0 引言

    Microsoft SQL Server數(shù)據(jù)庫是Microsoft公司開發(fā)和推廣的關(guān)系數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其最新版本是2008版，在2008版中提供了數(shù)據(jù)倉庫功能，并且完善了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，使得商務(wù)智能能夠走向平民化。

    從實質(zhì)上來看，商務(wù)智能的核心就是對數(shù)據(jù)倉庫中的各類數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，從中找出隱藏信息，為企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略的制定或者營銷決策提供數(shù)據(jù)支撐。本文就依據(jù)Microsoft SQL Server數(shù)據(jù)庫，設(shè)計并實現(xiàn)了一個商務(wù)智能系統(tǒng)。

1 基于Server的商務(wù)智能數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計

    數(shù)據(jù)倉庫是商務(wù)智能的核心內(nèi)容，其設(shè)計的核心為商務(wù)智能系統(tǒng)的實現(xiàn)，對于商務(wù)智能系統(tǒng)的實現(xiàn)來說，核心就是對于數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn)，對于數(shù)據(jù)的處理模型的構(gòu)建，通過對于數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn)能夠為企業(yè)構(gòu)建一個商務(wù)智能系統(tǒng)，從而為后續(xù)的商務(wù)數(shù)據(jù)分析提供基礎(chǔ)。

    1.1 數(shù)據(jù)倉庫的主題分析

    以一般的商品銷售企業(yè)為例，其數(shù)據(jù)倉庫一般需要具備如下幾個方面的主題：

    (1)銷售主題。包括銷售單號、企業(yè)的分店、銷售信息、客戶以及商品的具體編號、銷售產(chǎn)品和時間的編號和數(shù)量統(tǒng)計、貨架編號和促銷的編號，促銷商品和一般商品的數(shù)量統(tǒng)計等信息；

    (2)商品主題。包括商品的類別、編號、名稱、規(guī)格，上述都是商品的固有屬性，除此之外，還包含了商品的各種庫存方面信息、相關(guān)的一些采購信息和各項銷售方面的信息等；

    (3)客戶主題。對于客戶的一般社會情況進行分類和存儲，比如客戶的編號、姓名、性別和年齡、居住地址、與商品銷售企業(yè)的距離等，除此之外還包括了顧客購買商品的信息，如客戶編號、購買商品的類別、數(shù)量以及時間等等；

    (4)供應(yīng)商主題。供應(yīng)商主題主要是固有信息，包括了供應(yīng)商的具體聯(lián)系方式、供應(yīng)量以及其變化信息，庫存和供應(yīng)之間的平衡關(guān)系，還包含了供貨的具體時間，商品的具體類型和數(shù)量，物品的單價和總價等方面的信息等等。不同類別的企業(yè)，在構(gòu)建自身的數(shù)據(jù)倉庫時也會有所不同，但是一般都應(yīng)該包含客戶主題、產(chǎn)品，商品/服務(wù)內(nèi)容主題、營銷/銷售主題等幾個主要的方面的內(nèi)容。

    1.2 數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)設(shè)計

    數(shù)據(jù)倉庫的主題確定后，就可以根據(jù)它的主題來構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的邏輯結(jié)構(gòu)，那么它的銷售主題、商品主題、供應(yīng)商主題以及客戶主題就能夠設(shè)計成如圖1所示的邏輯結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)倉庫的具體體系結(jié)構(gòu)則如圖2所示。

圖1 數(shù)據(jù)倉庫的星座模型示意圖

圖2 數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)示意圖

    企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)經(jīng)過匯總之后進行抽取、轉(zhuǎn)換、清洗、過濾以及轉(zhuǎn)載，然后形成數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)倉庫之中的數(shù)據(jù)通過OLAP服務(wù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計，供企業(yè)的戰(zhàn)略制定者以及決策層參考。

2 數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)容采集與處理

    2.1 數(shù)據(jù)庫內(nèi)容的采集和修改

    從目前來看，絕大部分企業(yè)在經(jīng)營過程中，并沒有考慮到商務(wù)智能系統(tǒng)的運用問題，因而其實際經(jīng)營過程中產(chǎn)生并且收集到的數(shù)據(jù)與上述數(shù)據(jù)倉庫涉及的主題的具體要求具有相當(dāng)大的差距，這往往是由于企業(yè)的POS系統(tǒng)或者財務(wù)部門對于相應(yīng)數(shù)據(jù)的定義不全面造成。一般企業(yè)為了提高效率，往往不會增加額外的數(shù)據(jù)采集，這就造成了商務(wù)智能數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)實際上有很多主題的數(shù)據(jù)不存在，商務(wù)智能也難以起到實際作用。

    由于企業(yè)在實際的經(jīng)營過程中，往往只注重銷售業(yè)績，而對客戶資料的重視程度不夠，在數(shù)據(jù)采集過程中，廣泛存在采集的信息量少，采集的數(shù)據(jù)項目不足等問題。而這些信息的缺失，就導(dǎo)致數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)形同虛設(shè)。除此之外，商務(wù)智能系統(tǒng)的一個非常重要的功能就是輔助進行客戶關(guān)系管理，客戶信息的缺失也導(dǎo)致這一功能無法實現(xiàn)。因此，考慮通過OLTP系統(tǒng)在數(shù)據(jù)的存儲過程中實現(xiàn)對數(shù)據(jù)表的記錄追加，通過直接修改客戶信息表的結(jié)構(gòu)實現(xiàn)客戶信息項目的增加，從而盡量提高客戶信息數(shù)據(jù)采集的完整性。為了便于數(shù)據(jù)倉庫的查詢，客戶數(shù)據(jù)的項目是按照如下順序排列的：會員卡號、姓名、折扣、金額、性別、出生日期、證件號碼、電話、地址、備注等，其Value分別為@ 1、@ 2、@ 3、@ 4、@ 5、@ 6、@ 7、@ 8、@ 9、@ 10。

    上述對客戶信息表格的調(diào)整由于是完整的以參數(shù)的形式給出了數(shù)據(jù)項，對SQL語句查詢、更新以及修改功能不會有任何的影響，為了增加對客戶分析的全面性，還可以在數(shù)據(jù)表之中添加有關(guān)客戶的受教育程度、收入情況、家庭人口數(shù)量等信息，當(dāng)然具體需要何種信息需要根據(jù)企業(yè)的實際情況決定。其他信息的補充和完善方法也類似客戶信息的補充方法。

    2.2 數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換、清洗、過濾和轉(zhuǎn)載

    根據(jù)文中的設(shè)計，可以選用適當(dāng)ETL工具從數(shù)據(jù)庫中獲取所需的各種數(shù)據(jù)，并將其集成到數(shù)據(jù)倉庫之中。有些數(shù)據(jù)可以直接從源數(shù)據(jù)系統(tǒng)之中直接導(dǎo)入，比如企業(yè)的促銷信息的相關(guān)數(shù)據(jù)就可以直接從促銷表Promotion之中通過選取相關(guān)的字段，如Promotion_id，Promotion_name等字段，而排除其他的無關(guān)字段。這樣就能夠大大的節(jié)省數(shù)據(jù)的收集時間。在導(dǎo)入數(shù)據(jù)之前，還需要對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換、清洗、過濾以及轉(zhuǎn)載，使得數(shù)據(jù)能夠最終符合數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)的需求。

    2.3 OALP以及數(shù)據(jù)挖掘模型的構(gòu)建

    數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建完成后，還只是提供了數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)上，可以借用OALP系統(tǒng)對其進行交互式分析，這樣就可以發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘分析員自身的主觀意識，從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)更多有效的隱|生信息，為企業(yè)的發(fā)展決策的制定提供更為有效的數(shù)據(jù)支撐。

    此次設(shè)計的系統(tǒng)基于Microsoft SQL Server 2008以及Microsoft Visual Studio開發(fā)的，通過使用SQL中的商務(wù)智能開發(fā)功能(Business Intelligence Development)，來構(gòu)建多維數(shù)據(jù)集以及數(shù)據(jù)挖掘模型，而數(shù)據(jù)的展示則是通過SQL展示功能(SQL Server Reporting Services，SSRS)實現(xiàn)的。展示功能其實是對于服務(wù)器端的一種解決方案，它的具體功能是生成多種關(guān)系數(shù)據(jù)源和多位數(shù)據(jù)源，并且憑借這些數(shù)據(jù)源來提取企業(yè)的報表內(nèi)容，這樣就能夠發(fā)布各種格式的報表，隨時進行查看，從而可能對其安全性進行集中管理，此外，它還能夠從多維數(shù)據(jù)集中動態(tài)的獲得相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，還能夠支持多種操作方式和圖形化的展示方式。

    在對數(shù)據(jù)庫進行設(shè)計的時候，首要考慮的問題，就是目標。一個好的數(shù)據(jù)庫首先就是沒有冗余數(shù)據(jù)，從而能確保數(shù)據(jù)的定位準確、高效，在維護保養(yǎng)方面也相對簡單。從理論上來說，數(shù)據(jù)庫的設(shè)計是要把所有的目標實現(xiàn)。但從實際上來看，基本上是不可能的，各個目標可能天然就存在一定的排斥，如冗余數(shù)據(jù)的消除要求降低定位記錄的速度，準確性和高效。在設(shè)計數(shù)據(jù)庫的時候，最為重要的一點就是對數(shù)據(jù)庫的組織，為了有效的降低數(shù)拋不一致性發(fā)生的可能性，就必須要隨數(shù)據(jù)庫進行規(guī)范化以減少數(shù)據(jù)庫中的冗余數(shù)據(jù)，具體需要從如下兀。個方面來考慮外理：

    (1)要使其能適應(yīng)表結(jié)構(gòu)在未來可能發(fā)生的一些變化；

    (2)要清理包含在表中的冗余信息；

    (3)在處理數(shù)據(jù)的前端應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)時，若發(fā)生變化，要使可能發(fā)生的沖突降低到最小。

    實際應(yīng)用中，對于網(wǎng)絡(luò)化的HRM系統(tǒng)來說，能夠應(yīng)用的設(shè)計原則非常多，例如：命名的規(guī)范性方面；引用控制字段方面；庫表控制重復(fù)性方面；控制并發(fā)性方面。

3 結(jié)語

    文中提出的模型就是基于Server數(shù)據(jù)庫開發(fā)的一種供企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營管理人員以及決策人員使用的，它能夠幫助使用者對企業(yè)各方面的數(shù)據(jù)進行掌控，從而了解企業(yè)的實際處境，并且從龐大的數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)企業(yè)發(fā)展的規(guī)律所在，能夠為企業(yè)制定發(fā)展戰(zhàn)略和做出經(jīng)營決策提供有效的數(shù)據(jù)支持。

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本文標題：基于Server數(shù)據(jù)庫的商務(wù)智能實現(xiàn)研究

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