OLAP思想導向下的企業(yè)銷售決策支持系統(tǒng)的規(guī)劃與設計
【摘要】 決策支持系統(tǒng)是指通過調用各種信息資源，結合相關技術工具實現對特定問題進行分析，建立模型，模擬決策過程和方案的計算機應用系統(tǒng)，目前，大部分決策支持系統(tǒng)是利用知識工程中得到的知識，建立方法庫或模型庫實現決策支持，而在企業(yè)的運行過程中產生的海量數據既包含了企業(yè)的運行狀態(tài)，也包含了企業(yè)的環(huán)境信息和發(fā)展趨勢，如果對這些數據進行充分利用，同樣可以提高決策的有效性，使企業(yè)擁有更強大的市場競爭力。數據驅動型的決策支持系統(tǒng)可以通過相關技術對企業(yè)中的海量歷史數據進行采集、處理、分析、挖掘、比對、預測與展示，歸納出業(yè)務活動的規(guī)律性及其發(fā)展趨勢，使企業(yè)管理者可以準確把握企業(yè)的整體運行狀況，指定正確的發(fā)展戰(zhàn)略。一一一一一一企業(yè)銷售數據的特點是龐大、分散和片斷，客戶、渠道、市場、生產、財務等各個部門都擁有獨立的信息管理系統(tǒng)，相互割裂，形成了大量的信息孤島，而同時，為了制定出及時、正確的銷售策略，管理及業(yè)務人員的查詢需求日益復雜。因此，為了滿足管理及業(yè)務人員的決策需求，必須建立一個基于信息共享的，可以提供全面統(tǒng)一的對銷售數據進行分析的平臺，為企業(yè)可以有針對性的制定遠期的營銷策略及近期的銷售計劃提供準確的數據支持，使其可以了解市場需求情況，降低銷售成本，提高經濟效益。而OLAP聯機分析處理正是為了滿足企業(yè)的這種需求而設計的，這種軟件技術是基于共享多維信息的，可以根據分析人員的要求針對特定問題對海量數據進行快速、靈活的聯機數據訪問和分析，然后通過某種前段展現技術將查詢結果以一種對決策人員來說相對比較直觀、容易理解的形式反饋回來。一為了實現這樣一個完整的企業(yè)銷售決策支持系統(tǒng)，為管理層及業(yè)務人員提供統(tǒng)一的、快速的、準確的銷售數據分析平臺，需要用到的技術不僅包括OLAP聯機分析處理技術，還包括數據倉庫技術、前端展現技術等。一一首先，從決策支持系統(tǒng)的概念、發(fā)展歷程及現狀入手，闡述了數據驅動型決策支持系統(tǒng)在企業(yè)中的作用，并介紹了ETL、數據倉庫、OLAP聯機分析處理等相關的技術與理論。一一其次，根據企業(yè)的實際業(yè)務情況進行了需求分析，并依此對銷售決策支持系統(tǒng)的架構進行了詳細設計。最后，對系統(tǒng)的具體實現過程進行了詳細的介紹，包括數據ETL過程、數據倉庫的構建、OLAP數據分析層及系統(tǒng)中報表的具體實現過程。并進一步針對在實現OLAP聯機分析處理過程中如何提高其性能進行了詳細研究。決策支持系統(tǒng)作為一種先進的現代信息技術，能夠很好的為企業(yè)決策進行數據支持，提高決策的有效性，使企業(yè)擁有更強大的市場競爭力。
【關鍵詞】 決策支持系統(tǒng)； 數據倉庫； OLAP；
第 1 章 緒論
1.1 選題背景
決策支持系統(tǒng)是由管理信息系統(tǒng)進一步發(fā)展而來，而又與管理信息系統(tǒng)不同，管理信息系統(tǒng)通常用于企業(yè)的基礎的、日常業(yè)務活動，不能為決策提供很好的支持，而決策支持系統(tǒng)的出現可以為決策支持提供一個很好的解決方案，這個解決方案可以為用戶提供一個良好的決策環(huán)境，包括對需要進行決策的問題進行分析，通過分析問題建立對應的模型，進而模擬決策過程，最后得出決策方案，而且，決策支持系統(tǒng)還可以通過使用各種分析工具以及調用各種信息資源提高決策水平和決策質量。在越來越多的領域決策支持系統(tǒng)都已經或者將顯示出其重要性，例如在經濟的形勢預測方面、災害的預測和預防方面以及企業(yè)生產活動的決策中等，扮演著愈加重要的角色。作為一門交叉學科，決策支持系統(tǒng)有著完整的理論框架，它的發(fā)展理論基礎還包括組織理論、信息論、人工智能、信息經濟學、心理學等，并在現有技術的基礎上不斷融入新的技術。
計算機在管理領域中的發(fā)展主要經歷了三個階段，分別是：
（1）電子數據處理（EDP，Electrical Data Processing）階段
從二十世紀 50 年代中期起，也稱事務處理階段，主要是利用計算機代替人工，批量的處理事務性數據。
（2）管理信息系統(tǒng)（MIS，Management Information System）階段
從二十世紀 60 年代中期起，是一個集成的人-機系統(tǒng)，在一個組織機構里通過人和計算機相結合的方式收集、存儲、處理、分析、維護并使用各種信息資源的系統(tǒng)。
（3）決策支持系統(tǒng)（DSS，Decision Support System）階段
從二十世紀 70 年代起，主要是通過各種數據以及各種模型解決半結構化或非結構化的問題，為用戶的決策提供主持的人-機會話系統(tǒng)。
隨著企業(yè)信息化的發(fā)展，各種管理信息系統(tǒng)中存儲了大量的數據，可是由于各個部門的管理信息系統(tǒng)相互獨立，數據分散，無法從中直接得出有用的信息，但是這些獨立分散的數據中往往蘊含大量的信息，可以幫助管理者掌握企業(yè)的整體運行狀況及未來的發(fā)展趨勢，傳統(tǒng)的基于單機的管理信息系統(tǒng)已經無法滿足企業(yè)管理者的這種需求，必須建立企業(yè)決策支持系統(tǒng)，適應愈來愈激烈的市場競爭。
1.2 決策支持系統(tǒng)的發(fā)展及研究現狀
最初是由 Scott Morton 和 Gorry共同提出的決策支持系統(tǒng)的概念的，大概是在二十世紀 70年代，從那之后，決策支持系統(tǒng)經歷了一系列不同的階段，如圖1-1 所示，決策支持系統(tǒng)按照側重點不同的分類如表 1-1 所示，與決策支持系統(tǒng)相關的技術也在不斷的發(fā)展更新。
（1）與數據倉庫技術相結合
數據倉庫是一個數據集合，這個數據集合具有這樣的特點，面向主題的、集成的、永久的。在數據驅動型的決策支持系統(tǒng)中適合使用這種技術，可以將各個獨立、分散、異構的基礎數據源中存儲的海量數據進行合理的組織存儲，為數據分析打好基礎，進而支持用戶決策。
（2）與聯機分析處理技術相結合數據倉庫中存儲了大量數據，如何利用這些數據，使其滿足用戶的需求，往往就需要用到 OLAP（Online Analytical Processing，聯機分析處理）技術，通過分析存儲的海量數據對用戶的決策提供支持。現在比較流行的是與網絡技術的結合，形成 B/S（瀏覽器/服務器）結構，整體結構由三部分組成，分別是OLAP 服務器、Web 服務器以及 Web 瀏覽器[2]。
（3）與數據挖掘技術相結合
數據挖掘，是一種通過數理模式來分析大型數據庫或數據倉庫中的海量數據，并對這些數據中未知的、蘊含的、有價值的信息進行提取的軟件技術。數據挖掘技術的飛速發(fā)展主要歸功于當今時代各種數據以爆炸的速度增長，而這些數據中往往蘊含著很多有價值的信息，尤其是在網絡及電子商務領域中。
第 2 章 相關技術和理論
基于數據驅動的決策支持系統(tǒng)需要對各部門分散獨立的業(yè)務系統(tǒng)中的原始資料進行加工整合、濃縮提煉、轉換格式，形成格式化、標準化的數據集中存儲于特定主題的數據倉庫中，通過 OLAP 技術對數據進行分析處理，最后通過前臺數據展現工具展現給決策者，為決策者的決策提供支持。
2.1 數據倉庫技術
為企業(yè)的銷售決策提供支持的基礎是企業(yè)在長期經營中積累的大量業(yè)務數據，而傳統(tǒng)數據庫是未經整理的一大堆數據集，是分散的、片段的、不完整的，無法直接對其進行分析處理，支持企業(yè)決策，而數據倉庫來源于傳統(tǒng)的數據庫，而與傳統(tǒng)的數據庫又有所不同，是對傳統(tǒng)數據庫進行萃取之后形成的一個系統(tǒng)的數據子集合�？梢哉f，數據倉庫的建立是銷售決策支持系統(tǒng)的基礎。
（1）數據倉庫概述
William H. Inmon 被稱為數據倉庫之父，他是這樣定義數據倉庫（DW，Data Warehouse）的，數據倉庫是一個數據集合，其所存儲的數據具有這樣的特點，是面向主題的、集成的、反映歷史變化的、相對穩(wěn)定的，用于對用戶的管理決策進行支持[7]。數據倉庫是通過運用新的信息技術所提供的海量數據存儲和分析的能力，將無法深入整理分析的數據建立成為一個強大的管理系統(tǒng)，進而協(xié)助企業(yè)制定精確的運營決策，實現企業(yè)快速穩(wěn)定的發(fā)展。“有效性”是數據倉庫對于企業(yè)的最主要貢獻，數據倉庫能夠適時的為高級主管提供最需要的決策支持信息，即做到“在適當的時間將正確的信息傳遞給適當或需要的人”[8]。
數據倉庫的應用較為廣泛，在行業(yè)中扮演重要角色、占據較重要地位的有零售、保險、電信等，這些企業(yè)借助數據倉庫技術的力量可以從日常積累的大規(guī)模歷史數據中探尋這些數據之間的關系，并從這些關系中挖掘出一定的信息，掌握企業(yè)的整體運行情況，進而做出正確的決策，增強企業(yè)自身的競爭力，進一步贏得市場。
本文編號：9046
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