企業實施數據倉庫項目的必要性研究

摘要：介紹數據倉庫的發展概況及作用，分析企業實施BW項目的前提條件，結合某企業應用案例，對BW項目實施的必要性進行了闡述。

關鍵詞：數據倉庫；BW；實施

當今時代是信息化時代，企業信息化建設不斷深入推進，企業各類數據逐漸沉淀下來，那么如何分析、利用這些大量甚至是海量的數據，變數據為信息，為企業經營管理提供決策支持，日益成為企業信息化建設中的重大課題之一。數據倉庫技術的出現正是為了滿足數據庫用戶要求利用已有數據輔助企業做出行為決策分析的新需求。

數據倉庫概況及作用

數據倉庫(Data Warehouse)，又稱BW(Business Warehouse)，或稱商務智能(Business Intelligence，簡稱BI)，被形象地譽為“企業的采金器”，對企業有著重要的決策支持作用。數據倉庫概念起源于80年代中期，至今眾多學者對其進行了相關的定義，其中較權威的是由被譽為“數據倉庫之父”的W.H.Inmon于1993年提出的，他認為：數據倉庫是一個面向主題的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相對穩定的(Non-Volatile)、反映歷史變化(Time Variant)的數據集合。

數據倉庫和數據挖掘技術的發展促進了分析處理應用的巨大發展并使之與傳統的事務處理應用相分離。數據倉庫技術的聯機分析處理(Online Analytical Processing，簡稱OLAP)是對數據倉庫的信息進行分析處理的過程。OLAP的基本特點是：基礎數據來源于生產系統中的操作數據存儲層；響應時間合理，用戶數量相對較小，其用戶主要是業務決策與管理人員。OLAP的結果主要采用圖形、表格等可視化方式表達和輸出，以滿足決策支持或多維環境特定的查詢和報表需求。數據挖掘是一種決策支持過程，主要基于人工智能、機器學習、統計學等技術，高度自動化地分析企業原有的數據，作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助企業的決策者調整市場策略，減少風險，作出正確的決策。

(1)面向主題。操作型數據庫的數據組織面向事務處理任務，各個業務系統之間各自分離，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織的。主題是一個抽象的概念，是指用戶使用數據倉庫進行決策時所關心的重點方面，一個主題通常與多個操作型信息系統相關。

(2)集成性。面向事務處理的操作型數據庫通常與某些特定的應用相關，數據庫之間相互獨立，并且往往是異構的。而數據倉庫中的數據是在對原有分散的數據庫數據抽取、清洗、轉換和裝載等預處理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的，已經消除源數據中的不一致性，保證數據倉庫內的信息是關于整個企業一致的全局信息。

(3)相對穩定性。操作型數據庫中的數據通常實時更新，數據根據需要及時發生變化。數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，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，通常只需要定期加載、刷新。

(4)反映歷史變化。操作型數據庫主要關心當前某一個時間段內的數據，而數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統記錄了企業從過去某一時點(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，可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。

實施BW項目的可行性

BW對企業發展如此至關重要，那么實施BW項目需要具備哪些基礎或前提條件，方具備最基本的可行性呢?筆者認為至少需要具備以下兩點：

(1)企業擁有良好的數據基礎。企業數據倉庫的建設，以現有企業業務系統和大量業務數據的積累為基礎，要求企業要有良好的數據基礎，一是數據量足夠多，二是數據質量好。對于已經實施了MIS、ERP、MES等系統的企業來說，尤其是實施了大型CIMS系統的制造類企業，其各類系統留存的大量過程數據正是數據倉庫的堅實數據基礎。

(2)企業中高層決策者對BW項目高度重視。信息化建設是一把手工程，BW項目更是一把手工程。首先，BW項目的實施需要企業決策層的高度重視。其次，不同于一般的管理信息系統，BW的使用者也是企業中高層管理者和決策者。以上兩點要求BW的項目首先要得到企業決策層的高度重視和大力支持，方能視為可行，否則只能是紙上談兵，BW是難以大顯身手的。

實施BW項目的必要性分析

(1)BW是企業發展的迫切需求

“數字會說話”，但如何讓海量的數字會說話，并適時地說給合適的決策者，這是一個非常棘手的難題，同時也是企業亟待解決的問題。企業為應對WTO帶來的商場競爭壓力，提高企業自身的核心競爭力，增強決策管理能力。迫切需要信息技術的有力支撐，提供強大的數據分析功能，使企業從規范的管理中獲得更大的效益，為企業獲得較高的投資回報。

基于數據倉庫的數據分析與挖掘正是BW的看家本領，切合了企業BW的建設目標。國內某制造企業在經過多年的信息化建設后，急需要利用數據倉庫系統去整合ERP系統與其他信息系統中的數據，能夠在一個統一的平臺為公司各級管理層提供分析決策所需要的數據，實現數據展現靈活性。提高數據分析利用能力。

該公司數據倉庫系統項目建設目標，即逐步建立有行業特點的指標體系，包括相應的數據模型和分析方法，實現數據挖掘的規范化和流程化，實現各個層次的經營管理信息以及外部信息的有效集成，能迅速匯總各個下屬部門的信息，有效地提高管理的透明度與效率。一是為全公司提供一個統一的數據視圖，即為決策中心、利潤中心和成本控制中心的三層分析決策系統，提供集中、統一的數據支撐平臺。

二是作為績效考核體系、成本控制體系等基于數據倉庫應用的平臺，為管理者提供多角度的數據分析模式，方便地從多個角度分析企業的狀況。三是將處理統計報表和分析報表的功能從當前ERP系統中分離出來，提高ERP業務系統的運行性能和報表處理性能。

以上案例說明，實施BW是企業發展的迫切需要，在進行BW項目規劃時要認真進行總體設計，分析企業現狀，研究企業的數據集成、數據分析和展現的需求，理清系統的建設思路，明確系統的建設目標，界定系統的實施范圍，確認系統的主要功能。建立系統的總體架構。

(2)BW是企業信息化發展的更高階段

調查研究表明，大多數企業并不缺少數據，而是受阻于過量的冗余數據和數據不一致；而且它們變得越來越難于訪問、管理和用于決策支持；其數據量正以成倍的速度增長這樣，信息化部門面臨著不斷增長的決策支持的需求。但ERP等管理系統主要致力于規范企業管理，保證各項業務順利進行，確保數據的準確性、及時性，缺少強大的數據分析功能，BＷ則能把各類數據加以整理歸納和重組，建立企業決策支持系統(DSS)，將數據轉換成可靠的、商用的信息，并及時地、直觀地、形象地提供給相應的管理決策人員等信息使用者，用于決策支持，從而大大提高ERP等管理系統的利用率和投資回報率。

BW的實施是企業信息化建設的重要里程碑，將極大地推動信息化部門的職能轉變。目前，除了做好系統運營維護，國內一些信息化起步較早的大集團企業開始逐漸成立專門的機構負責BW，專注做好數據分析與挖掘，為決策層提供更好的服務，并實現信息化部門的角色調整和職能重心改變，從原來的技術保障型轉為價值增值型部門。

(3)BW可以充分發揮系統集成優勢

企業一旦實施了BW項目就可將ERP等系統和數據倉庫技術聯合起來，ERP內部就集成了兩種數據處理方法：傳統的聯機事物處理OLTP和新增的聯機分析處理OLAP。而且通過這種集成。使ERP為數據倉庫提供了集成的數據源，OLAP對原來沒有利用的數據進行分析，形成了計劃－執行－分析－決策－調整的不斷優化作用，構成決策和執行的良性循環互動，更多地釋放ERP的能量，發掘ERP的價值，提升ERP系統的投資回報率，幫助企業將“死數據”變為“活信息”。

結束語

數據倉庫是企業的“采金器”，實施數據倉庫項目勢在必行，但BW項目立項前，必須要搞清楚BW的可行性和實施目標，本文對此淺析一番，以期對將要或正在實施BW項目的企業有一定的借鑒作用。