0 引言
決策支持系統(Decision Support System，DSS)是在管理信息系統的基礎上發展起來的一門新興的信息技術。它是以管理科學、運籌學、控制論和行為科學為基礎，以計算機技術、仿真技術和信息技術為手段，針對半結構的決策問題，支持決策活動的、具有智能作用的人機系統，能夠為企業提供各種決策信息支持以及許多商業問題的ERP解決方案。
傳統的決策支持系統主要是以模型庫系統為主體，通過定量分析進行輔助決策。DSS對數據的使用是非結構化的，它的一次查詢操作要涉及上百張表的上千行數據，復雜的表連接會嚴重影響系統的性能，而且用戶僅僅在分析的時候才查找有關數據，查找條件是隨機的，因此基于事物處理的傳統數據庫環境不適宜DSS的應用。
隨著計算機信息系統ERP的廣泛應用與網絡技術的迅速普及，以數據倉庫和聯機分析處理相結合的輔助決策系統成為決策支持系統的新形式。數據倉庫把分布在網絡中不同站點的數據集中到一起，通過聯機分析處理(Online Analytical Processing，OLAP)把數據的組織由二維平面結構擴充到多維空間結構，并提供了多維分析方法，然后從多個數據庫發現數據信息，從而進行決策分析，這是決策支持系統發展的一種途徑。目前這類工具還比較缺乏。
在數據倉庫的支持下，采用OLAP等分析工具，開發面向最終用戶的決策支持系統，使用戶能夠利用該系統對存儲在數據倉庫中的各種信息進行跨時間、地點等多維數據進行在線分析、挖掘和提煉，從而為決策者提供完整、準確和及時的決策信息。
近年來企業部門業務處理以及信息管理系統ERP的廣泛使用，既為銷售決策支持系統的建立提供了基礎，也為它的應用產生了強大的推動力。與此同時，計算機在理論與技術上的新進展也使銷售決策支持系統的研究與應用水平不斷提高，使它從早期的批處理方式演變成今天的聯機分析處理方式，也帶動了數據倉庫、多維數據庫、數據挖掘等新技術的研究。
1 銷售決策分析系統的設計
研制銷售決策分析系統是為處在競爭日趨激烈的環境中的企業提供一種分析銷售因素關系及其變化規律的方法。根據數據倉庫設計的步驟，我們可以通過分析系統結構、概念設計、邏輯設計和物理設計這四個階段來開發銷售決策分析的數據倉庫系統，且以基于數據倉庫的銷售決策系統設計與開發為任務。具體分為系統結構分析、概念設計、邏輯設計和物理設計這四個階段。
1.1 系統結構
通過對銷售決策分析的處理過程，我們可以把系統分為三個部分，如圖1所示。
圖1 銷售決策系統結構圖
(1)業務處理子系統。主要是用來完成日常銷售業務的數據處理，包括操作性的數據庫系統和外部各種數據。它是數據倉庫系統的基礎，是整個系統的數據源泉。
(2)管理數據子系統。負責對整個系統的數據進行管理，是整個數據倉庫系統的核心。在確定數據倉庫信息需求后，首先進行數據建模；然后確定從源數據到數據倉庫的數據抽取、清理和轉換過程，并有效集成，按照主題進行重新組織；最后確定數據倉庫的物理存儲結構，同時組織存儲數據倉庫元數據(具體包括數據倉庫的數據字典、記錄系統定義、數據轉換規則、數據加載頻率和控制信息等)。
(3)決策分析子系統。利用聯機分析處理OLAP和其他工具對數據倉庫中的數據進行統計與分析，實現分析和預測功能。
1.2 數據倉庫的概念模型和邏輯模型設計
根據對系統的需求分析和決策的需要，我們采用信息包圖的方法進行多維數據建模。如圖2所示。
圖2 銷售分析的信息包圖
銷售分析的信息包圖建立過程如下：
(1)確定維度。維度是相同類型數據的集合，是人們觀察數據的特定角度，不同的維度組合構成了訪問數據倉庫的約束條件。本系統中確定的維度主要包括時間維、產品維、銷售地區維、銷售部門維和客戶維等。
(2)確定粒度。粒度是數據倉庫中數據單元的詳細程序和級別，也就是維度劃分的單位。對所確定的緯度進行粒度劃分，如按時間、產品、銷售地區、銷售部門和客戶等進行劃分。
(3)確定度量指標。度量指標是指在維度空間內數據所表達的含義，這些度量指標包含導出信息，本系統的度量指標包括單價、成本、銷量、利潤等。
(4)確定維度的層次。維度的層次是指在一個層次內為表達不同細節程序的信息按順序劃分的多個階層，比如時間維可以劃分為年、季、月、旬、日等不同的層次。
根據以上分析的信息包圖，我們采用星型模型為系統建立多維數據模型。星型模式是多維數據模型中的一種典型結構，它組織實體的方式是把一個事實表放在中間，周圍有各個維表與這個事實表相連，是一種由一點向外輻射的形式，如圖3所示。數據庫中包括一張事實表，用于存放事實數據，其中的信息有多個維度，對于每一維都有一張維表，用來記錄相應維度的描述信息。事實表中的每條元組都包含指向各個維表的外鍵和一些相應的測量數據。
圖3 銷售分析的星形模式圖
1.3 數據倉庫的設計
為了能夠實現信息和數據網絡共享，我們通過Web技術來開發系統。在這里，系統的前臺使用HTML語言和ASP技術進行Web編程，以Microsoft SQL Server 2000作為中間數據庫，采用Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services提供的數據倉庫，采用OLAP作為分析工具對相關數據進行分析，幫助決策者做出可靠的決策。
數據倉庫物理模型的設計主要是為了確定數據的存儲結構，確定數據存放位置，以及確定存儲分配。
為支持數據倉庫加載數據，需要對準備的數據進行抽取、清理和轉換操作，需要創建表和其他數據庫對象。因此，數據倉庫的物理實現首先是要創建一個獨立的數據庫作為數據準備區，用戶從數據源抽取出所需要的數據后，經過數據轉換，最終按照預先定義好的數據倉庫模型將數據加載到數據倉庫中創建數據。
數據抽取過程是將數據從聯機事務處理系統、外部數據源以及其他存儲介質導入到數據倉庫中。數據從數據源中被抽取后，需要進行擦除、格式化以及保持一致性的處理，然后才能轉換為數據倉庫結構。可以采用Microsoft SQL Server 2000中的數據庫與表創建工具來實現，其中可以通過SQL Server 2000中的Transact-SQL、數據轉換服務DTS、分布式查詢以及命令行應用程序等工具來實現數據的提取、清理、轉換和加載過程。
2 銷售決策分析系統的實現
數據倉庫把來自多個系統的數據集成起來，形成一個可靠的、一致的、不斷更新的信息集合。在大多數情況下，它們直接采取大規模關系型數據庫以及傳統的關系型報表和查詢工具的形式。但是，它不直接支持更加完整的和多維的視圖，而這正是靈活的決策制定所需要的。
在實際決策過程中，決策者需要的數據往往不是某一指標單一的值，他們希望能從多個角度觀察某指標或多個指標的值，并且找出這些指標之間的關系。比如，決策者可能想知道“北京和上海兩個地區今年上半年和去年上半年在銷量總額上的對比的情況，以及銷量額按照50萬～100萬、100萬～500萬，以及500萬以上分組”。這些決策數據是多維的，多維的數據分析是決策分析的主要內容。但是，傳統的關系數據庫系統及其查詢工具對于管理和應用這樣復雜的數據就顯得力不從心了。
本系統的決策分析過程采用OLAP來實現。OLAP技術通過對數據倉庫進行綜合、統計和分析，以專業報表和查詢結果的形式提供給管理人員。OLAP的功能結構由數據存儲服務、OLAP應用服務、用戶描述服務組成的三層客戶/服務器結構，復雜的應用邏輯集中存放在應用服務器上，由服務器提供高效的數據存儲，根據前端的客戶要求，通過對數據倉庫細節數據的統計和分析，安排后臺處理及報表的預處理，最終得到所需要的結論。
對于本系統，我們可以采用Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services提供的OLAP和Microsoft English Query等工具對數據倉庫中的數據進行查詢。Analysis Services系統包括一個用于管理分析數據的多維數據集和提供客戶端對多維數據集信息的快速訪問的服務器。Analysis Services借助預先計算的聚合數據將來自數據倉庫的數據組織成為多維數據集，通過在多維結構中對數據倉庫中的數據進行獲取、摘要、組織和存儲，從而為復雜的分析查詢提供快速應答。在該系統中，開發的客戶端分析模塊可以用表格、平面圖、立方圖和圓餅狀圖等形式來顯示分析結果，主要有以下功能：
(1)銷售分析。根據建立的銷售模型，可以對不同種類的產品以及不同的銷售部門，從年、月、旬、日產品的銷售情況來進行分析和預測。同時，從產品的銷售情況的分析結果可以再進一步分析相應的銷售員工的業績。這樣，可以幫助決策者了解公司的發展業績，以及公司員工的能力，為公司的下一步發展制定出相對準確的計劃。
(2)客戶分析。根據產品的銷售區域以及具體的客戶分布，一方面可以進行客戶所屬地區的分析，從而可以得到產品銷售的方向；另一方面，可以對客戶價值進行分析，了解產品的消費群。這些可以幫助決策者確定各種類型客戶的消費模式，以便采取靈活而主動的經營方式，從而獲取最大的利潤。
(3)供應商分析。這主要是建立在銷售分析的基礎上，對來源于不同的供應商的同一種產品的銷售業績進行分析，了解消費者的購買喜好和對不同廠家的產品的適應能力，幫助決策者制定合理的采購計劃。
(4)財務分析。根據劃定的時間周期來進行實際費用和花費的比較，審查過去資金流動的趨勢，可以預測未來的資金需求量，整合各部門的財務數據形成正確的財務報表。圖4是一張部分業務分析的示例圖。
圖4 部分業務分析示例圖
3 結束語
本文所介紹的基于數據倉庫和OLAP的銷售決策分析系統可以大大改善原有的基于事務處理系統的數據處理和分析能力。數據倉庫是在數據庫的基礎上發展起來的，其面向主題的數據組織方式可方便用于決策分析，聯機分析處理把數據的組織由二維平面結構擴充到多維空間結構，實現了多維數據分析。在數據倉庫的基礎上進行聯機分析處理的輔助決策技術越來越成為現代決策支持系統發展的新趨勢。
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本文標題：基于數據倉庫的銷售決策分析系統設計
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