基于数据仓库的烟草决策支持系统研究

1 引 言

近几年来，烟草行业政策不断变化，随着中闷加入WTO，国外的烟草公司也会进入中国市场，中国烟草公司作为垄断地位的优势将会逐渐削弱。在这样的形势下，正确及时的决策将是烟草企业生存与发展最重要的环节。决策来源于信息，信息需要数据，烟草企业并不缺少数据，而是受阻于太大的数据量和过量冗余数据与数据不一致。由于烟草行业内早有大茸成熟的数据库应用系统，这些系统产生了大量的业务处理数据，包括销售数据、客户数据、财务数据、人事数据等。所有这些数据从结构上看，是相对独立的，不利于企业决策者进行全面分析和查询。同时，许多历史数据都被存储在磁带、光盘中，或是分布在不同的硬件、数据库内，要查询一次历史数据时，费力费时，更不用说把不同业务部门的数据来关联比较分析了，同时也会遇到像数据类型不匹配、数据定义不同、数据不一致、数据冗余等问题。

如果针对烟草行业的特点和发展需求，对这些数据进行结构上的重组，按更有利于决策分析的角度去设计，就会使企业的宝贵数据资源，实现真正的信息价值。本系统提出了一种新的基于数据仓库的决策支持方案，即以数据仓库为基础，以联机分析处理和数据挖掘技术为手段，将各种异构源数据进行采集、整理、分析、反馈、调节等一系列连续的处理后，再次在下一周期参与战术决策，从而提取企业数据中有价值的信息，为企业的客户服务、市场营销等工作提供科学有效的支撑，提升企业的运营水平和竞争能力。

2 概 述

1998年才发展起来的数据仓库(Data Warehouse)技术对许多人来说也许还很陌生，而它在国外已是如火如荼了。数据仓库之父W.H.Inmon将其定义为“数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合”。数据仓库与传统的数据库系统相比有着本质的区别，数据库是一种通用平台，建立于严格的数学模型之上，用来管理企业数据，进行事务处理，完成相关业务。而数据仓库没有严格的数据理论，更偏向于工程，它不是花钱就可购买到的成品，而是企业日积月累的建立过程，它的应用对象是不同层次的管理者，它的数据源是多种数据源，库中数据无须修改删除，主要是大规模查询和分析，因此要求有大量的历史数据和汇总数据。

3 总体架构

烟草企业掌握着大镀的运营方面的数据，通过这些数据，可以分析出用户的行为特征和卷烟品牌的市场预测等多方面的信息，从而指导企业市场活动。下面介绍基于数据仓库的烟草决策支持系统的总体架构。

如图1所示，该系统分为四层次结构：操作层为数据仓库的输送系统，负责将各种数据源如SQL Server、db2等事务处理数据库系统及文本文件中的源数据进行集成、迁移，提供对业务有价值的信息。ETL层是抽取，转换，加载层，负责将不同系统、不同格式的数据加载到数据仓库中。其中：过渡区为一个相对独立的过渡空间，用来接收、传输和处理数据;数据仓库层丰要包括元数据管理、基础数据管理、综合管理等;元数据管理丰要完成数据源元数据管理、ETL规则管理、应用逻辑元数据管理等功能。基本数据由事实表、维表的多维结构表示，是数据仓库中最核心的数据部分。综合管理对基本数据按层次结构进行总计。形成实体化视图方阵，以此作为决策支持系统的基础。表示层负责将数据仓库中的方阵数据进一步按照主题来汇总，形成数据集市、多维总计方阵，通过联机分析处理、商务智能、数据挖掘等一系列分析及展示，生成决策分析结果，并将决策支持系统变更后的运作数据收集、反馈回数据仓库层和操作层。该数据流从下一个周期开始参与新一轮的分析、检查和度量，以此形成闭环的决策支持系统。

图1

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