基于數據倉庫技術的電力營銷決策支持系統

劉紹培

（廣東電網公司佛山高明供電局更合供電所，528522）

1 簡述電力營銷系統

1.1 電力營銷信息系統發展的現狀

由于電力行業涉及到的領域非常廣，因此其信息化建設的起步比其他行業要早，經過這么多年的共同努力，現在已基本實現了處理業務及日常管理的自動化目標，不同層次的領導及管理人員也能夠第一時間掌握用電營業的銷售情況，在很大程度上提高了日常工作及管理效率，其涉及到的系統主要有：電力營銷管理信息系統、負荷管理系統、客戶服務系統、自動抄表系統等等。這些主要的運行系統被統稱為事務處理系統（OLTP），其主要進行的是對業務數據進行查詢及修改等日常操作，這些工作為電力企業提供了進行決策支持時所需要的數據信息。

1.2 存在電力營銷系統中的問題

上述系統在建立伊始時，其主要依據是各自的業務需求，主要目的是為了滿足業務操作的規范性、快速性以及及時性，但該系統也在統一標準接口規范處存在一定的問題，其主要表現為：第一、不同功能的應用系統，所使用的開發工具也各不相同，由于各個專業部門的數據都是以分散的形式存在于數據庫中的，因此整體系統之間缺乏整合性，都是獨立形式存在的，同時對那些不同專業不同時期的數據缺乏集中存放及管理的手段，這樣就阻礙了進一步加工、分析和利用數據等工作的開展。第二、不同應用系統之間的格式各不相同，缺乏一致性的同時數據存在冗余性。此系統在單獨使用時不會出現問題，然而一旦將不同時期不同部門之間的數據集中在一起時，就會出現所需數據并不齊全、不一致或者重復出現等問題。第三、這些大量的數據信息得不到充分的開發和利用，單個專業部門只是將本部門本專業內的數據匯總從而形成具有單一性、靜態性的統計報表，然而這些數據基本都是以零散形式存在的，僅是較淺層次的統計，不成體統，缺少深入性的分析、提煉以及挖掘等，能夠提供出的數據相當有限。總而言之，目前電力部門面臨的一個嚴峻問題就是缺乏一套科學有效的數據整合管理系統，因此電力部門應對原有系統進行深入的研究，使各個獨立系統實現對數據進行統一的組織和分析，并在數量巨大的數據中開發出有用的數據，將這些數據轉換成有利于企業的信息之后，再將這些知識轉化為真正可利用的知識，從而為企業領導提供有效的決策支持，使之成為電力企業的一個重要課題。

2 基于數據倉庫技術的電力營銷決策支持系統設計

2.1 選擇數據庫

想要成功的建立一個基于數據倉庫的電力營銷決策支持系統，第一步所要做的就是以業務的需求為依據選擇一個適宜的數據庫管理系統作為開發系統的基礎要素。這不僅能夠決定所使用的數據庫工具，也會對整個系統的性能及擴展起到決定性作用。這里主要介紹的Oracle數據庫系統。該系統是一個大型的商業數據庫系統，其主要特點有以下幾點：第一、Oracle服務系統是一個真正以上的擁有多進程的數據庫引擎，其可以很好的對不同的可執行程序進行加載從而來完成不同的任務。由于該系統對硬件的要求相對較高，因此可以在擁有多種處理機結構的情況下較好的完成任務。第二、該系統具有良好的移植性。該系統在不同硬件平臺及操作系統中都可以運行良好，例如在大型的IBM機上，小型的DEC、HP以及各種PC機上都可以運行，對于市面上流行的各種主流操作系統都支持。第三、該系統可實現數據網絡集中化，支持不同并發用戶。以目前的形式看，Oracle系統是很穩定的，本身的優勢更是高于其他產品。因此說，Oracle系統能夠更好的滿足營銷管理信息系統在性能和開發等方面的要求。

2.2 數據倉庫技術的組成

決策支持系統進行分析處理應用系統的基礎就是數據倉庫，其所儲存的都是分析型的數據。將一些歷史數據儲存在數據倉庫中，再利用數據抽取程序將這些數據以拷貝或過濾的形式從聯機事務處理系統中抽取出來，也可以對聯機事務處理系統的數據進行變換或統計。一個典型的數據倉庫系統組成如圖表所示：

左邊一層作為數據層，其主要包括數據的抽取、加載、轉換、存儲以及管理等功能，這也就是通常大家所說的數據倉庫層；中間部分作為服務層存在，主要包括報表服務、數據挖掘服務等；靠右部分為展現層，這一部分也是直接面對用戶的一層，這里主要是通過不同形式將數據表現出來，以便對數據進行更好的展現、分析、挖掘等工作。

2.3 數據倉庫的設計與實現

第一、概念模型的設計。在原有數據庫的基礎上建立了一個比較穩定的概念模型。其所需要完成的工作主要是：對系統邊界加以界定，以此確定主題域及內容。因此在設計電力營銷數據倉庫概念模型時要以主題域內的公共鍵碼為分析基礎，聯系屬性組，再對原有業務系統中的數據進行分析、組織、分布等，從而形成完成的關于主題域的概念模型。

第二、對當前任何一個要裝載的主題邏輯進行定義，并把相關內容記錄在原有數據中，其包含的內容有：劃分粒度，對數據進行合理的分割策略，對表進行的適當劃分，適宜的定義數據來源等等。在進行設計邏輯模型時，應注意以下幾點工作：首先、通過對主題域的分析來確定所要裝載的主題。在設計數據倉庫時，通常都是一次性一個主題或者一次性多個主題來循序漸進的完成。因此，在分析概念模型中的基本主題域時，首先要選擇將要實施的主題域。其次、確定粒度層次的劃分。是否適當的對粒度層次進行劃分是決定數據倉庫中數據量和查詢類型的關鍵。一般情況下，我們都是采取估算數據的方式進行層次劃分的。

第三、選擇數據分割策略。在進行這一步驟時，我們首先要考慮的因素就是數據量、實際處理數據的情況、簡便的劃分策略等。是否采取數據分割以及怎樣進行數據分割的決定性因素就是數據量的大小，而對數據進行分析處理的要求則是選擇數據分割標準的主要依據。

第四、關系模式。在電力營銷決策支持系統中采取的數據庫，不管是主題還是主題之間的關聯，都是利用關系來表示的。數據倉庫主題的邏輯實現就是不同主題之間所表現出來的關系模式的定義。例如：售電量分析主題的模式，其中心為實際表，其中包含了售電量所涉及到的各種售電量、收入、優惠電量等指標。

2.4 數據庫的物理設計

在設計數據庫的理論中，邏輯設計顯然是為了掌握數據和建立數據邏輯結構而進行的，而物理設計的目的則是為了業務的實現以及性能的提高。二者之間很多時候會以兩種矛盾形式存，其一是數據庫模式統一化方面的矛盾，其二是數據在存取性能上的矛盾。數據庫的概念設計體現的是統一過程，遵循統一設計容易理解，容易維護原則，同時這種方式所需的代價也相對較高；而物理設計則體現的是分散理念，利用分散設計將多余的或者對一張表進行拆分，這樣雖然在很大程度上提高了性能，但卻加劇了數據不統一的危險，同時所需的成本也提高了很多。在這里需要注意的是：想要建立非歸一化必須以對通盤的了解為基礎，而且必須將提高性能作為實現目標，并在歸一化的基礎上實施，并不是一個漫無目的、雜亂無章的非歸一化。進行非歸一化的主要手段有：增加非源數據列、合理拆分與合并表、增加冗余字段等。

3 電力營銷數據倉庫及決策支持系統的設計流程及功能劃分

3.1 電力營銷決策輔助系統的設計流程

數據倉庫系統并不是一個現成的商品而是一種解決問題的過程。數據倉庫以現有的營銷管理系統中的原始數據為基礎，首先按照電力企業的主題要求建立基本數據層，而后按照綜合決策的要求建立數據層。在時間推移的過程中，當前的基本數據層就會轉變成歷史數據層。在進行數據倉庫開發的具體流程主要有以下幾個步驟：

第一、準備啟動工程。在開發之前一定要做好工程計劃及工程目標，工程計劃主要涉及到數據的范圍、技術設備、提供者、對組員進行培訓、明確責任、開發所用的資源以及技能、方式方法以及工程跟蹤等詳細的進度等。

第二、建立穩定的技術環境。在工程實施之前一定要選擇好工程所需要的軟件及硬件資源，其主要包含：網絡通信、開發工具、開發所需的平臺、中斷訪問工具等，并在此基礎上建立服務水平目標。

第三、對數據主題的確立。根據決策需求來確立主題，在選擇好數據源后進行邏輯結構設計。

第四、數據倉庫中的數據庫。以電力企業的需求為基礎，重點進行主題開發，對數據倉庫中的數據進行物理結構儲存。

第五、數據的轉換程序。對源系統中的數據進行抽取、清理、統一性格式化、裝載以及綜合分析等過程的設計以及重新編碼。

第六、對元數據的管理。關鍵字、數據描述、物理結構、綜合算法、安全要求等都是元數據，對這些數據進行表示及定義就是管理元數據。

第七、數據分析工具的選用以及數據倉庫環境。經常使用到的分析工具有統計分析工具、數據挖掘工具、優化查詢工具等，利用這些工具可以對數據進行分析從而實現對決策進行支持的目的；電力營銷數據倉庫系統也需要定期的進行數據更新，確保系統的工作環境，使系統一直處于正常運行狀態。

3.2 電力營銷決策支持系統的功能劃分

電力營銷的現狀以及發展趨勢決定了在系統組建過程中必須以促進業務流程，規范內部管理機制、創新營銷理念為目的。該系統負責處理營銷業務信息以及客戶信息，并根據多方面的信息，對營銷績效、能力、效果、管理狀態、市場情況以及工作質量等進行全面的分析，對當前電力市場的營銷狀況做到及時、準確、全面的掌握，在主題不同的數據基礎上，建立優化模型，做成正確的、適時的營銷決策。

4 結束語

電力營銷系統一直在完善，將決策支持系統理論、數據倉庫技術、數據挖掘技術三者同電力市場理論有機的結合到一起，對于研究電力營銷決策支持系統有著重要的意義，從而可以更好的幫助決策者在復雜的環境下制定出最合理最科學的營銷決策，從而促進電力企業的可持續發展和社會效益的實現。與此同時，這也是一項艱巨而長期的工作，我們必須在前進中創新，在創新中前進，只有這樣才能真正的實現智能化決策支持。

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