数据仓库技术在零售企业的应用研究.pdfVIP

福 建 电 脑 2008年第7期 数据仓库技术在零售企业的应用研究 童 楠 (宁波大学科技学院 理工分院 浙江宁波 315211) 【摘 要】：本文首先介绍了数据仓库理论及联机分析处理(OLAP)技术，并通过以某零售企业产品销售为主题的数据 仓库模型的构建，介绍了如何建立数据仓库的体系结构，提出了数据仓库的构建和设计过程。 【关键宇】：数据仓库，OLAP，Analysis Services 1、前言 如图所示．数据仓库系统通常由数据源、数据的存储与管 随着市场竞争的日益激励。信息管理领域的迅速发展．对传 理、OL 服务器和前端工具四部分组成。这四大部分相互联系， 统的事务处理系统中简单的数据处理已经不能满足决策层的需 相互影响。 求。如何支持管理层的决策分析．迅速地提供更准确、高质的信 数据源：是数据仓库系统的基础．是整个系统的数据源泉。 息．已成为信息社会中企业提高竞争力迫切需要解决的问题。二 通常取自企业的内部数据和市场调查与分析的外部数据。 十世纪九十年代初．一项新型的数据集成和处理技术一数据仓 数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。要决定采 库技术应运而生 用什么产品和技术来建立数据仓库的核心．则需要从数据仓库 2、数据仓库简介 的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据。进行抽取、 数据仓库的定义可以从不同角度去阐述。常用的数据仓库 清理．并有效集成．按照主题进行组织。本文所涉及数据仓库的 定义是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的 构建采用微软SQL Server2000提供的Analysis Service工具。 数据集合．用于支持管理层的决策。企业数据仓库的建设。是以 OLAP服务器：通过把一个实体的多项重要属性定义为多 现有企业业务系统的大量业务数据的积累为基础。例如以一个 个维度．通过下钻、上卷、旋转、切片、切块等基本操作．简化数据 超级市场为例．上架的产品、产品的价格、摆放的位置、折扣等信 的分析处理逻辑。并能对不同维度值的数据进行比较，从不同角 息都可以包含在数据仓库内。数据仓库不是静态的概念，只有把 度理解信息发现趋势。 信息及时交给需要这些信息的使用者．供他们做出改善其业务 前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工 经营的决策。信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以 具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库的应用开发工具。 整理归纳和重组．并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓 Analysis Services是优秀的分析服务器．它提供了构建企业级数 库的根本任务。数据仓库建设是一个工程，是一个过程。 据仓库和在此基础上进行OLAP的软件环境 f3，4】。结合Piv0I． 随着拥有先进科技的国际商业巨鳄们积极进人中国市场的 TabIe数据透视表基于WEB的可视化数据展示．能够为决策者 步伐．中国的零售企业正着手准备应付新的竞争形势，加紧商场 提供多角度的信息分析 自动化和管理决策智能化建设。数据仓库提供了标准的报表和 下面．我们以某零售企业产品销售数据仓库模型为例来说 图表功能。这些报表和图表反应的数据是经过抽取、整理、转换 明数据仓库技术的设计及分析过程。 等处理的．能更全面准确地从定量分析的角度辅助管理层做出 4、零售企业产品销售数据仓库模型 决策。利用数据仓库。可以按条目对每种商品、每个分店进行销 4．1零售企业分析 售趋势分析，购买趋势、时令特点和定价策略都会一目了然，从 现在以一家零售公司为例：产品部门每天都要为新产品创 而帮助经营者及时准确地做出决策。 建产品基本数据，业务部门每天都要输人订单数据，出货部门每 数据仓库支持多维分析。OLAP(联机分析处理)技术就是一 天都要修订定单数据。由于数据量过于庞大，管理层直接使用它 种基于数据仓库的高灵活性、高性能地存取、浏览和分析数据的 们进