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1、EIS(ExecutiveInformationSystems)>J80年代出现的一种支持高层管理者的新型信息系统,随着EIS的迅速发展,对有关的研究日益活跃，但大都集川在系统开发框架、系统需求分析和案例研究等方血,对于如何组织EIS的数据资源，尚缺乏充分研究。EIS的目的是为经理职能的实现提供强有力的支持。在经理的所有职能中，决策和创新是最重要的。经理在决策和创新时遇到的最大休I难在于很难及时得到所需的信息，尤其是外部信息。在收集和处理信息上耗费大暈的时间，使得经理只有较少的时间来进行决策思考
2、,从而制约了其职能的实现。因此,EIS除了要显著地改进可用性外，还必须提供有效的信息支持,使经理能够及时地获得决策所需的信息。本文探讨EIS数据要求与组织途径，并在此基础上提出EIS数据组织的新模式及相关的概念与技术，为EIS的构建与应用，提供一些新的思路与方法。1EIS数据要求与组织途径由于经理们面对的问题大多是非结构化的、带有战略性质的决策问题,而且经理的工作具有繁忙、琐碎等特点,EIS的信息支持应具有以下特征：(1)信息范围广泛，既包括企业全局的内部信息，又包括大量外部信息；(2)提供与企
3、业关键成功因素(CSFs)相关的重要信息；(3)支持在线信息访问，可方便、高效地获取需要的信息；(4)数据可详可略，既提供高度概括数据，乂可层层细化,可根据需要追踪基础数据；(5)提供的数据必须是高度集成、高质量的决策分析型数据等。要实现以上信息支持，要求EIS具有一个高质量的，包括企业内外信息及不同综合程度且易于访问利用的数据资源。而目前的EIS尚不具备这个条件。传统信息系统的数据主要来源于企业的业务系统。业务系统面向企业的业务活动,产生的数据是事务处理型数据,支持企业的事务处理过程。由于事务
4、处理过程是面向工作流的，这决定了面向事务处理过程的应用系统产生的数据存在着聚焦点狭隘、访问难度大、过度膨胀、格式不统一、集成性差等缺陷。尽管事务处理型数据库中存放有大量数据，但是决策分析者无法或难以及时从中获得有用数据，也无法向经理提供决策分析所必需的外部信息。因此,EIS数据资源的组织不能局限于业务处理的数据库，也不能延用业务处理数据的组织方式。数据仓库理论为解决这个难题提供了可行的、科学的方法。数据仓库理论研究的要对象是企业中的信息和知识，它区别于传统的仅限于一个部门或专业业务的信息系统。数
5、据仓库将这些原始数据重新进行组织，以适应查询、分析和决策的需要,并提供在线分析处理(OLAP)、多维数据库、数据挖掘等支持信息分析的技术。它实现了从传统的面向操作员的信息系统向面向技术、管理和决策人员，特别是面向高层管理者的信息系统发展。这正好满足了EIS的需要。数据仓库具备优良的支持EIS的机理:如能为EIS决策支持和追踪基础数据(Drill-down)提供具有多层次数据粒度的数据环境;有支持EIS的趋势分析过程的历史数据;有支持数据分析、数据挖倔、知识发现等过程的多维数据模型和处理技术;还有
6、帮助经理迅速访问所需数据,对数据进行有效管理的数据目录。综上所述，利用数据仓库理论是解决EIS数据组织问题的可行途径。2基于扩展型数据仓库的EIS数据组织模式EIS采用数据仓库技术可以在内部数据的组织和利用上取得良好的效果，但对于外部数据的获取仍十分有限。在市场全球化趋势加快和外部环境变化加剧的情况下，企业管理的重心逐渐外移，经理处理外部信息的比重不断上升,这要求EIS还必须提供大量数据仓库中无法容纳、也没有必要容纳的外部信息。针对以上问题，本文将数据仓库的边界向企业外部延伸，提出了一个基于扩展
7、型数据仓库的EIS数据组织模式，见图1。该模式的基本思想是：(1)如果EIS具有高质量的、稳定的、充分的数据资源，可不为此设置数据库,而只设办公文档库、经验库、模型库、案例库和知识库；(2)经理决策所需的外部信息漫无边际，不可能事先完全地予以确定和引入,因此设想将数据仓库的边界在逻辑形式上向外部延伸，使其所能提供的数据包括现有的与可随时联通调入的两部分，形成扩展型数据仓库；(3)为有效地组织扩展型数据仓库的数据，向E1S、进而向经理及其活动提供充分且有序的信息资源，我们借用实物仓库明细帐与数据仓
8、库数据冃录等概念，构建一个用作数据引入、管理与引用的导航器的数据仓库明细帐。(4)内部业务数据必须经过清洁、集成和交换，外部信息则经过主题化、关联化、格式化和条目化等预处理后才能加载入数据仓库。根据以上思想，本文提出的基于扩展型数据仓库的EIS数据组织模式可定义为:以范围广阔的扩展型数据仓库为基础，通过数据仓库明细帐的导向，为EIS与经理提供充分且有序的、不同综合程度的企业内外部信息的数据组织模式，如图loExecutiveExtendeddatawarehouseIEISapplication
