發(fā)布時(shí)間：2014-07-28 21:11

　　在傳統(tǒng)的ERP系統(tǒng)中，一般的核心應(yīng)用都是進(jìn)銷(xiāo)存管理和賬務(wù)管理，數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)也是緊緊圍繞產(chǎn)品信息、票據(jù)和賬目明細(xì)進(jìn)行的。這樣的數(shù)據(jù)層可以很好地實(shí)現(xiàn)OLTP，但如果要為企業(yè)高層提供決策數(shù)據(jù)的話，就有必要對(duì)這樣原始的、松散的、孤立的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清洗、加上時(shí)間標(biāo)記并進(jìn)行合理的分類(lèi)，以使之能夠進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)并支持OLAP。
　　一個(gè)典型的企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)通常包含數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、OLAP服務(wù)器以及前端工具與應(yīng)用四個(gè)部分。
　　數(shù)據(jù)源：是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)，是整個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源泉。通常包括企業(yè)內(nèi)部信息和外部信息。
　　數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理：是整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的核心。在現(xiàn)有各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清理，并有效集成，按照主題進(jìn)行重新組織，最終確定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的物理存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，同時(shí)組織存儲(chǔ)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)元數(shù)據(jù)（具體包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)字典、記錄系統(tǒng)定義、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則、數(shù)據(jù)加載頻率以及業(yè)務(wù)規(guī)則等信息）。
　　OLAP服務(wù)器：對(duì)分析需要的數(shù)據(jù)按照多維數(shù)據(jù)模型進(jìn)行再次重組，筆耕文化推薦期刊，以支持用戶多角度、多層次的分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)趨勢(shì)。其具體實(shí)現(xiàn)可以分為：ROLAP、MOLAP和HOLAP。
　　前端工具與應(yīng)用：前端工具主要包括各種數(shù)據(jù)分析工具、報(bào)表工具、查詢工具、數(shù)據(jù)挖掘工具以及各種基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市開(kāi)發(fā)的應(yīng)用。其中數(shù)據(jù)分析工具主要針對(duì)OLAP服務(wù)器，報(bào)表工具、數(shù)據(jù)挖掘工具既針對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，同時(shí)也針對(duì)OLAP服務(wù)器。
　　通過(guò)一個(gè)小型汽修行業(yè)進(jìn)銷(xiāo)存系統(tǒng)（以下簡(jiǎn)稱A系統(tǒng)）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建立，來(lái)說(shuō)明ERP系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建立的步驟及應(yīng)注意的一些問(wèn)題。
　　A系統(tǒng)原有的數(shù)據(jù)層是典型的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，核心表為產(chǎn)品信息表、客戶信息表、供應(yīng)商信息表、庫(kù)存表、銷(xiāo)售表、客戶明細(xì)表和供應(yīng)商明細(xì)表等。這些表格在運(yùn)行中很好地解決了OLTP，同時(shí)可對(duì)企業(yè)高層提供基本的一些OLAP，如庫(kù)存查詢、銷(xiāo)售查詢等，但這些功能相對(duì)高層決策的需求是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，因此有必要對(duì)原系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行改造，建立合理有效的數(shù)據(jù)集市或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，以適應(yīng)企業(yè)遠(yuǎn)期的戰(zhàn)略目標(biāo)。
　　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建立是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，首先要進(jìn)行規(guī)劃和分析，我們對(duì)原系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將原來(lái)孤立分散的數(shù)據(jù)元素進(jìn)行抽取和清洗分類(lèi)，把數(shù)據(jù)劃分成了以下幾個(gè)類(lèi)：客戶類(lèi)（包含原有系統(tǒng)中的客戶信息、客戶賬目明細(xì)等相關(guān)客戶信息）、供應(yīng)商類(lèi)（包含相關(guān)供應(yīng)商所有信息）、賬目類(lèi)（包含進(jìn)銷(xiāo)存的帳目往來(lái)及明細(xì)數(shù)據(jù)）、票據(jù)類(lèi)（包含相關(guān)帳目票據(jù)）等。數(shù)據(jù)類(lèi)的劃分將原來(lái)松散孤立的數(shù)據(jù)根據(jù)使用特征有機(jī)地結(jié)合到了一起，可以有效地支持OLAP，同時(shí)為以后系統(tǒng)的擴(kuò)展及升級(jí)也打下了良好的基礎(chǔ)。不致于因一發(fā)而動(dòng)全身。
　　將原有的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗分類(lèi)后，下一步即開(kāi)始數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)物理結(jié)構(gòu)及存儲(chǔ)的實(shí)施。目前，IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft、和SAS等有實(shí)力的公司相繼（通過(guò)收購(gòu)或研發(fā)的途徑）推出了自己的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案，BO和Brio等專業(yè)軟件公司也在前端在線分析處理工具市場(chǎng)上占有一席之地。在A項(xiàng)目數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案的選擇上，我們選擇了Microsoft的SQL Server 2005作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)現(xiàn)工具。做為微軟新一代的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，SQL Server 2005提供了很多新的功能，性能更加強(qiáng)大，同時(shí)，A系統(tǒng)原來(lái)的數(shù)據(jù)層是采用SQL Server 2000，因此采用SQL Server 2005可以很好地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的提取和轉(zhuǎn)換。同時(shí)，由于都是微軟的產(chǎn)品，我們今后擴(kuò)充A系統(tǒng)時(shí)，前臺(tái)的查詢和報(bào)表工具就可以采用dot net平臺(tái)實(shí)現(xiàn)，無(wú)論采用C#還是VB.NET語(yǔ)言都可以實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的OLAP分析功能。
　　最終，由于經(jīng)過(guò)了詳細(xì)的設(shè)計(jì)和建模，A系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)施取得了良好的效果，系統(tǒng)的轉(zhuǎn)換較為成功，新系統(tǒng)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的支持下為高層決策提供了極好的支持。同時(shí)，由于采用了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，A系統(tǒng)的功能和擴(kuò)展性也有了很大提高。為以后進(jìn)一步進(jìn)行操作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（ODS）和數(shù)據(jù)挖掘(DATA MINEING)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

 

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