醫藥流通企業供應鏈管理數據倉庫模型設計

［摘 要］ 數據倉庫技術以改進后的數據庫技術進行數據存儲和資源管理，彌補了傳統數據庫應用在決策支持方面能力的不足。本文根據醫藥流通企業供應鏈管理的特點和發展要求，構建醫藥流通企業供應鏈管理的數據倉庫模型體系。該體系將數據倉庫技術引入到醫藥流通企業供應鏈管理中，為建立企業的數據分析環境提供技術手段。

［關鍵詞］ 數據倉庫；供應鏈管理；醫藥流通企業

［中圖分類號］F270.7［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2008）19-0068-04

現有醫藥流通企業供應鏈管理系統多以“進貨—庫存—銷售”為模式，重在對藥品流的管理，但是其軟件平臺在滿足數據收集、存儲和簡單管理的同時，卻無法滿足醫藥流通企業行業特定的、日益增多的、深層次的管理要求。由于藥品種類繁多、藥品價格變動無序、質量追蹤周期長等因素的影響，要求醫藥流通企業建立操作型數據環境來完成日常業務數據的收集和存儲，同時建立核心數據倉庫，以集成業務系統收集的數據和外部數據，通過對企業全局數據的分析，從中挖掘出有價值的知識和規則，讓決策者及時掌握市場信息，調整經營策略，為企業創造效益。

數據倉庫建模是數據倉庫設計的基礎，數據倉庫建模過程包括：企業模型設計、概念模型設計、邏輯模型設計和物理模型設計等。

1 醫藥流通企業供應鏈管理數據倉庫的企業模型

企業模型是從企業用戶的角度對企業所需數據的內容以及數據間的關系的抽象。通過企業模型，可以比較完整地了解企業各類人員對數據的需求程度，以指導數據倉庫的建設和完善。醫藥流通企業供應鏈管理數據倉庫的構建，必須滿足藥品采購、庫存、配送、銷售等管理人員的要求，如采購中要選擇利潤率高或暢銷的藥品，降低采購成本；要保證在不脫銷情況下，減少庫存量，做到庫存結構合理化安排；要設計一套智能的調度系統，在很短時間內完成藥品調度工作；要根據不同客戶的特點和需求，采用適當的促銷活動，增加利潤等等。本文采用面向對象的方法建立醫藥流通企業模型，具體設計結果如圖1所示。

2 醫藥流通企業供應鏈管理數據倉庫的概念模型

數據倉庫是按照主題來組織數據的，主題的確定必須考慮到最終用戶的需要，醫藥流通企業供應鏈管理層數據倉庫主題（如圖2所示）包括藥品主題、采購主題、倉儲主題、配送主題、客戶主題。藥品主題的內容包括記錄藥品的采購情況、藥品的銷售情況、藥品的存儲情況；采購主題主要收集與采購情況相關的信息，包括供應商的基本信息、藥品基本信息、藥品采購信息等；倉儲主題主要包括庫房基本信息、藥品出入庫情況等；配送主題包括承運商信息管理、交通工具(車輛、船只等)資料、運輸人員資料等；客戶主題包括客戶購買藥品的情況、藥品銷售情況等。

將主題內容應用到關系模型上形成概念模型，如圖3所示。藥品主題涵蓋的關系表有藥品表、供應關系表、購買關系表、倉儲關系表、配送關系表。倉儲主題涵蓋的關系表有倉儲關系表、倉庫表、倉庫管理關系表、管理員表等。

3 醫藥流通企業供應鏈管理數據倉庫的邏輯模型

數據倉庫邏輯設計包括：數據粒度層次劃分、確定數據分割策略、關系模式的定義和記錄系統的定義、確定數據抽取模型等。邏輯模型的最終設計成果包含每個主題的邏輯定義，并將相關內容記錄在數據倉庫的元數據中。

粒度層次的劃分與聚集確定的適當與否直接影響到數據倉庫中的數據量和信息查詢結果。如果主題分析的時間范圍較小，可以保持較少時間的細節數據。例如客戶基本信息表，它屬于增長較為緩慢的信息，隨著客戶數量的增長、客戶業務信息的變更該表會增長，應使用單一的數據粒度。而藥品的銷售數據表應采用多重粒度進行數據的劃分，并考慮營銷主題中各項內容特點以及對數據分析的要求，細致地進行粒度劃分形式的選擇，合理地確定粒度層次。

要選擇適當的分割標準，應考慮的因素包括：數據量、數據分析處理的實際情況、簡單易行以及粒度劃分策略等。該模型采用的分割策略是按照時間、藥品類型、地區以及它們的組合等對數據進行分割。如按照季節和藥品類型進行分割，將同一時間和同一藥品的數據合并起來一起存儲。藥品主題內數據的分割采用藥品大類、藥品小類和時間標準等分割，供應商內的數據分割采用地理位置和時間來進行。

關系模式的定義即對選定的當前實施的主題進行模式劃分，形成多個表，并確定各個表間的關系，圖4給出藥品主題的一個關系模式。記錄系統的定義即關系模式具體化是指明數據倉庫中關系表各個字段來源于哪個業務數據庫的哪張表的哪個字段。

4 醫藥流通企業供應鏈管理數據倉庫的物理模型

數據倉庫物理模型是邏輯模型在數據倉庫中的實現，包括確定數據的存儲結構、確定索引策略、確定數據存放位置及存儲分配等。考慮到數據存儲速度、存儲效率、系統的可靠性、系統造價等諸多因素，醫藥流通企業供應鏈管理數據倉庫中包含巨量數據，其數據存儲應采用RAID存儲結構。RAID存儲管理和磁盤列陣共同組成RAID存儲子系統。存儲管理器中實現了磁盤RAID的存儲策略和功能，存儲管理器具有自己的緩存以提高系統讀取速率。存儲管理器和磁盤列陣之間通常采用多條SCSI總線連接。

數據倉庫的索引策略主要有：B-Tree索引、位圖索引、Bitwise索引、連接索引和“廣義”索引。醫藥流通企業供應鏈管理數據倉庫的索引主要采用連接索引，即將事實表和維表中的索引項進行連接運算，然后將結果作為索引保留。由于索引項比整個記錄條目要小，連接索引也比直接對事實表和維表進行連接的結果集合要小得多，因此，連接索引能夠起到較好的索引作用。

在物理設計時，常常按照數據的重要性、使用頻率以及對響應時間的要求進行分類，并將不同類型的數據分別存儲在不同的存儲設備中。重要性高、經常存取并對響應時間要求高的數據存放在高速存儲設備中；存儲頻率低或對存取響應時間要求低的數據則可以存放在低速存儲設備中。另外，在設計時還要考慮數據在特定存儲介質上的布局。在數據倉庫的物理模型設計中要確定不同數據的存儲分配，數據可以集中存放在一臺服務器上，也可以按部門、工作小組、主題區域或應用分散在多個服務器上。

5 醫藥流通企業供應鏈管理數據倉庫體系結構

醫藥流通企業供應鏈管理數據倉庫模型體系（如圖5所示）主要包括源數據、數據轉換抽取加載、中心數據倉庫、數據集市、數據訪問與分析等5大層次。源數據主要是企業的ERP系統、物流管理系統、CRM系統等業務操作系統以及外部業務數據系統在經過數據清洗的基礎上，獲得數據倉庫的基礎數據集，在經過數據的轉換抽取和加載，讓原先來自不同數據庫系統的數據具有相同的屬性，從而形成中心數據倉庫，在此基礎上，將面向企業中的某個部門的數據按照邏輯上或物理上進行劃分形成數據倉庫子集，便于不同需求層次的訪問和使用，使對信息的利用更快捷、靈活。

醫藥流通企業供應鏈管理數據倉庫模型建立完成后，需要使用Oracle、IBM、Sybase、Informix等一些數據開發工具完成數據倉庫的創建。數據倉庫的建設是各種先進的信息處理技術與企業管理決策結合的過程，只有將聯機分析處理技術、數據挖掘技術等與數據倉庫中龐大的數據相結合，與企業先進的管理決策方法相結合，才能使數據倉庫在企業的經營管理決策中發揮巨大的作用。

主要參考文獻

［1］ 林宇 等． 數據倉庫原理與實踐［M］． 北京：人民郵電出版社，2003．

［2］ 陳京民． 數據倉庫原理、設計與應用［M］． 北京：中國水利水電出版社，2004．

［3］ 成新華． 基于醫藥經銷管理系統的數據倉庫的設計研究［D］． 成都：成都理工大學，2003．