基于数据仓库的OLAP在决策支持系统中的应用研究

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基于数据仓库的 OL P在决策支持系统中 A的应用研究陈刚 ,陈超，陈长琴。,陈秀云，李光军 (. 1武汉科技大学计算机科学与技术学院，武汉 4 0 6; . 3 0 5 2东风汽车有限公司商用车公司销售财务管理部。十堰 4 2 () 4 00; 3东风汽车有限公司东风日产乘用车公司，州 5 0 0;4武汉体育学院体育信息技术系，武汉 4 0 7 .广 180 . 3 0 9)

摘

要：介绍 DS S的数据组织、据仓库的特征和结构模型、 AP的特征和体系结构 .其实数 OL及现决策分析的过程等方面的基本知识 .以某大企业的基于数据仓库的销售分析系统为实例作分析。

关键词：数据仓库；在线联机分析；决策支持系统

0引言企业需要新的技术来弥补原有的数据库系统的不足.需要把已经广泛收集到的数据集成到面向主题

22数据仓库设计结构实现模型 .数据仓库定义了对应的结构元素来实现数据仓库的结构模型：事实、和粒度。维事实指的是所分析的

的数据仓库中才能实现新的要求 .以便从业务数据中提取有用的信息。时正确地做出判断。以数据仓库及为基础的 O A L P技术的数据处理方法便得到了充分的应用

目标数据，如：售量、售额、例销销库存量、库存额等； 维指的是事实信息的属性。如：例销售发生的时间、客户、区和销售产品的品种等：度指的是划分维的地粒单位，就好比数轴的单位，如：间维可按日、、例时旬 月、年计等。 通过事实、和粒度这 3个概念的引入 .可以维就构建数据仓库的结构模型：星型模型和雪花模型，并利用结构模型建立事实表和维表 .作为 O A L P的分析基础[ 5 1。

1 DS的数据组织 S决策支持系统在数据组织与管理以及数据系统的设计与开发方面均不同于一般的管理信息系统( t)电子数据处理系统 0D )D S对历史与现状 r s与 a g P。S

信息、系统内外的数据进行加工处理。掌握尽可能多且真实准确的情报。而发现问题外。进还产生如预测结果、决策方案的实施条件与产生的后果及影响等增值数

据。

3 OL AP技术31 . o的特征与体系结构

数据仓库是管理决策分析的基础 .要有效地利用

数据仓库中的信息资源 .必须要有强大的工具对数据

2数据仓库现21数据仓库的定义和基本特征 .数据仓库 ( a rhue的概念诞生于 2 D t Waeo s ) a 0世

仓库中的信息进行分析决策。机分析处理fL P就联 0 A1是一个应用广泛的数据仓库使用技术 .可以根据分析人员的要求，速、活地对大量数据进行复杂的查迅灵询处理 .以直接的、并容易理解的形式将查询结果提供给决策人员，使他们能够快速、准确的掌握企业的运营情况 .了解市场的需求。根据 O A L P产品的实际应用

代 纪 8 O年代中期。最早提出“据仓库”概念的数计 la l m Im n在其著作《建立数据仓库》,中比较算 Wii H.n o 机系统地给出了数据仓库的定义“ 数据仓库是面向主题^

集时变的、稳定的数据集合，主要用于经营总的、成的、 3 1”第管理中的决策制定过程[。二上

情况和用户对 O AP产品的需求 .提出了对 O A L L P简单明确的定义，即共享多维信息的快速分析。

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九 期v

收稿日期：o 7 O—1修稿日期：1 7 0— 5 2 o一 8 5 2 1 - 9 1 9 2作者简介：刚 ( 9 6,,北武汉人，师。究方向为数据库系统理论和实现陈 1 7一)男湖讲研

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由于 OL AP是介于客户与数据仓库之间的数据

分析、回归分析、曲线拟合等方法完成统计、预测等任务.同时 .可以将 O A也 L P分析的数据进一步用作神经网络、遗传算法、小波分析等智能分析方法的输入，从而实现数据挖掘和知识发现的功能日 33 . o应用开发

分析处理系统 .要对来自数据仓库的数据进行多维需处理和分析 .因此在系统的构造中常常采用如图 1 所示的三层客户机/务器结构这种客户机/务器的 N服结构通常将数据仓库、 AP服务器与客户端严格区 OL

分系统的主要处理f例如数据存取、台数据处理、后

报表的预处理 1都是由 O A L P服务器上的应用完成 . 而不是由客户端完成要实现系统必须要解决如何组 织 OL AP所用的数据 .即 O A L P服务器如何设计 .如

O P分析 .称多维分析 .分析者希望从多 A L也即

个角度f观察分析数据 .维)因此，的数据源一般按多它维方式组织。如在一种产品的质量分析中 .以从时例可

间段、产品类型等几方面考察。图 2是基于数据仓库的OL P应用的开发过程 .过程可分为 4阶段： A该个

何从数据仓库或数据集市中获取数据 .外 .要解另还决如何与客户端的客户需求进行沟通 .如何根据客即

第一阶段是需求建模阶段 .据业务分析需要建根立模型。确定业务分析需求 .以及根据数据仓库的元数据信息确定所需数据所在的位置 .立模型的方法建很多，根据应用需求选择不同的模型： 第二阶段是抽取数据阶段 .建立数据抽取程序 .生成面向应用的主题数据f如数据立方)例；

户的需要对多维数据集进行分析 .将分析结果以可并视化的方式传给客户端

第三阶段是分析应用阶段 .它包括用户接口和OL P分析器两部分 .用户通过该部分完成 OL P分 A A

析。该阶段在分析系统建立完成后 .以多次执行：可 第四阶段是一个循环反复的阶段如果分析结果没有达到要求 .用户可返回到第一阶段检查修改模型至达到分析需求为止图 1数据仓库与 O A关系图 LP

32 . OL P的实现方式 A目前 .用比较广泛的一些 O A应 L P系统几乎采用

了三层结构 .多维数据集存储在 O P服务器中 . A L这样在网络中所需要传输的只是经过分析处理以后的

结果 .不是多维数据集 .多维数据集存储量很大而在时.还可以在数据仓库与 O P服务器之间添加一个 A L服务器和存储设备 .门用于多维数据集的存储与处专理 O P在进行数据组织处理时 .以采用专门的 A L可多维数据库系统 .者利用现在应用比较普遍的关系或数据库技术来模拟多维数据集 .样在 OL P中就产这 A生了基于多维数据库的 O A L P系统 f A P和基于 MOL )关系数据库的 O P

系统 ( O P A L R L ) A两种 O P相比 . A P数据预处理程度高 . A L MOL因图 2 L P应用的开发过程 O A

4实例分析以某公司销售分析系统为原型来说明设计过程。

现

此有相应速度快的特点 .但数据库容量受到限制： R A P预处理程度一般较低 .容量很大 .关系数 OL但且据库发展已非常成熟

代 计 首先确定用户的需求 .由于数据仓库的使用者往往是算 企业的高层管理者和决策者 .他们所关心问题的角度机和一般操作人员不一样 .括许多方面 .如超市最包例^

总

因此 .在系统数据容量较大时 .一般选用 R— O L P当获得了面向主题的、维的数据后 L P使 A。多 O A用各类统计学方法进一步分析运算 .如：用聚类例使

近一周的销售情况 f销售量、销售额)如何；近一段时第最 间各销售店的销售情况如何：场中某种商品或某类二卖商品在各销售中的销售走势如何：年某月某日某销某售店购买某产品的数量金额如何等。上

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