商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例課件

第9章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)實(shí)例

9.1基于商務(wù)智能的超市營(yíng)銷系統(tǒng)規(guī)劃與分析9.2商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具簡(jiǎn)介

9.3SQLServer的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)創(chuàng)建9.4SQLServer數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表與多維數(shù)據(jù)集的建立第9章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)實(shí)例9.1基于商務(wù)智能的超市營(yíng)銷系統(tǒng)規(guī)1第9章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)實(shí)例

通過(guò)本章學(xué)習(xí)，可以了解：超市銷售商務(wù)智能規(guī)劃與需求分析；超市銷售數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯模型設(shè)計(jì)；SQLServer的商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具；SQLServer事實(shí)表的建立；SQLServer的多維數(shù)據(jù)集的建立；第9章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)實(shí)例通過(guò)本章學(xué)習(xí)，可以了解：29.1基于商務(wù)智能的超市營(yíng)銷系統(tǒng)規(guī)劃與分析

某大型連鎖超市的業(yè)務(wù)涵蓋于3個(gè)省范圍內(nèi)的1000多家門市。每個(gè)門市都有較完整的日用品和食品銷售部門，包括百貨、雜貨、冷凍食品、奶制品、肉制品和面包食品等，大約5萬(wàn)多種，其中大約45000種商品來(lái)自外部生產(chǎn)廠家，并在包裝上印有條形碼。每個(gè)條形碼代表了唯一的商品。為該超市建立一個(gè)能夠提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，首先需要進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的規(guī)劃分析。這就涉及到對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的需求分析、模型構(gòu)建兩個(gè)過(guò)程。9.1基于商務(wù)智能的超市營(yíng)銷系統(tǒng)規(guī)劃與分析某大型連鎖超市的39.1.1超市銷售商務(wù)智能的需求分析

1超市營(yíng)銷售策略分析超市最高層管理所關(guān)注的是如何通過(guò)商品的采購(gòu)、儲(chǔ)存與銷售，最大限度地獲取利潤(rùn)。需要通過(guò)加強(qiáng)對(duì)每種商品的管理，減低商品的采購(gòu)成本和管理費(fèi)用，吸引盡可能多的客戶。其中最重要的是關(guān)于商品促銷的管理決策。需要依靠合適的促銷活動(dòng)，應(yīng)用適當(dāng)?shù)拇黉N策略針對(duì)合適的客戶，以增加超市的銷售利潤(rùn)，是超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)的基本需求。超市不同商品的銷售利潤(rùn)是有差別的。希望在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中通過(guò)對(duì)商品的贏利分析，了解不同商品的銷售贏利狀態(tài)，以確定企業(yè)的銷售重點(diǎn)，對(duì)那些可以為企業(yè)帶來(lái)較大贏利的商品加大促銷力度。9.1.1超市銷售商務(wù)智能的需求分析1超市營(yíng)銷售策略分析42超市商品庫(kù)存分析超市商品的庫(kù)存狀況對(duì)超市的利潤(rùn)具有巨大的影響。超市如果能夠在合適的時(shí)候銷售合適的商品，在不出現(xiàn)脫銷的情況下盡可能減少商品庫(kù)存的庫(kù)存成本，是超市商品庫(kù)存分析的主要目的。在商品庫(kù)存分析中，管理人員還經(jīng)常要根據(jù)商品的庫(kù)存量和商品庫(kù)存成本確定商品的銷售價(jià)格。從超市的商品庫(kù)存情況來(lái)看，庫(kù)存分析實(shí)質(zhì)上是對(duì)超市的價(jià)值鏈進(jìn)行分析，分析商品庫(kù)存在超市的整個(gè)價(jià)值鏈上所發(fā)揮的作用。9.1.1超市銷售商務(wù)智能的需求分析

2超市商品庫(kù)存分析9.1.1超市銷售商務(wù)智能的需求分析53超市商品采購(gòu)分析超市在商品采購(gòu)工作中需要分析哪些商品是熱銷的商品，盡可能采購(gòu)銷售熱銷商品。熱銷商品往往是加快企業(yè)資金流動(dòng)的動(dòng)力，快速流動(dòng)的資金可以使企業(yè)在一定的時(shí)間內(nèi)取得比其他企業(yè)更多的利潤(rùn)。而且超市營(yíng)銷管理人員在了解熱銷商品后，可以大量采購(gòu)熱銷商品，重新安排熱銷商品的貨架，向更多的客戶推銷熱銷商品，便于更多客戶的購(gòu)買，以進(jìn)一步加快企業(yè)資金的流動(dòng)。9.1.1超市銷售商務(wù)智能的需求分析

3超市商品采購(gòu)分析9.1.1超市銷售商務(wù)智能的需求分析64超市客戶關(guān)系分析用90：20理論分析，占企業(yè)客戶群20%左右的客戶購(gòu)買金額往往占據(jù)了企業(yè)銷售金額的90%。對(duì)客戶群體的劃分有利于企業(yè)了解企業(yè)的主要客戶群體狀況、主要客戶群對(duì)企業(yè)銷售服務(wù)的需求狀況、不同客戶群為企業(yè)所帶來(lái)的利潤(rùn)狀況。在對(duì)客戶進(jìn)行類型劃分的基礎(chǔ)上，可以針對(duì)不同客戶群體的特點(diǎn)采用不同的營(yíng)銷策略，對(duì)客戶群體的消費(fèi)進(jìn)行合理的引導(dǎo)。超市客戶的流失，意味著企業(yè)贏利的降低。企業(yè)管理者希望了解哪些客戶可能會(huì)流失，使企業(yè)能夠提前設(shè)法加以挽留。9.1.1超市銷售商務(wù)智能的需求分析

4超市客戶關(guān)系分析9.1.1超市銷售商務(wù)智能的需求分析79.1.2超市營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)E-R模型構(gòu)造數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)中就首先考慮營(yíng)銷主題的設(shè)計(jì)，確定超市營(yíng)銷主題模型

采用了星型模型，沒(méi)有采用雪花模型。因?yàn)檠┗Ｐ屯ㄟ^(guò)對(duì)維表的分類細(xì)化描述，對(duì)于主題的分類詳細(xì)查詢具有良好的響應(yīng)能力。但是雪花模型的構(gòu)造在本質(zhì)上是一種數(shù)據(jù)模型的規(guī)范化處理，會(huì)給數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)操作帶來(lái)不同表的連接困難。但是在對(duì)維度表進(jìn)行維護(hù)時(shí)，可能需要對(duì)大量重復(fù)值進(jìn)行修改。星型模型通過(guò)對(duì)維表的冗余應(yīng)用，以犧牲維表空間來(lái)?yè)Q取數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的高性能與易使用的優(yōu)勢(shì)。

9.1.2超市營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)E-R模型構(gòu)造數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)中就8日期商品促銷客戶門市商品營(yíng)銷9.1.2超市營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)E-R模型構(gòu)造日期商品促銷客戶門市商品營(yíng)銷9.1.2超市營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)E99.1.3超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表模型確定在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，怎樣的粒度數(shù)據(jù)才能滿足管理人員對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)營(yíng)銷策劃分析的需要。超市商品銷售主題中，最理想的原子數(shù)據(jù)是來(lái)自POS機(jī)上的每個(gè)銷售事務(wù)數(shù)據(jù)分析超市高層管理人員通過(guò)那些角度，即需要通過(guò)那些維度來(lái)考察、選擇營(yíng)銷方案。一般情況下，在確定超市營(yíng)銷策劃時(shí)，超市管理人員需要通過(guò)日期、商品、門市、促銷和客戶五個(gè)維度對(duì)促銷方案進(jìn)行分析，了解促銷方案的可用性和效果9.1.3超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表模型確定在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，怎樣的10超市營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表模型

超市營(yíng)銷主題日期關(guān)鍵字門市關(guān)鍵字商品關(guān)鍵字促銷關(guān)鍵字商品銷售編號(hào)商品銷售量商品銷售額商品成本商品銷售利潤(rùn)日期維日期關(guān)鍵字商品維商品關(guān)鍵字門市維門市關(guān)鍵字促銷維促銷關(guān)鍵字客戶維客戶關(guān)鍵字超市營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表模型超市營(yíng)銷主題日期維商品維門市維促11超市營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表模型

從銷售系統(tǒng)中可直接獲取商品銷售量、銷售單價(jià)、商品成本。但管理人員考察超市的營(yíng)銷策略時(shí)，需要考慮營(yíng)銷策略和相應(yīng)的商品銷售利潤(rùn)。商品銷售利潤(rùn)可以直接通過(guò)商品銷售量、銷售單價(jià)和商品成本計(jì)算獲得，但商品銷售利潤(rùn)具有良好的可加性，管理人員又經(jīng)常需要查看。將利潤(rùn)數(shù)據(jù)存放在事實(shí)表中可大大減少數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工作時(shí)的工作量，還可以保證所有用戶在使用商品銷售利潤(rùn)這一重要數(shù)據(jù)時(shí)的一致性。商品銷售單價(jià)對(duì)于計(jì)算商品利潤(rùn)十分重要，但將某個(gè)商品一段時(shí)間內(nèi)的所有銷售單價(jià)相加是毫無(wú)意義的。管理人員可能只對(duì)某一時(shí)間段內(nèi)某個(gè)商品的平均銷售價(jià)感興趣。平均銷售價(jià)格可以用該時(shí)間段內(nèi)的商品銷售額除以商品銷售量獲取。在事實(shí)表中可以不用商品銷售單價(jià)，代之以商品銷售額，銷售額也常常是管理人員衡量營(yíng)銷策略好壞的重要指標(biāo)。超市營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表模型從銷售系統(tǒng)中可直接獲取商品銷售量12超市營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表模型

超市管理者還可能對(duì)商品銷售的利潤(rùn)率感興趣，該數(shù)據(jù)可以用商品銷售利潤(rùn)除以銷售額獲得，該數(shù)據(jù)不是一個(gè)可加數(shù)據(jù)。將比率或百分?jǐn)?shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行相加，所獲得的數(shù)據(jù)是沒(méi)有什么意義的。管理人員在了解某一時(shí)期某些商品的利潤(rùn)率時(shí)，完全可以利用該時(shí)期該商品利潤(rùn)和銷售額獲得。因此，事實(shí)表中確定度量數(shù)據(jù)為商品銷售量、商品銷售額、商品成本和商品銷售利潤(rùn)。超市營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表模型超市管理者還可能對(duì)商品銷售的利潤(rùn)139.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)1.日期維日期維模型是許多數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用中的常用維度，其設(shè)計(jì)方式與其他多數(shù)維模型有差別。具體設(shè)計(jì)時(shí)，日期維可以存放以日期表示的5到10年的數(shù)據(jù)行，也可以將3至4年的數(shù)據(jù)行作為日期維內(nèi)容。如果對(duì)10年的每一天都進(jìn)行存儲(chǔ)，也只需要3650行

日期維的每列由行所代表的特定日期進(jìn)行定義。“星期”列含有像“星期一”這樣的名稱內(nèi)容，該列可用于創(chuàng)建比較“星期一”與“星期日”銷售情況對(duì)比的查詢。日歷日期編號(hào)從1開(kāi)始取值，然后根據(jù)月份的情況取到29、29、30或者31，這一列主要用于對(duì)每個(gè)月的同一天進(jìn)行比較。同樣，可以給出日歷周編號(hào)、和日歷月編號(hào)(1，…，12)。9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)1.日期維14紀(jì)元表示法采用從某紀(jì)元開(kāi)始連續(xù)對(duì)日期進(jìn)行計(jì)數(shù)的方法來(lái)給出日編號(hào)，在表中還可以給出“星期”與“月份”的絕對(duì)編號(hào)列。這些數(shù)據(jù)支持跨年度跨月份的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)運(yùn)算。在生成報(bào)表時(shí)，經(jīng)常要給出像“一月”這樣的月份名稱。因此，為報(bào)表確定一個(gè)“年月”(YYYY-MM)列標(biāo)題也有必要。報(bào)表中很可能需要季度編號(hào)(Q1，…，Q4)或年季度編號(hào)列。如果企業(yè)的財(cái)政年度與日歷表在周期上不一致，還需要為財(cái)政年度給出類似列。在“節(jié)假日”列中給出“節(jié)假日”或者“非節(jié)假日”的內(nèi)容，維表屬性作為數(shù)據(jù)分析的導(dǎo)航，簡(jiǎn)單地在“節(jié)假日”列中給出“Y”或者“N”對(duì)數(shù)據(jù)分析沒(méi)有多大用處。例如，在生成某種商品的節(jié)假日與非節(jié)假日銷售情況比較查詢時(shí)，列中給出“節(jié)假日”或者“非節(jié)假日”這樣有意義的值要比一個(gè)簡(jiǎn)單的“Y”或者“N”之類的值有用得多。9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)紀(jì)元表示法采用從某紀(jì)元開(kāi)始連續(xù)對(duì)日期進(jìn)行計(jì)數(shù)的方法來(lái)給出日編15“星期六”與“星期日”要?dú)w入“周末”之列。當(dāng)然，可以對(duì)多個(gè)日期表屬性進(jìn)行共同約束，從而能夠?qū)崿F(xiàn)一些像平日假期銷售與周末假期銷售進(jìn)行比較的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用?！颁N售時(shí)節(jié)”列應(yīng)設(shè)置為銷售時(shí)節(jié)的名稱，例如，春節(jié)、情人節(jié)、端午節(jié)、五一節(jié)、國(guó)慶節(jié)、中秋節(jié)、重陽(yáng)節(jié)、圣誕節(jié)、或者標(biāo)為“不是”?！爸卮笫录绷信c“銷售時(shí)節(jié)”列情形類似，可以標(biāo)記為“周日大采購(gòu)”或者“中秋合家歡”這樣與日期有特殊聯(lián)系的促銷事件。而一般性的促銷活動(dòng)通常不放在日期表中處理，以促銷維表的形式進(jìn)行更加完整的描述。因?yàn)榇黉N事件并不是僅僅由日期來(lái)定義，通常還需要由日期、商品與商店的組合來(lái)定義。9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)“星期六”與“星期日”要?dú)w入“周末”之列。當(dāng)然，可以對(duì)多個(gè)日16日期維度銷售事實(shí)日期關(guān)鍵字日期關(guān)鍵字星期商品關(guān)鍵字日歷日期編號(hào)門市關(guān)鍵字日歷周編號(hào)促銷關(guān)鍵字日歷月編號(hào)客戶關(guān)鍵字紀(jì)元日編號(hào)POS事務(wù)編號(hào)紀(jì)元周編號(hào)銷售量紀(jì)元月編號(hào)銷售額財(cái)政月日編號(hào)成本額年度日歷周數(shù)利潤(rùn)金額年度日歷月數(shù)日歷年月(YYYY-MM)日歷季度日歷年季度日歷半年度日期維度銷售事實(shí)日期關(guān)鍵字日期關(guān)鍵字星期商品關(guān)鍵字日歷日期編17日歷年財(cái)政周年度財(cái)政周數(shù)財(cái)政月年度財(cái)政月數(shù)財(cái)政年月財(cái)政季度財(cái)政年季度財(cái)政半年度財(cái)政年節(jié)假日指示符星期指示符銷售時(shí)節(jié)重大事件……日歷年財(cái)政周年度財(cái)政周數(shù)財(cái)政月年度財(cái)政月數(shù)財(cái)政年月財(cái)政季度財(cái)182.商品維一般超市門市可能存儲(chǔ)60000個(gè)商品編號(hào)，但大型連鎖超市保留不再銷售的歷史商品營(yíng)銷方案情況，商品維度可能至少需要150000行乃至多達(dá)百萬(wàn)行。

商品維度數(shù)據(jù)主要來(lái)源于業(yè)務(wù)系統(tǒng)的商品主文件。超市總部對(duì)所銷售商品的主文件進(jìn)行統(tǒng)一管理。商品主文件的一個(gè)重要作用，就是維護(hù)每個(gè)商品存儲(chǔ)標(biāo)志的許多描述屬性。商品維是一組重要的屬性。某個(gè)商品種類包含多個(gè)商品子類，商品子類包含多個(gè)商標(biāo)，商標(biāo)包含多個(gè)商品存儲(chǔ)標(biāo)志。還應(yīng)包含描述商品形狀或存儲(chǔ)位置的層次屬性，例如商品的包裝類型、包裝尺寸、包裝數(shù)量、托盤中的包裝數(shù)，以及與商品存儲(chǔ)的層次：存儲(chǔ)類型、貨架結(jié)構(gòu)等維度。9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)2.商品維9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)193.門市維門市維表用于描述超市的各個(gè)鏈鎖店。門市維表是基本的地理維度，每個(gè)門市可被看成一個(gè)位置。這樣，可以由門市形成諸如街道、郵政編碼、縣、市、省這樣的任意地理屬性。地理體系與門市地區(qū)體系對(duì)每個(gè)門市來(lái)說(shuō)，都有良好的定義。在連鎖超市所使用的門市維表中有建筑面積、金融服務(wù)、最早開(kāi)業(yè)時(shí)間等描述特定門市的文字描述。描述銷售面積的列應(yīng)該是數(shù)字型的，并且在理論上是跨門市可相加的，以表示某一地區(qū)的銷售面積。它是門市的一個(gè)不變屬性，通常作為報(bào)表約束或者行標(biāo)題使用。而且為了能夠分析不同種類商品對(duì)超市銷售利潤(rùn)的貢獻(xiàn)情況，還需要設(shè)立不同商品的銷售面積。9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)3.門市維9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)204.促銷維超市的促銷方案可能包含：臨時(shí)降價(jià)、柜臺(tái)展銷、報(bào)紙廣告與優(yōu)惠券發(fā)放等。促銷維應(yīng)該可以反映商品促銷方案的成效。促銷的成效評(píng)估因素：促銷商品的銷售是否在促銷區(qū)間出現(xiàn)增長(zhǎng)、是否在促銷進(jìn)行之前或者隨后出現(xiàn)減少狀況；是否發(fā)生促銷商品的銷售出現(xiàn)增長(zhǎng)，而臨近貨架上的其他商品銷售卻呈現(xiàn)出相應(yīng)的降低情況(同類相食)；促銷類別中所有商品的銷售是否都經(jīng)歷了一個(gè)實(shí)際的總體增長(zhǎng)；促銷是否贏利。促銷利潤(rùn)的計(jì)算要考慮促銷類別的利潤(rùn)增量與時(shí)間過(guò)渡、同類調(diào)劑以及銷售底線等各種情況。9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)4.促銷維9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)214.促銷維在促銷維度中為促銷出現(xiàn)的每種組合都建立一行記錄是很有意義的。在一年的銷售活動(dòng)中，可能出現(xiàn)1000個(gè)廣告，5000次臨時(shí)降價(jià)和1000次柜臺(tái)展銷，但可能只有10000個(gè)組合促銷能影響任何特定的商品。例如，在某給定維度中，大多數(shù)門市都會(huì)同時(shí)運(yùn)作所有促銷售手段，而只有少數(shù)幾個(gè)門市不進(jìn)行柜臺(tái)展銷。在這種情況下，就需要兩個(gè)單獨(dú)的促銷記錄行，一個(gè)用于通常的降價(jià)并外加廣告與柜臺(tái)展銷，而另一個(gè)用于降價(jià)并外加單純的廣告。超市的促銷維度可以包含促銷名稱、減價(jià)類型、促銷媒體類型、廣告類型和優(yōu)惠券類型等。超市的主要促銷方式是降價(jià)、廣告、柜臺(tái)展銷與優(yōu)惠券。如果將這些因素分別建立促銷維度，就可以記錄分析這些促銷方法非常相似的信息，使用戶更加容易理解促銷方案的作用。但是將所有的促銷因素合并在一個(gè)維表中，則能夠方便用戶的瀏覽，能夠弄清各種不同的價(jià)格降低、廣告、展銷與優(yōu)惠券是如何在一起共同發(fā)揮促銷作用的。9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)4.促銷維9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)225.客戶維超市的客戶維度可以包含客戶賬號(hào)、姓名、地址、所在地區(qū)、郵政編碼、電子信箱、電話、日常活動(dòng)范圍、出生日期、收入、孩子數(shù)量、住房和汽車等內(nèi)容。在客戶維中的地址由于客戶可能會(huì)給出其家庭地址、工作地址或其它一些常用地址，因此在維表中可以設(shè)置4個(gè)地址，對(duì)于電話的設(shè)置也是出于相同因素的考慮。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的應(yīng)用中有時(shí)需要對(duì)客戶按照不同的地區(qū)進(jìn)行分析，為此，在維表中就按照省、市、縣（區(qū)）郵政編碼進(jìn)行地區(qū)的設(shè)置。性別、婚姻狀況、家庭人口、住房條件和自有汽車情況均是超市銷售管理人員對(duì)超市營(yíng)銷策略進(jìn)行分析的主要依據(jù)。出于超市營(yíng)銷策略制定的考慮，還需要了解客戶的日?；顒?dòng)范圍，以便有針對(duì)性地進(jìn)行促銷廣告的發(fā)送。9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)5.客戶維9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)239.1.5超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的關(guān)鍵字設(shè)計(jì)采用代理關(guān)鍵字技術(shù)，而不是依賴業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的各種關(guān)鍵字（許多業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的各種編碼往往具有某種特定的含義）代理關(guān)鍵字一般采用在填充維度時(shí)按需要而順序分配的整數(shù)值。例如，為第一條商品記錄分配一個(gè)值為1的商品代理關(guān)鍵字，第二條分配2，第n條分配n等。代理關(guān)鍵字僅僅用于維度表到事實(shí)表的連接。

代理關(guān)鍵字的好處還能夠?qū)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境的操作型變化進(jìn)行緩沖，不會(huì)受到商品編碼生成、更新、刪除、再生與重用等操作型規(guī)則的妨礙。代理關(guān)鍵字允許數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)來(lái)自多個(gè)業(yè)務(wù)型系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，即使它們之間缺乏一致的源關(guān)鍵字也無(wú)所謂。9.1.5超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的關(guān)鍵字設(shè)計(jì)采用代理關(guān)鍵字技術(shù)249.1.5超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的關(guān)鍵字設(shè)計(jì)使用代理關(guān)鍵字還可以獲得性能上的優(yōu)勢(shì)。代理關(guān)鍵字可能只有一個(gè)整數(shù)所占據(jù)的空間大小，卻能確保充裕地容納維度行以后可能需要的序號(hào)或者最大編號(hào)。而業(yè)務(wù)型編碼常常是一個(gè)混合了字母與數(shù)字的區(qū)間編碼體系。代理關(guān)鍵字還能夠用于記錄那些諸如“不在促銷之列”這樣的可能沒(méi)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)中編碼的維度情形。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)鍵字施加控制，就能夠做到不管是否缺少業(yè)務(wù)型編碼，總可以分配一個(gè)代理關(guān)鍵字將這類情況標(biāo)識(shí)出來(lái)。將代理日期關(guān)鍵字處理成日期序號(hào)，可以允許事實(shí)表在日期關(guān)鍵字基礎(chǔ)上進(jìn)行物理分區(qū)。9.1.5超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的關(guān)鍵字設(shè)計(jì)使用代理關(guān)鍵字還可259.1.5超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的關(guān)鍵字設(shè)計(jì)目前在超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中已經(jīng)包含了6個(gè)實(shí)際的表：營(yíng)銷事實(shí)表與日期、商品、門市、促銷和客戶維表。每個(gè)維表有一個(gè)主關(guān)鍵字，而事實(shí)表除了有一個(gè)退化的銷售事務(wù)編號(hào)之外，還有由五個(gè)外關(guān)鍵字組成的一個(gè)復(fù)合關(guān)鍵字。如果五個(gè)關(guān)鍵字都是進(jìn)行了緊湊處理的連續(xù)整數(shù)，那么僅僅需要為所有五個(gè)關(guān)鍵字保留19個(gè)字節(jié)的小存儲(chǔ)空間(日期、商品、促銷和客戶維各用4個(gè)字節(jié)，而門市用2個(gè)字節(jié))。同時(shí)，銷售事務(wù)編號(hào)可能另外需要9個(gè)字節(jié)。如果事實(shí)表4類事實(shí)（銷售量、銷售額、成本和利潤(rùn)）中的任何一個(gè)都是4字節(jié)的整數(shù)，則僅僅需要再保留另外的16個(gè)字節(jié)，這樣事實(shí)表只有42個(gè)字節(jié)寬。對(duì)一個(gè)10億行的事實(shí)表也只占用大約42GB的存儲(chǔ)空間就可以存儲(chǔ)所有事實(shí)數(shù)據(jù)。9.1.5超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的關(guān)鍵字設(shè)計(jì)目前在超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)269.1.6超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)元數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)銷售主題元數(shù)據(jù)名稱Sales描述整個(gè)超市中每個(gè)門市中每個(gè)POS機(jī)所記載的商品銷售狀況目的用于進(jìn)行超市銷售狀況和促銷情況的分析聯(lián)系人各個(gè)門市銷售經(jīng)理維時(shí)間、商品、客戶、商店、促銷事實(shí)銷售事實(shí)表度量值銷售成本、銷售額、銷售利潤(rùn)、銷售量9.1.6超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)元數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)銷售主題元數(shù)據(jù)名稱Sa27銷售事實(shí)元數(shù)據(jù)名稱Sales_Fact_年份描述記錄每個(gè)門市每個(gè)POS機(jī)所發(fā)生的銷售數(shù)據(jù)目的作為銷售主題的分析事實(shí)使用狀況每天平均查詢次數(shù)每天平均查詢返回行數(shù)每天查詢平均執(zhí)行時(shí)間（分鐘）每天最大查詢次數(shù)每天查詢返回最大行數(shù)每天查詢最大執(zhí)行時(shí)間（分鐘）存檔規(guī)則每個(gè)月將前36個(gè)月的數(shù)據(jù)存檔存檔狀況最近存檔處理日期已經(jīng)存檔數(shù)據(jù)日期更新規(guī)則每個(gè)月將前60個(gè)月的數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中刪除更新?tīng)顩r最近更新處理日期已更新數(shù)據(jù)日期銷售事實(shí)元數(shù)據(jù)名稱Sales_Fact_年份描述記錄每個(gè)門市28銷售事實(shí)元數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求及確認(rèn)由于從各個(gè)門市POS機(jī)上所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可能會(huì)由于極少的人工輸入，而使數(shù)據(jù)質(zhì)量不能得到保證，但也真實(shí)地反映了銷售現(xiàn)狀，不能隨意修改，應(yīng)被認(rèn)可。數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性要求必須百分百地反映各個(gè)門市銷售狀況數(shù)據(jù)粒度要求能夠反映每一項(xiàng)商品的銷售狀況，不對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總表鍵事實(shí)表的鍵是時(shí)間、商品、客戶、商店和促銷維中鍵的組合數(shù)據(jù)來(lái)源超市銷售業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的銷售表(sales_fact_年份)加載周期每天一次加載狀況最后加載日期加載的行數(shù)加載規(guī)則每天清晨3:00將各個(gè)超市門市中前一天的銷售事實(shí)數(shù)據(jù)拷貝到本表，拷貝過(guò)程中要根據(jù)各個(gè)數(shù)據(jù)成員所定義的加載規(guī)則進(jìn)行篩選和清理銷售事實(shí)元數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求及確認(rèn)由于從各個(gè)門市POS機(jī)上所產(chǎn)29維元數(shù)據(jù)名稱客戶（Customer）定義從超市任何一個(gè)門市購(gòu)買貨物的任何個(gè)人或組織都稱為客戶，一個(gè)客戶可以與多個(gè)銷售地區(qū)發(fā)生聯(lián)系(即出現(xiàn)在地理維的不同層次體系中)層次結(jié)構(gòu)一個(gè)客戶的數(shù)據(jù)可以在3個(gè)級(jí)別上進(jìn)行統(tǒng)計(jì)：最低級(jí)別是出現(xiàn)在客戶所在的縣/區(qū)，其上為市、省更改規(guī)則新的客戶位置作為新的一行插入維中。對(duì)已有位置的修改，則在原處更新加載頻率每天一次加載統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)最后加載日期加載的行數(shù)使用的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)每天平均查詢個(gè)數(shù)每天查詢返回的平均行數(shù)每天查詢平均執(zhí)行時(shí)間（分鐘）每天最大的查詢個(gè)數(shù)每天查詢返回的最大行數(shù)每天查詢執(zhí)行的最長(zhǎng)時(shí)間（分鐘）維元數(shù)據(jù)名稱客戶（Customer）定義從超市任何一個(gè)門市30維元數(shù)據(jù)存檔規(guī)則每個(gè)月將前36個(gè)月的數(shù)據(jù)存檔已經(jīng)存檔數(shù)據(jù)日期更新規(guī)則每個(gè)月將前60個(gè)月的數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中刪除更新?tīng)顩r最近更新處理日期已經(jīng)更新數(shù)據(jù)日期數(shù)據(jù)質(zhì)量增加一個(gè)新客戶時(shí)，先檢查是否已在其他地方和該客戶做過(guò)交易。少數(shù)情況下，由于檢查失敗，會(huì)將一個(gè)客戶的不同部門作為不同客戶保存。直到客戶注意到在不同的地方與公司交易時(shí)，以前的記錄仍保持不變。地區(qū)屬性并不是銷售業(yè)務(wù)系統(tǒng)原有的，而是根據(jù)送貨地址屬性中的郵政編碼進(jìn)行區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度一個(gè)客戶與其地理位置的關(guān)聯(lián)出錯(cuò)的可能性在某一百分比以下，該百分比大小要根據(jù)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的研究情況確定關(guān)鍵字客戶維的關(guān)鍵字是系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)字維元數(shù)據(jù)存檔規(guī)則每個(gè)月將前36個(gè)月的數(shù)據(jù)存檔已經(jīng)存檔數(shù)據(jù)日31維元數(shù)據(jù)產(chǎn)生關(guān)鍵字的方法從銷售業(yè)務(wù)系統(tǒng)中拷貝一個(gè)客戶時(shí)，將檢查轉(zhuǎn)換表，檢查該客戶是否已經(jīng)存在于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。如果否，就產(chǎn)生一個(gè)新的關(guān)鍵字。然后將這個(gè)關(guān)鍵字和銷售業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的Custom~ID和地區(qū)ID插入轉(zhuǎn)換表中。如果該客戶和位置已經(jīng)存在于轉(zhuǎn)換表，就根據(jù)表中的關(guān)鍵字決定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中要更新的記錄源表名稱超市銷售業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的Customer表加載規(guī)則每天拷貝每個(gè)Customer表中的行。對(duì)于已存在的客戶，進(jìn)行更新。對(duì)于新客戶，確定其所在地理位置之后，產(chǎn)生一個(gè)關(guān)鍵字，然后插入一行新記錄。在更新／插入操作之前，需要檢查是否有重復(fù)的客戶名。如果有，則在客戶名后增加一個(gè)順序號(hào)，直到名字以及名字和順序號(hào)的組合都沒(méi)有重復(fù)為止。加載規(guī)則只選擇新的和發(fā)生變化的行源表名稱Customer_Location表轉(zhuǎn)換規(guī)則每天拷貝一次Customer_Location表。對(duì)于已存在的客戶，更新其送貨地址；對(duì)于新的客戶，則產(chǎn)生一個(gè)鍵，并插入一行。維元數(shù)據(jù)產(chǎn)生關(guān)鍵字的方法從銷售業(yè)務(wù)系統(tǒng)中拷貝一個(gè)客戶時(shí)，將32數(shù)據(jù)成員元數(shù)據(jù)名稱客戶關(guān)鍵字（Customer_ID）定義用以唯一標(biāo)識(shí)客戶和位置的值更新規(guī)則一旦分配，就不改變數(shù)據(jù)類型數(shù)值型值域1—999，999，999產(chǎn)生規(guī)則由系統(tǒng)自動(dòng)產(chǎn)生，將當(dāng)前最大值增l來(lái)源系統(tǒng)自動(dòng)生成數(shù)據(jù)成員元數(shù)據(jù)名稱客戶關(guān)鍵字（Customer_ID）定義33數(shù)據(jù)成員元數(shù)據(jù)名稱客戶名稱（Customer_Name）定義客戶的名稱更新規(guī)則客戶名稱發(fā)生改變時(shí)，就在原來(lái)的記錄上更新數(shù)據(jù)類型Char(30)值域保證能區(qū)分不同客戶的名稱。對(duì)不同而具有相同名稱的客戶，可在名稱后依次加1來(lái)區(qū)分相同名稱來(lái)源超市銷售業(yè)務(wù)系統(tǒng)中Customer表中的Name產(chǎn)生規(guī)則對(duì)于零售客戶，其名稱由姓和名組成。對(duì)于公司，則將公司名作為客戶名稱數(shù)據(jù)成員元數(shù)據(jù)名稱客戶名稱（Customer_Name）定349.2商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具簡(jiǎn)介9.2.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)工具目前已有許多數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)工具供應(yīng)商，可以提供各種構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的工具。但有些數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)工具還要結(jié)合第三方供應(yīng)商工具才能完成整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建。1.Oracle商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)10g是一個(gè)基于標(biāo)準(zhǔn)的獨(dú)立平臺(tái)，可滿足服務(wù)器一側(cè)商務(wù)智能和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的各種要求，包括提取、轉(zhuǎn)換和裝載（ETL），在線分析處理（OLAP）和數(shù)據(jù)挖掘。Oracle還推出了針對(duì)中小型企業(yè)的需求打包和配置的、完全集成的BI系統(tǒng)——OracleBusinessIntelligenceStandardEditionOne。9.2商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具簡(jiǎn)介9.2.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)工具352.IBM商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具一整套面向商業(yè)智能應(yīng)用的軟件產(chǎn)品包——IBMDB2DWE（DataWarehouseEdition），包含十多個(gè)工具，給商業(yè)智能提供了全面、堅(jiān)實(shí)的支持，DB2Alphablox是新版的DWE，是一套基于Java開(kāi)發(fā)的分析組件DB2CubeViews是DB2通用數(shù)據(jù)庫(kù)的附加功能部件DB2UDBDataWarehouseEdition(WDE)是一個(gè)用于靈活、可伸縮和集成的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和分析應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)智能平臺(tái)。2.IBM商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具一整套面向商業(yè)智能應(yīng)用的軟件產(chǎn)品包363．Sybase數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)工具數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案為WarehouseStudio，包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建模、數(shù)據(jù)抽取與轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、元數(shù)據(jù)管理以及可視化數(shù)據(jù)分析等工具。其中，WarehouseArchitect是PowerDesigner中的一個(gè)設(shè)計(jì)模塊，它支持星形模型、雪花模型和ER模型；數(shù)據(jù)抽取與轉(zhuǎn)換工具包括PowerStage、ReplicationServer、CarletonPASSPORT

AdaptiveServerEnterprise是Sybase企業(yè)級(jí)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，AdaptiveServerIQ是Sybase公司專為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)SybaseIQ支持各種流行的前端展現(xiàn)工具，如CognosImpromptu、BusinessObjects、BrioQuery等。數(shù)據(jù)分析與展現(xiàn)工具包括PowerDimensions、EnglishWizard、InfoMaker、PowerDynamo等，PowerDimensions是圖形化的OLAP分析工具，支持SMP和多維緩存技術(shù)，能夠集成異構(gòu)的關(guān)系型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和分布式數(shù)據(jù)集市。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的維護(hù)與管理工具包括WarehouseControlCenter、SybaseCentral、DistributionDirector，其中WarehouseControlCenter是為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)人員提供的元數(shù)據(jù)管理工具。

3．Sybase數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)工具數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案為Wareh374．NCR商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具2006年9月宣布推出全新TeradataWarehouse8.2版，這是一套包括硬件、軟件以及專業(yè)咨詢服務(wù)的全面套件，為前端操作、客戶服務(wù)和策略計(jì)劃提供實(shí)時(shí)商業(yè)智能，以支持策略決策和數(shù)以萬(wàn)計(jì)的日常運(yùn)營(yíng)事務(wù)。Teradata數(shù)據(jù)挖掘器（TeradataWarehouseMiner）專為分析大規(guī)模數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，工作在Teradata數(shù)據(jù)庫(kù)中Teradata數(shù)據(jù)加載工具允許從任何平臺(tái)的任何數(shù)據(jù)源中導(dǎo)入或?qū)С鰯?shù)據(jù)TeradataParallelTransporter允許并行多功能裝載環(huán)境TeradataFastLoad用來(lái)將從通道或聯(lián)網(wǎng)客戶機(jī)的數(shù)據(jù)源上收集到的大量數(shù)據(jù)裝入到Teradata數(shù)據(jù)庫(kù)中的空表中TeradataFastExport可以快速地將數(shù)據(jù)從Teradata數(shù)據(jù)庫(kù)中的表或視圖導(dǎo)出到客戶機(jī)系統(tǒng)TeradataTpump用來(lái)連續(xù)地將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源導(dǎo)入Teradata表中，4．NCR商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具2006年9月宣布推出全新Tera385．SAS商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具SAS提供的工具包括30多個(gè)專用模塊。其中：SAS/WA（WarehouseAdministrator）是建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的集成管理工具；SAS/MDDB是SAS用于在線分析的多維數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器；SAS/AF提供了屏幕設(shè)計(jì)功能和用于開(kāi)發(fā)的SCL（屏幕控制語(yǔ)言）。SAS公司的增強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘軟件EnterpriseMiner集成了一套豐富的數(shù)據(jù)挖掘工具SASTextMiner擴(kuò)展了數(shù)據(jù)挖掘功能，包括文本數(shù)據(jù)的大規(guī)模存儲(chǔ)。SAS借助于100多個(gè)native訪問(wèn)引擎，涵蓋所有數(shù)據(jù)庫(kù)、操作系統(tǒng)、外部數(shù)據(jù)源、電子數(shù)據(jù)源等，。SAS是唯一在數(shù)據(jù)質(zhì)量和ETL方面提供全面集成的供應(yīng)商，稱之為ETLtothePowerofQ(ETLQ)。倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)還可以存儲(chǔ)到第三方層次和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中。SAS/ACCESS接口提供了工具，可以快速、有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)加載。5．SAS商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具SAS提供的工具包括30多個(gè)專用模396．BusinessObjects商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具BusinessObjects的商務(wù)智能平臺(tái)提供了一組公共服務(wù)包含有合作伙伴集成工具包，使用戶能夠直接從企業(yè)應(yīng)用程序中訪問(wèn)BI信息。BusinessObjectsEnterprise還提供了一種能夠深入了解最終用戶的創(chuàng)新環(huán)境，并能夠進(jìn)行靈活的系統(tǒng)管理，快速部署標(biāo)準(zhǔn)化BI產(chǎn)品。BusinessObjectsEnterprise為所有主要數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)、應(yīng)用程序和格式提供了端到端的元數(shù)據(jù)和廣泛的數(shù)據(jù)訪問(wèn)功能。對(duì)開(kāi)發(fā)人員來(lái)講，BusinessObjectsEnterprise具備功能強(qiáng)大的一套BI服務(wù)，并通過(guò)Java、.NET和Web服務(wù)軟件開(kāi)發(fā)工具（SDK）來(lái)為開(kāi)發(fā)人員提供幫助。這些工具可以將BI緊密地集成到應(yīng)用程序和門戶中。BusinessObjects還提供了一系列分析引擎——SetAnalysis、PredicableAnalysis和StatisticsProcessControl，可以強(qiáng)化管理儀表盤和平衡記分卡。6．BusinessObjects商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具Busi409.2.2SQLServer數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用工具M(jìn)icrosoft公司的SQLServer2005是一套完全的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)分析解決方案，使用戶可以快速地由數(shù)據(jù)庫(kù)向可擴(kuò)展電子商務(wù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案擴(kuò)充。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具名稱在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的作用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具數(shù)據(jù)復(fù)制工具OLEDBAnalysisServicesEnglishQueryMetaDataServicesPivotTable數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的創(chuàng)建和維護(hù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)加載分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)發(fā)布、加載應(yīng)用系統(tǒng)與數(shù)據(jù)源的接口數(shù)據(jù)挖掘與分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的語(yǔ)言查詢數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的元數(shù)據(jù)瀏覽客戶端多維數(shù)據(jù)的定制與操作9.2.2SQLServer數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用工具M(jìn)ic411.創(chuàng)建數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)的創(chuàng)建可以利用SQLServer中的數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建與表創(chuàng)建工具實(shí)現(xiàn)。2.創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的框架通常由事實(shí)表和一些維表組成，可以用SQLServer中的數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建工具和表創(chuàng)建工具完成。3.從業(yè)務(wù)系統(tǒng)提取數(shù)據(jù)SQLServer中的數(shù)據(jù)抽取工具主要有Transact-SQL、分布式查詢、DTS、命令行應(yīng)用程序、bcp實(shí)用工具、從文本文件加載的BULKInsert語(yǔ)句和ActiveX腳本。4.清理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)SQLServer提供了Transact-SQL查詢、DTS包、命令行應(yīng)用程序、ActiveX腳本等工具完成清理工作，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的轉(zhuǎn)換。5.將數(shù)據(jù)加載進(jìn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)SQLServer提供的Transact-SQL、DTS和bcp工具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)加載。6.將數(shù)據(jù)發(fā)布到數(shù)據(jù)集市SQLServer提供了數(shù)據(jù)復(fù)制技術(shù)來(lái)完成數(shù)據(jù)集市的初始裝載，并提供了各種數(shù)據(jù)加載工具對(duì)數(shù)據(jù)集市進(jìn)行數(shù)據(jù)加載。1.創(chuàng)建數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)429.2.2SQLServer數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用工具7.SQL查詢SQLServer提供了Transact-SQL來(lái)實(shí)現(xiàn)SQL查詢。9.OLAP應(yīng)用SQLServer中的AnalysisServices可以實(shí)現(xiàn)OLAP應(yīng)用的創(chuàng)建和管理。9.數(shù)據(jù)挖掘SQLServer在AnalysisServices中還提供了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的創(chuàng)建和管理功能，可以實(shí)現(xiàn)決策樹和聚集兩種數(shù)據(jù)挖掘功能。10.Web訪問(wèn)SQLServer所提供的AnalysisServices、EnglishQuery可以與Internet信息服務(wù)（IIS）一起，用多種方法在Web上對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行查詢和更新。11.更新數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在實(shí)際應(yīng)用中還需要定期地進(jìn)行數(shù)據(jù)更新維護(hù)，這些工作可以用SQLServer的Transact-SQL、DTS和bcp實(shí)用工具完成。9.2.2SQLServer數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用工具7.S439.3SQLServer的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)創(chuàng)建9.3.1創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)9.3SQLServer的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)創(chuàng)建9.3.1創(chuàng)44數(shù)據(jù)庫(kù)屬性設(shè)置窗口

數(shù)據(jù)庫(kù)屬性設(shè)置窗口459.2.2創(chuàng)建表9.2.2創(chuàng)建表46表結(jié)構(gòu)輸入窗口

表結(jié)構(gòu)輸入窗口479.4SQLServer數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表與多維數(shù)據(jù)集的建立9.4.1AnalysisManager數(shù)據(jù)庫(kù)的創(chuàng)建與數(shù)據(jù)源確定AnalysisServer系統(tǒng)是一個(gè)管理多維數(shù)據(jù)集的有力工具，可以用來(lái)創(chuàng)建對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)訪問(wèn)、分析多維數(shù)據(jù)集和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘模型。在使用AnalysisServer以前，必須要從SQLServer的安裝光盤上將其安裝到機(jī)器上。1.AnalysisManager數(shù)據(jù)庫(kù)的創(chuàng)建用戶可以利用AnalysisManager在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中建立起多維數(shù)據(jù)集合，以有效地訪問(wèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)。9.4SQLServer數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表與多維數(shù)據(jù)集的建481.創(chuàng)建AnalysisServices項(xiàng)目1.創(chuàng)建AnalysisServices項(xiàng)目492.定義新的數(shù)據(jù)源2.定義新的數(shù)據(jù)源502.定義新的數(shù)據(jù)源2.定義新的數(shù)據(jù)源512.定義新的數(shù)據(jù)源2.定義新的數(shù)據(jù)源522.定義新的數(shù)據(jù)源2.定義新的數(shù)據(jù)源533.定義一個(gè)新的數(shù)據(jù)源視圖3.定義一個(gè)新的數(shù)據(jù)源視圖549.4.2SQLServer數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的維創(chuàng)建1.調(diào)出維度向?qū)g迎對(duì)話框9.4.2SQLServer數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的維創(chuàng)建1.調(diào)出維552.“選擇生成方法”對(duì)話框2.“選擇生成方法”對(duì)話框563.“選擇數(shù)據(jù)源視圖”對(duì)話框3.“選擇數(shù)據(jù)源視圖”對(duì)話框574.“選擇維度類型”對(duì)話框4.“選擇維度類型”對(duì)話框585.定義時(shí)間段（基于表的時(shí)間維度）5.定義時(shí)間段（基于表的時(shí)間維度）596.查看新建層次結(jié)構(gòu)6.查看新建層次結(jié)構(gòu)607.完成維度向?qū)?.完成維度向?qū)?19.4.3SQLServer的多維數(shù)據(jù)集創(chuàng)建1.進(jìn)入多維數(shù)據(jù)集創(chuàng)建9.4.3SQLServer的多維數(shù)據(jù)集創(chuàng)建1.進(jìn)入多622.“選擇生成方法”對(duì)話框2.“選擇生成方法”對(duì)話框633.“選擇數(shù)據(jù)源視圖”對(duì)話框3.“選擇數(shù)據(jù)源視圖”對(duì)話框644.“標(biāo)識(shí)事實(shí)數(shù)據(jù)表和維度表”對(duì)話框4.“標(biāo)識(shí)事實(shí)數(shù)據(jù)表和維度表”對(duì)話框655.“選擇度量值”對(duì)話框5.“選擇度量值”對(duì)話框665.“選擇度量值”對(duì)話框5.“選擇度量值”對(duì)話框676.“多維數(shù)據(jù)集向?qū)瓿伞睔g迎對(duì)話框6.“多維數(shù)據(jù)集向?qū)瓿伞睔g迎對(duì)話框687.“部署進(jìn)度”對(duì)話框7.“部署進(jìn)度”對(duì)話框698.“處理多維數(shù)據(jù)集”對(duì)話框8.“處理多維數(shù)據(jù)集”對(duì)話框708.“處理多維數(shù)據(jù)集”對(duì)話框8.“處理多維數(shù)據(jù)集”對(duì)話框718.“處理多維數(shù)據(jù)集”對(duì)話框8.“處理多維數(shù)據(jù)集”對(duì)話框72第9章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)實(shí)例

9.1基于商務(wù)智能的超市營(yíng)銷系統(tǒng)規(guī)劃與分析9.2商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具簡(jiǎn)介

9.3SQLServer的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)創(chuàng)建9.4SQLServer數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表與多維數(shù)據(jù)集的建立第9章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)實(shí)例9.1基于商務(wù)智能的超市營(yíng)銷系統(tǒng)規(guī)73第9章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)實(shí)例

通過(guò)本章學(xué)習(xí)，可以了解：超市銷售商務(wù)智能規(guī)劃與需求分析；超市銷售數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯模型設(shè)計(jì)；SQLServer的商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具；SQLServer事實(shí)表的建立；SQLServer的多維數(shù)據(jù)集的建立；第9章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)實(shí)例通過(guò)本章學(xué)習(xí)，可以了解：749.1基于商務(wù)智能的超市營(yíng)銷系統(tǒng)規(guī)劃與分析

某大型連鎖超市的業(yè)務(wù)涵蓋于3個(gè)省范圍內(nèi)的1000多家門市。每個(gè)門市都有較完整的日用品和食品銷售部門，包括百貨、雜貨、冷凍食品、奶制品、肉制品和面包食品等，大約5萬(wàn)多種，其中大約45000種商品來(lái)自外部生產(chǎn)廠家，并在包裝上印有條形碼。每個(gè)條形碼代表了唯一的商品。為該超市建立一個(gè)能夠提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，首先需要進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的規(guī)劃分析。這就涉及到對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的需求分析、模型構(gòu)建兩個(gè)過(guò)程。9.1基于商務(wù)智能的超市營(yíng)銷系統(tǒng)規(guī)劃與分析某大型連鎖超市的759.1.1超市銷售商務(wù)智能的需求分析

1超市營(yíng)銷售策略分析超市最高層管理所關(guān)注的是如何通過(guò)商品的采購(gòu)、儲(chǔ)存與銷售，最大限度地獲取利潤(rùn)。需要通過(guò)加強(qiáng)對(duì)每種商品的管理，減低商品的采購(gòu)成本和管理費(fèi)用，吸引盡可能多的客戶。其中最重要的是關(guān)于商品促銷的管理決策。需要依靠合適的促銷活動(dòng)，應(yīng)用適當(dāng)?shù)拇黉N策略針對(duì)合適的客戶，以增加超市的銷售利潤(rùn)，是超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)的基本需求。超市不同商品的銷售利潤(rùn)是有差別的。希望在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中通過(guò)對(duì)商品的贏利分析，了解不同商品的銷售贏利狀態(tài)，以確定企業(yè)的銷售重點(diǎn)，對(duì)那些可以為企業(yè)帶來(lái)較大贏利的商品加大促銷力度。9.1.1超市銷售商務(wù)智能的需求分析1超市營(yíng)銷售策略分析762超市商品庫(kù)存分析超市商品的庫(kù)存狀況對(duì)超市的利潤(rùn)具有巨大的影響。超市如果能夠在合適的時(shí)候銷售合適的商品，在不出現(xiàn)脫銷的情況下盡可能減少商品庫(kù)存的庫(kù)存成本，是超市商品庫(kù)存分析的主要目的。在商品庫(kù)存分析中，管理人員還經(jīng)常要根據(jù)商品的庫(kù)存量和商品庫(kù)存成本確定商品的銷售價(jià)格。從超市的商品庫(kù)存情況來(lái)看，庫(kù)存分析實(shí)質(zhì)上是對(duì)超市的價(jià)值鏈進(jìn)行分析，分析商品庫(kù)存在超市的整個(gè)價(jià)值鏈上所發(fā)揮的作用。9.1.1超市銷售商務(wù)智能的需求分析

2超市商品庫(kù)存分析9.1.1超市銷售商務(wù)智能的需求分析773超市商品采購(gòu)分析超市在商品采購(gòu)工作中需要分析哪些商品是熱銷的商品，盡可能采購(gòu)銷售熱銷商品。熱銷商品往往是加快企業(yè)資金流動(dòng)的動(dòng)力，快速流動(dòng)的資金可以使企業(yè)在一定的時(shí)間內(nèi)取得比其他企業(yè)更多的利潤(rùn)。而且超市營(yíng)銷管理人員在了解熱銷商品后，可以大量采購(gòu)熱銷商品，重新安排熱銷商品的貨架，向更多的客戶推銷熱銷商品，便于更多客戶的購(gòu)買，以進(jìn)一步加快企業(yè)資金的流動(dòng)。9.1.1超市銷售商務(wù)智能的需求分析

3超市商品采購(gòu)分析9.1.1超市銷售商務(wù)智能的需求分析784超市客戶關(guān)系分析用90：20理論分析，占企業(yè)客戶群20%左右的客戶購(gòu)買金額往往占據(jù)了企業(yè)銷售金額的90%。對(duì)客戶群體的劃分有利于企業(yè)了解企業(yè)的主要客戶群體狀況、主要客戶群對(duì)企業(yè)銷售服務(wù)的需求狀況、不同客戶群為企業(yè)所帶來(lái)的利潤(rùn)狀況。在對(duì)客戶進(jìn)行類型劃分的基礎(chǔ)上，可以針對(duì)不同客戶群體的特點(diǎn)采用不同的營(yíng)銷策略，對(duì)客戶群體的消費(fèi)進(jìn)行合理的引導(dǎo)。超市客戶的流失，意味著企業(yè)贏利的降低。企業(yè)管理者希望了解哪些客戶可能會(huì)流失，使企業(yè)能夠提前設(shè)法加以挽留。9.1.1超市銷售商務(wù)智能的需求分析

4超市客戶關(guān)系分析9.1.1超市銷售商務(wù)智能的需求分析799.1.2超市營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)E-R模型構(gòu)造數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)中就首先考慮營(yíng)銷主題的設(shè)計(jì)，確定超市營(yíng)銷主題模型

采用了星型模型，沒(méi)有采用雪花模型。因?yàn)檠┗Ｐ屯ㄟ^(guò)對(duì)維表的分類細(xì)化描述，對(duì)于主題的分類詳細(xì)查詢具有良好的響應(yīng)能力。但是雪花模型的構(gòu)造在本質(zhì)上是一種數(shù)據(jù)模型的規(guī)范化處理，會(huì)給數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)操作帶來(lái)不同表的連接困難。但是在對(duì)維度表進(jìn)行維護(hù)時(shí)，可能需要對(duì)大量重復(fù)值進(jìn)行修改。星型模型通過(guò)對(duì)維表的冗余應(yīng)用，以犧牲維表空間來(lái)?yè)Q取數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的高性能與易使用的優(yōu)勢(shì)。

9.1.2超市營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)E-R模型構(gòu)造數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)中就80日期商品促銷客戶門市商品營(yíng)銷9.1.2超市營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)E-R模型構(gòu)造日期商品促銷客戶門市商品營(yíng)銷9.1.2超市營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)E819.1.3超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表模型確定在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，怎樣的粒度數(shù)據(jù)才能滿足管理人員對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)營(yíng)銷策劃分析的需要。超市商品銷售主題中，最理想的原子數(shù)據(jù)是來(lái)自POS機(jī)上的每個(gè)銷售事務(wù)數(shù)據(jù)分析超市高層管理人員通過(guò)那些角度，即需要通過(guò)那些維度來(lái)考察、選擇營(yíng)銷方案。一般情況下，在確定超市營(yíng)銷策劃時(shí)，超市管理人員需要通過(guò)日期、商品、門市、促銷和客戶五個(gè)維度對(duì)促銷方案進(jìn)行分析，了解促銷方案的可用性和效果9.1.3超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表模型確定在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，怎樣的82超市營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表模型

超市營(yíng)銷主題日期關(guān)鍵字門市關(guān)鍵字商品關(guān)鍵字促銷關(guān)鍵字商品銷售編號(hào)商品銷售量商品銷售額商品成本商品銷售利潤(rùn)日期維日期關(guān)鍵字商品維商品關(guān)鍵字門市維門市關(guān)鍵字促銷維促銷關(guān)鍵字客戶維客戶關(guān)鍵字超市營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表模型超市營(yíng)銷主題日期維商品維門市維促83超市營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表模型

從銷售系統(tǒng)中可直接獲取商品銷售量、銷售單價(jià)、商品成本。但管理人員考察超市的營(yíng)銷策略時(shí)，需要考慮營(yíng)銷策略和相應(yīng)的商品銷售利潤(rùn)。商品銷售利潤(rùn)可以直接通過(guò)商品銷售量、銷售單價(jià)和商品成本計(jì)算獲得，但商品銷售利潤(rùn)具有良好的可加性，管理人員又經(jīng)常需要查看。將利潤(rùn)數(shù)據(jù)存放在事實(shí)表中可大大減少數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工作時(shí)的工作量，還可以保證所有用戶在使用商品銷售利潤(rùn)這一重要數(shù)據(jù)時(shí)的一致性。商品銷售單價(jià)對(duì)于計(jì)算商品利潤(rùn)十分重要，但將某個(gè)商品一段時(shí)間內(nèi)的所有銷售單價(jià)相加是毫無(wú)意義的。管理人員可能只對(duì)某一時(shí)間段內(nèi)某個(gè)商品的平均銷售價(jià)感興趣。平均銷售價(jià)格可以用該時(shí)間段內(nèi)的商品銷售額除以商品銷售量獲取。在事實(shí)表中可以不用商品銷售單價(jià)，代之以商品銷售額，銷售額也常常是管理人員衡量營(yíng)銷策略好壞的重要指標(biāo)。超市營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表模型從銷售系統(tǒng)中可直接獲取商品銷售量84超市營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表模型

超市管理者還可能對(duì)商品銷售的利潤(rùn)率感興趣，該數(shù)據(jù)可以用商品銷售利潤(rùn)除以銷售額獲得，該數(shù)據(jù)不是一個(gè)可加數(shù)據(jù)。將比率或百分?jǐn)?shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行相加，所獲得的數(shù)據(jù)是沒(méi)有什么意義的。管理人員在了解某一時(shí)期某些商品的利潤(rùn)率時(shí)，完全可以利用該時(shí)期該商品利潤(rùn)和銷售額獲得。因此，事實(shí)表中確定度量數(shù)據(jù)為商品銷售量、商品銷售額、商品成本和商品銷售利潤(rùn)。超市營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表模型超市管理者還可能對(duì)商品銷售的利潤(rùn)859.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)1.日期維日期維模型是許多數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用中的常用維度，其設(shè)計(jì)方式與其他多數(shù)維模型有差別。具體設(shè)計(jì)時(shí)，日期維可以存放以日期表示的5到10年的數(shù)據(jù)行，也可以將3至4年的數(shù)據(jù)行作為日期維內(nèi)容。如果對(duì)10年的每一天都進(jìn)行存儲(chǔ)，也只需要3650行

日期維的每列由行所代表的特定日期進(jìn)行定義。“星期”列含有像“星期一”這樣的名稱內(nèi)容，該列可用于創(chuàng)建比較“星期一”與“星期日”銷售情況對(duì)比的查詢。日歷日期編號(hào)從1開(kāi)始取值，然后根據(jù)月份的情況取到29、29、30或者31，這一列主要用于對(duì)每個(gè)月的同一天進(jìn)行比較。同樣，可以給出日歷周編號(hào)、和日歷月編號(hào)(1，…，12)。9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)1.日期維86紀(jì)元表示法采用從某紀(jì)元開(kāi)始連續(xù)對(duì)日期進(jìn)行計(jì)數(shù)的方法來(lái)給出日編號(hào)，在表中還可以給出“星期”與“月份”的絕對(duì)編號(hào)列。這些數(shù)據(jù)支持跨年度跨月份的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)運(yùn)算。在生成報(bào)表時(shí)，經(jīng)常要給出像“一月”這樣的月份名稱。因此，為報(bào)表確定一個(gè)“年月”(YYYY-MM)列標(biāo)題也有必要。報(bào)表中很可能需要季度編號(hào)(Q1，…，Q4)或年季度編號(hào)列。如果企業(yè)的財(cái)政年度與日歷表在周期上不一致，還需要為財(cái)政年度給出類似列。在“節(jié)假日”列中給出“節(jié)假日”或者“非節(jié)假日”的內(nèi)容，維表屬性作為數(shù)據(jù)分析的導(dǎo)航，簡(jiǎn)單地在“節(jié)假日”列中給出“Y”或者“N”對(duì)數(shù)據(jù)分析沒(méi)有多大用處。例如，在生成某種商品的節(jié)假日與非節(jié)假日銷售情況比較查詢時(shí)，列中給出“節(jié)假日”或者“非節(jié)假日”這樣有意義的值要比一個(gè)簡(jiǎn)單的“Y”或者“N”之類的值有用得多。9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)紀(jì)元表示法采用從某紀(jì)元開(kāi)始連續(xù)對(duì)日期進(jìn)行計(jì)數(shù)的方法來(lái)給出日編87“星期六”與“星期日”要?dú)w入“周末”之列。當(dāng)然，可以對(duì)多個(gè)日期表屬性進(jìn)行共同約束，從而能夠?qū)崿F(xiàn)一些像平日假期銷售與周末假期銷售進(jìn)行比較的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用?！颁N售時(shí)節(jié)”列應(yīng)設(shè)置為銷售時(shí)節(jié)的名稱，例如，春節(jié)、情人節(jié)、端午節(jié)、五一節(jié)、國(guó)慶節(jié)、中秋節(jié)、重陽(yáng)節(jié)、圣誕節(jié)、或者標(biāo)為“不是”?！爸卮笫录绷信c“銷售時(shí)節(jié)”列情形類似，可以標(biāo)記為“周日大采購(gòu)”或者“中秋合家歡”這樣與日期有特殊聯(lián)系的促銷事件。而一般性的促銷活動(dòng)通常不放在日期表中處理，以促銷維表的形式進(jìn)行更加完整的描述。因?yàn)榇黉N事件并不是僅僅由日期來(lái)定義，通常還需要由日期、商品與商店的組合來(lái)定義。9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)“星期六”與“星期日”要?dú)w入“周末”之列。當(dāng)然，可以對(duì)多個(gè)日88日期維度銷售事實(shí)日期關(guān)鍵字日期關(guān)鍵字星期商品關(guān)鍵字日歷日期編號(hào)門市關(guān)鍵字日歷周編號(hào)促銷關(guān)鍵字日歷月編號(hào)客戶關(guān)鍵字紀(jì)元日編號(hào)POS事務(wù)編號(hào)紀(jì)元周編號(hào)銷售量紀(jì)元月編號(hào)銷售額財(cái)政月日編號(hào)成本額年度日歷周數(shù)利潤(rùn)金額年度日歷月數(shù)日歷年月(YYYY-MM)日歷季度日歷年季度日歷半年度日期維度銷售事實(shí)日期關(guān)鍵字日期關(guān)鍵字星期商品關(guān)鍵字日歷日期編89日歷年財(cái)政周年度財(cái)政周數(shù)財(cái)政月年度財(cái)政月數(shù)財(cái)政年月財(cái)政季度財(cái)政年季度財(cái)政半年度財(cái)政年節(jié)假日指示符星期指示符銷售時(shí)節(jié)重大事件……日歷年財(cái)政周年度財(cái)政周數(shù)財(cái)政月年度財(cái)政月數(shù)財(cái)政年月財(cái)政季度財(cái)902.商品維一般超市門市可能存儲(chǔ)60000個(gè)商品編號(hào)，但大型連鎖超市保留不再銷售的歷史商品營(yíng)銷方案情況，商品維度可能至少需要150000行乃至多達(dá)百萬(wàn)行。

商品維度數(shù)據(jù)主要來(lái)源于業(yè)務(wù)系統(tǒng)的商品主文件。超市總部對(duì)所銷售商品的主文件進(jìn)行統(tǒng)一管理。商品主文件的一個(gè)重要作用，就是維護(hù)每個(gè)商品存儲(chǔ)標(biāo)志的許多描述屬性。商品維是一組重要的屬性。某個(gè)商品種類包含多個(gè)商品子類，商品子類包含多個(gè)商標(biāo)，商標(biāo)包含多個(gè)商品存儲(chǔ)標(biāo)志。還應(yīng)包含描述商品形狀或存儲(chǔ)位置的層次屬性，例如商品的包裝類型、包裝尺寸、包裝數(shù)量、托盤中的包裝數(shù)，以及與商品存儲(chǔ)的層次：存儲(chǔ)類型、貨架結(jié)構(gòu)等維度。9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)2.商品維9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)913.門市維門市維表用于描述超市的各個(gè)鏈鎖店。門市維表是基本的地理維度，每個(gè)門市可被看成一個(gè)位置。這樣，可以由門市形成諸如街道、郵政編碼、縣、市、省這樣的任意地理屬性。地理體系與門市地區(qū)體系對(duì)每個(gè)門市來(lái)說(shuō)，都有良好的定義。在連鎖超市所使用的門市維表中有建筑面積、金融服務(wù)、最早開(kāi)業(yè)時(shí)間等描述特定門市的文字描述。描述銷售面積的列應(yīng)該是數(shù)字型的，并且在理論上是跨門市可相加的，以表示某一地區(qū)的銷售面積。它是門市的一個(gè)不變屬性，通常作為報(bào)表約束或者行標(biāo)題使用。而且為了能夠分析不同種類商品對(duì)超市銷售利潤(rùn)的貢獻(xiàn)情況，還需要設(shè)立不同商品的銷售面積。9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)3.門市維9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)924.促銷維超市的促銷方案可能包含：臨時(shí)降價(jià)、柜臺(tái)展銷、報(bào)紙廣告與優(yōu)惠券發(fā)放等。促銷維應(yīng)該可以反映商品促銷方案的成效。促銷的成效評(píng)估因素：促銷商品的銷售是否在促銷區(qū)間出現(xiàn)增長(zhǎng)、是否在促銷進(jìn)行之前或者隨后出現(xiàn)減少狀況；是否發(fā)生促銷商品的銷售出現(xiàn)增長(zhǎng)，而臨近貨架上的其他商品銷售卻呈現(xiàn)出相應(yīng)的降低情況(同類相食)；促銷類別中所有商品的銷售是否都經(jīng)歷了一個(gè)實(shí)際的總體增長(zhǎng)；促銷是否贏利。促銷利潤(rùn)的計(jì)算要考慮促銷類別的利潤(rùn)增量與時(shí)間過(guò)渡、同類調(diào)劑以及銷售底線等各種情況。9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)4.促銷維9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)934.促銷維在促銷維度中為促銷出現(xiàn)的每種組合都建立一行記錄是很有意義的。在一年的銷售活動(dòng)中，可能出現(xiàn)1000個(gè)廣告，5000次臨時(shí)降價(jià)和1000次柜臺(tái)展銷，但可能只有10000個(gè)組合促銷能影響任何特定的商品。例如，在某給定維度中，大多數(shù)門市都會(huì)同時(shí)運(yùn)作所有促銷售手段，而只有少數(shù)幾個(gè)門市不進(jìn)行柜臺(tái)展銷。在這種情況下，就需要兩個(gè)單獨(dú)的促銷記錄行，一個(gè)用于通常的降價(jià)并外加廣告與柜臺(tái)展銷，而另一個(gè)用于降價(jià)并外加單純的廣告。超市的促銷維度可以包含促銷名稱、減價(jià)類型、促銷媒體類型、廣告類型和優(yōu)惠券類型等。超市的主要促銷方式是降價(jià)、廣告、柜臺(tái)展銷與優(yōu)惠券。如果將這些因素分別建立促銷維度，就可以記錄分析這些促銷方法非常相似的信息，使用戶更加容易理解促銷方案的作用。但是將所有的促銷因素合并在一個(gè)維表中，則能夠方便用戶的瀏覽，能夠弄清各種不同的價(jià)格降低、廣告、展銷與優(yōu)惠券是如何在一起共同發(fā)揮促銷作用的。9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)4.促銷維9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)945.客戶維超市的客戶維度可以包含客戶賬號(hào)、姓名、地址、所在地區(qū)、郵政編碼、電子信箱、電話、日常活動(dòng)范圍、出生日期、收入、孩子數(shù)量、住房和汽車等內(nèi)容。在客戶維中的地址由于客戶可能會(huì)給出其家庭地址、工作地址或其它一些常用地址，因此在維表中可以設(shè)置4個(gè)地址，對(duì)于電話的設(shè)置也是出于相同因素的考慮。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的應(yīng)用中有時(shí)需要對(duì)客戶按照不同的地區(qū)進(jìn)行分析，為此，在維表中就按照省、市、縣（區(qū)）郵政編碼進(jìn)行地區(qū)的設(shè)置。性別、婚姻狀況、家庭人口、住房條件和自有汽車情況均是超市銷售管理人員對(duì)超市營(yíng)銷策略進(jìn)行分析的主要依據(jù)。出于超市營(yíng)銷策略制定的考慮，還需要了解客戶的日?；顒?dòng)范圍，以便有針對(duì)性地進(jìn)行促銷廣告的發(fā)送。9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)5.客戶維9.1.4超市營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維模型設(shè)計(jì)959.1.5超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的關(guān)鍵字設(shè)計(jì)采用代理關(guān)鍵字技術(shù)，而不是依賴業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的各種關(guān)鍵字（許多業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的各種編碼往往具有某種特定的含義）代理關(guān)鍵字一般采用在填充維度時(shí)按需要而順序分配的整數(shù)值。例如，為第一條商品記錄分配一個(gè)值為1的商品代理關(guān)鍵字，第二條分配2，第n條分配n等。代理關(guān)鍵字僅僅用于維度表到事實(shí)表的連接。

代理關(guān)鍵字的好處還能夠?qū)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境的操作型變化進(jìn)行緩沖，不會(huì)受到商品編碼生成、更新、刪除、再生與重用等操作型規(guī)則的妨礙。代理關(guān)鍵字允許數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)來(lái)自多個(gè)業(yè)務(wù)型系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，即使它們之間缺乏一致的源關(guān)鍵字也無(wú)所謂。9.1.5超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的關(guān)鍵字設(shè)計(jì)采用代理關(guān)鍵字技術(shù)969.1.5超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的關(guān)鍵字設(shè)計(jì)使用代理關(guān)鍵字還可以獲得性能上的優(yōu)勢(shì)。代理關(guān)鍵字可能只有一個(gè)整數(shù)所占據(jù)的空間大小，卻能確保充裕地容納維度行以后可能需要的序號(hào)或者最大編號(hào)。而業(yè)務(wù)型編碼常常是一個(gè)混合了字母與數(shù)字的區(qū)間編碼體系。代理關(guān)鍵字還能夠用于記錄那些諸如“不在促銷之列”這樣的可能沒(méi)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)中編碼的維度情形。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)鍵字施加控制，就能夠做到不管是否缺少業(yè)務(wù)型編碼，總可以分配一個(gè)代理關(guān)鍵字將這類情況標(biāo)識(shí)出來(lái)。將代理日期關(guān)鍵字處理成日期序號(hào)，可以允許事實(shí)表在日期關(guān)鍵字基礎(chǔ)上進(jìn)行物理分區(qū)。9.1.5超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的關(guān)鍵字設(shè)計(jì)使用代理關(guān)鍵字還可979.1.5超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的關(guān)鍵字設(shè)計(jì)目前在超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中已經(jīng)包含了6個(gè)實(shí)際的表：營(yíng)銷事實(shí)表與日期、商品、門市、促銷和客戶維表。每個(gè)維表有一個(gè)主關(guān)鍵字，而事實(shí)表除了有一個(gè)退化的銷售事務(wù)編號(hào)之外，還有由五個(gè)外關(guān)鍵字組成的一個(gè)復(fù)合關(guān)鍵字。如果五個(gè)關(guān)鍵字都是進(jìn)行了緊湊處理的連續(xù)整數(shù)，那么僅僅需要為所有五個(gè)關(guān)鍵字保留19個(gè)字節(jié)的小存儲(chǔ)空間(日期、商品、促銷和客戶維各用4個(gè)字節(jié)，而門市用2個(gè)字節(jié))。同時(shí)，銷售事務(wù)編號(hào)可能另外需要9個(gè)字節(jié)。如果事實(shí)表4類事實(shí)（銷售量、銷售額、成本和利潤(rùn)）中的任何一個(gè)都是4字節(jié)的整數(shù)，則僅僅需要再保留另外的16個(gè)字節(jié)，這樣事實(shí)表只有42個(gè)字節(jié)寬。對(duì)一個(gè)10億行的事實(shí)表也只占用大約42GB的存儲(chǔ)空間就可以存儲(chǔ)所有事實(shí)數(shù)據(jù)。9.1.5超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的關(guān)鍵字設(shè)計(jì)目前在超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)989.1.6超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)元數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)銷售主題元數(shù)據(jù)名稱Sales描述整個(gè)超市中每個(gè)門市中每個(gè)POS機(jī)所記載的商品銷售狀況目的用于進(jìn)行超市銷售狀況和促銷情況的分析聯(lián)系人各個(gè)門市銷售經(jīng)理維時(shí)間、商品、客戶、商店、促銷事實(shí)銷售事實(shí)表度量值銷售成本、銷售額、銷售利潤(rùn)、銷售量9.1.6超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)元數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)銷售主題元數(shù)據(jù)名稱Sa99銷售事實(shí)元數(shù)據(jù)名稱Sales_Fact_年份描述記錄每個(gè)門市每個(gè)POS機(jī)所發(fā)生的銷售數(shù)據(jù)目的作為銷售主題的分析事實(shí)使用狀況每天平均查詢次數(shù)每天平均查詢返回行數(shù)每天查詢平均執(zhí)行時(shí)間（分鐘）每天最大查詢次數(shù)每天查詢返回最大行數(shù)每天查詢最大執(zhí)行時(shí)間（分鐘）存檔規(guī)則每個(gè)月將前36個(gè)月的數(shù)據(jù)存檔存檔狀況最近存檔處理日期已經(jīng)存檔數(shù)據(jù)日期更新規(guī)則每個(gè)月將前60個(gè)月的數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中刪除更新?tīng)顩r最近更新處理日期已更新數(shù)據(jù)日期銷售事實(shí)元數(shù)據(jù)名稱Sales_Fact_年份描述記錄每個(gè)門市100銷售事實(shí)元數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求及確認(rèn)由于從各個(gè)門市POS機(jī)上所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可能會(huì)由于極少的人工輸入，而使數(shù)據(jù)質(zhì)量不能得到保證，但也真實(shí)地反映了銷售現(xiàn)狀，不能隨意修改，應(yīng)被認(rèn)可。數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性要求必須百分百地反映各個(gè)門市銷售狀況數(shù)據(jù)粒度要求能夠反映每一項(xiàng)商品的銷售狀況，不對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總表鍵事實(shí)表的鍵是時(shí)間、商品、客戶、商店和促銷維中鍵的組合數(shù)據(jù)來(lái)源超市銷售業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的銷售表(sales_fact_年份)加載周期每天一次加載狀況最后加載日期加載的行數(shù)加載規(guī)則每天清晨3:00將各個(gè)超市門市中前一天的銷售事實(shí)數(shù)據(jù)拷貝到本表，拷貝過(guò)程中要根據(jù)各個(gè)數(shù)據(jù)成員所定義的加載規(guī)則進(jìn)行篩選和清理銷售事實(shí)元數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求及確認(rèn)由于從各個(gè)門市POS機(jī)上所產(chǎn)101維元數(shù)據(jù)名稱客戶（Customer）定義從超市任何一個(gè)門市購(gòu)買貨物的任何個(gè)人或組織都稱為客戶，一個(gè)客戶可以與多個(gè)銷售地區(qū)發(fā)生聯(lián)系(即出現(xiàn)在地理維的不同層次體系中)層次結(jié)構(gòu)一個(gè)客戶的數(shù)據(jù)可以在3個(gè)級(jí)別上進(jìn)行統(tǒng)計(jì)：最低級(jí)別是出現(xiàn)在客戶所在的縣/區(qū)，其上為市、省更改規(guī)則新的客戶位置作為新的一行插入維中。對(duì)已有位置的修改，則在原處更新加載頻率每天一次加載統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)最后加載日期加載的行數(shù)使用的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)每天平均查詢個(gè)數(shù)每天查詢返回的平均行數(shù)每天查詢平均執(zhí)行時(shí)間（分鐘）每天最大的查詢個(gè)數(shù)每天查詢返回的最大行數(shù)每天查詢執(zhí)行的最長(zhǎng)時(shí)間（分鐘）維元數(shù)據(jù)名稱客戶（Customer）定義從超市任何一個(gè)門市102維元數(shù)據(jù)存檔規(guī)則每個(gè)月將前36個(gè)月的數(shù)據(jù)存檔已經(jīng)存檔數(shù)據(jù)日期更新規(guī)則每個(gè)月將前60個(gè)月的數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中刪除更新?tīng)顩r最近更新處理日期已經(jīng)更新數(shù)據(jù)日期數(shù)據(jù)質(zhì)量增加一個(gè)新客戶時(shí)，先檢查是否已在其他地方和該客戶做過(guò)交易。少數(shù)情況下，由于檢查失敗，會(huì)將一個(gè)客戶的不同部門作為不同客戶保存。直到客戶注意到在不同的地方與公司交易時(shí)，以前的記錄仍保持不變。地區(qū)屬性并不是銷售業(yè)務(wù)系統(tǒng)原有的，而是根據(jù)送貨地址屬性中的郵政編碼進(jìn)行區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度一個(gè)客戶與其地理位置的關(guān)聯(lián)出錯(cuò)的可能性在某一百分比以下，該百分比大小要根據(jù)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的研究情況確定關(guān)鍵字客戶維的關(guān)鍵字是系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)字維元數(shù)據(jù)存檔規(guī)則每個(gè)月將前36個(gè)月的數(shù)據(jù)存檔已經(jīng)存檔數(shù)據(jù)日103維元數(shù)據(jù)產(chǎn)生關(guān)鍵字的方法從銷售業(yè)務(wù)系統(tǒng)中拷貝一個(gè)客戶時(shí)，將檢查轉(zhuǎn)換表，檢查該客戶是否已經(jīng)存在于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。如果否，就產(chǎn)生一個(gè)新的關(guān)鍵字。然后將這個(gè)關(guān)鍵字和銷售業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的Custom~ID和地區(qū)ID插入轉(zhuǎn)換表中。如果該客戶和位置已經(jīng)存在于轉(zhuǎn)換表，就根據(jù)表中的關(guān)鍵字決定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中要更新的記錄源表名稱超市銷售業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的Customer表加載規(guī)則每天拷貝每個(gè)Customer表中的行。對(duì)于已存在的客戶，進(jìn)行更新。對(duì)于新客戶，確定其所在地理位置之后，產(chǎn)生一個(gè)關(guān)鍵字，然后插入一行新記錄。在更新／插入操作之前，需要檢查是否有重復(fù)的客戶名。如果有，則在客戶名后增加一個(gè)順序號(hào)，直到名字以及名字和順序號(hào)的組合都沒(méi)有重復(fù)為止。加載規(guī)則只選擇新的和發(fā)生變化的行源表名稱Customer_Location表轉(zhuǎn)換規(guī)則每天拷貝一次Customer_Location表。對(duì)于已存在的客戶，更新其送貨地址；對(duì)于新的客戶，則產(chǎn)生一個(gè)鍵，并插入一行。維元數(shù)據(jù)產(chǎn)生關(guān)鍵字的方法從銷售業(yè)務(wù)系統(tǒng)中拷貝一個(gè)客戶時(shí)，將104數(shù)據(jù)成員元數(shù)據(jù)名稱客戶關(guān)鍵字（Customer_ID）定義用以唯一標(biāo)識(shí)客戶和位置的值更新規(guī)則一旦分配，就不改變數(shù)據(jù)類型數(shù)值型值域1—999，999，999產(chǎn)生規(guī)則由系統(tǒng)自動(dòng)產(chǎn)生，將當(dāng)前最大值增l來(lái)源系統(tǒng)自動(dòng)生成數(shù)據(jù)成員元數(shù)據(jù)名稱客戶關(guān)鍵字（Customer_ID）定義105數(shù)據(jù)成員元數(shù)據(jù)名稱客戶名稱（Customer_Name）定義客戶的名稱更新規(guī)則客戶名稱發(fā)生改變時(shí)，就在原來(lái)的記錄上更新數(shù)據(jù)類型Char(30)值域保證能區(qū)分不同客戶的名稱。對(duì)不同而具有相同名稱的客戶，可在名稱后依次加1來(lái)區(qū)分相同名稱來(lái)源超市銷售業(yè)務(wù)系統(tǒng)中Customer表中的Name產(chǎn)生規(guī)則對(duì)于零售客戶，其名稱由姓和名組成。對(duì)于公司，則將公司名作為客戶名稱數(shù)據(jù)成員元數(shù)據(jù)名稱客戶名稱（Customer_Name）定1069.2商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具簡(jiǎn)介9.2.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)工具目前已有許多數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)工具供應(yīng)商，可以提供各種構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的工具。但有些數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)工具還要結(jié)合第三方供應(yīng)商工具才能完成整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建。1.Oracle商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)10g是一個(gè)基于標(biāo)準(zhǔn)的獨(dú)立平臺(tái)，可滿足服務(wù)器一側(cè)商務(wù)智能和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的各種要求，包括提取、轉(zhuǎn)換和裝載（ETL），在線分析處理（OLAP）和數(shù)據(jù)挖掘。Oracle還推出了針對(duì)中小型企業(yè)的需求打包和配置的、完全集成的BI系統(tǒng)——OracleBusinessIntelligenceStandardEditionOne。9.2商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具簡(jiǎn)介9.2.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)工具1072.IBM商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具一整套面向商業(yè)智能應(yīng)用的軟件產(chǎn)品包——IBMDB2DWE（DataWarehouseEdition），包含十多個(gè)工具，給商業(yè)智能提供了全面、堅(jiān)實(shí)的支持，DB2Alphablox是新版的DWE，是一套基于Java開(kāi)發(fā)的分析組件DB2CubeViews是DB2通用數(shù)據(jù)庫(kù)的附加功能部件DB2UDBDataWarehouseEdition(WDE)是一個(gè)用于靈活、可伸縮和集成的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和分析應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)智能平臺(tái)。2.IBM商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具一整套面向商業(yè)智能應(yīng)用的軟件產(chǎn)品包1083．Sybase數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)工具數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案為WarehouseStudio，包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建模、數(shù)據(jù)抽取與轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、元數(shù)據(jù)管理以及可視化數(shù)據(jù)分析等工具。其中，WarehouseArchitect是PowerDesigner中的一個(gè)設(shè)計(jì)模塊，它支持星形模型、雪花模型和ER模型；數(shù)據(jù)抽取與轉(zhuǎn)換工具包括PowerStage、ReplicationServer、CarletonPASSPORT

AdaptiveServerEnterprise是Sybase企業(yè)級(jí)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，AdaptiveServerIQ是Sybase公司專為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)SybaseIQ支持各種流行的前端展現(xiàn)工具，如CognosImpromptu、BusinessObjects、BrioQuery等。數(shù)據(jù)分析與展現(xiàn)工具包括PowerDimensions、EnglishWizard、InfoMaker、PowerDynamo等，PowerDimensions是圖形化的OLAP分析工具，支持SMP和多維緩存技術(shù)，能夠集成異構(gòu)的關(guān)系型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和分布式數(shù)據(jù)集市。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的維護(hù)與管理工具包括WarehouseControlCenter、SybaseCentral、DistributionDirector，其中WarehouseControlCenter是為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)人員提供的元數(shù)據(jù)管理工具。

3．Sybase數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)工具數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案為Wareh1094．NCR商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具2006年9月宣布推出全新TeradataWarehouse8.2版，這是一套包括硬件、軟件以及專業(yè)咨詢服務(wù)的全面套件，為前端操作、客戶服務(wù)和策略計(jì)劃提供實(shí)時(shí)商業(yè)智能，以支持策略決策和數(shù)以萬(wàn)計(jì)的日常運(yùn)營(yíng)事務(wù)。Teradata數(shù)據(jù)挖掘器（TeradataWarehouseMiner）專為分析大規(guī)模數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，工作在Teradata數(shù)據(jù)庫(kù)中Teradata數(shù)據(jù)加載工具允許從任何平臺(tái)的任何數(shù)據(jù)源中導(dǎo)入或?qū)С鰯?shù)據(jù)TeradataParallelTransporter允許并行多功能裝載環(huán)境TeradataFastLoad用來(lái)將從通道或聯(lián)網(wǎng)客戶機(jī)的數(shù)據(jù)源上收集到的大量數(shù)據(jù)裝入到Teradata數(shù)據(jù)庫(kù)中的空表中TeradataFastExport可以快速地將數(shù)據(jù)從Teradata數(shù)據(jù)庫(kù)中的表或視圖導(dǎo)出到客戶機(jī)系統(tǒng)TeradataTpump用來(lái)連續(xù)地將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源導(dǎo)入Teradata表中，4．NCR商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具2006年9月宣布推出全新Tera1105．SAS商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具SAS提供的工具包括30多個(gè)專用模塊。其中：SAS/WA（WarehouseAdministrator）是建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的集成管理工具；SAS/MDDB是SAS用于在線分析的多維數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器；SAS/AF提供了屏幕設(shè)計(jì)功能和用于開(kāi)發(fā)的SCL（屏幕控制語(yǔ)言）。SAS公司的增強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘軟件EnterpriseMiner集成了一套豐富的數(shù)據(jù)挖掘工具SASTextMiner擴(kuò)展了數(shù)據(jù)挖掘功能，包括文本數(shù)據(jù)的大規(guī)模存儲(chǔ)。SAS借助于100多個(gè)native訪問(wèn)引擎，涵蓋所有數(shù)據(jù)庫(kù)、操作系統(tǒng)、外部數(shù)據(jù)源、電子數(shù)據(jù)源等，。SAS是唯一在數(shù)據(jù)質(zhì)量和ETL方面提供全面集成的供應(yīng)商，稱之為ETLtothePowerofQ(ETLQ)。倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)還可以存儲(chǔ)到第三方層次和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中。SAS/ACCESS接口提供了工具，可以快速、有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)加載。5．SAS商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具SAS提供的工具包括30多個(gè)專用模1116．BusinessObjects商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工具BusinessObjects的商務(wù)智能平臺(tái)提供了一組公共服務(wù)包含有合作伙伴集成工具包，使用戶能夠直接從企業(yè)應(yīng)用程序中訪問(wèn)BI信息。BusinessObjec