基于OLAP技術的物流數(shù)據(jù)倉庫應用研究

基于OLAP技術的物流數(shù)據(jù)倉庫應用研究

關鍵詞：OLAP技術，數(shù)據(jù)倉庫；物流，決策OLAP(On—LineAnalyticalProcessing)技術是基于現(xiàn)代通信技術與網(wǎng)絡技術支持下的在線實時分析工具，其分類、整理、分析數(shù)據(jù)快速方便，支持復雜的分析操作，側重決策支持，可以多角度地對數(shù)據(jù)進行處理。將OLAP技術下的物流數(shù)據(jù)倉庫構建與企業(yè)管理信息系統(tǒng)相結合，能增強企業(yè)對數(shù)據(jù)和商業(yè)情報的挖掘與利用，提高企業(yè)物流管理信息系統(tǒng)的輔助決策能力。1OLAP技術與數(shù)據(jù)倉庫1．1OLAP技術的核心及多維分析操作OLAP針對特定問題進行聯(lián)機數(shù)據(jù)訪問，它的技術核心是“維”(Dimension)。維一般包含著比較復雜的層次關系，通過把一個實體的多項重要屬性定義為多個維，使用戶能對不同維上的數(shù)據(jù)進行比較，滿足對決策信息的尋求。如一個企業(yè)為了調(diào)整經(jīng)營戰(zhàn)略而考慮產(chǎn)品的分銷情況時，可以從時間、地區(qū)和產(chǎn)品等不同維來深入觀察產(chǎn)品的分銷，形式化表示為“維1，維2，…，維n”等度量指標，即“地區(qū)、時間、產(chǎn)品、銷售量、庫存量”等，這些維的不同組合所考察的度量指標構成多維數(shù)組，形成了OLAP分析的基礎。OLAP的多維分析操作有鉆取、切片、切塊及旋轉(zhuǎn)等。鉆取是改變維的層次，變換分析的粒度，切片和切塊是在一部分維上選定值后，關心度量數(shù)據(jù)在剩余維上的分布，如果剩余的維只有兩個，則是切片，如果有3個，則是切塊：旋轉(zhuǎn)是變換維的方向，即在表格中重新安排維的放置。以上多種分析操作有時需要聯(lián)合運用，以便快速有效地分析數(shù)據(jù)，獲取有用信息。這些OLAP技術與OLTP(On-LineTransactionProcessing)相比，更能圍繞所需目標信息，對大量數(shù)據(jù)進行多方式操作，挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在信息關系，為物流決策者提供直接的可視化分析結果。1．2數(shù)據(jù)倉庫的信息特點數(shù)據(jù)倉庫DW(DataWare-house)是一個面向主題、集成、隨時間變化，但信息本身又相對穩(wěn)定的數(shù)據(jù)集合，它用于對管理決策過程的支持。對于供應鏈上的物流信息，數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)包含物流節(jié)點從過去某一時刻到目前的各個階段記錄的數(shù)據(jù)信息，并經(jīng)加工、匯總和整理得到多層數(shù)據(jù)集。決策人員按所需目標信息為主題進行查詢，可以對供應鏈節(jié)點運營發(fā)展過程及趨勢做出定量分析和預測。數(shù)據(jù)倉庫中的信息相對穩(wěn)定，插入和查詢操作較多，修改和刪除操作很少，目的是盡可能保留原始第一時間內(nèi)所獲得的既定分類數(shù)據(jù)間的關聯(lián)性。2物流數(shù)據(jù)倉庫的應用在物流領域建立數(shù)據(jù)倉庫主要實現(xiàn)對物流服務需求分析、物流成本分析和物流過程分析，這主要以分析實時數(shù)據(jù)為主，將數(shù)據(jù)在供應鏈上按需重組，輔助決策者獲取與目標相關的信息。2．1物流信息數(shù)據(jù)采集信息數(shù)據(jù)采集是一個動態(tài)過程，物流作業(yè)中產(chǎn)生的信息經(jīng)過一系列的數(shù)據(jù)加工才最終被存放在數(shù)據(jù)倉庫中。如圖1所示，最左端為物流基礎作業(yè)信息源，包括物流基礎作業(yè)和增值服務作業(yè)的數(shù)據(jù)信息，也包括HTML文件，知識庫等各種信息。信息首先經(jīng)過包裝器／監(jiān)視器，包裝器負責把信息從信息源的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)格式和數(shù)據(jù)模型，加工形成可以多維分析的數(shù)據(jù)：監(jiān)視器負責自動監(jiān)測信息源中數(shù)據(jù)變化，并把這些變化傳遞給集成器；集成器對收到的信息進行過濾、提取和合并處理，然后再存放在數(shù)據(jù)倉庫中。2．2物流管理信息系統(tǒng)平臺開發(fā)由數(shù)據(jù)倉庫支持的物流信息系統(tǒng)平臺能夠滿足管理人員的決策需要，能快速響應其對信息數(shù)據(jù)的多維查詢和分析的需要。圖2展示了物流企業(yè)管理信息系統(tǒng)平臺建設中數(shù)據(jù)倉庫與應用程序同步開發(fā)過程。圖2中的業(yè)務過程模型展示企業(yè)所從事的物流作業(yè)環(huán)節(jié)；數(shù)據(jù)模型展示支持業(yè)務過程所需的數(shù)據(jù)；過程描述是統(tǒng)一規(guī)范定義企業(yè)具體的業(yè)務過程，形成書面標準格式，數(shù)據(jù)描述是規(guī)定信息數(shù)據(jù)的格式、種類、時間等數(shù)據(jù)屬性，建立數(shù)據(jù)信息的維度。在完成詳細的過程描述和數(shù)據(jù)描述后，一部分工作是按照數(shù)據(jù)描述開發(fā)數(shù)據(jù)倉庫的層次結構，另一部分是編譯業(yè)務過程描述，開發(fā)系統(tǒng)平臺的應用程序，以實現(xiàn)管理人員對物流信息系統(tǒng)的交互式操作。2．3物流決策支持子系統(tǒng)建立物流管理信息系統(tǒng)是為企業(yè)進行物流管理與決策服務，決策支持系統(tǒng)是其中的一個子系統(tǒng)。決策支持系統(tǒng)由人機交互子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫管理子系統(tǒng)和模型庫管理子系統(tǒng)組成，如圖3所示。圖3中人機交互子系統(tǒng)實現(xiàn)控制數(shù)學模型和數(shù)據(jù)處理模型的結合與運行：模型庫管理子系統(tǒng)負責建立、存放、刪除、檢索、統(tǒng)計、維護和管理有關模型，并負責模型與數(shù)據(jù)倉庫管理子系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)交換，提供模型的操作與管理語言：數(shù)據(jù)倉庫管理子系統(tǒng)承擔數(shù)據(jù)存儲、刪除、檢索、排序、索引、統(tǒng)計和維護的任務，并提供數(shù)據(jù)操作的語言接口，對數(shù)據(jù)倉庫進行目標信息存取。在決策支持子系統(tǒng)中，模型庫自帶所需的數(shù)據(jù)文件，各模型之間通過數(shù)據(jù)相連，把公用的數(shù)據(jù)放人數(shù)據(jù)倉庫中進行共享，形成系統(tǒng)決策基礎。物流決策者通過人機交互子系統(tǒng)對確定的主題進行分析、對比、預測，對決策用的數(shù)據(jù)進行各種查詢，要求控制輸出形式(如圖表、圖形、語音合成等)，并要求對輸出的結論進行解釋等命令，根據(jù)這些命令調(diào)用不同的子系統(tǒng)，獲得分析處理結果后，通過人機交互方式輸出給決策人員，完成一個決策過程。3OLAP技術與數(shù)據(jù)倉庫對物流決策的支持3．1從數(shù)據(jù)倉庫獲取物流決策信息對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)利用OLAP技術進行聯(lián)機分析，并利用多維數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)集聚技術對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行組織和匯總，并對這些數(shù)據(jù)進行評價，最后將分析查詢結果快速返回給決策者。圖4為物流決策信息獲取過程示意圖，物流作業(yè)產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)信息經(jīng)數(shù)據(jù)抽取(如分類、求和、統(tǒng)計等處理)完成數(shù)據(jù)的再組織，進入數(shù)據(jù)準備區(qū)，再將數(shù)據(jù)進行清理、凈化、轉(zhuǎn)換之后，經(jīng)數(shù)據(jù)加載形成可靠的易于進行決策的數(shù)據(jù)倉庫。在數(shù)據(jù)倉庫中，還要對某些無效的舊數(shù)據(jù)進行清除。一般采用數(shù)據(jù)搬遷工具和數(shù)據(jù)凈化軟件防止數(shù)據(jù)污染，它們是通過對數(shù)據(jù)進行語法分析，利用神經(jīng)網(wǎng)絡方法或模糊邏輯方法找出數(shù)據(jù)之間的各種關系，防止無效的舊數(shù)據(jù)存人數(shù)據(jù)倉庫，達到數(shù)據(jù)凈化的目的。根據(jù)決策分析端的查詢主題需要，采用OLAP技術從數(shù)據(jù)倉庫中提取分析有用的數(shù)據(jù)。如決策者需要分析某一階段內(nèi)物流訂貨作業(yè)與發(fā)貨作業(yè)量，以便調(diào)整庫存量來控制成本，減少下階段的資金占用，即可利用OLAP技術對物流數(shù)據(jù)倉庫進行分析。在數(shù)據(jù)提取中，完成數(shù)據(jù)清理轉(zhuǎn)化，必要時要對缺損的數(shù)據(jù)加以補充，捉供給決策人員相關信息。決策人員也可改變分析、決策的主題進行查詢，如需查詢不同地理位置的分銷商對該物品的經(jīng)銷情況或供應鏈上各地銷售商對該物品的售后數(shù)據(jù)，則能從當前主題轉(zhuǎn)到下一主題進行數(shù)據(jù)提取分析。物流信息的動態(tài)產(chǎn)生過程決定了物流決策過程的及時性和準確性，而基于OLAP技術的數(shù)據(jù)倉庫的應用，能夠滿足數(shù)據(jù)的優(yōu)化處理，便于迅速提供決策支持。3．2OLAP技術支持智能決策在數(shù)據(jù)倉庫應用中，OLAP技術是前端展現(xiàn)工具，它可以與數(shù)據(jù)挖掘工具、知識發(fā)現(xiàn)技術和專家系統(tǒng)配合使用，增強決策分析功能。圖5為專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)技術與OLAP技術復合的智能決策支持模型。利用OLAP技術可實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫前端應用與后端智能分析判斷的結合，使決策分析具有人為目標導向性和智能優(yōu)化信息的特點，提高決策的準確性。4結束語隨著傳統(tǒng)競爭方式逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橐惑w化的供應鏈競爭，物流分析、決策用的數(shù)據(jù)量急劇增長，決策難度增強，運