0 引言

    決策支持系統(tǒng)(Decision Support System，DSS)是在管理信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一門新興的信息技術(shù)。它是以管理科學、運籌學、控制論和行為科學為基礎(chǔ)，以計算機技術(shù)、仿真技術(shù)和信息技術(shù)為手段，針對半結(jié)構(gòu)的決策問題，支持決策活動的、具有智能作用的人機系統(tǒng)，能夠為企業(yè)提供各種決策信息支持以及許多商業(yè)問題的ERP解決方案。

    傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)主要是以模型庫系統(tǒng)為主體，通過定量分析進行輔助決策。DSS對數(shù)據(jù)的使用是非結(jié)構(gòu)化的，它的一次查詢操作要涉及上百張表的上千行數(shù)據(jù)，復雜的表連接會嚴重影響系統(tǒng)的性能，而且用戶僅僅在分析的時候才查找有關(guān)數(shù)據(jù)，查找條件是隨機的，因此基于事物處理的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫環(huán)境不適宜DSS的應用。

    隨著計算機信息系統(tǒng)ERP的廣泛應用與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速普及，以數(shù)據(jù)倉庫和聯(lián)機分析處理相結(jié)合的輔助決策系統(tǒng)成為決策支持系統(tǒng)的新形式。數(shù)據(jù)倉庫把分布在網(wǎng)絡(luò)中不同站點的數(shù)據(jù)集中到一起，通過聯(lián)機分析處理(Online Analytical Processing，OLAP)把數(shù)據(jù)的組織由二維平面結(jié)構(gòu)擴充到多維空間結(jié)構(gòu)，并提供了多維分析方法，然后從多個數(shù)據(jù)庫發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息，從而進行決策分析，這是決策支持系統(tǒng)發(fā)展的一種途徑。目前這類工具還比較缺乏。

    在數(shù)據(jù)倉庫的支持下，采用OLAP等分析工具，開發(fā)面向最終用戶的決策支持系統(tǒng)，使用戶能夠利用該系統(tǒng)對存儲在數(shù)據(jù)倉庫中的各種信息進行跨時間、地點等多維數(shù)據(jù)進行在線分析、挖掘和提煉，從而為決策者提供完整、準確和及時的決策信息。

    近年來企業(yè)部門業(yè)務(wù)處理以及信息管理系統(tǒng)ERP的廣泛使用，既為銷售決策支持系統(tǒng)的建立提供了基礎(chǔ)，也為它的應用產(chǎn)生了強大的推動力。與此同時，計算機在理論與技術(shù)上的新進展也使銷售決策支持系統(tǒng)的研究與應用水平不斷提高，使它從早期的批處理方式演變成今天的聯(lián)機分析處理方式，也帶動了數(shù)據(jù)倉庫、多維數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘等新技術(shù)的研究。

1 銷售決策分析系統(tǒng)的設(shè)計

    研制銷售決策分析系統(tǒng)是為處在競爭日趨激烈的環(huán)境中的企業(yè)提供一種分析銷售因素關(guān)系及其變化規(guī)律的方法。根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計的步驟，我們可以通過分析系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、概念設(shè)計、邏輯設(shè)計和物理設(shè)計這四個階段來開發(fā)銷售決策分析的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，且以基于數(shù)據(jù)倉庫的銷售決策系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)為任務(wù)。具體分為系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析、概念設(shè)計、邏輯設(shè)計和物理設(shè)計這四個階段。

    1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    通過對銷售決策分析的處理過程，我們可以把系統(tǒng)分為三個部分，如圖1所示。

圖1 銷售決策系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

    (1)業(yè)務(wù)處理子系統(tǒng)。主要是用來完成日常銷售業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)處理，包括操作性的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和外部各種數(shù)據(jù)。它是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的基礎(chǔ)，是整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源泉。

    (2)管理數(shù)據(jù)子系統(tǒng)。負責對整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行管理，是整個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的核心。在確定數(shù)據(jù)倉庫信息需求后，首先進行數(shù)據(jù)建模；然后確定從源數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)抽取、清理和轉(zhuǎn)換過程，并有效集成，按照主題進行重新組織；最后確定數(shù)據(jù)倉庫的物理存儲結(jié)構(gòu)，同時組織存儲數(shù)據(jù)倉庫元數(shù)據(jù)(具體包括數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)字典、記錄系統(tǒng)定義、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則、數(shù)據(jù)加載頻率和控制信息等)。

    (3)決策分析子系統(tǒng)。利用聯(lián)機分析處理OLAP和其他工具對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計與分析，實現(xiàn)分析和預測功能。

    1.2 數(shù)據(jù)倉庫的概念模型和邏輯模型設(shè)計

    根據(jù)對系統(tǒng)的需求分析和決策的需要，我們采用信息包圖的方法進行多維數(shù)據(jù)建模。如圖2所示。

圖2 銷售分析的信息包圖

    銷售分析的信息包圖建立過程如下：

    (1)確定維度。維度是相同類型數(shù)據(jù)的集合，是人們觀察數(shù)據(jù)的特定角度，不同的維度組合構(gòu)成了訪問數(shù)據(jù)倉庫的約束條件。本系統(tǒng)中確定的維度主要包括時間維、產(chǎn)品維、銷售地區(qū)維、銷售部門維和客戶維等。

    (2)確定粒度。粒度是數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)單元的詳細程序和級別，也就是維度劃分的單位。對所確定的緯度進行粒度劃分，如按時間、產(chǎn)品、銷售地區(qū)、銷售部門和客戶等進行劃分。

    (3)確定度量指標。度量指標是指在維度空間內(nèi)數(shù)據(jù)所表達的含義，這些度量指標包含導出信息，本系統(tǒng)的度量指標包括單價、成本、銷量、利潤等。

    (4)確定維度的層次。維度的層次是指在一個層次內(nèi)為表達不同細節(jié)程序的信息按順序劃分的多個階層，比如時間維可以劃分為年、季、月、旬、日等不同的層次。

    根據(jù)以上分析的信息包圖，我們采用星型模型為系統(tǒng)建立多維數(shù)據(jù)模型。星型模式是多維數(shù)據(jù)模型中的一種典型結(jié)構(gòu)，它組織實體的方式是把一個事實表放在中間，周圍有各個維表與這個事實表相連，是一種由一點向外輻射的形式，如圖3所示。數(shù)據(jù)庫中包括一張事實表，用于存放事實數(shù)據(jù)，其中的信息有多個維度，對于每一維都有一張維表，用來記錄相應維度的描述信息。事實表中的每條元組都包含指向各個維表的外鍵和一些相應的測量數(shù)據(jù)。

圖3 銷售分析的星形模式圖

    1.3 數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計

    為了能夠?qū)崿F(xiàn)信息和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)共享，我們通過Web技術(shù)來開發(fā)系統(tǒng)。在這里，系統(tǒng)的前臺使用HTML語言和ASP技術(shù)進行Web編程，以Microsoft SQL Server 2000作為中間數(shù)據(jù)庫，采用Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services提供的數(shù)據(jù)倉庫，采用OLAP作為分析工具對相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析，幫助決策者做出可靠的決策。

    數(shù)據(jù)倉庫物理模型的設(shè)計主要是為了確定數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)，確定數(shù)據(jù)存放位置，以及確定存儲分配。

    為支持數(shù)據(jù)倉庫加載數(shù)據(jù)，需要對準備的數(shù)據(jù)進行抽取、清理和轉(zhuǎn)換操作，需要創(chuàng)建表和其他數(shù)據(jù)庫對象。因此，數(shù)據(jù)倉庫的物理實現(xiàn)首先是要創(chuàng)建一個獨立的數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)準備區(qū)，用戶從數(shù)據(jù)源抽取出所需要的數(shù)據(jù)后，經(jīng)過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，最終按照預先定義好的數(shù)據(jù)倉庫模型將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中創(chuàng)建數(shù)據(jù)。

    數(shù)據(jù)抽取過程是將數(shù)據(jù)從聯(lián)機事務(wù)處理系統(tǒng)、外部數(shù)據(jù)源以及其他存儲介質(zhì)導入到數(shù)據(jù)倉庫中。數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源中被抽取后，需要進行擦除、格式化以及保持一致性的處理，然后才能轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)�？梢圆捎肕icrosoft SQL Server 2000中的數(shù)據(jù)庫與表創(chuàng)建工具來實現(xiàn)，其中可以通過SQL Server 2000中的Transact-SQL、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換服務(wù)DTS、分布式查詢以及命令行應用程序等工具來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的提取、清理、轉(zhuǎn)換和加載過程。

2 銷售決策分析系統(tǒng)的實現(xiàn)

    數(shù)據(jù)倉庫把來自多個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成起來，形成一個可靠的、一致的、不斷更新的信息集合。在大多數(shù)情況下，它們直接采取大規(guī)模關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以及傳統(tǒng)的關(guān)系型報表和查詢工具的形式。但是，它不直接支持更加完整的和多維的視圖，而這正是靈活的決策制定所需要的。

    在實際決策過程中，決策者需要的數(shù)據(jù)往往不是某一指標單一的值，他們希望能從多個角度觀察某指標或多個指標的值，并且找出這些指標之間的關(guān)系。比如，決策者可能想知道“北京和上海兩個地區(qū)今年上半年和去年上半年在銷量總額上的對比的情況，以及銷量額按照50萬～100萬、100萬～500萬，以及500萬以上分組”。這些決策數(shù)據(jù)是多維的，多維的數(shù)據(jù)分析是決策分析的主要內(nèi)容。但是，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)及其查詢工具對于管理和應用這樣復雜的數(shù)據(jù)就顯得力不從心了。

    本系統(tǒng)的決策分析過程采用OLAP來實現(xiàn)。OLAP技術(shù)通過對數(shù)據(jù)倉庫進行綜合、統(tǒng)計和分析，以專業(yè)報表和查詢結(jié)果的形式提供給管理人員。OLAP的功能結(jié)構(gòu)由數(shù)據(jù)存儲服務(wù)、OLAP應用服務(wù)、用戶描述服務(wù)組成的三層客戶/服務(wù)器結(jié)構(gòu)，復雜的應用邏輯集中存放在應用服務(wù)器上，由服務(wù)器提供高效的數(shù)據(jù)存儲，根據(jù)前端的客戶要求，通過對數(shù)據(jù)倉庫細節(jié)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和分析，安排后臺處理及報表的預處理，最終得到所需要的結(jié)論。

    對于本系統(tǒng)，我們可以采用Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services提供的OLAP和Microsoft English Query等工具對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行查詢。Analysis Services系統(tǒng)包括一個用于管理分析數(shù)據(jù)的多維數(shù)據(jù)集和提供客戶端對多維數(shù)據(jù)集信息的快速訪問的服務(wù)器。Analysis Services借助預先計算的聚合數(shù)據(jù)將來自數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織成為多維數(shù)據(jù)集，通過在多維結(jié)構(gòu)中對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行獲取、摘要、組織和存儲，從而為復雜的分析查詢提供快速應答。在該系統(tǒng)中，開發(fā)的客戶端分析模塊可以用表格、平面圖、立方圖和圓餅狀圖等形式來顯示分析結(jié)果，主要有以下功能：

    (1)銷售分析。根據(jù)建立的銷售模型，可以對不同種類的產(chǎn)品以及不同的銷售部門，從年、月、旬、日產(chǎn)品的銷售情況來進行分析和預測。同時，從產(chǎn)品的銷售情況的分析結(jié)果可以再進一步分析相應的銷售員工的業(yè)績。這樣，可以幫助決策者了解公司的發(fā)展業(yè)績，以及公司員工的能力，為公司的下一步發(fā)展制定出相對準確的計劃。

    (2)客戶分析。根據(jù)產(chǎn)品的銷售區(qū)域以及具體的客戶分布，一方面可以進行客戶所屬地區(qū)的分析，從而可以得到產(chǎn)品銷售的方向；另一方面，可以對客戶價值進行分析，了解產(chǎn)品的消費群。這些可以幫助決策者確定各種類型客戶的消費模式，以便采取靈活而主動的經(jīng)營方式，從而獲取最大的利潤。

    (3)供應商分析。這主要是建立在銷售分析的基礎(chǔ)上，對來源于不同的供應商的同一種產(chǎn)品的銷售業(yè)績進行分析，了解消費者的購買喜好和對不同廠家的產(chǎn)品的適應能力，幫助決策者制定合理的采購計劃。

    (4)財務(wù)分析。根據(jù)劃定的時間周期來進行實際費用和花費的比較，審查過去資金流動的趨勢，可以預測未來的資金需求量，整合各部門的財務(wù)數(shù)據(jù)形成正確的財務(wù)報表。圖4是一張部分業(yè)務(wù)分析的示例圖。

圖4 部分業(yè)務(wù)分析示例圖

3 結(jié)束語

    本文所介紹的基于數(shù)據(jù)倉庫和OLAP的銷售決策分析系統(tǒng)可以大大改善原有的基于事務(wù)處理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析能力。數(shù)據(jù)倉庫是在數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，其面向主題的數(shù)據(jù)組織方式可方便用于決策分析，聯(lián)機分析處理把數(shù)據(jù)的組織由二維平面結(jié)構(gòu)擴充到多維空間結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了多維數(shù)據(jù)分析。在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上進行聯(lián)機分析處理的輔助決策技術(shù)越來越成為現(xiàn)代決策支持系統(tǒng)發(fā)展的新趨勢。

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本文標題：基于數(shù)據(jù)倉庫的銷售決策分析系統(tǒng)設(shè)計

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