数据仓库技术在企业管理

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1、数据仓库技术在企业管理当下信息时代，企业所面临的、最具有时代特色的环境就是以信息技术、尤其是以迅猛发展的计算机技术和互联X技术为基础的信息经济环境。信息化管理思想兴起并逐步向各个领域渗透，最终形成势不可挡的浪潮，席卷全球。在这种信息化的浪潮中，推动着信息化的核心——数据库技术不断向前发展。新形势下的会计信息系统必然要结合现代信息科技的发展，构建基于数据仓库的时间驱动型会计信息系统将成为解决目前传统会计信息系统问题的必然之路。这种情况下，在数据库技术基础上发展而来的数据仓库技术就应运而生。　　一、数据仓库及时间驱动型会计信息系统相关的基本概念　　由于数据

2、管理的需求，随着计算机硬件和软件的发展，数据库技术从基于“稳健系统”的数据管理起步，认同感以层次和X状模型为特征的第一代数据库系统进入第二代关系数据库系统，并取得主导地位，大批数据库产品和开发工具相继推出，也将全球信息化推向高潮。　　基于数据仓库的时间驱动的基本思想是：对企业的资源、经济时间和参与者机器相互关系运用计算机进行对象化、模型化处理，并按其时间语义而非人为加工过的借贷分录的形式，与资源、经济时间和参与者相关的财务数据和非财务数据进行确认、收集和存储，然后，根据用户的不同需要设计相应的用户试图，以提供管理所需的通用或个性化的特定信息。　　业务时

3、间是业务信息和财务信息的共同体，基于数据仓库的时间驱动型会计信息系统是指将会计信息的采集、存储、处理、传输一起嵌入到业务处理系统，这样就可以利用现代信息技术和数据仓库技术的成就，实现财务信息和非财务信息的实时采集、集中存储、即时处理、全面共享和随意访问，从而使会计工作的重心由核算向管理转变，为决策提供支持。　　二、基于数据仓库的时间驱动型会计信息系统的结构　　以数据仓库为机制的时间驱动型会计信息系统设置单个基本库：事项库、方法库和目的库。三库通过中间的信息处理器进行数据整合，这使企业原有的信息孤岛化零为整，合而为一，为企业财务运营、控制和决策提供了依据

4、。　　在系统框架结构中，事项库存储了大量的原始经济业务数据，为后续的信息处理提供了丰富的资料。　　方法库是财务决策得以实现的一个基础，用于存放控制规则，以及不同的确认和计量规则，包括会计准则和非会计准则。在信息使用者使用会计信息时，系统可以根据不同目的选择不同的确认和计量规则，组合成与信息使用者决策最相关的会计信息内容，而不是像传统会计信息系统那样将规则固化进会计数据里。　　目的库中主要存放按信息使用者需求所产生的会计信息。至于存放的形式，通常是用户选择的方法所组成的数据库，用户可以通过自由选择时间和方法，对业务活动进行自己的理解。事件库、方法库和目的

5、库的有效结合可以增强实时处理的及时性，并降低复杂性，更重要的是，企业作为信息提供者，其内部管理层应有自身的信息需求和决策模型设计。数据仓库系统的基本体系结构如图1所示。作为一个系统，数据仓库至少应包括三个基本的功能部分。　　数据仓库的四层体系化结构是指在一个企业或组织内，由各面向应用的OLTP数据库及各级面向主题的数据仓库所组成的完整的数据环境，在这个数据环境上建立和进行一个企业或部门的从联机事务处理到企业管理决策的所有应用。　　图2是对数据库体系环境的一个简单描述，它分4个层次：操作型环境、全局级数据仓库、部门级的局部仓库和个人级的数据仓库。体系化环

6、境的层次反映了数据与应用逻辑的抽象程度，可很好地与企业实际的部门组织结构对应起来，提高企业应用数据仓库的效率。　　在数据仓库中的数据主要存有着4个不同的细节级，包括：当前细节级、高度综合级、轻度综合级和早期细节级。当前细节级主要存放当前的数据，而后根据具体需要，通过预运算将数据聚合成高度综合级和轻度综合级，早期细节级主要存放衰退的数据。在数据仓库的数据组织结构中有3个重要的概念，它们分别是粒度、元数据和分割。　　数据粒度是指数据仓库中数据单元的级别和详细程度。数据越粗略，粒度就越大，级别也就越高，数据综合度越低，粒度就越小，级别也就越低。数据仓库中的数

7、据量以及查询质量将受到粒度的直接影响。单一粒度形式或多重粒度形式的选择主要是根据数据仓库中的数据粒度。　　数据的分割是数据仓库中的又一个重要概念，其目的同样在于提高系统运行的效率。是指把逻辑上整体的数据分割成较小的、可以独立管理的物理单元进行存储的方法。使用数据分割能够便于数据的恢复、重构和重组，以提高顺序扫描和创建索引的效率；数据概况也是由于受到数据分割的影响。数据分割主要包括系统级和应用级两种。系统级的分割是由数据库管理系统和操作系统来实现的，应用级的分割是由开发人员通过代码来直接控制。因此，应用级的分割更为灵活。数据的分割策略定义应该在逻辑模型的

8、设计过程中完成，只有这样，才能为数据仓库的物理实施提供设计基础。　　元数据，即所谓关于数据的数