淺談數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在商場（超市）中的應(yīng)用

摘要：隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術(shù)已經(jīng)日益成熟，與此同時，數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)也在飛速發(fā)展，它已被應(yīng)用于企業(yè)管理、決策支持、市場分析等多個方面。本文首先介紹了數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，之后介紹了數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在商場（超市）中的應(yīng)用。關(guān)鍵字：數(shù)據(jù)倉庫

商場（超市）計(jì)算機(jī)一、前言

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的企業(yè)逐漸建立了各種各樣的應(yīng)用子系統(tǒng)，如銷售系統(tǒng)、庫存系統(tǒng)、財(cái)務(wù)系統(tǒng)、人事系統(tǒng)等。它們能夠較好地滿足企業(yè)OLTP(OnlineTransactionProcessing，聯(lián)機(jī)事務(wù)處理)的應(yīng)用需求。但隨著市場競爭的日益激烈，企業(yè)需要利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析和推理，為企業(yè)的決策提供依據(jù)。當(dāng)這種分析處理只涉及到很少的數(shù)據(jù)庫表時是可行的。當(dāng)數(shù)據(jù)量迅速地增長而且查詢要求不斷復(fù)雜化時，這種建立在OLTP基礎(chǔ)上的DSS就不能很好地滿足決策的需求。另外從大量的歷史數(shù)據(jù)中獲取信息，要求系統(tǒng)保存大量的歷史數(shù)據(jù)。如果系統(tǒng)在進(jìn)行事務(wù)處理時還要進(jìn)行復(fù)雜的分析處理。這樣對于頻繁操作性處理的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)而言，將會不堪重負(fù)。因此，需要重新組織數(shù)據(jù)，使其使于進(jìn)行復(fù)雜分析。為適應(yīng)這一需求，應(yīng)運(yùn)而生的就是數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)。商場（超市）關(guān)系到大眾生活水平的提高，它為大眾生活提供了便利，同時由于商場（超市）貨物、員工的復(fù)雜性，使得市場、人事管理、物品供需關(guān)系、設(shè)備管理顯得更為復(fù)雜，所以商場（超市）更應(yīng)該象其他企業(yè)一樣，應(yīng)用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)完善自己的市場、管理、供需關(guān)系等等。二、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)概述1.數(shù)據(jù)倉庫的概念“數(shù)據(jù)倉庫是一個用以更好地支持企業(yè)或組織的決策分析處理的、面向主題的、集成的、不可更新的、隨時間不斷變化的數(shù)據(jù)集合”。面向主題、集成性、不可更新和隨時間變化性是其基本特征?？梢哉f，數(shù)據(jù)倉庫是一種解決問題的方案，是用來更好地提取和管理并最終利用信息資源的辦法。“它以傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)作為存儲數(shù)據(jù)和管理資源的基本手段，以統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)作為分析數(shù)據(jù)和提取信息的有效手段，以人工智能技術(shù)作為挖掘知識和發(fā)現(xiàn)規(guī)律的科學(xué)途徑”。數(shù)據(jù)倉庫主要是面向聯(lián)機(jī)分析處理和決策分析的，而不面向事務(wù)處理。數(shù)據(jù)倉庫將信息按主題形式加以組織，來揭示信息的內(nèi)在聯(lián)系和事物的規(guī)律及事物之間的聯(lián)系。對原有數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行重新組織、按需求綜合以后，就得到數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)。因此，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是高度集成的，反映的是一段相當(dāng)長的時間內(nèi)歷史數(shù)據(jù)的內(nèi)容，是不同時點(diǎn)的數(shù)據(jù)庫快照的集合。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是不可更新的，就應(yīng)用而言，卻并非其中的數(shù)據(jù)一成不變，恰恰相反，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)由于不斷增加新的數(shù)據(jù)內(nèi)容，定期刷新和添加，并剔除已經(jīng)過時的數(shù)據(jù)內(nèi)容，所以說，其數(shù)據(jù)內(nèi)容是隨時間而不斷變化的。2.數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的組織結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)可分為兩類，(1)按照數(shù)據(jù)的綜合程度(稱之為粒度)分為四個等級：早期細(xì)節(jié)級、當(dāng)前細(xì)節(jié)級、輕度綜合級、高度綜合級。“元數(shù)據(jù)經(jīng)過綜合后，首先進(jìn)入當(dāng)前細(xì)節(jié)級，并根據(jù)具體需要進(jìn)行進(jìn)一步的綜合從而進(jìn)入輕度綜合級乃至高度綜合級，老化的數(shù)據(jù)將進(jìn)入早期細(xì)節(jié)級”。(2)元數(shù)據(jù)(metadata)是“關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)”，它能有效地管理數(shù)據(jù)倉庫，對元數(shù)據(jù)可從構(gòu)建時間元數(shù)據(jù)、使用元數(shù)據(jù)、控制元數(shù)據(jù)三個角度分類分析。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)就是通過粒度劃分和分割進(jìn)行有效地存儲的。3.相關(guān)的信息開發(fā)工具要滿足用戶全面、系統(tǒng)、多層次信息需求的目標(biāo)，必須借助于數(shù)據(jù)倉庫并建立數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)才能實(shí)現(xiàn)?！皵?shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)是以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)，通過查詢工具和分析工具，完成對信息的提取，滿足用戶的各種需求”。因此，進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)分析、提供管理決策還必須引入相應(yīng)的數(shù)據(jù)倉庫工具層。“數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)是多種技術(shù)的綜合體，由數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫工具三個部分組成”。數(shù)據(jù)倉庫工具層包括：多維分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具以及可視化工具。多維分析工具主要指聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP，On-lineAnalyticalProcessing)，“OLAP是針對特定問題的聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)訪問和分析”。目前，這類產(chǎn)品己經(jīng)有很多了，如BrioQuery，GQL，Impromptu，PowerPlay，Commander，InformationAdvantage等等。數(shù)據(jù)挖掘(DM，4.其他應(yīng)用

4.1提高市場競爭力，提升客戶服務(wù)水平。通過建立數(shù)據(jù)倉庫，為客戶資料的統(tǒng)計(jì)分析提供基本的信息源和輔助工具，已成為各個企業(yè)包括商場提高市場競爭能力和客戶服務(wù)水平的關(guān)鍵。4.2提高管理水平，降低成本，提高效率。隨著市場經(jīng)濟(jì)競爭的發(fā)展和反壟斷經(jīng)營的推進(jìn)，商場（超市）逐漸向規(guī)?；⒓s化方向發(fā)展，各個公司迫切要求提高其自身的管理水平。數(shù)據(jù)倉庫的建立可使企業(yè)更加及時、準(zhǔn)確地掌握自身的經(jīng)營狀況、資金情