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浅析数据仓库系统对商业活动影响 　　摘要：本文主要阐述了商用数据仓库系统和数据挖掘系统的概念，分析了基于合成数据挖掘系统的商用数据仓库系统对商业活动的影响，并对商用数据仓库的优缺点进行了概括。 　　关键词：数据仓库系统；数据挖掘系统；合成数据挖掘系统 　　中图分类号：G250.74 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2012）01-0-02 　　 　　过去几十年商品交易量的大幅增长，使信息技术在商业领域中的作用日趋突显，市场对用于提高组织效率的信息处理技术的需求亦随之大幅增长。企业在全国乃至世界范围内的扩张行为对管理者和员工分析处理信息的能力提出了进一步的要求，对大量数据的分析处理和对市场的预测估计已远远超出人工能力范围。数据仓库(Data Warehouse，DW)系统的问世和迅速发展解决了上述问题：结合数据挖掘系统，用户能对结构极其复杂的数据仓库中储存的大量商业数据进行查询、操作、管理和分析。数据仓库系统能帮助企业改善客户服务质量，增加各部门之间的协调配合，为企业提供优化的营销策略等。 　　 　　一、基于合成数据挖掘系统的商用数据仓库系统 　　1.商用数据仓库系统 　　商用数据仓库系统是一种面向主题的、具有时间特征的、稳定的集成化结构数据库管理系统，它主要用于为用户提供决策支持。通过提供专业的决策支持数据库，数据仓库系统帮助用户更好地掌握与企业有关的数据信息，包括来自企业内部和外部相关信息源的数据信息，以及来自终端用户决策支持应用程序的反馈数据，即从企业生产经营管理体系内部和外部相关信息源中有效提取出的所有历史数据都将被集中储存于企业的这个数据仓库中数据仓库中的信息将定期更新以有效真实的反映企业生产经营情况。 　　2.数据挖掘系统 　　数据挖掘(Data Mining, DM)系统是分析数据以找出数据模型的处理过程，它包括数据的寻找、收集、清理和转化。通过对数据进行挖掘能从中获得大量有用的信息以帮助用户预测市场(forcasting)、做出决策(decision-making)或者形成营销计划(planning)。数据挖掘系统不仅能帮助员工更好的销售产品，还能改善该企业的客户服务质量。 　　3.基于合成???据挖掘系统的数据仓库 　　通过数据挖掘系统，用户可以从某个特定的源获取数据，使用特定的算法对该数据进行处理并将结果储存于特定的文件中，但这意味着数据挖掘过程将耗费大量的时间且很难将该过程直接整合于信息处理环境中。合成数据挖掘系统(integrated DM system)通过实现高效数据挖掘解决了上述难题，为用户提供了一个高性能的综合信息处理环境。合成数据挖掘系统由联机分析挖掘(On-Line Analytical Mining,OLAM)和联机分析处理(On-Line Analytical Processing,OLAP)综合而成，其结构如图1所示。 　　 　　二、数据仓库系统对商业活动的影响 　　商用数据挖掘系统能够分析出多种数据模型以满足用户的不同需求，并且具有模糊生成数据模型的功能，此外还能允许用户在某个感兴趣的数据模型上深入研究。商用数据挖掘系统能为用户提供描述和预测两种功能，前者归纳数据的一般特征，而后者对被选取的数据进行推论演绎。 　　由O’Brien于1999年提出的经营与管理的信息系统构架可知，数据仓库系统(又称信息报告系统)和数据挖掘系统是企业决策支持和资源规划的基础，即数据仓库和数据挖掘系统处理的是企业日常经营活动所产生的数据信息，它影响了企业商务决策过程和产品及服务质量的提高。如上节所述，数据仓库和数据挖掘系统主要用于分析处理企业各项生产经营活动过程中产生的大量数据，识别对企业决策、预测及计划等商业行为有用的信息，以提升企业的市场竞争力。 　　 　　图1 合成数据挖掘系统 　　 　　Porter(1985)提出的价值链分析模型将企业的商业活动分为基本活动和辅助活动两部分，基本活动包括自原料管理、生产、销售至后勤管理和产品售后服务各环节，辅助活动涉及企业组织构架、人力资源管理、财务管理、技术研发及采购等方面。企业应加强基本活动和辅助活动各环节的质量管理，即提高产品和服务质量，控制生产经营成本，提升产品的潜在竞争优势，并最终提高企业的市场竞争力。收集商业活动的相关资料，创建企业数据仓库，识别数据模型和数据信息与商业目标间的相互关系是企业有效提高市场竞争力的最佳办法之一。结合数据仓库中的大量有价值的历史数据，企业商业活动各环节的经营管理均能对其现行的操作系统进行有效评估，评估方式有稳健性测试、输出精度测量和疑难解答能力审查等。 　　Gargano和Raggad同样认为数据仓库和数据挖掘的正确运用将引导用户做出正确的商业决策或改进现有的行销策略。