数据仓库是什么意思 [基于数据仓库的批零售进销存管理决策系统的研究]
摘要：该文对进销存管理决策系统进行了研究，结合企业的需要，运用数据仓库和决策支持系统的理论，采用Analysis Services开发工具，建立了批零售进销存管理决策支持系统，实现了从不同视角地对批零售进销存系统的数据进行分析。
关键词：数据仓库；决策支持系统；批零售进销存
中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)18-4328-04
批零售企业每天面对着大量的数据处理。为了适应激烈的市场竞争，需要建立一个功能强大的进销存管理决策系统。因此，如何建立并有效的在日常事务中使用，对于企业来说非常重要。传统的进销存系统是建立在单一的数据库系统上，通常包括两部分内容即日常业务处理系统和在日常数据的基础上进行分析的辅助决策系统。这种以单一数据库为中心的数据库，因缺少有效地分析和决策，往往满足不了现代企业数据量大且复杂的要求。
对于本论文设计的数据仓库系统而言，企业管理者最希望的是掌握企业的经营状况及进、销、存情况，主要包括：进货趋势情况；销售市场波动趋势情况；利润情况。因此，数据库中的数据有：商品进货数据；商品销售数据；商品库存数据；客户信息；供应商信息；商品类别信息。门店可以通过数据仓库系统将门店每天的各类数据和信息进行合成，结合挖掘、预测等数据处理技术，用图表形式来向各层分析人员直观展示，根据分析各种数据，使门店的管理者真正了解经营情况。通过联机分析处理进行灵活丰富的多维分析与查询，并对未来进行预测。管理员从多个角度进行查询和统计。根据建立的数据仓库系统，实现真正的信息共享，从而进行有效的分析预测，建立基于全局的数据仓库辅助决策系统。
1批零售进销存管理决策支持系统分析与设计
1.1系统的需求分析
批零售进销存系统的构成是业务处理子系统、辅助决策子系统和数据管理子系统。业务处理子系统的前台是完成所有进销存业务的日常处理的业务系统，其中业务系统负责对整个进销存系统的数据入口分析，并向辅助决策子系统提供原始数据。后台由多个分布的、不同类型的数据库组成。辅助决策子系统的前台由完成统计分析预测功能的联机分析工具构成。后台为数据仓库。数据管理子系统负责对整个系统数据的管理。
1.2概念模型构造
商品主题描述批零售商品分类及销售情况；客户主题描述了客户的基本信息；供应商主题描述了供应商的基本情况。产地主题主要描述商品的产地情况。商品主题作为中心，将这4个主题联系起来。
1.3逻辑模型设计
1）分析主题域；2）粒度层次划分；3）确定数据分割策略；4）多维数据建模。
1.4系统的设计流程框架
系统的设计流程框架如图1所示。
1.5系统的业务流程分析
系统的业务流程分析如图2所示。
2批零售进销存管理决策系统的开发与实现
针对商品主题的多维数据模式，其星形模型的中心是销售事实表，其中的维包括产地维、供应商维、客户维、商品维，度量数据包括数量、进价、进价总额、零售价、零售价总额、销售日期等，其中每个维又具有各自的层次结构。以产地、供应商、客户、商品主题域星型模型为例，分别绘制的主要事实表星型模型和主要维表模型，如图3所示。
图3销售主题星型模型图
2.1批零售进销存管理决策系统的功能实现
2.1.1综合业务子系统
商品入库系统如图4所示，其他如商品销售系统、商品出库系统、经营盈利估算系统在此将不再赘述。
在多维数据集浏览器中，网格是由“产地”维度和“数量”、“进价总额”、“零售总额”、“利润总额”度量值组成，而“供应商”、“客户”、“日期”、“商品类别”四个维度在上方。浏览数据图如图5所示。
2.1.2综合查询子系统
综合查询子系统可以按照商品大类、商品名称、库存、销售频率，升序降序地查询进销存系统的商品情况。如图6所示。
2.1.3综合分析子系统
各产地利润结构分析如图7所示，各供应商利润分析如图8所示，各客户利润分析和商品利润分析在此不再赘述。
3结束语
该文研究开发的基于数据仓库的批零售进销存管理决策支持系统，以商品化软件为最终目标，遵循软件工程的规范，首先进行需求分析，确立系统的功能目标。我们根据实际工作中的反馈意见和门店经营者的实际工作需要，再进行了细致的调研，制定了主要研究目标和主要研究内容，进行了系统的开发工作。在今后的工作中，将会对数据仓库、OLAP和数据挖掘三者进行结合，从而更好地为企业服务。
参考文献：
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