基于数据仓库模型的运营分析系统.doc

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1、基于数据仓库模型的运营分析系统进入21世纪，信息科技迅猛发展，市场瞬息万变，企业要想在激烈的市场竞争中立于不败之地，就需要对客户和市场的信息做出快速、及时的搜集与响应，同时对自身的运营状况也要做出全面的预测与分析。企业要想通过信息化的手段，按照自身的需求以全方位、精确的粒度来分析自身生产、经营的情况，使用数据仓库是一个行之有效的方法。   数据仓库是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（TimeVariant）的数据集合，用于支持管理决策(DecisionMakingSup

2、port)。   面向主题：操作型数据库的数据组织是面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。   集成：数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。   相对稳定：数据仓库所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。   反映历史变化：数据仓库中的数据通常包含历史

3、信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。   1、系统软件平台及构造   （1） 软件平台   软件主要包括前台展现页面、WEB应用程序服务器、后台数据库系统。其中前台展现页面是基于B/S架构的JSP页面；WEB应用服务器使用IBM公司的WebSpereApplicationServer；后台数据库使用Oracle10g。   （2） 系统结构   下图展示了基于数据仓库模型的运营分析系统的体系结构：其中ETL包括：数据抽取、转换、清洗、过滤、装载这几个步骤，业

4、务数据经过ETL的过程，以另一种方式存入一个逻辑上独立于业务系统的新数据库中。这个数据库对业务系统是完全封闭的，并且是按照待分析的指标存放在多个类似于“数据集市”的多个表中。基于海量的分析数据，我们按之前设定好的参数来进行数据仓库模型的建立，也就是所谓的“多维度”的数据模型，模型建立好以后，就可以在模型框架的基础上进行多角度的海量数据的查询分析。   图1运营分析系统解决方案的体系结构   结构特点：   ① 独立性   该系统和外界的业务系统是完全独立的、不依赖于某种特定的业务系统而存在的。数据的抽取实际上是实现和外部业务系统的数据接口，而接口是可以由多种方式来实现的

5、，如数据库后台的存储过程、JAVA程序等。   外界业务系统数据的变化也不会实时的、直接的影响到分析系统的数据，分析系统反应的只是某一个时点上业务数据的情况。   ② 安全性   由于系统数据存放在独立于外部业务系统的数据库中，拥有外部业务系统访问权限的用户不一定可以访问分析系统。系统通过基础数据定义中角色的授权来控制访问、查询分析分析数据的权限。对于后台存储的数据也进行了加密的处理。 2、系统的多维度数据模型   多维度结构模型是基于多张维度表和一张事实表的星型模型结构，如图2所示。每个维度表存放的是按属性分类的维成员。如时间维度表中的时间维成员有：2009年、200

6、8年、2007年......组织维度表中的组织维成员有：销售部、国际业务部......往来单位维度表中的维成员有：客户A、客户B、客户C......那么在指标事实表中的数据就可以查询到如“2008年国际业务部与客户A所签的订单额度”、“2009年销售部与客户C所签的订单额度”、“2009年所有部门与所有客户所签的订单额度”......   每个维度表的主键构成了事实表的外键，这样的结构保证事实表中存在每个维度的每个维成员组合的数据。我们可以把事实看成是各个维交叉点上的值。   图2多维度数据模型   我们把业务系统中待分析的数据归类，每一类称为一个“指标”。如销售收入、

7、成本总额、应收账款都是指标，指标之间大多数没有彼此的关联，但有一类指标是需要通过其它指标的公式计算得到数据值的，如主营业务利润率=主营业务利润/主营业务收入*100%。所以我们把指标分为非计算类指标和计算类指标两大类。而非计算类指标的数据值来源于业务系统。   3、运营分析系统的设计   （1）ETL数据抽取、转换、装载模块的设计   系统设置自动的数据库任务，定时的执行存储过程(或者通过定时启用JAVA的线程)将外部业务系统中的数据写入到每个指标的中间表中。   （2） 基础数据定义模块的设计   数据仓库的建模需要根据基础数据的定义模