當前，國內很多企業都已經實現了不同程度的管理信息化，但隨著業務的增加，企業的發展，數據量增多，數據復雜性增大，傳統的基于數據庫的管理信息系統越來越無法滿足企業管理決策的需要。基于現有的企業管理信息系統中的常規關系數據庫，建立數據倉庫，支持解決企業管理策略的相關問題，如分析不同地區的銷售趨勢，不同類型客戶對產品的偏好，制定宣傳策略，制定財政預算，制定發展規劃等等，這是一種決策支持系統的新型技術。
1 數據倉庫技術
數據倉庫(Data Warehousing)是指面向主題的、集成的、非易失的、隨時間變化的數據集合，用來支持管理人員的決策。數據倉庫中的數據面向主題，與傳統數據庫面向應用相對應。主題是一個在較高層次上將數據歸類的標準，每一個主題對應一個宏觀的分析領域所涉及的分析對象。面向主題的數據組織方式，就是在較高層次上對分析對象的數據的一個完整、一致的描述，能完整、統一地刻畫各個分析對象所涉及的企業的各項數據，以及數據之間的聯系。集成性是指源數據在進入數據倉庫之前要進行一致性轉化和數據綜合計算。非易失性是指對數據倉庫中的數據通常是批量載入和訪問的，不涉及一般意義上的數據更新。隨時間變化是指數據倉庫中的數據是一系列對源數據的不同時刻的復雜快照。
2 數據倉庫源數據組織方法
建立企業數據倉庫是一項工程量和投資都比較大的系統工程，并且有一個比較重要的基礎條件是整個企業的主要業務信息子系統已經成形，否則無法對源數據進行有效的組織管理，得到理想的決策依據。由于企業決策者關心的是具體的實際問題，所以企業化大力氣建設的數據倉庫要很好的服務于決策者的問題要求。針對這種情況，我們嘗試用一種以決策者關心的問題為出發點和核心的數據組織方法來構建企業數據倉庫。
2.1 主題分析
數據倉庫數據組織的首要問題是根據決策者的主要問題建立主題模型。主題模型表示與此主題業務相關的所有重要信息綜合。經過需求調查分析，決策者主要關心三個方面的分析問題：1)市場營銷主題。不同時期(年、季度、月)銷售情況變化趨勢分析；不同地區分公司(國家、省份、城市、分公司)銷售情況比較分析等。2)人力資源主題。不同時期(年、季度、月)職員薪資變化趨勢分析；不同地區分公司(國家、省份、城市、分公司)職員薪資比較分析等。3)開支預算主題。不同時期(年、季度、月)各項財務指標(總資產、負債、銷售收入、各項支出)變化趨勢分析等。
2.2 構建業務主題相關邏輯模型
數據倉庫的設計與傳統ERP數據庫的設計不同，并非完全由需求驅動的，因為在用戶使用之前，大多數需求是未知的，而且原數據庫的數據也決定了數據倉庫所能滿足的需求，因此，數據倉庫的設計是數據驅動和需求驅動相結合的。即按照預測的需求篩選與集成數據，根據數據設定可能滿足的需求。決定采用圖1所示的設計步驟。對應每個業務主題，我們都建立了一個業務主題表，用來保存每次業務中能獲得的相關信息，成為數據倉庫的事實表。事實表的建立是依存于企業現有的業務信息系統數據范圍。
其實體關系圖如圖2所示。
圖1 系統設計流程圖
圖2 數據倉庫實體關系圖
2.3 數據倉庫數據初始化和維護
在完成前面的步驟之后，數據倉庫的源數據組織結構基本成型，需要向組織中灌入初始數據以維護組織中的數據。灌入初始數據是一次性的工作，可以通過數據導入程序來完成。在導入數據過程中要維護數據的完整性和可修復性。我們提出了兩種方法：數據庫復制和數據庫觸發器。數據庫復制主要針對那些不需要進行格式轉換和檢查的數據；數據庫觸發器主要針對業務主題表而言；由于業務主題表中的數據通常來源于幾個數據表，而且，需要檢查數據和轉換數據格式，因此業務主題表的數據一般不能通過數據庫復制來維護。
3 結束語
本文提出的源數據組織技術充分考慮了決策者分析問題的要求，片且結合數據倉庫的基本特點，采用了面向主體集成的ERP數據管理，使開發人員更容易理解和利用組織內的數據；相對投入的工作量和成本小，又能滿足業務數據的分析要求要求。本文從一個實例出發對數據倉庫的源數據組織的實用化進行了一些探索，該方法能夠在建立整個企業數據倉庫的過程中有較好的應用，從而為生成有效的決策分析依據提供高質量的數據源，對企業的經營管理產生真正的推動作用。
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本文標題：面向企業管理決策的數據倉庫構建
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