建立基于进销存的数据仓库需要注意的问题

     分别建立进销存和数据仓库的目的是将企业事务处理和决策支持相分离;而两者集成的目的是为了更好的把进销存中的事务处理数据和外部数据转化为管理决策所需的信息。并能够对这些数据进行多维深度挖掘。

     但是,要真正建立一个良好的基于进销存的数据仓库却不是件容易的事。建立基于进销存的数据仓库面临的问题总的来说集中在两个方面:一是如何将事务处理逻辑模型和数据仓库模型对应起来,并将进销存事务处理和外部数据转入数据仓库中,即数据仓库的建立;二是在数据仓库基础上如何构建企业的商业智能来支持企业的管理决策活动,即数据仓库的应用。

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     进销存系统中,一般数据库的表会达到几千张,要将数据从进销存向数据仓库迁移,构建这种数据转换抽取程序也是非常困难的。在建立商业智能应用时,如报表查询、多维分析和数据挖掘等,要结合企业具体的需求和一些高级商业应用系统所提供的功能进行考虑,还有可能要针对各个部门需要建立各自相应的分析应用系统。

     由于进销存和数据仓库都是近十年出现的新的信息技术,因此,对进销存和数据仓库的集成研究不是很多。部分进销存厂商也推出了自己的一些产品,以提供这方面的支持,但这些都是针对一些具体的进销存产品所推出的数据仓库解决方案。

     企业发展离不开进销存信息技术的融合应用。如何提高数据的质量,以及提供有效数据支持企业规避在决策中带来的风险,也是目前商业智能与应用进销存系统领域的研究重点。

    进销存是一个技术型信息系统,也是一个包含了多种先进管理思想的社会型信息系统,它强调的是管理的先进性、及时性、安全性、可靠性等。虽然,现在的店家乐进销存软件都提供了部分的管理决策支持功能,如各种报表等,但这些并不能完全解决企业对管理决策的需要,因为毕竟进销存在系统设计时关注的是数据的“入”而非“出”,要从中实时取得有价值信息是比较困难的。

     如果将进销存的事务数据经过清理转入数据仓库,再在数据仓库基础上建立各种分析型应用的话,那将是一个绝佳组合,进销存处理企业事务,数据仓库辅助企业管理决策,各司其职。建立基于进销存的数据仓库,首先是分析进销存的数据模型,在其基础上建立相应的数据仓库数据模型,这时对关键数据的识别、整理、清洗、转化和主题域的确定非常重要,之后的数据抽取程序建立等下作也不容忽视。企业决策所需的信息也不仅仅全部来自进销存系统中,还有一部分数据来自于企业内部其它系统和企业外部,在建立企业数据仓库时,也必须将之和进销存数据进行整合放入数据仓库中。

     有了基于进销存的数据仓库系统,就可以建立各种商业智能应用。针对企业各部门和进销存系统模块,对外可以建立供应商分析、客户分析。内部可以建立生产、库存、销售、人事和财务等分析系统,并且这些系统可以进行交叉分析,例如可以对某员工在某时间段对某客户的销售情况进行交叉多维分析,还可以进行一些高级的数据挖掘分析等。