數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與OLAP在營(yíng)銷決策系統(tǒng)中應(yīng)用

以紡織公司營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)為例探討了利用基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的 OLAP 進(jìn)行 聯(lián)機(jī)分析的方法 首先介紹了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本特征和結(jié)構(gòu)模型 以及 OLAP 技術(shù) 的功能 和實(shí)現(xiàn)方式 然后以基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的阜新市經(jīng)緯紡織公司營(yíng)銷決策系統(tǒng) 原型為實(shí)例 把抽象的理論具體化 最后探討了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展的必然趨勢(shì)和最 終目的 并提出 了關(guān)于 OLAP 研究方向的觀點(diǎn) 0 0 引引 言言 在當(dāng)今信息化社會(huì)中 隨著數(shù)據(jù)量爆炸式的增長(zhǎng)和各行業(yè)對(duì)計(jì)算機(jī)應(yīng)用需 求的多樣化 深入化 信息系統(tǒng)的用戶需要從大量事務(wù)數(shù)據(jù)中歸納出業(yè)務(wù)的規(guī) 律性及其發(fā)展 趨勢(shì) 以支持決策制定 傳統(tǒng)的 OLTP 分析方法己不能滿足需求 要提高分析決策的效率和有效性 決策型分析處理及其數(shù)據(jù)必須與操作型事務(wù) 處理及其數(shù)據(jù)相分 離 這種分離導(dǎo)致以單一數(shù)據(jù)庫(kù)為中心的數(shù)據(jù)環(huán)境發(fā)展為體 系化環(huán)境 而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)則是體系化環(huán)境的核心 是建立決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ) 以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù) 應(yīng)用已成為主流之一 1 1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念和結(jié)構(gòu)模型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念和結(jié)構(gòu)模型 1 1 概念和基本特征 概念和基本特征 公認(rèn)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之父 W H Inmon 將其定義為 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的 集 成的 隨時(shí)間變化的 但信息本身相對(duì)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)集合 用以支持管理決策過 程 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的幾個(gè)基本特征 面向主題 主題是一個(gè)在較高層次將數(shù)據(jù)歸類的標(biāo)準(zhǔn) 每一個(gè)主題對(duì)應(yīng) 一個(gè)宏觀分析領(lǐng)域 集成 是指原始數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)前 必須先經(jīng)過加工與集成 統(tǒng)一原 始數(shù)據(jù)中的矛盾之處 并將原始數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)從面向應(yīng)用轉(zhuǎn)換到面向主題 隨時(shí)間變化 是指數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的數(shù)據(jù)是歷史數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)時(shí)限長(zhǎng) 且數(shù)據(jù) 包含時(shí)間項(xiàng)屬性 穩(wěn)定 是指數(shù)據(jù)集成進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)后極少或根本就不改變 2 2 結(jié)構(gòu)模型 結(jié)構(gòu)模型 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)定義了結(jié)構(gòu)元素來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)模型 事實(shí) 維度 粒度 事 實(shí) 所分析的目標(biāo)數(shù)據(jù) 如 銷售量 銷售額 庫(kù)存量 庫(kù)存額等 維度 事 實(shí)信息的屬 性 如 銷售發(fā)生的時(shí)間 客戶 地區(qū) 銷售產(chǎn)品的品種 規(guī)格等 粒度 劃分維度的單位 就好比數(shù)軸的單位 如時(shí)間維度可按日計(jì) 也可按旬 月 年計(jì)等 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)模型包括星型模型和雪花模型以及星型雪花模型 利用結(jié) 構(gòu)模型建立事實(shí)表和維度表 作為 OLAP 的分析基礎(chǔ) 星型模型如圖 1 所示 中間為事實(shí)表 包括與之相關(guān)聯(lián)的維度信息和事實(shí) 信息 四圍為維度表 如時(shí)間 客戶 產(chǎn)品 地區(qū)等 每個(gè)維表有自己的屬 性 維表和事實(shí)表通過關(guān)鍵字相關(guān)聯(lián) 使用星型模型主要是為了提高查詢的性 能和便于用戶安排不同的查詢 圖 1 星型模型 雪花模型比星型模型增加了層次結(jié)構(gòu) 如圖 2 所示這種結(jié)構(gòu)體現(xiàn)了維的不 同粒度的劃分 使用雪花模型進(jìn)一步增加了查詢的范圍 在實(shí)際應(yīng)用中 往往 有若干個(gè)事實(shí) 表 它們分別和各維度表關(guān)聯(lián) 構(gòu)成擴(kuò)展的雪花模型 在有些查 詢中 可能會(huì)用到若干個(gè)同時(shí)連接了相同維表的事實(shí)表 圖 2 雪花模型 2 2 OLAPOLAP 的功能和實(shí)現(xiàn)方法的功能和實(shí)現(xiàn)方法 OLAP 的基本特征是滿足用戶從多角度觀察目標(biāo)即多維分析 那么多維分析 就是 OLAP 工具的基本功能 OLAP 應(yīng)具有以下基本功能特征 1 具備靈活報(bào) 表功能 2 非限制性的維和聚合層次 3 多維查看 OLAP 是數(shù)據(jù)庫(kù)上層的一個(gè)應(yīng)用 它需要有底層的數(shù)據(jù)庫(kù)作為它的數(shù)據(jù)來源 在 OLAP 實(shí)現(xiàn)方法的研究主要有兩個(gè)方向 基于多維數(shù)據(jù)庫(kù)的 OLM MOLAP 和 基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的 OLAP ROLAP MOLP 即 Multi Dimension OLAP 將按照主 題定義的 OLAP 分析所要的數(shù)據(jù) 生成并存儲(chǔ)成多維數(shù)據(jù)庫(kù) 形成超立方體的結(jié) 構(gòu) 生成的多維立方體己經(jīng)計(jì)算生成了一些匯總值 當(dāng)用戶發(fā) 出請(qǐng)求時(shí) 從維 立方體中取得數(shù)據(jù) 而不是從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中取得數(shù)據(jù) 這樣對(duì)用戶響應(yīng)的時(shí)間快 但由于多維立方體的生成 造成了數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間增大 并且多維立 方體中 不可能存儲(chǔ)大量的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù) 綜合數(shù)據(jù)較多 所以分析的顆粒度不會(huì)太細(xì) ROLAP 以關(guān)系型結(jié)構(gòu)進(jìn)行多維數(shù)據(jù)的表示和存儲(chǔ) 而不生成多維立方體 只 是 存儲(chǔ)數(shù)據(jù)模型與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系 真正的關(guān)系物理存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù) 中 在進(jìn)行多維分析時(shí) OLAP 服務(wù)器根據(jù)定義的模型 根據(jù)用戶的分析需求 從 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中取得數(shù)據(jù) 進(jìn)行實(shí)時(shí)分析 這樣增加了對(duì)用戶的響應(yīng)時(shí)間 但數(shù) 據(jù)只存儲(chǔ)在一次 相對(duì) MOLAP 節(jié)省了空間 并且分析可以到具體細(xì)節(jié)數(shù)據(jù) 考察數(shù) 據(jù)的顆粒度較小 當(dāng)分析應(yīng)用的靈活性較大或進(jìn)行多因素分析預(yù)測(cè)時(shí) 應(yīng)以 ROLAP 為主 MOLAP 和 ROLAP 各有所長(zhǎng) MOLAP 是近來應(yīng)多維分析而產(chǎn)生的 它以多維數(shù) 據(jù)庫(kù)為核心 多維數(shù)據(jù)庫(kù)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及綜合上都有著關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)不可比擬的 一 些優(yōu)點(diǎn) 但它畢竟是一種新技術(shù) 在許多方面還有待于進(jìn)一步提高 而 ROLAP 則以廣泛應(yīng)用的 RDBMS 為基礎(chǔ) 因此在技術(shù)成熟及各方面的適應(yīng)性上較之 MOLAP 占有一定的優(yōu)勢(shì) 3 3 實(shí)實(shí) 例例 在 阜新市經(jīng)緯紡織公司營(yíng)銷決策支持系統(tǒng) 中 使用了以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為基 礎(chǔ)的 OLAP 技術(shù) 使用者是企業(yè)的決策者和部門領(lǐng)導(dǎo) 他們關(guān)心的問題包括整個(gè) 企業(yè)的銷售 生產(chǎn) 庫(kù)存 計(jì)劃 營(yíng)銷人員的業(yè)績(jī)等許多方面 對(duì)各種問題進(jìn)行仔細(xì)分析后 可歸納出所有的事實(shí)與維 并確定維的粒度 在確定了事實(shí) 維和粒度之后 用雪花模型表示事實(shí) 維和粒度之間的關(guān)系 并確定對(duì)應(yīng) 的事實(shí)表和維表 完成了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建 之后 根據(jù)領(lǐng)導(dǎo)決策分 析的要求 完成用戶界面的設(shè)計(jì)和 OLAP 的功能設(shè)計(jì) 這里 用戶界面按功能分 類 按網(wǎng)頁(yè)的瀏 覽形式設(shè)計(jì) 能較好地滿足各類用戶的使用要求 另外 由于 系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)來源比較復(fù)雜 數(shù)據(jù)量較大 因此 OLAP 選用 ROLAP 的形式 以 保證數(shù)據(jù)處理的 速度和方便數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主題的擴(kuò)充 該系統(tǒng)投入運(yùn)行后 運(yùn)行效 果良好 受到了用戶的普遍好評(píng) 4 4 結(jié)結(jié) 論論 目前我們對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的研究還主要著眼于數(shù)據(jù)數(shù)倉(cāng)庫(kù)