基于ＯＬＡＰ的電力營銷輔助決策系統研究

摘要：基于OLAP的輔助決策系統，主要應用多維數據分析技術，從多個角度對數據進行觀察和處理，將業務型數據轉化為管理型數據，最終獲得有用信息。文章在BusinessObjects平臺上，為某省電力公司構建了一個輔助決策系統，對業務型數據應用了多維數據分析技術，讓企業的高層管理人員全面詳細地了解和掌握企業運營情況，如：收入、利潤、運營中的問題及風險等，以便發現企業運營規律，做出科學的決策。

關鍵詞：多維數據建模；多維數據分析；電力營銷；BusinessObjects

0 引言

從一個牧羊人需要知道羊的數目、羊的價格等，到一家大型企業買進、賣出的方方面面，所有的商業活動的基礎是信息處理，其中包括數據收集、存儲、傳輸、抽取和檢索等。良好的信息處理是一個組織生存與發展不可缺少的。在引入了計算機協助之后，有兩種主要的信息處理方法：聯機事務處理(OLTP)和聯機分析處理(OLAP)。聯機事務處理往往以一種相對穩定的頻率進行，操作通常在原始數據上，例如：銀行根據客戶資料為客戶創建賬戶向數據庫寫入一條記錄的操作，以及辦理存款修改客戶賬戶記錄的操作等。而聯機分析處理是在聯機事務處理的基礎上進行的，是對已收集到的數據進行分析處理，找出用戶所關心的信息，例如：從已有的客戶數據中找出企業最主要的客戶群、最大客戶等。國內外金融、通信、交通等行業已有的信息化發展歷程顯示，當傳統的聯機事務處理信息系統不能滿足企業管理信息需求時，構建聯機分析處理信息系統可以在很大程度上解決信息需求問題，大大提高企業經營管理水平。21世紀以來，隨著電力改革的逐步深入，電力市場化、規范化管理體系逐步建立、完善，電力信息化得到了前所未有的飛速發展，各電力企業的信息化基礎建設已基本完善。目前，各種電力信息化應用系統，如調度自動化系統、辦公自動化系統、售電自動化系統、客戶服務系統等的建立，在電力業務的產、輸、配、售等各環節實現了信息化，有效地支撐了企業日常業務的發展和壯大，也積累了大量的業務數據。日益龐大的數據處理對象，以及新的市場化管理，迫切需要構建一種新的信息系統來輔助企業的管理決策。

基于OLAP的輔助決策系統，以多維數據分析技術來管理數據，能有效地將企業數據由業務型向管理型轉化，是企業提高經營管理水平的有效手段。多維數據分析技術的核心是維。維，對應了現實世界中人們觀察對象的角度。多維數據分析，即用戶根據經營管理信息需求，從多個現實世界角度觀察數據，從而獲得有用信息的方法。多維數據分析有鉆取、切片、切塊、旋轉等基本分析操作，結合當前高效的圖表信息展現方法，它讓用戶能快速、一致、靈活地掌握從總體到局部的企業經營情況，將企業運營的隱藏規律直觀呈現給用戶。

BusinessObjects Enterprise XI是一種自適應、基于服務的商務智能應用開發平臺，根據實際應用需求，可集成多個BusinessObjects XI套件產品如：Crystal Reports XI、WebIntelligence、Desktop Intelligence、Performance Manager等，在報表分析、查詢分析、企業績效等企業級應用中，提供了多維數據分析服務，能滿足大多數用戶的信息需求。在本文實踐中我們使用它來對一省級電力企業的電力營銷管理，構建基于聯機分析處理的輔助決策系統。

1 電力營銷輔助決策系統概述

1.1 電力營銷輔助主題

電力營銷管理的對象眾多，省、地(市)、分局各級的工作重點也有所不同。多維數據分析在電力營銷管理中的輔助決策應用，主要從以下幾個方面進行，如客戶、購電、售電、電價、售電收入、電費回收及欠費等。

(1)客戶分析：從供電企業、時間、用電類型等掌握客戶新裝、增容、減容、暫停、銷戶等信息，以及它們的變化情況和原因。

(2)購電分析：從供電企業、時間、用電類型等掌握企業購電量、購電電價、購電平均電價、主要購電電價等信息，以及它們變化情況等。

(3)售電分析：從供電企業、用電容量、用電性質、電壓等級、行業、產業等上掌握當前售電信息及其變化情況。

(4)電價分析：從供電單位、用電容量、用電性質、電壓等級、行業、產業、季節(豐、枯)、優惠類別、時段上掌握電價信息及其變化情況。

(5)售電收入分析：從供電單位、用電容量、用電性質、電壓等級、行業、產業、收入結構、電價類別上掌握收入信息及變化情況。

(6)電費回收及欠費分析：從供電單位、用電性質、行業、產業、收入結構、電價分類、賬齡、客戶等方面掌握電費回收及欠費情況。

1.2 系統數據處理過程

當前電力企業的大電網是原有的小電網多次聯網形成的，其營業機構大都按原有區塊劃分，電力營銷基礎業務數據全部集中于各地市的信息系統中。因此，在電力營銷中應用多維數據分析時，數據處理流程如圖1所示。

首先，各分局或營業站的信息管理系統、自動化辦公系統等所采集的業務數據以不同方式存放于各自系統的數據庫中，經過數據抽取、轉換、清洗、裝載過程，先遷移到大電網統一構建的數據倉庫中，或直接將多維分析所需數據遷移到BusinessObjects平臺數據庫。數據遷移完成之后，由數據分析人員分析源數據結構，再根據電力營銷管理決策支持需求，確立多維數據分析目標，構建多維數據模型。最后根據具體應用要求，對度量對象進行邏輯、統計等方面的數據處理，再應用直觀易理解的圖表進行數據展現。

1.3 系統體系結構

根據電力營銷管理的信息需求，在BusinessObjects平臺上分多個功能模塊，實現多維數據分析功能。基于BusinessOb-jects平臺開發的電力營銷輔助決策系統，是一種多用戶的B/S結構系統，如圖2所示，主要有數據源、服務器、客戶端三層。

(1)數據源：多維數據分析的數據來源，可以是原始的業務數據庫或業務數據報表，也可以是經過數據預處理的數據倉庫。在大電網環境中，已有的業務數據將作為主要的分析數據來源，在某些營銷管理分析需求中，需要重構數據源，來完成多維數據分析應用。

(2)多維數據分析服務：由BusinessObjects平臺和電力營銷綜合分析平臺共同提供多維數據分析服務。BusinessObjects平臺包括BusinessObjects各套件產品服務器及其管理服務器，如報表應用程序服務器、程序作業服務器、輸入，輸出文件資源服務器、中央管理服務器等，各服務器為相應的多維數據分析應用提供服務。電力營銷綜合分析平臺，提供了更靈活、友好的用戶界面，集成了多維數據分析功能。

(3)Web客戶端：用戶在本地計算機上，應用各主流的網頁瀏覽器就可以作為多維數據分析系統的客戶端，對它進行遠程訪問。

2 電力營銷輔助系統實現

2.1 多維數據模型的設計和構建

(1)多維數據模型曲設計

在進行多維數據模型設計時，對維度和度量進行了嚴格的區分。將原始數據記錄對應現實世界觀察角度的字段，作為多維數據模型維度，并根據值之間的包含關系構建維度層次。將原始數據記錄可以進行匯總、比較大小等計算處理的字段，作為多維數據模型度量，并根據需要對原始度量進行相應計算處理構建新數據對象的度量。例如：在電費回收及欠費分析中，供電單位、用電性質、用電行業、用電電壓等將作為維度，其中供電單位可根據上下級包含關系，分為省公司、市公司、分公司、營業站等；預收費、本月欠費、往年欠費、本月發行等將作為度量，又把本月欠費與往年欠費作求和計算，生成原始數據記錄中所沒有的新數據對象總欠費的度量。

(2)多維數據模型的構建

在BusinessObjects平臺中，利用Designer工具完成多維數據模型構建，如圖3所示。首先，在Designer中建立到數據源的連接，直接從數據源中提取二維表，或通過建立SQL查詢，構建派生表來獲取所需業務數據。然后，根據所獲取的原生表或派生表數據相互關系，如等于、大于、小于等，建立相應的查詢關聯，最終得到業務數據結構模型(如圖3右)。在業務數據模型的建立過程中，需要適當地建立表別名及查詢上下文，解決環路、斷層陷阱、扇形陷阱等問題，提高多維數據分析時數據處理效率。業務數據結構模型的建立，有助于更好地理解業務，是多維數據模型構建的基礎。在Designer工具中根據已有業務數據結構模型，將所需的數據觀察角度，如企業組織機構、地區、時間等構建成多維數據模型維度，將所需觀察的數據對象構建成多維數據模型度量，建立多維數據模型(如圖3左)，供多維數據展現使用。多維數據模型的建立，為用戶提供了更方便、更集中的數據視角，讓用戶更加易于發現隱藏于龐大業務數據中的有用信息，找出企業經營規律，輔助提高管理水平。

2.2 多維化數據分析功能實現

多維數據模型構建后，根據分析目標，確定數據觀察角度和數據觀察對象，找出最有效的信息展現，完成多維數據分析。

圖4是對電費結余情況的多維數據分析的結果顯示。用戶可以根據需要自定義分析上下文，選擇多維數據模型維度。如圖4所示，用戶選擇了“年一月一日”時間維層次及“電費結余相關因素”維，可以了解截止到某一天時，企業的電費結余情況，以及某段時間內，電費結余相關影響因素的按日變化情況。

分析上下文中，用戶還可以選擇具體的維值來限定所關注的數據對象，根據用戶的選擇，系統進行相應維層次上的數據對象的匯總、對比等處理。圖4中“年一月一日”時間維層次是源數據記錄的最低層，所以此分析在時間上不進行匯總分析，而是在組織機構上把數據從下級單位匯總到當前用戶所處單位層次上。在各匯總數據點上，通過建立超鏈接，用戶可以看到下一級詳細數據，進一步了解該匯總數據的具體組成。在圖4所示的選項中，用戶可以根據需要選擇電費結余的其它相關數據對象進行比較，得出對比信息。

基于BusinessObjects平臺的多維數據分析系統，是可以通過其對外應用程序接口，在企業現有的信息化系統中，集成多維數據分析功能，結合企業其它信息化系統更好地為企業管理決策提供支持。

3 結束語

聯機分析處理是在聯機事務處理之上的高層次信息處理技術。基于聯機分析處理構建的信息系統，系統用戶是企業的管理者，不同的管理者所管理對象是會變化的，而同一管理對象，可能會由不同管理者進行管理，因此，系統所提供的輔助決策信息必須是靈活可變的。多維數據分析技術，以其多維特性提供了靈活可變的信息，可以有效輔助企業管理決策。