OLAP思想导向下的企业销售决策支持系统的规划与设计

【摘要】 决策支持系统是指通过调用各种信息资源，结合相关技术工具实现对特定问题进行分析，建立模型，模拟决策过程和方案的计算机应用系统，目前，大部分决策支持系统是利用知识工程中得到的知识，建立方法库或模型库实现决策支持，而在企业的运行过程中产生的海量数据既包含了企业的运行状态，也包含了企业的环境信息和发展趋势，如果对这些数据进行充分利用，同样可以提高决策的有效性，使企业拥有更强大的市场竞争力。数据驱动型的决策支持系统可以通过相关技术对企业中的海量历史数据进行采集、处理、分析、挖掘、比对、预测与展示，归纳出业务活动的规律性及其发展趋势，使企业管理者可以准确把握企业的整体运行状况，指定正确的发展战略。一一一一一一企业销售数据的特点是庞大、分散和片断，客户、渠道、市场、生产、财务等各个部门都拥有独立的信息管理系统，相互割裂，形成了大量的信息孤岛，而同时，为了制定出及时、正确的销售策略，管理及业务人员的查询需求日益复杂。因此，为了满足管理及业务人员的决策需求，必须建立一个基于信息共享的，可以提供全面统一的对销售数据进行分析的平台，为企业可以有针对性的制定远期的营销策略及近期的销售计划提供准确的数据支持，使其可以了解市场需求情况，降低销售成本，提高经济效益。而OLAP联机分析处理正是为了满足企业的这种需求而设计的，这种软件技术是基于共享多维信息的，可以根据分析人员的要求针对特定问题对海量数据进行快速、灵活的联机数据访问和分析，然后通过某种前段展现技术将查询结果以一种对决策人员来说相对比较直观、容易理解的形式反馈回来。一为了实现这样一个完整的企业销售决策支持系统，为管理层及业务人员提供统一的、快速的、准确的销售数据分析平台，需要用到的技术不仅包括OLAP联机分析处理技术，还包括数据仓库技术、前端展现技术等。一一首先，从决策支持系统的概念、发展历程及现状入手，阐述了数据驱动型决策支持系统在企业中的作用，并介绍了ETL、数据仓库、OLAP联机分析处理等相关的技术与理论。一一其次，根据企业的实际业务情况进行了需求分析，并依此对销售决策支持系统的架构进行了详细设计。最后，对系统的具体实现过程进行了详细的介绍，包括数据ETL过程、数据仓库的构建、OLAP数据分析层及系统中报表的具体实现过程。并进一步针对在实现OLAP联机分析处理过程中如何提高其性能进行了详细研究。决策支持系统作为一种先进的现代信息技术，能够很好的为企业决策进行数据支持，提高决策的有效性，使企业拥有更强大的市场竞争力。
 
【关键词】 决策支持系统； 数据仓库； OLAP；

第 1 章 绪论

随着企业信息化的发展，各种管理信息系统中存储了大量的数据，可是由于各个部门的管理信息系统相互独立，数据分散，无法从中直接得出有用的信息，但是这些独立分散的数据中往往蕴含大量的信息，可以帮助管理者掌握企业的整体运行状况及未来的发展趋势，传统的基于单机的管理信息系统已经无法满足企业管理者的这种需求，必须建立企业决策支持系统，适应愈来愈激烈的市场竞争。

最初是由 Scott Morton 和 Gorry共同提出的决策支持系统的概念的，大概是在二十世纪 70年代，从那之后，决策支持系统经历了一系列不同的阶段，如图1-1 所示，决策支持系统按照侧重点不同的分类如表 1-1 所示，与决策支持系统相关的技术也在不断的发展更新。

数据仓库是一个数据集合，这个数据集合具有这样的特点，面向主题的、集成的、永久的。在数据驱动型的决策支持系统中适合使用这种技术，可以将各个独立、分散、异构的基础数据源中存储的海量数据进行合理的组织存储，为数据分析打好基础，进而支持用户决策。

数据挖掘，是一种通过数理模式来分析大型数据库或数据仓库中的海量数据，并对这些数据中未知的、蕴含的、有价值的信息进行提取的软件技术。数据挖掘技术的飞速发展主要归功于当今时代各种数据以爆炸的速度增长，而这些数据中往往蕴含着很多有价值的信息，尤其是在网络及电子商务领域中。

第 2 章 相关技术和理论

基于数据驱动的决策支持系统需要对各部门分散独立的业务系统中的原始资料进行加工整合、浓缩提炼、转换格式，形成格式化、标准化的数据集中存储于特定主题的数据仓库中，通过 OLAP 技术对数据进行分析处理，最后通过前台数据展现工具展现给决策者，为决策者的决策提供支持。