a d atab ase,   an d   al cu b in d e x es  ar e   s to r ed   an d   r etr iev ed .   B y   co n tr ast,  R O L A P   s er v er   s e n d s   q u er y   p ar a m eter s   a n d   r ec eiv es  q u e r y   a n s w er s   to /f r o m   th r elatio n a d atab ase.   HO L A P   is   co m b in a tio n   o f   th e   s tr en g t h s   o f   MO L A P   a n d   R O L AP   f ea tu r es.  DO L A P   ca n   b co n s id er ed   v ar iatio n   o f   R O L A P .   I n   DOL A P ,   u s er s   h av th p o r tab ilit y   to   p er f o r m   O L A P   co m p le x   q u er ies  b y   u s i n g   e x i s ti n g   D O L A P   s o f t w ar o n   p r e - cr ea t ed   m u lt id i m e n s io n al  d ataset  o n   u s er   d es k to p .   I n   d atab ase  OL A P ,   O L A P   ca lcu latio n   ca n   b p er f o r m ed   o n   r elatio n al  d atab ase  m an a g e m en s y s te m   t h a t   s u p p o r ts   th O L A P   s tr u ct u r e.   W eb   OL A P   allo w s   O L A P   ca l cu latio n s   f r o m   w eb   b r o w s er s .   T h r ee   w a y s   ca n   b e   u s ed   to   v ie w   O L A P   r es u lts ,   n a m e l y ,   SS A S   2 0 1 4   cu b v i e w ,   o n lin e   r ep o r ts   u s i n g   S SR 2 0 1 4   an d   o f f li n e   r ep o r ts   u s in g   Mic r o s o f t E x ce 2 0 1 3   p iv o t ta b le  [ 1 6 ] ,   [ 5 5 ] .   T h f ir s ac ce s s   m eth o d   is   th SS A c u b v ie w .   Af ter   i m p le m en tin g   m u ltid i m e n s io n a e d u ca tio n a l   cu b b y   u s i n g   SS A 2 0 1 4 ,   th r esu lti n g   cu b i s   s to r ed   w ith   s ep ar ated   lo ca tio n s ,   w h ic h   ca n   b ac ce s s ed   f r o m   th S SMS  lo g in   s cr ee n   lo ca ll y   o r   r e m o tel y .   T h S SMS  lo g in   s cr ee n   p r o v id es  r e m o te  ac c ess   to   t h d atab ase,   E T L ,   cu b an d   r ep o r t.  C u b e s   ca n   b ea s il y   v ie w ed   b y   d r a g g i n g   a n d   d r o p p in g   d i m en s io n   co lu m n s   an d   t h m ea s u r e m e n t.  T h ed u ca tio n al   cu b is   i m p le m en ted   o n   th b asis   o f   th m u ltid i m e n s io n al  c ateg o r y   b ec au s o f   its   p er f o r m a n ce   a n d   f le x ib ilit y   in   i m p le m e n ti n g   co m p le x   q u e r ies.  Fi g u r 5   s h o w s   t h g r ad co u n t s   i n   t h m id - ter m   ex a m i n atio n s   o f   all  t h cl ass es o f   s t u d en t s   w h o   r esid i n   B ah ad r ia  C it y .     T h f ir s c lass   h a s   t h g r ea test   n u m b er   o f   f ailed   s tu d e n ts   w it h   2 2 8 ,   f o llo w ed   b y   C la s s es   2   an d   4   ea c h   w it h   1 8 0   s tu d en t s .   I n   C la s s   3 ,   1 5 0   s tu d en ts   f ai led ,   w h er ea s   C las s es  5   an d   6   h o ld   3 0   an d   2 0   f ailed   s tu d en t s ,   r esp ec tiv el y .   T h f ig u r al s o   i llu s tr ates  t h o t h er   g r ad es  w it h   t h n u m b er   o f   s tu d e n ts   ac c o r d in g   to   cla s s   an d   g r ad e.   T h f i g u r r ep r ese n ts   th s lice  O L A P   o p er atio n ,   wh er s lice  o f   d ata  is   s elec t ed   o n   th e   b asis   o f   B ah ad r ia  C it y   as a   d i m en s io n   w it h   o th er   d i m en s io n s   ( class   a n d   m id - g r ad e) .           Fig u r 5 .   Gr ad es o f   s tu d en ts   o f   all  clas s es i n   B ah ad r ia  d is tr ic t in   m id - ter m   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I mp leme n tin g   d a ta - d r iven   d ec is io n   s u p p o r t sys tem  b a s ed   o n   in d ep en d en t …  ( A la a   K h a la f H a mo u d )   5309   T h s ec o n d   m et h o d   u s ed   to   v i e w   r ep o r ts   is   SS R 2 0 1 4   f o r   c o n s tr u ct in g   w eb   OL A P .   T h r ep o r ts   ar e   d esig n ed   u s in g   S SR S 2 0 1 4   to   p r o v id p r e - d ef in ed   w eb   O L AP   an s w er s   a n d   r e m o te  ac ce s s   f o r   an al y s ts   to   v ie s tatis t ical  an d   co m p lex   m u ltid i m e n s io n al  q u er y   an s w er s .   R e p o r ts   ar s to r e d   in   r ep o r tin g   s er v er s   th at  ca n   b ac ce s s ed   r e m o te l y   o r   lo ca ll y   w it h i n   th e   i n tr an et   n e t w o r k .   Fi g u r e   6   p r esen t s   t h e   r esu lts   as   r ep o r u s i n g   S SR w h er th e s r esu l ts   ar co n d u c ted   in   th p r ev io u s   Fi g u r 5 .             Fig u r 6 .   Gr ad es  o f   s tu d en ts   i n   th m id - ter m   e x a m       T h last   m et h o d   o f   v ie w i n g   r ep o r ts   is   u s i n g   t h o f f li n e   Mic r o s o f E x ce 2 0 1 3   p iv o tab le  to   i m p le m en t   d esk to p   OL A P .   T h is   m et h o d   allo w s   o f f li n ac c ess   f o r   in s ta n ac ce s s   to   t h c u b e.   I n   t h is   m e th o d ,   th f in a l sta g i n g   tab le  i s   i m p o r ted   to   an   ex ce f ile  a f ter   t h tr a n s f o r m atio n   p r o ce s s es,  a n d   th p iv o t ta b le  r ep o r t   ch ar is   u s ed   to   v ie w   th r es u lts .   T h p iv o tab le  p r o v id es  th f lex ib ili t y   to   s e lect  t h r eq u ir ed   ch ar to   v ie th r es u lts   o n   t h b asis   o f   t h s elec ted   co lu m n s   an d   m e asu r e m en t.  E x ce p i v o p r o v id es  f ast  ca lcu la tio n   f u n ctio n s   o f   s elec ted   tab le.   Af ter   i m p o r tin g   th s ta g i n g   tab le  f r o m   S SMS  2 0 1 4   an d   s elec tin g   th i m p o r ted   tab le,   p iv o t ta b le  ca n   ea s il y   p r o v id ch ar t to   v ie w   t h s el ec ted   co lu m n s   w it h   co u n t a g g r eg ate  f u n ctio n .     F ig u r 7   illu s tr ates  t h ex a m p les  o f   ex ce p i v o tab les.  T h f i g u r lis t s   th n u m b er   o f   s t u d en t s   ac co r d in g   to   th eir   ag e s   ( 1 0 1 5 )   as  class i f ied   o n   th b asi s   o f   th t h r ee   s elec ted   g r ad es  ( E x ce lle n ( E ) ,   g o o d   ( G) ,   an d   v er y   g o o d   ( V) ) .   T w o   ag es  ( 1 1 ,   1 2 )   h av th e   h ig h e s g r ad es  a m o n g   th o t h er   ag es .   Stu d en t s   b et w ee n   th ag e s   o f   1 1   an d   1 2   h av th h i g h est  g r ad ( E )   am o n g   all  s tu d e n ts   ( w it h >3 0 0   ca s es),   f o llo w ed   b y   t h o s e   ag ed   1 2   ( w it h   >2 0 0   ca s es);  th ese  r esu lt s   ca n   h elp   an al y s ts   i n   f i n d in g   th f ac to r s   th at  i m p r o v s t u d e n g r ad es   in   th e s t w o   ag g r o u p s ,   in c lu d in g   t h f ac to r s   th at  i n f lu e n ce   th g r ad es i n   o th er   ag e s .           Fig u r 7 .   Nu m b er   o f   s tu d e n ts   ac co r d in g   to   ag an d   g r ad ( E ,   G,   an d   V)       Ke y   p er f o r m a n ce   i n d icato r   ( KP I )   is   o n o f   t h m o s p o w er f u to o ls   i n   an y   D SS .   K P I   h elp s   i n   m ea s u r in g   p er f o r m a n ce   ac co r d in g   to   s p ec i f ic  cr iter ia.   SS A p r o v id es  a   p o w er f u e n v ir o n m e n t   to   b u ild   an d   i m p le m en KP I s   t h at  h elp   i n   co n s tr u ct in g   DS Ss   [ 1 0 ] .   Fig u r e   8   s h o w s   th KP I   o f   th s u cc e s s   r ate  th at  h elp s   i n   m ea s u r in g   t h p er f o r m a n ce   a cc o r d in g   to   th n u m b er   o f   s u cc ess f u s t u d en t s .   T h v al u c u r s o r   r ep r esen ts   t h e   n u m b er   o f   s u cc e s s f u s t u d en t s   in   th c u r r en y ea r ,   an d   t h g o al  is   to   i n cr ea s t h s u cc e s s   r ate  b y   1 0 %.  T h Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 1     5 3 0 1   -   5 3 1 4   5310   s tatu s   i n d icato r   ca n   b r ep r esen ted   b y   th r ee   t y p es  o f   c u r s o r s   w h er th c u r s o r   in   t h f i g u r r ep r esen t s   t h cu r r en s tatu s .   T h s tat u s   i n d i ca to r   co lo u r   ch an g es  ac co r d in g   to   th s tat u s .   T h tr en d   i n d i ca to r   r ep r esen ts   th e   p er f o r m a n ce   m ea s u r ac co r d i n g   to   ti m e.   W h en   t h KP I   v al u ch a n g e s   o v er   ti m e,   th tr en d   in d icato r   ch an g e s .   Th f ig u r r ep r esen t s   th e   i m p l e m en ted   r ep o r o n   th b asis   o f   th KP I   o f   t h s u cc es s   r ate.   S S A al s o   allo w s   to   d r ag   an d   d r o p   d im e n s io n s   to   m ea s u r KP I   v alu ac co r d in g   to   th s elec ted   d i m e n s io n s .           Fig u r 8 .   KP I   o f   s u cc ess   r ate       3 . 6 .     Da t a - driv en  educa t io na l D SS   ev a lua t io n   I n   th is   s tag e,   th p r o p o s ed   DS is   e v al u ated   to   f in d   t h f r a m e w o r k   f ea s ib ilit y .   T h p r o p o s ed   s y s te m   is   i m p le m e n ted   o n   p latf o r m   w it h   8   GB   o f   r an d o m - ac c ess   m e m o r y   ( R AM ) i n tel  c o r i3 ,   2 . 4   GHz   o f   p r o ce s s er ,   I n tel   ( R )   8 2 5 7 9   L Gi g ab it  n et w o r k   ad ap ter ,   a n d   1 4 0   GB   f r ee   s ized   h ar d .   T h ac ce s s   to   p latf o r m   is   r estricte d   an d   th o n li n ac ce s s   th r o u g h o u n et w o r k   is   r e s tr icted   to   p er m itted   u s er s   o n l y .   T h ese  r estrictio n s   to   ac ce s s   D SS   s atis f y   t h s ec u r it y   asp ec t s   o f   th s y s te m .   T h p r iv ac y   o f   t h DS i s   e n s u r ed   b y   h id i n g   all  t h e   p er s o n al  i n f o r m atio n   o f   th e   s tu d en t s   i n   th e   s y s te m .   E d u ca t io n al  D SS   h o ld s   KP I   an d   t h r ee   k i n d s   o f   O L A P   r ep o r ts   ( W eb   OL A P ,   MO L AP ,   an d   d esk to p   O L A P ) .   E ac h   O L A P   r ep o r h o ld s   m an y   s tr en g th   p o in ts   an d   s er v es  s p ec if ic  k i n d   o f   u s er .   I n   th p r o p o s ed   ed u ca tio n al  DSS,  th u s er   ( m an a g er ,   an al y s t,  d ec is io n   m ak er )   h as  t h f le x ib ilit y   to   u s a n d   n av ig ate   an y   t y p e   o f   r ep o r ts   ac co r d in g   to   n ee d s .   An al y s t s   ca n   u s e   MO L A P   r ep o r ts .   MO L A P   p er m it s   to   s e lect  m o r t h a n   o n d i m en s io n   to   p er f o r m   m u ltid i m e n s io n al   ex p r ess io n   o n   t h s elec ted   d i m e n s io n s .   Ma n ag e r s   ca n   u s w eb   O L A P   r ep o r ts   to   v ie w   th a n al y s r e s u l ts   o n   th p r ed ef i n ed   OL A P   r ep o r ts   t h r o u g h   th e   n e t w o r k .   Des k to p   O L A P   r ep o r ts   ca n   b u s ed   b y   d ec is io n   m a k er s   a n d   a n y   o th er   u s er s   to   p er f o r m   all  OL A P   o p er atio n s   in s tan tl y   an d   s h o th an al y tical  r esu lts   ac co r d in g   to   th s e lecte d   d i m en s io n s .   O L A P   r ep o r ts   all o w   u s er s   to   n av i g ate  th e   ed u c atio n al  c u b o n   th b a s is   o f   t h OL A P   o p er atio n s .   KP I   is   p o w er f u to o i n   an y   DSS  t h at  h elp s   in   g i v in g   s tatu s   an d   tr en d   in d icato r s   a n d   p r esen ti n g   th c u r r en t   v alu a n d   h o w   n ea r   it is   to   th g o al.     T h s tatic  e v alu at io n   m et h o d   is   p er f o r m ed   to   c h ec k   th e   DS er r o r s   b y   in s p ec ti n g   k n o w l ed g b ase   w it h o u u s i n g   DSS.  T h p r o p o s ed   DSS  co n f ir m s   t h s ec u r i t y   asp ec t s   w h er t h d as h b o ar d s   ar ac ce s s ed   b y   p er m i tted   u s er s   o n l y .   T h ese   r estrictio n s   also   co n f ir m   t h p r iv ac y   asp ec t s   w h er s tu d e n ts   p er s o n al   in f o r m atio n   is   h id d en   f r o m   a n al y s t s .   T h ev alu at io n   p r o ce s s   o f   DSS  is   s tat ic  m et h o d   w h er th k n o w led g b ase  is   r e v ie w ed   to   c h ec k   th e   er r o r s   an d   m i s tak e s   i n   t h k n o w led g b ase  o f   t h D SS   w ith o u u s i n g   D SS .   T h e   p r esen tatio n   is   c h ec k ed   to   co n f ir m   th e   s tatic  e v al u atio n   r e q u ir e m e n ts .   T h DS u s ab ilit y ,   co s t   ef f ec ti v e n es s   an d   ef f ec ti v en e s s   ar c h ec k e d   o n   th b asi s   o f   t h s y s t e m   u s a g [ 5 6 ] - [ 6 1 ] .   Su b s eq u en tl y ,   th d y n a m i c   ev alu a tio n   i s   p er f o r m ed   o v er   test   ca s e s   af ter   ap p ly in g   t h DSS  i n   t h s c h o o l.  I n   th is   s te p ,   th ex p er ts   c h ec k   th o b tain ed   r esu lts   f r o m   t h test   ca s es.  A l th u s ab ili t y   f ac to r s   ar ex a m in ed ,   s u ch   as  lear n ab il i t y ,   u n d er s ta n d ab ilit y ,   er r o r   p r ev en tio n ,   ac cu r ac y ,   o p er ab ilit y ,   e f f icien c y ,   a ttra ctiv e n e s s ,   a n d   ef f ec tiv e n e s s   [ 6 2 ] - [ 6 7 ] .       4.   CO NCLU SI O AND  F U T U RE   WO RK S   I n   th i s   s t u d y ,   r o ad m ap   f o r   i m p le m e n ti n g   an   i n d ep en d en ed u ca tio n al  d ata  m ar is   ex p la in ed .   T h in d ep en d en ed u ca tio n al  d ata   m ar is   t h b ase  o f   th r es u lti n g   D SS .   Ma n y   d i f f icu lt ie s   ar d ea lt  w it h   in   i m p le m en t in g   a n   ed u ca t io n al  d ata  m ar t,  s u c h   as  h a n d lin g   t h p ap er - b ased   d ata  s o u r ce ,   i m p le m en t in g   t h E T L   p ac k ag e,   ap p l y i n g   O L A P ,   KP I ,   an d   f i n all y   d esi g n i n g   an d   d ep lo y i n g   r ep o r ts .   T h d ata  s o u r ce   p r e - p r o ce s s in g   s tag e   in v o l v es  co n v er ti n g   p ap er - b ased   s t u d en t   i n f o r m a tio n   an d   d eg r ee s   in to   elec tr o n ic  d a ta  s o u r ce s   b y   u s in g   SS MS.   T h e   E T L   p ac k a g i s   i m p le m en ted   u s i n g   SS I S,   w h ich   i n v o lv e s   m a n y   E T L   ta s k s ,   s u c h   as  d er i v i n g   co lu m n s ,   f il lin g   m i s s i n g   v al u es,  co n s tr u ct in g   s u r r o g ate  k e y s   a n d   co n s tr u cti n g   co n ce p h ier ar ch ie s .   Fo u r   ap p r o ac h es  ca n   b u s ed   to   d esig n   a n d   i m p le m en m o d els  ( i . e.   to p - d o w n ,   b o tto m - u p ,   i n s i d o u an d   m i x ed ) .   T h b est  ap p r o ac h   to   d esig n   t h d ata  m ar i s   b o tto m - u p   a p p r o ac h   b ec au s t h r es u lt  is   r eq u ir ed   in   s h o r t   p er io d   to   s u p p o r d ec is io n s   f o r   co n s tr u cti n g   en ter p r is DW .   T h ed u ca tio n al  d ata  m ar p r o v id es  m a n y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.