鄭茹瓊　傅饒

摘要：數(shù)據(jù)倉庫是信息管理和分析應(yīng)用的有效平臺。該文針對物流運輸企業(yè)現(xiàn)狀，引入了數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，應(yīng)用OLAP工具對物流配送調(diào)運模型處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并將數(shù)據(jù)倉庫融入集成供應(yīng)鏈中。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)倉庫；物流；OLAP

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）09-2042-02

隨著我國經(jīng)濟(jì)和電子商務(wù)的飛速發(fā)展，物流行業(yè)越來越突顯出其經(jīng)濟(jì)動脈的作用，成為影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素。物流業(yè)發(fā)展的初期，對企業(yè)規(guī)模和管理水平的要求不高，較低的門檻使得眾多的企業(yè)進(jìn)入物流行業(yè)，這些企業(yè)大多規(guī)模較小，業(yè)務(wù)領(lǐng)域較為單一，并且大多數(shù)業(yè)務(wù)僅限于低端的運輸服務(wù)，大量的成本消耗在基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，整個行業(yè)效率不高。這種傳統(tǒng)的物流系統(tǒng)雖然累計了大量數(shù)據(jù)，但沒有統(tǒng)一、優(yōu)質(zhì)、高效的數(shù)據(jù)分析作為決策分析的基礎(chǔ)，單一的常規(guī)數(shù)據(jù)庫技術(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了海量和多源的數(shù)據(jù)融合、集成、交互和信息提取，成為限制現(xiàn)代物流系統(tǒng)發(fā)展的瓶頸。

為了解決業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量的不斷增加導(dǎo)致傳統(tǒng)物流決策支持系統(tǒng)很難滿足企業(yè)要求的問題，越來越多的業(yè)內(nèi)人員提出將數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入物流系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉庫是信息管理和分析應(yīng)用的有效平臺，可以有效地為分析決策支持系統(tǒng)服務(wù)，提高系統(tǒng)的分析效率并增強(qiáng)處理復(fù)雜查詢的能力。

1 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)

1.1 數(shù)據(jù)倉庫基本特點

數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)是近幾年適應(yīng)數(shù)據(jù)處理需求而發(fā)展的新技術(shù)，它用新的方法將不同格式、不同部門和不同平臺的數(shù)據(jù)進(jìn)行及時的集成，當(dāng)不同的軟件信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)發(fā)生變化時，它也會隨著更新。數(shù)據(jù)倉庫處理的主要對象是大量集成的、穩(wěn)定的和隨時間變化的數(shù)據(jù)，通過處理為決策支持系統(tǒng)提供更為有效的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不是大量數(shù)據(jù)結(jié)果的堆積，而是按決策主題重新組織的，通過對大量分散數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、集成和綜合管理，為決策分析提供統(tǒng)一、高效、高質(zhì)的數(shù)據(jù)平臺。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)主要來源于現(xiàn)有的多個同構(gòu)或異構(gòu)的數(shù)據(jù)庫，集成后又按照主題進(jìn)行重組。

數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)框架通?？煞譃閿?shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)集市、OLAP服務(wù)器、工具等部分，其基本結(jié)構(gòu)如圖1。

1.2 OLAP （聯(lián)機(jī)分析處理服務(wù)器）

OLAP是數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的重要部分，主要功能是分析管理數(shù)據(jù)模型，是一個功能強(qiáng)大的多維數(shù)據(jù)分析引擎，通過對多維建模后的數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、切片、切塊、透視等操作分析數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)多角度、多側(cè)面的傳遞給用戶，使其能更深入和準(zhǔn)確的獲得包含在數(shù)據(jù)中的有效信息。系統(tǒng)通過OLAP服務(wù)器連接數(shù)據(jù)倉庫和客戶端，從數(shù)據(jù)倉庫抽取數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的集成，按多維模型重新組織，通過多角度，多層次的分析和發(fā)現(xiàn)，為決策系統(tǒng)提供所需要的有效數(shù)據(jù)。通過OLAP，企業(yè)管理人員能夠獲得對數(shù)據(jù)的更深入了解。

2 系統(tǒng)框架

2.1 基于數(shù)據(jù)倉庫的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

建立數(shù)據(jù)倉庫，首先需要對行業(yè)內(nèi)具體企業(yè)的業(yè)務(wù)要求和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，做出正確的需求分析，構(gòu)建基于數(shù)據(jù)倉庫的物流系統(tǒng)，使之能適應(yīng)行業(yè)需要，提高決策分析能力。在分析了企業(yè)需求和行業(yè)需求后，我們可以構(gòu)建一個基于數(shù)據(jù)倉庫的并適用于行業(yè)的物流系統(tǒng)，系統(tǒng)由原始數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫模塊、數(shù)據(jù)挖掘工具、知識發(fā)現(xiàn)模塊、OLAP服務(wù)器和人機(jī)交互模塊組成。數(shù)據(jù)倉庫按不同主題以多維模型的方式重新組織數(shù)據(jù)，并為每個模型建立數(shù)據(jù)集市，這些數(shù)據(jù)集市為后面的數(shù)據(jù)挖掘模塊和OLAP服務(wù)器提供了信息更為有效的數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)挖掘工具用于完成多維數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)開采，并完成實際決策問題中的各種查詢?；跀?shù)據(jù)倉庫的物流系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘

經(jīng)過數(shù)據(jù)倉庫對大量原始數(shù)據(jù)的重新組織和多維建模，獲得了信息量更為豐富的數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)挖掘就是對數(shù)據(jù)倉庫提供的新的數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析和綜合，并以圖表等可視化的形式出現(xiàn)，為決策系統(tǒng)提供更直接信息。但數(shù)據(jù)挖掘獲得的信息并不是可以全部直接用于決策支持，必須對這些信息進(jìn)行判斷、篩選、評價和驗證，把最終正確有效的信息放入知識庫中，并經(jīng)過長期的學(xué)習(xí)累積更多的知識，提高數(shù)據(jù)挖掘的效率。

2.3 OLAP的組成

利用聯(lián)機(jī)分析處理服務(wù)器OLAP，對已經(jīng)進(jìn)行的物流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為客戶提供分類數(shù)據(jù)報表，為知識發(fā)現(xiàn)模塊提供學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，具體可分為以下幾點：1）車輛配貨分析；2）行車路線分析；3）貨物送達(dá)分析；4）費用效益分析。

3 結(jié)論

隨著技術(shù)發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)為物流行業(yè)的發(fā)展提供了更為廣闊的空間，使行業(yè)發(fā)展更加科學(xué)化。數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)是決策支持系統(tǒng)這一復(fù)雜系統(tǒng)工程中一個重要部分，其包含了基本的數(shù)據(jù)庫原理和統(tǒng)計學(xué)知識，也囊括了數(shù)據(jù)可視化、知識學(xué)習(xí)和決策支持等新領(lǐng)域。在我國數(shù)據(jù)倉庫仍然處于剛起步的狀態(tài)，真正意義上的數(shù)據(jù)倉庫在物流系統(tǒng)中的應(yīng)用還有廣闊的空間，建立一個成熟完善的基于數(shù)據(jù)倉庫物流決策支持系統(tǒng)還需要更多的理論支持和實踐經(jīng)驗。

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