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热电企业经营管理数据仓库建设

范文

戴小廷

[摘要] 数据仓库技术是当前企业信息化应用领域的热点话题?本文对热电企业经营管理过程中如何构建数据仓库提出了新的解决方案,即将“自顶向下”和“自底向上”两种实施方式结合起来?首先分析了热电企业数据仓库体系化结构模型,然后具体介绍了热电企业数据仓库建设步骤,结合热力营销实例分析了数据仓库维度数据模型的设计方法?

[关键词] 热电企业;数据仓库;维度;数据集市

[中图分类号]F270.7[文献标识码]A[文章编号]1673-0194(2009)03-0061-03

1 引言

数据仓库的建设是当前热电企业信息化的新热点,许多企业开始尝试建设数据仓库,试图通过这种信息技术的新手段,解决企业信息化建设中的“信息孤岛”问题,分析企业经营过程的问题,改善热电企业经营运作效率?数据仓库平台的建设要求性能优越,容易扩展,以便于适应企业多变的?动态的数据环境?要达到这一要求,重要的是要建立一个可扩展的系统结构?而对于数据仓库系统结构实施方案,业界存在“自顶向下”和“自底向上”两种观点,“自顶向下”的实施方式是先建立一个覆盖所有业务流程的企业级数据仓库,然后再根据不同的主题建立数据集市,这种实施方案存在的不足是耗费时间多?费用比较高;而“自底向上”实施是先设计部门级的数据集市,然后再在数据集市基础上构建企业级的数据仓库,这种方案在实施过程中由于单独设计数据集市,容易形成新的“信息孤岛”?

本文提出的解决方案是将“自顶向下”和“自底向上”二者结合起来,弥补相互存在的不足?具体思路是:首先站在全局的基础上规划企业级数据仓库的数据模型;然后根据这些数据模型,分步实施部门级的数据集市,最终再将这些数据集市组装成一个企业级的数据仓库?

2 热电企业数据仓库体系化结构模型

根据热电企业信息化实际情况,我们得出热电企业数据仓库的体系结构模型(见图1)?从模型中可看出,整个体系结构共分4层:热电企业数据源层?数据转换层?数据仓库(数据集市)层以及终端用户层?

系统最左端为热电企业数据源层,主要包括各种业务管理系统(如计费?财务?物资?燃料?设备等)和外部数据(如市场数据?气象数据?人口统计数据等)?

数据转换层主要包括各种数据抽取?转换工具,如数据抽取(ETL,extract,transform and load)工具实现从数据源抽取?转换?加载数据;数据清洗工具实现数据的净化,消除数据冗余和噪声等?正是通过数据转换层,实现了从细节级?轻度综合?中度综合直至高度综合的企业级全局数据仓库?

终端用户通过联机分析(OLAP)和数据挖掘等的分析引擎,可以围绕某个主题(分析主题包括客户?经营分析?设备状态检修?服务质量等)进行不同角度?不同层次的OLAP分析,从而得到各类分析报告,解决决策支持需要;还可以通过数据挖掘的各种功能实现包括热力需求预测?设备检修预测?客户关系分析等?

3 热电企业经营管理数据仓库建设过程

热电企业经营管理数据仓库的开发流程如下:

(1)系统规划?根据企业管理的目标?内容?规模?性质等具体情况,通过规划确定热电企业经营管理数据仓库建立的方向和目标,制订实施计划,合理分配和利用各种资源(人?技术设备?资金?时间)?

(2)构建技术平台?根据热电企业特点,选择实现数据仓库的开发平台?数据存储平台?开发工具?数据仓库的建设应该根据系统规划的方向和目标,提出适合本企业的解决方案?不要一味追求大而全,造成资金的浪费?

考虑到热电企业数据量每天的增量应该在百兆以内,每年的数据量只是几个G左右,因而PC服务器可以满足数据仓库建设需要?所以选择PC服务器+Windows 2000 Advanced Server作为服务器平台,数据库平台选用SQL Server 2005,数据抽取工具选择DTS,多维分析引擎选择SQL Server Analyses Service?

(3)进行数据仓库维度模型的设计?根据企业具体情况,确定数据仓库主题,选择数据源,设计领域模型?多维数据表模型,设计物理模型即事实表和维表对应的物理表?

(4)数据转换?选用特定的转换工具实现从不同的数据源抽取?转换?清洗数据,进行数据一致性处理?建立起数据仓库?

(5)开展数据分析?数据挖掘?利用OLAP工具开展数据分析工作;使用Analysis Server工具进行维度?度量值以及多维数据集的创建,运用维度浏览器进行多维数据的查询?编辑操作,对多维数据集进行切片?切块?旋转?钻取操作,开展各类数据挖掘工作,从而实现决策支持?

4 热电企业经营管理数据仓库维度模型设计

数据仓库系统的维度建模得出的模型应该容易为数据仓库的使用者理解,而基于星型连接的维度模型是比较易于理解的呈现方式?采用星型模式设计的数据仓库主要数据都存储在事实表中,查询时只要扫描事实,不必连接多个庞大的表,访问效率较高?从国内外的数据仓库项目实践经验看,数据仓库项目成败,维度模型设计是其中的关键因素?

4. 1热电企业经营管理维度数据模型的设计

维度模型一般有两种不同性质的表:事实表和维度表?事实表是维度模型的基本表,存放业务性能的度量值;维度表是进入事实表的入口,提供观察度量值的角度?维度属性的丰富决定了数据仓库的分析和切割能力?基于热电企业数据仓库系统的响应速度?复杂性和系统的维护工作量等方面考虑,在实施数据仓库系统的建设时,采用星型模式?

按照数据仓库总线结构的实施方案,必须首先设计好企业级数据仓库的数据模型,然后才能按照该数据模型实施独立的数据集市?在设计数据仓库维度数据模型时必须彻底研究企业数据源,并且充分调研用户需求?热电企业数据仓库维度模型的设计大致可以分为如下几个步骤:

(1)业务流程调查?可将热电企业按照热电建设?热电生产?资产维护?热电营销以及热力交易市场等5个带有较强独立性的业务流,全面细致地了解整个系统各方面的业务流程,商流?物流和信息流的流通状况?

(2)针对各个业务部门分别绘出一二级数据流程图,弄清其输入?处理?存贮?输出?立即存取要求,收集相应资料?理顺各个岗位?各个业务流程之间的关系?

(3)选取维度?选定事实表的粒度后,时间?缴费与供热等方面的维度就随之被确定下来?在确定了维度之后,还需要对其加以细化?结合前面对数据流程图等的分析,列出热电企业基本的数据集市以及相关维度?

(4)对数据仓库系统维度模型进行优化,避免多表连接?表的累计?数据排序?大表扫描,提高系统响应速度?

通过上面的几个步骤可以基本实现企业级的概念数据模型和数据仓库总线结构的设计,基于这种可扩展的数据模型就可以逐个建立独立的数据集市?

4. 2实例分析

通过维度模型可以实现数据仓库基于一致性维度和事实的总线结构,从而把不同的数据集市通过维度表紧密关联起来,实现主题间数据的集成,消除企业信息孤岛,解决多数据源问题,并最终建成企业级的数据仓库?这里以热力营销业务为实例,对数据仓库维度建模技术的实际应用进行说明?针对热电企业数据仓库系统的特点,并通过对数据源的分析,热电企业数据仓库采用星型模型维度建模,热量计量和热费缴纳作为事实表,对热力营销部门相关业务数据和业务流程的分析,可以确定相应的决策主题,列出各应用项目相对应的相关维度,如表1所示;然后针对每个主题建立维度模型,即建立单元数据集市,图2是其中的热量计量和热费缴纳两个主题的维度模型实例?实际上,通过一个主题维度模型即可以建立一个单元数据集市?从图2中可以看出,这两个数据集市通过用户维?时间维紧密连接,当继续建立新的数据集市并逐步扩展到整个热电企业,就可以构建企业级数据仓库?

5 总结

数据仓库具有主要面向分析型应用?辅助企业进行分析决策的强大优势,它可以应用于热电企业各个部门?热电企业经营管理数据仓库的建设是一项庞大复杂的系统工程,必须严密组织?细致规划?逐步实施,充分结合热电行业的特点,有的放矢?同时它的建设不可能一蹴而就,需要信息管理专家?业务专家?管理专家的共同参与,在实践中不断调整,积累经验?

当前数据仓库在热电企业中的应用还处于初期阶段,许多功能仍在探索中?随着数据仓库技术的发展,我们相信数据仓库技术在热电企业经营管理中的应用也将进一步完善?

主要参考文献

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