ERP系统中数据仓库的应用(2)

　　前端工具与应用：前端工具主要包括各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具既针对数据仓库，同时也针对OLAP服务器。
　　在传统的ERP系统中，一般的核心应用都是入销存治理和账务治理，数据库中的数据也是牢牢围绕产品信息、票据和账目明细入行的。这样的数据层可以很好地实现OLTP，但假如要为企业高层提供决议计划数据的话，就有必要对这样原始的、疏松的、孤立的数据入行抽取、清洗、加上时间标记并入行公道的分类，以使之能够入进数据仓库并支持OLAP。
　　下面通过一个小型汽修行业入销存系统（以下简称A系统）数据仓库的建立，来说明ERP系统数据仓库建立的步骤及应留意的一些题目。
　　A系统原有的数据层是典型的数据库系统，核心表为产品信息表、客户信息表、供给商信息表、库存表、销售表、客户明细表和供给商明细表等。这些表格在运行中很好地解决了OLTP，同时可对企业高层提供基本的一些OLAP，如库存查询、销售查询等，但这些功能相对高层决议计划的需求是遥遥不够的，因此有必要对原系统的数据库入行改造，建立公道有效的数据集市或数据仓库，以适应企业遥期的战略目标。
　　数据仓库的建立是一个复杂的过程，首先要入行规划和分析，我们对原系统的数据入行分析，将原来孤立分散的数据元素入行抽取和清洗分类，把数据划分成了以下几个类：客户类（包含原有系统中的客户信息、客户账目明细等相关客户信息）、供给商类（包含相关供给商所有信息）、账目类（包含入销存的帐目去来及明细数据）、票据类（包含相关帐目票据）等。数据类的划分将原来疏松孤立的数据根据使用特征有机地结合到了一起，可以有效地支持OLAP，同时为以后系统的扩铺及入级也打下了良好的基础。不致于因一发而动全身。
　　将原有的数据库数据入行清洗分类后，下一步即开始数据仓库物理结构及存储的实施。目前，IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft、和SAS等有实力的公司接踵（通过收购或研发的途径）推出了自己的数据仓库解决方案，BO和Brio等专业软件公司也在前端在线分析处理工具市场上据有一席之地。在A项目数据仓库解决方案的选择上，我们选择了Microsoft的SQL Server 2005作为数据仓库实现工具。做为微软新一代的数据库产品，SQL Server 2005提供了良多新的功能，机能更加强盛，同时，A系统原来的数据层是采用SQL Server 2000，因此采用SQL Server 2005可以很好地实现数据的提取和转换。同时，因为都是微软的产品，我们今后扩充A系统时，前台的查询和报表工具就可以采用dot net平台实现，无论采用C#仍是VB.NET语言都可以实现强盛的OLAP分析功能。
　　终极，因为经由了具体的设计和建模，A系统数据仓库的实施取得了良好的效果，系统的转换较为成功，新系统在数据仓库的支持下为高层决议计划提供了极好的支持。同时，因为采用了数据仓库，A系统的功能和扩铺性也有了很大入步。为以后入一步入行操纵数据存储（ODS）和数据挖掘(DATA MINEING)打下了坚实的基础。
　　
参考文献：
[1]张友生，徐峰 《系统分析师技术指南》   清华大学出版社  2004
[2]http://www.enet.com.cn/article/2006/1212/A20061212332464.shtml 《九大数据仓库解决方案的机能和特点比较》
[3]http://www.enet.com.cn/article/2006/1212/A20061212332464_2.shtml《九大数据仓库解决方案的机能和特点比较》
[4]朱德利《SQLServer2005数据挖掘与贸易智能完全解决方案》　电子产业出版社 2007
[5]飞思科技产品研发中央编《Oracle 9i数据仓库构建技术》电子产业出版社 2003。