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ERP與數據倉庫的結合
當今社會是一個信息爆炸的時代,信息豐富而知識貧乏的現象非常普遍?!捌【拼钪虿假u”的故事曾經觸動了多少人的神經。信息作為現代企業(yè)的寶貴資源,占據著越來越重要的地位,已經成為現代企業(yè)科學管理的基礎,正確決策的前提,有效調控的手段。
目前,面對激烈的市場競爭,許多大型企業(yè)紛紛實施“以客戶為中心,以服務求發(fā)展”的經營策略。如何優(yōu)化客戶關系,增強企業(yè)的競爭優(yōu)勢已經成為現代企業(yè)關注的焦點?,F有的應用系統(tǒng)往往以“產品”為中心,以“單據(票證)”處理為基礎,是面向聯機事務處理(Online Transaction Processing,簡稱OLTP)的系統(tǒng),而以客戶為中心的經營管理模式要求對現有業(yè)務系統(tǒng)的數據進行有效的集成并加以重組,建立面向聯機分析處理(Online Analysis Processing,簡稱OLAP)的系統(tǒng)。通過分析客戶的行為,掌握不同類型客戶的特征,進而為客戶提供更加優(yōu)質的服務,尤其是個性化的服務,同時全面掌握并理解、分析企業(yè)業(yè)務的發(fā)生情況,充分發(fā)揮企業(yè)現已積累的數據,為各級管理人員提供科學化管理和決策的有力依據,以提高企業(yè)的經營業(yè)績,保證利潤的持續(xù)增長。
同時,隨著企業(yè)信息化程度的不斷提高,各類應用系統(tǒng)同時并存并支撐著企業(yè)的業(yè)務應用。越來越多企業(yè)的信息化主管在開發(fā)企業(yè)應用時已經考慮到數據集成和將來對數據的整體有效利用,因此,在實施了ERP解決方案之后,很多企業(yè)選擇實施數據倉庫產品來避免信息孤島,實現應用的內部聯系和信息的共享。
什么是數據倉庫呢?
一般認為,數據倉庫(Data Warehouse)是一個面向主題的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相對穩(wěn)定的(Non-Volatile)、反映歷史變化(Time Variant)的數據集合,用于支持管理決策(Decision Making Support)。
面向主題:操作型數據庫的數據組織面向事務處理任務,各個業(yè)務系統(tǒng)之間各自分離,而數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織的。
集成的:數據倉庫中的數據是在對原有分散的數據庫數據抽取、清理的基礎上經過系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的,必須消除源數據中的不一致性,以保證數據倉庫內的信息是關于整個企業(yè)的一致的全局信息。
相對穩(wěn)定的:數據倉庫的數據主要供企業(yè)決策分析之用,所涉及的數據操作主要是數據查詢,一旦某個數據進入數據倉庫以后,一般情況下將被長期保留,也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作,但修改和刪除操作很少,通常只需要定期的加載、刷新。
反映歷史變化:數據倉庫中的數據通常包含歷史信息,系統(tǒng)記錄了企業(yè)從過去某一時點(如開始應用數據倉庫的時點)到目前的各個階段的信息,通過這些信息,可以對企業(yè)的發(fā)展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。
一個典型的企業(yè)數據倉庫系統(tǒng)通常包含數據源、數據存儲與管理、OLAP服務器以及前端工具與應用四個部分。
數據源:是數據倉庫系統(tǒng)的基礎,是整個系統(tǒng)的數據源泉。通常包括企業(yè)內部信息和外部信息。
數據的存儲與管理:是整個數據倉庫系統(tǒng)的核心。在現有各業(yè)務系統(tǒng)的基礎上,對數據進行抽取、清理,并有效集成,按照主題進行重新組織,最終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(tǒng)定義、數據轉換規(guī)則、數據加載頻率以及業(yè)務規(guī)則等信息)。
OLAP服務器:對分析需要的數據按照多維數據模型進行再次重組,以支持用戶多角度、多層次的分析,發(fā)現數據趨勢。其具體實現可以分為:ROLAP、MOLAP和HOLAP。
前端工具與應用:前端工具主要包括各種數據分析工具、報表工具、查詢工具、數據挖掘工具以及各種基于數據倉庫或數據集市開發(fā)的應用。其中數據分析工具主要針對OLAP服務器,報表工具、數據挖掘工具,既針對數據倉庫,同時也針對OLAP服務器。
在傳統(tǒng)的ERP系統(tǒng)中,一般的核心應用都是進銷存管理和賬務管理,數據庫中的數據也是緊緊圍繞產品信息、票據和賬目明細進行的。這樣的數據層可以很好地實現OLTP,但如果要為企業(yè)高層提供決策數據的話,就有必要對這樣原始的、松散的、孤立的數據進行抽取、清洗、加上時間標記并進行合理的分類,以使之能夠進入數據倉庫并支持OLAP。
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