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上海雙菱空調制造公司實施博科資訊BI案例

數據倉庫的建立是為了滿足決策支持的需要,而更好地組織企業內所有可能收集到的數據。建立數據倉庫不是目的,只是進行決策支持的中間環節,保證數據的一致性、準確性、綜合性、易用性,為各種決策支持方案提供統一的數據源。例如以客戶為中心的數據倉庫是根據客戶管理的需求,對企業所有可能和客戶相關的數據進行重組,使得企業對自己的客戶具有統一的認識。上海雙菱建立的數據倉庫,包含以下幾個要素:ETL(數據的抽取、轉換和裝載);數據倉庫的存儲;數據倉庫的管理和維護(包含元數據的管理)。

聯機分析處理(OLAP)上海雙菱空調采用了博科自主的OLAP技術,用于對集中存儲的管理數據進行多維多點的即時分析。OLAP是聯機分析處理的英文縮寫,是一種用于對大容量數據歸總與分析的技術,它使用戶能夠以更快、更易于使用的交互方式從數據中獲得信息。OLAP的關鍵是能夠以用戶想得到的方式來表示數據,主要通過多維的方式來對數據進行分析、查詢和報表,它不同于傳統的OLTP應用。OLTP應用主要是用來完成用戶的事務處理,通常要進行大量的更新操作,同時對響應時間要求比較高。而OLAP應用主要是對用戶當前及歷史數據進行分析,輔助領導決策。其典型的應用有對銀行信用卡風險的分析與預測、公司市場營銷策略的制定等。主要是進行大量的查詢操作,對時間的要求不太嚴格。

目前,常見的OLAP主要有基于多維數據庫的MOLAP及基于關系數據庫的ROLAP。在數據倉庫應用中,聯機分析處理應用一般是數據倉庫應用的前端工具,同時,聯機分析處理工具還可以同數據挖掘工具、統計分析工具配合使用,增強決策分析功能。

此外,OLAP的一個重要特點是多維數據分析,這與數據倉庫的多維數據組織正好形成相互結合、相互補充的關系。OLAP技術中比較典型的應用是對多維數據的切片和切塊、鉆取、旋轉等,它便于使用者從不同角度提取有關數據,OLAP技術還能夠利用分析過程對數據進行深入分析和加工。

OLAP主要的應用技術是“旋轉和切片”、“數據挖掘”。

——旋轉和切片。OLAP讓最終用戶能夠對整理過的信息進行切片和旋轉操作,以便從不同角度考察數據。用戶可以沿著任一軸“切割”或“轉動”一片特定的繼承數據。

◆切片和切塊通過切片、切塊功能,用戶可以對數據進行過濾,專注于某一方面的問題,例如,用戶通過拖拽的方式很容易的得到諸如“華東地區2003年的銷售情況”這樣的數據。

◆鉆取鉆取包含向下鉆取和向上鉆取操作,鉆取的深度與維所劃分的層次相對應。向下鉆取是通過對某一行匯總數據進行細分來分析數據。例如,用戶分析“各地區、城市的銷售情況”時,可以對某一個城市的銷售額細分為各個年度的銷售額,對某一年度的銷售額,可以繼續細分為各個季度的銷售額。通過鉆取的功能,使用戶對數據能更深入了解,更容易發現問題,做出正確的決策。向上鉆取是指自動生成匯總行的分析方法。通過向導的方式,用戶可以定義分析因素的匯總行,例如對于各地區各年度的銷售情況,可以生成地區與年度的合計行,也可以生成地區或者年度的合計行。

◆旋轉為了方便用戶更直觀的查看分析數據,博科財務智能倉支持數據的旋轉功能,從不同的視角來查看數據,對于一些數據,通過旋轉功能,看起來可以更加直觀,例如時間序列分析中,各地區各年度的增長量情況,把年份作為旋轉維度,則同一地區不同年度的數據以及增長量將在一行顯示,看起來更容易理解。

——數據挖掘。數據挖掘是按照既定的業務目標,對大量的企業數據進行探索、揭示隱藏其中的規律并進一步將之模型化了的先進、有效的方法。OLAP允許用戶使用“數據挖掘”或導航技術獲取更詳細的信息。數據導航能幫助最終用戶回答“為什么”的問題,大多數OLAP工具都可以使用戶在一個數據集內向下挖掘到最深層次的細節,而大多完整的工具允許用戶“挖掘到任何地方”,除“向下挖掘”外,還可“向上挖掘”,甚至可以“跨越挖掘”,即在同一層次上從一個數據集水平地移到另一套數據上。例如,使用者可以按照季度、商店類型、洲三個維度來展現數據,并對每一項提供了“實際消費”、“平均實際消費”、“該項消費占該類消費的百分比”、“實際收益”、“平均實際收益”以及“該項數據占該類收益的百分比”的比較數據。這樣可以使消費和收益的數據更為直觀地進行橫向的和縱向的比較。 

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