數據倉庫技術在企業管理中的應用探討

周梅

引言：本文通過對數據庫技術的分析，結合企業的應用，闡明數據倉庫在支撐企業決策所起的作用。

一、數據倉庫技術概述

隨著信息技術的飛速發展，企業內部產生了越來越多的數據，但這些數據并沒有產生應用的信息，為此出現了“數據爆炸，知識貧乏”的窘迫局面，數據倉庫技術應運而生。數據倉庫是一個面向主題的、集成的、不可更新的且隨時間不斷變化的數據集合，用來支持管理人員的決策。石化行業中數據倉庫的主題范圍可能是銷售信息、產品產量、原料消耗及工藝信息。數據倉庫是集成的，將采用某種方法消除應用問題中的許多不一致性。例如：關于“性別”的編碼，在業務數據庫中，可能分別用M/F、1/0、男/女等方式表示，在數據倉庫中要將這些表示進行統一，如統一采用1/0進行區別。數據倉庫是非易失的，其數據通常是一起載入與訪問的，但在數據倉庫環境中并不進行一般意義上的數據更新。數據倉庫是隨時間變化的，數據倉庫中的數據時間期限要遠遠長于操作型系統中的數據時間期限，數據倉庫的鍵碼結構總是包含時間元素，數據倉庫中的數據僅是一系列某一時刻生成的復雜的快照。

（一）數據倉庫的體系結構設計

數據倉庫的體系結構設計如圖所示。可以看出，數據倉庫強調一些歷史的數據信息，而且，屏蔽掉了一些操作性的數據，進行了整理和集成。在數據倉庫的基礎之上，可以產生許多的部門級和個體級的信息應用。

（二）數據倉庫技術應用的意義

完成企業內部的各種業務數據整合的工作，為企業的后續業務應用奠定了基礎。在數據倉庫之上進行數據挖掘等分析，才能夠發現許多手工無法發現的信息。在數據挖掘領域中比較著名的“啤酒和尿布”相互關聯的例子，通過手工是很難統計出來的。數據倉庫提高了對用戶數據的利用率、改善了服務水平。通過數據倉庫技術，可以發現用戶的消費習性，進而提供個性化的服務，改善服務水平，提高企業的競爭力。僅僅建立數據倉庫，還無法得出各種結論，要通過分析（例如：OLAP分析、數據挖掘等），才能得出想要的結論。因此建設數據倉庫，僅是開始的第一步。

（三）聯機事物處理分析

OLAP分析（聯機事物處理分析）可以根據用戶的需要，從不同的角度對數據進行切片分析。每個角度，代表了數據分析中的一個“維”，因此也稱“多維分析”。另外，OLAP分析也可以提供鉆取功能，將某一點的數據直接讀取出來。與傳統的統計報表系統相比，OLAP分析能夠提供更多、更豐富的報表和視圖，用戶使用更方便。在企業建立數據倉庫后，就可以進行OLAP分析，為管理人員掌握各種業務情況提供技術手段支持。

二、石化企業業務分析

石化企業都建立了自身的ERP、MES、RTDE、TBM等管理信息系統，積累了大量的企業業務數據。如何利用這些生產數據，通過數據分析為生產提供科學決策依據，是企業十分關心的問題。業務類型和特點分析如下：

石化企業包含許多業務，數據量大且數字化程度比較高的業務有：生產、財務、物資、設備維護、銷售、人事等信息。ERP系統SD模塊為企業提供了銷售訂單管理，動態掌握銷售訂單的執行情況；MRO模塊記錄了供應商、采購、出入庫、庫存等方面數據；MES系統記錄了成品、半成品質量、原料消耗等方面的數據。以上業務都具有建立數據倉庫數據源基礎，具有典型的分析應用價值。

三、數據倉庫在企業業務管理中的應用

在數據倉庫設計中，主要考慮如何設計業務事實表，如何進行業務CULB搭建，然后進行有關的OLAP分析。現以銷售業務為例進行分析。

（一）銷售業務

1.銷售業務事實表結構

2.銷售業務OLAP分析

OLAP分析包括：客戶分布分析、產品銷售分析、時間段銷售情況分析、客戶類型分析等內容。

根據客戶所在地區的銷售情況，可以分析出各地區的產品需求情況，產品銷售力度。

根據產品銷售情況，可以分析出各種產品的需求情況，進而企業根據需求及時調整生產。

根據各時間段產品的銷售情況，可以分析出產品銷售的淡季、旺季、各產品的生命周期，企業可以根據各級分析結果進行生產調整及新產品的開發、研制。

四、結束語

在市場競爭的環境下，科學決策是企業生存和發展的最重要環節。越來越多的企業認識到，企業只有利用信息技術與數據倉庫技術，深層次地挖掘、分析當前和歷史的生產業務數據，以及相關環境數據，才能快速獲取其中有用的決策信息，為企業決策提供支持；只有通過對企業數據進行多角度多層次分析，管理者才能掌握企業的運行情況和發展趨勢，并對企業制定生產計劃和長遠規劃提供理論指導，提高企業的管理水平和競爭優勢。數據倉庫在今后的應用將更加廣泛。

（作者單位：天津石化信息檔案管理中心）