隨著市場競爭的日趨激烈，商業(yè)活動也變得越來越復(fù)雜，企業(yè)對信息的依賴性也變得越來越高，對信息的處理和利用能力的強弱決定了企業(yè)的興衰成敗，因此企業(yè)對決策的準確性和及時性的要求也越來越高，充分利用、挖掘企業(yè)現(xiàn)有的海量數(shù)據(jù)，能夠幫助企業(yè)做出更好的商業(yè)決策，使得在提供多維數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)的關(guān)系系統(tǒng)方面的投資產(chǎn)生更高的回報，從而提高企業(yè)的競爭力。
數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、與時間相關(guān)、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。數(shù)據(jù)倉庫將來自于一個或多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)根據(jù)不同的主題進行存儲，并對原始數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換和加載等一系列篩選和清理工作。數(shù)據(jù)倉庫是BI的核心，它的性能高低直接決定了BI的表現(xiàn)。
數(shù)據(jù)倉庫具有以下特征：1)面向主題性：要求數(shù)據(jù)倉庫中存儲的不是以應(yīng)用劃分的數(shù)據(jù)而是以業(yè)務(wù)內(nèi)容劃分的數(shù)據(jù)，建立可獨立維護的良構(gòu)的主題數(shù)據(jù)庫；2)數(shù)據(jù)集成性：要求數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)采用統(tǒng)一的編碼方式，對原有的分散的數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行抽取、加工、匯總、消除數(shù)據(jù)的不一致性后進入數(shù)據(jù)倉庫；3)非易失性：在數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)倉庫之后并不進行一般意義上的數(shù)據(jù)更新操作，被長期保留，以便為決策者提供決策分析數(shù)據(jù)，所涉及到的操作主要是查詢；4)反映歷史變化：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常反映的是歷史信息，只增不刪，使數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)總是擁有時間維度，使決策者通過這些信息，對企業(yè)的發(fā)展歷程和未來的發(fā)展趨勢做出定量分析和預(yù)測。
數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)鍵技術(shù)可分為數(shù)據(jù)抽取(將OLTP系統(tǒng)中數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)倉庫的格式組織數(shù)據(jù))、數(shù)據(jù)清洗(去除數(shù)據(jù)的不一致性，并去除與分析無關(guān)或不利于分析的數(shù)據(jù))、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(將來源不同的分散數(shù)據(jù)集成并轉(zhuǎn)換以供分析使用)、數(shù)據(jù)裝載和維護(周期性的加載新數(shù)據(jù)，刷新當前數(shù)據(jù)，并重新計算以供決策使用)等。
圖1 數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn)過程
2 多維數(shù)據(jù)集
多維數(shù)據(jù)集是OLAP中的主要對象，是一項可對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行快速訪問的技術(shù)，多維數(shù)據(jù)集是一個數(shù)據(jù)集合，通常從數(shù)據(jù)倉庫的子集構(gòu)造，并組織和匯總成一個由一組維度和度量值定義的多維結(jié)構(gòu)。度量值是用戶將要分析的數(shù)值數(shù)據(jù)，而維度則是度量值將要被深化的類別，維度是可以分層的。多維數(shù)據(jù)集是由關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的一組特殊表創(chuàng)建的，這些表是事實數(shù)據(jù)表和維度表。
1)事實表，每個數(shù)據(jù)倉庫都包含一個或多個事實表，事實表通常包含大量的行，主要特點是包含數(shù)字數(shù)據(jù)(不包含描述性的信息)。這些數(shù)字信息可以匯總，以提供企業(yè)作為歷史的數(shù)據(jù)，每個事實數(shù)據(jù)表包含一個由多個部分組成的索引，該索引包含作為外鍵的相關(guān)性維度表的主鍵；
2)維度表包含事實數(shù)據(jù)表中事實記錄的特性，有些特性提供描述性信息，有些特性指定如何匯總事實數(shù)據(jù)表數(shù)據(jù)，以便為分析者提供有用的信息，維度表包含幫助匯總數(shù)據(jù)的特性的層次結(jié)構(gòu)。
3 構(gòu)建多維數(shù)據(jù)集
3.1 構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫
以商品銷售管理數(shù)據(jù)庫為例構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫，在商品銷售管理數(shù)據(jù)庫中包含很多表，通過ETL完成數(shù)據(jù)抽取、清洗和轉(zhuǎn)換以構(gòu)建商品銷售管理數(shù)據(jù)倉庫，如表1。
表1 商品銷售管理數(shù)據(jù)倉庫
在此系統(tǒng)中，如果對數(shù)據(jù)倉庫中所存放的歷史數(shù)據(jù)進行分析和集成，就可以分析出各個國家每個季度的銷售情況，甚至可以進一步深化到每個城市每個月的銷售情況，根據(jù)所獲得的結(jié)果，做出合理的決策。通過對商品銷售管理系統(tǒng)的需求分析，確定以產(chǎn)品銷售分析為主題，以產(chǎn)品銷售的地理位置和時間等為數(shù)據(jù)倉庫的索引基準點，以上索引基準點都可以作為商品銷售管理的數(shù)據(jù)倉庫維度，而產(chǎn)品的銷售情況為事實表。
3.2 確定維和度量值
在實際決策過程中，決策者往往希望能從多個角度觀察多個指標的值。并且找出這些指標之間的關(guān)系，這些觀察數(shù)據(jù)的角度叫做維。根據(jù)此系統(tǒng)的需求，關(guān)于銷售管理數(shù)據(jù)將從員工、時間、地理位置，供貨商，銷售額等角度展開，通過對商品名稱銷售的國家、時間段和銷售額跟蹤采集的數(shù)據(jù)可以導(dǎo)出各種商品在不同時間段、不同銷售地點的銷售額等度量值，根據(jù)這些度量值得到事實表。本系統(tǒng)的事實表是商品銷售情況表，其中OrderDate屬于時間維，ProductID屬于產(chǎn)品維，EmployeeID屬于員工維，ShipperID屬于供貨商維等。
3.3 為維度表選擇屬性
在完成事實表之后，就可以為維度表選擇屬性了，利用維度設(shè)計器可以很容易的從維度屬性創(chuàng)建層次結(jié)構(gòu)。在此為地理位置維添加屬性，第一級別是國家，然后依次是省/州、城市、郵政編號，然后將其銷售額匯總，從而得到?jīng)Q策者需要的信息，對于特定銷售情況好的商品的城市，可以增加該商品供貨，以滿足銷售需求，而對于銷售情況相對較差的城市，決策者可以考慮減少供貨，并采取積極有效的措施，如進行促銷活動來刺激消費，從而增加銷售量，提升利潤。
4 結(jié)束語
多維數(shù)據(jù)集可以針對不同的維度進行多角度的分析，還可以對數(shù)據(jù)進行鉆取、切片等，功能非常強大。對于EXCEL用戶來說，可以使用透視表通過拖拽各個維度，從全方面多角度進行分析，多維數(shù)據(jù)模型為OLAM決策支持和分析系統(tǒng)的設(shè)計提供依據(jù)，對于決策分析非常實用。
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本文標題：基于多維數(shù)據(jù)集的BI技術(shù)研究
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