0 引言

    目前在我國(guó)，汽配零件的營(yíng)銷是整個(gè)汽車服務(wù)后市場(chǎng)的一個(gè)非常重要的環(huán)境，很多企業(yè)制造廠家和4S店都關(guān)注這塊的發(fā)展，在這個(gè)環(huán)境中大約有三類中間經(jīng)銷商，一類是集中在北京、上海、廣東的實(shí)力較強(qiáng)的批發(fā)商；一類是集中在汽配城或4S店的汽配經(jīng)銷商；另外一類是中小規(guī)模的經(jīng)銷商，它們數(shù)量龐大。這三類中間經(jīng)銷商貫穿著整個(gè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)的維修和配件服務(wù)業(yè)，它們之間的競(jìng)爭(zhēng)非常大，利潤(rùn)空間也越來越小。如何利用現(xiàn)代信息技術(shù)和科學(xué)手段準(zhǔn)確把握汽配零部件市場(chǎng)供求關(guān)系，保證其供應(yīng)鏈的有效運(yùn)作，對(duì)汽車銷售企業(yè)有針對(duì)性地制定營(yíng)銷策略，對(duì)提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力、最大化地提高企業(yè)的營(yíng)銷產(chǎn)品和增加企業(yè)的效益具有重要意義。商業(yè)智能(Business Intelligence，簡(jiǎn)稱BI)有效地利用企業(yè)大量的歷史數(shù)據(jù)，并進(jìn)行分析與決策，使這種需求變成了可能。

1 汽配企業(yè)銷售決策需求

    (1)建立一個(gè)集成、高效且靈活的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，使得有關(guān)企業(yè)銷售的各種重要信息得以集成匯總，并且可以從多角度多維度分析銷售狀況以高效靈活的展現(xiàn)形式來提供給公司高層管理人員。使得他們能夠利用自身豐富的銷售管理經(jīng)驗(yàn)對(duì)公司當(dāng)前的銷售狀況獲得相對(duì)真實(shí)、及時(shí)、全面的理解和掌控。

    (2)基于此數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，利用相關(guān)重要銷售數(shù)據(jù)集成，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)未來銷售狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)(如預(yù)測(cè)銷售總量、預(yù)測(cè)銷售總額、預(yù)測(cè)銷售利潤(rùn))，使得在銷售狀況相對(duì)于公司高層計(jì)劃和市場(chǎng)規(guī)律產(chǎn)生偏離時(shí)。能及時(shí)引起相關(guān)人員的注意。該汽配企業(yè)銷售決策需求如圖1所示。

    (3)基于此數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，對(duì)銷售狀況更好地把握和監(jiān)督的同時(shí)，制定出一些重要督促指標(biāo)(比如銷售人員業(yè)績(jī)指標(biāo)、銷售利潤(rùn)客戶比等指標(biāo))，對(duì)銷售部員工進(jìn)行公正的績(jī)效考核、客戶等級(jí)評(píng)定，促使?fàn)I銷工作日后開展更為順利。

圖1 汽配企業(yè)銷售決策需求

2 汽配企業(yè)智能銷售決策方案整體規(guī)劃

    設(shè)計(jì)該汽配制造公司智能銷售決策方案需要完成以下工作內(nèi)容：與該公司相關(guān)人員通過座談訪問等形式充分了解其業(yè)務(wù)應(yīng)用需求、對(duì)整個(gè)決策方案進(jìn)行技術(shù)匹配，搜集相關(guān)數(shù)據(jù)信息，構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫，處理層OLAP多維分析實(shí)現(xiàn)，最后是前端展現(xiàn)。方案體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)要完成如下幾個(gè)工作：

    (1)在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫之前要獲取相關(guān)數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)要涵蓋該汽配企業(yè)ERP內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和外部資料信息。外部信息可以是為了方案需求抽取的各類市場(chǎng)情報(bào)或外部統(tǒng)計(jì)資料。單位業(yè)務(wù)系統(tǒng)如ERP系統(tǒng)或OA(辦公自動(dòng)化)系統(tǒng)后臺(tái)數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)可作為內(nèi)部信息來源。

    (2)通過構(gòu)架數(shù)據(jù)倉(cāng)庫來對(duì)數(shù)據(jù)源中數(shù)據(jù)信息進(jìn)行有效集成，為的是能規(guī)范化存儲(chǔ)與管理，并按照特定需求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新組織，主題的確定決定概念模型的設(shè)計(jì)，根據(jù)業(yè)務(wù)實(shí)際需求構(gòu)建邏輯模型來對(duì)數(shù)據(jù)信息重新部署，最后是確認(rèn)該數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的物理存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，使得存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫中的元數(shù)據(jù)(比如數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則、數(shù)據(jù)加載頻率等信息能合理組織。其中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的維護(hù)管理包括對(duì)數(shù)據(jù)的備份恢復(fù)等工作。

    (3)數(shù)據(jù)處理層中，存放于RDBMS中的與決策分析相關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，通過0LAP服務(wù)器對(duì)分析決策相關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維模型再重組，目的是個(gè)性化實(shí)現(xiàn)不同用戶需求，從多角度、多層次整體分析銷售現(xiàn)狀，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用能對(duì)企業(yè)未來銷售業(yè)績(jī)趨勢(shì)作出預(yù)測(cè)，前端工具與應(yīng)用前端工具包括數(shù)據(jù)分析工具、報(bào)表工具等。

    經(jīng)過多次迭代分析，該汽配制造企業(yè)智能銷售決策系統(tǒng)整體架構(gòu)如圖2所示。

圖2 智能銷售決策方案整體規(guī)劃

3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫設(shè)計(jì)

    數(shù)據(jù)倉(cāng)庫開發(fā)過程中，開發(fā)人員與決策分析員的相互配合很重要。構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫要綜合考慮多個(gè)因素，如數(shù)據(jù)如何轉(zhuǎn)載、數(shù)據(jù)存取策略、后期如何維護(hù)等。其實(shí)現(xiàn)步驟包括：建立概念模型設(shè)計(jì)(其中包括界定系統(tǒng)邊界、確定主題區(qū)域)，做好相關(guān)的技術(shù)準(zhǔn)備(如ETL處理)，邏輯模型設(shè)計(jì)(構(gòu)架模型選擇、粒度層次劃分等)，物理模型設(shè)計(jì)(確定存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、索引結(jié)構(gòu)等)，完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫設(shè)計(jì)。

    3.1 數(shù)據(jù)源處理

    在本文汽配件銷售商業(yè)智能項(xiàng)目中，根據(jù)客戶需求，建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫所采用的數(shù)據(jù)源主要來自以下兩個(gè)方面。

    (1)內(nèi)部數(shù)據(jù)主要來自公司Sunlike ERP 9.0，其7年的實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)已達(dá)400G。產(chǎn)品已實(shí)施模塊主要包含：財(cái)務(wù)管理、物流管理(包括采購(gòu)、銷售、庫存)等，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)龐大，各模塊內(nèi)部關(guān)系較復(fù)雜。

    (2)外部數(shù)據(jù)主要涉及行情情報(bào)信息分析、外部網(wǎng)絡(luò)調(diào)研數(shù)據(jù)、客戶意見反饋文檔資料、市政部門相關(guān)政策法規(guī)、后期增補(bǔ)的手工報(bào)表等。

    由于該公司所實(shí)施ERP系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)龐大且功能復(fù)雜，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量大，表之間的關(guān)聯(lián)性不大，查詢約束功能不規(guī)范，在該ERP系統(tǒng)上線使用過程中，后期維護(hù)工作不夠充分，諸如IT信息資源沒有進(jìn)行合理配置、功能需求沒有及時(shí)更新等導(dǎo)致文檔資源欠缺。元數(shù)據(jù)如果不完整，會(huì)加大后期對(duì)內(nèi)部數(shù)據(jù)分析的難度，也就無法準(zhǔn)確提取有價(jià)值信息。經(jīng)過與ERP系統(tǒng)化管理員的多次交流后，根據(jù)項(xiàng)目需求找到相關(guān)的15個(gè)關(guān)鍵表和視圖，如表1所示。

表1 抽取的關(guān)鍵表及功能

    3.2 邏輯模型設(shè)計(jì)

    銷售多維數(shù)據(jù)集的維度包含：貨品維度(編號(hào)、大類)，客戶維度(編號(hào)、姓名、地域等屬性)；時(shí)間維度、員工維度(編號(hào)、姓名、所屬部門)，其中把銷量、銷售額作為度量值。

    汽配企業(yè)銷售多維數(shù)據(jù)集的雪花型模型如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫雪花邏輯模型

    (1)確定事實(shí)表。汽配智能銷售決策分析中最關(guān)注的問題之一是銷售的訂單，因此將銷售訂單信息作為事實(shí)表，決策人員分析銷售業(yè)績(jī)時(shí)，根據(jù)決策人員對(duì)訂單關(guān)注的具體需求，訂單主題下設(shè)為物理事實(shí)表。事實(shí)表如表2所示。

    (2)確立維的層次關(guān)系�？梢园丫S度表看做是用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的窗口，其中涵蓋了提供描述事實(shí)表記錄特性的信息。有些特性可作為匯總事實(shí)表方式的一種借鑒，為后期進(jìn)行數(shù)據(jù)分析打好基礎(chǔ)。多維數(shù)據(jù)集中的維度可以由特定的包含在維度表中層次結(jié)構(gòu)組成，設(shè)計(jì)維度表時(shí)，為了有效過濾與分析關(guān)聯(lián)性不大的數(shù)據(jù)，應(yīng)當(dāng)盡可能包含有利于分析的關(guān)鍵字段。

表2 相關(guān)事實(shí)表

    結(jié)合汽配企業(yè)銷售決策分析的需求以及企業(yè)未來營(yíng)銷業(yè)務(wù)的發(fā)展，汽配件商業(yè)智能數(shù)據(jù)倉(cāng)庫中維度主要包括以下幾個(gè)：產(chǎn)品維度、時(shí)間維度、客戶及銷售職工4個(gè)維度。

    劃分主題的目的是為了確保數(shù)據(jù)分析不同角度，即每個(gè)主題代表一種分析類型，另一方面，各個(gè)主題在邏輯上還是相互關(guān)聯(lián)。這里，將每個(gè)主題設(shè)計(jì)成一個(gè)維度。

4 主汽配企業(yè)智能銷售決策的實(shí)現(xiàn)

    實(shí)現(xiàn)該方案的開發(fā)平臺(tái)為Visual studio環(huán)境，各主要模塊對(duì)應(yīng)開發(fā)工具如下：

    (1)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(Microsoft SQL Server 2005)。構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫存儲(chǔ)、管理環(huán)境，利用數(shù)據(jù)庫引擎可控制訪問權(quán)限并快速處理事務(wù)。

    (2)OLAP服務(wù)器(Microsoft SQL Server Analysis Services)。構(gòu)建多維數(shù)據(jù)集，分析服務(wù)允許創(chuàng)建并管理其
中從汽配企業(yè)其他數(shù)據(jù)源(例如關(guān)系數(shù)據(jù)庫)聚合而來的數(shù)據(jù)的多維結(jié)構(gòu)，從而提供OLAP支持。

    (3)數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)(Microsoft SQL Server Analysis Services)。外接時(shí)序算法程序包(VB.NET)實(shí)現(xiàn)銷售預(yù)測(cè)。

    4.1 多維數(shù)據(jù)集的建立

    OLAP系統(tǒng)為了及時(shí)獲得并管理大量信息，就要克服數(shù)據(jù)量龐大和迅速找到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置等困難。需要考慮很多因素如數(shù)據(jù)重復(fù)性、磁盤空間有效利用空間及不同OLAP產(chǎn)品的性能以及與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫整合程度。

    對(duì)銷售狀況進(jìn)行多維把握，要考慮銷售額相關(guān)因素來設(shè)計(jì)銷售訂單：①該年內(nèi)某貨品兩個(gè)連續(xù)的季度銷售情況有何變化；②該年某類特定產(chǎn)品的銷售情況如何；③同類的貨品哪類產(chǎn)品銷售量大；④單個(gè)銷售員的工作業(yè)績(jī)?nèi)绾�；⑤哪些產(chǎn)品目前一段時(shí)間內(nèi)購(gòu)買量大；⑥針對(duì)某類產(chǎn)品，部門銷售員工的銷售量是多少。

    4.2 OLAP服務(wù)器實(shí)現(xiàn)多維銷售分析

    要準(zhǔn)確掌握汽配企業(yè)歷史銷售業(yè)績(jī)，包括產(chǎn)品銷量、產(chǎn)品利潤(rùn)等，企業(yè)高層管理希望從多角度進(jìn)行分析，例如從時(shí)間角度看銷售額是否增加，同一時(shí)間段不同客戶的銷量又是怎樣，那就需要基于上述面向企業(yè)銷售主題的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫上利用OLAP服務(wù)器建立多維數(shù)據(jù)立方，為多角度分析服務(wù)做好準(zhǔn)備。

    實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)有多種方案，本文利用Analysis Services(簡(jiǎn)稱AS)構(gòu)建OLAP服務(wù)器，數(shù)據(jù)源連接的是上述汽配企業(yè)銷售主題數(shù)據(jù)倉(cāng)庫：

    Provider=SQLNCLI. 1；DataSource=dq-45ba7a92838e；Integrated Security=SSPI；Initial Catalog＝FM-DB

    基于此建立的汽配銷售多維數(shù)據(jù)集擁有4個(gè)維度，分別是：產(chǎn)品維度、客戶維度、時(shí)間維度、業(yè)務(wù)人員維度。多維數(shù)據(jù)集建立好以后，就可以選擇不同的維度對(duì)度量值進(jìn)行分析，圖4是從時(shí)間維度、客戶維度分析出的產(chǎn)品利潤(rùn)報(bào)表示意圖。

圖4 前端銷售多維數(shù)據(jù)分析

    以上OLAP分析報(bào)表是從時(shí)間維度考慮，分別列示出了2008年、2009年和2010年(向下鉆取出各個(gè)季度)，針對(duì)銷往3個(gè)客戶的3種汽車配件產(chǎn)品：后擱物板、儀表臺(tái)隔板、阻尼墊對(duì)應(yīng)的銷量及利潤(rùn)數(shù)據(jù)報(bào)表。

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