OLAP分析在企業(yè)決策中的應(yīng)用

郭 爽

GUO Shuang

（河北邢臺學(xué)院，邢臺 054001）

0 引言

近年來，數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的研究重點和熱點之一是聯(lián)機分析處理技術(shù)(Online Analytical Processing，OLAP)[1]，1933年，它由關(guān)系數(shù)據(jù)庫之父 Codd 博士在發(fā)表的《為用戶和分析員提供聯(lián)機分析處理》論文中首先提出。OLAP是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的主要應(yīng)用，它以數(shù)據(jù)倉庫為平臺，以多維分析為基礎(chǔ)，針對某個特定主題進行聯(lián)機數(shù)據(jù)訪問、處理和分析，支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并可提供直觀易懂的查詢結(jié)果，使得數(shù)據(jù)分析人員能夠從多角度對數(shù)據(jù)進行快速、一致、交互的存取，從而獲得對數(shù)據(jù)更深的了解，為企業(yè)管理和決策提供一個嶄新的分析工具。

1 OLAP分析原理

1.1 OLAP邏輯概念

聯(lián)機分析處理技術(shù)邏輯概念包括以下幾方面：

1）維

維是人們觀察數(shù)據(jù)的特定角度，是考慮問題時的一類屬性，一組用來唯一標(biāo)識和區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)的值的列表，在邏輯模型中，維是層次、級別和屬性的父級[2]。描述維的數(shù)據(jù)內(nèi)容以維表的形式存放于數(shù)據(jù)倉庫中。

2）層次

對細(xì)節(jié)程度不同的多個描述方面可以存在于維上，我們稱這多個描述方面為維的層次。一個層次可以被用來定義一個數(shù)據(jù)的匯總。如在時間維中，一個層次可能是一個從日級別到月級別到季度級別再到年級別的數(shù)據(jù)匯總。一個層次內(nèi)的每個級別都可以從邏輯上連接到它的上下層級別，低級別的數(shù)據(jù)值能被匯總到更高一級的級別中。一個維可以有一個或多個層次，如果定義多個層次，須指定一個默認(rèn)層次。

3）級別

一個級別代表了在層次中的一個位置。在維中，級別被組織成為一個或多個層次，所有級別的成員都存儲在同一個維中。例如，一個日期維有一個層次包括日、月、季度、年四個級別。通常我們把一個層次中不同兩個級別之間的關(guān)系定為父子關(guān)系。

4）屬性

屬性提供維中成員的信息，用來標(biāo)記交叉表和圖的數(shù)據(jù)顯示、選擇數(shù)據(jù)、組織維成員等等，所有的維在創(chuàng)建時都會有長描述屬性和短描述屬性。

5）度量

度量即事實數(shù)據(jù)，每個度量都相當(dāng)于一個特定立方體中的單元格，用以存放數(shù)據(jù)，并與立方中其它的度量共享特定的屬性特征，如使用相同的維，還可與其他的度量進行計算，共同完成數(shù)據(jù)分析過程。

6）立方

立方是多維數(shù)據(jù)的邏輯展現(xiàn)。立方的邊緣包含維，立方內(nèi)部包含數(shù)據(jù)值[3]。立方是度量即事實數(shù)據(jù)的父級，是將度量和確定的維視為一體的信息對象，在數(shù)據(jù)裝載、匯總、存儲和查詢的所有過程中被使用和處理。立方中維的順序會影響到使用性能，設(shè)計時立方中的首維應(yīng)該是變化最快的維，末維應(yīng)該是變化最慢的維。

1.2 OLAP多維分析

OLAP 的多維分析是指對那些以“維”形式組織起來的數(shù)據(jù)（多維數(shù)據(jù)集）采用切片（slice）、切塊（dice）、鉆?。╠rill down or roll up）和旋轉(zhuǎn)（pivot）等各種分析動作來剖析數(shù)據(jù)，從而使用戶能夠從不同側(cè)面、不同角度觀察數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)，從而深入理解多維數(shù)據(jù)集中的信息[4]。多維分析操作通常包括如下內(nèi)容：

1）鉆取可以改變維的層次、變換分析的粒度，包括向上鉆?。╮oll up）、向下鉆?。╠rill down）、交叉鉆?。╠rill across）和鉆透（drill through）等。向上鉆取即減少維數(shù)，是在某一維上將低層次的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)概括到高層次的匯總數(shù)據(jù)；而向下鉆取正好相反，是從匯總數(shù)據(jù)深入到細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)進行觀察，是維數(shù)的增加。

2）切片和切塊是在一部分維上選定值以后，度量值在剩余維上的分布。如果剩余維有兩個是切片，三個則是切塊。

3）旋轉(zhuǎn)是指變換維的方向，即在表格中重新安排維的放置，例如進行行列之間的互換。

2 在系統(tǒng)中優(yōu)化OLAP實現(xiàn)

OLAP 技術(shù)在系統(tǒng)中應(yīng)用的實現(xiàn)是有章可循的，遵循規(guī)范的實現(xiàn)步驟將有利于提高效率。但目前并沒有一個完整的步驟可以遵循，本文在查閱大量資料并結(jié)合實踐經(jīng)驗后總結(jié)歸納出來了以下步驟，依照這個步驟就可以快速高效的實現(xiàn)OLAP 技術(shù)的應(yīng)用。步驟如下：

1）根據(jù)系統(tǒng)需求建立基本信息立方圖。

2）在數(shù)據(jù)倉庫中創(chuàng)建維表、事實表。

3）利用 AWM 工具創(chuàng)建維并進行維的維護。

4）利用 AWM 工具創(chuàng)建立方并進行立方的維護。

5）分別利用AWM度量數(shù)據(jù)查看器和集成了Oracle BI Beans 的 JDevelper 10g 程序?qū)崿F(xiàn)多維分析交叉表和圖表的展示。

其中AWM是指Oracle Analytic Workspace Manager，Oracle 分析工作區(qū)管理器，用于創(chuàng)建、開發(fā)和管理 Oracle OLAP 數(shù)據(jù)倉庫中的多維分析工作區(qū)。由于前兩個步驟是基本步驟，比較簡單，下面將以一個電廠機組的評優(yōu)系統(tǒng)為例來詳細(xì)介紹后面三個步驟的優(yōu)化實現(xiàn)過程。

2.1 創(chuàng)建維度

創(chuàng)建和維護維是系統(tǒng)OLAP實現(xiàn)過程中的一個重要內(nèi)容。本文對電廠機組的評優(yōu)劃分為可靠性、經(jīng)濟性和技術(shù)監(jiān)督指標(biāo)這三個方面，在分析這三個目標(biāo)時，主要包括從電廠機組維MACHINE_DIM、機組容量維CAPACITY_DIM、汽輪機制造廠家維TURBINE_DIM、鍋爐制造廠家維BOILER_DIM、發(fā)電機制造廠家維DYNAMO_DIM、循環(huán)水循環(huán)方式維CYCLE_DIM、脫硫方式維DESULFUR_DIM這七個維進行分析。

首先，打開AWM，建立到數(shù)據(jù)倉庫的連接，輸入數(shù)據(jù)倉庫連接名稱evaluation和連接信息LOCALHOST：1521：evaluation，依次展開分析工作空間。分析工作區(qū)中的對象包括維、立方和度量等，維的建立過程中分別需要建立級別、層次、屬性。

2.1.1 創(chuàng)建維

打開OLAP分析工作空間，右擊維進入維創(chuàng)建窗口，創(chuàng)建維PRODUCTS_DIM，維類型選取用戶維，然后點擊創(chuàng)建完成創(chuàng)建過程。

2.1.2 創(chuàng)建級別

在級別的劃分中，考慮到維數(shù)據(jù)的特點和對維層次結(jié)構(gòu)的影響，本文將電廠機組維的級別劃分為電廠所屬的發(fā)電集團GROUP、電廠PLANT以及電廠擁有的機組NUMBER這三級。級別劃分如圖1所示。

2.1.3 創(chuàng)建層次

級別創(chuàng)建完成后，再創(chuàng)建層次C A L_ROLLUP，在可用級別中依次選擇GROUP、PLANT及NUMBER，點擊創(chuàng)建完成創(chuàng)建。

2.1.4 創(chuàng)建映射

創(chuàng)建完成維之后，接下來要進行維的映射，即選擇數(shù)據(jù)倉庫中的維表MACHINE，完成維表MACHINE和電廠機組維MACHINE_DIM的對應(yīng)。

2.1.5 維護維

右擊維，選擇維護維，在可用目標(biāo)對象中選取TIMES_DIM添加到目標(biāo)對象中，點下一步，完成維的維護過程。

圖1 維基別劃分

創(chuàng)建后的電廠機組維映射圖如圖2所示。

圖2 維映射圖

2.2 創(chuàng)建立方

2.2.1 創(chuàng)建立方

打開OLAP分析工作空間，右擊立方進入創(chuàng)建立方窗口，在一般信息的名稱框中輸入EVALUATION_CUBE，在可用維中選取CAPACITY_DIM，TURBINE_DIM，BOILER_DIM，DYNAMO_DIM，CYCLE_DIM，DESULFUR_DIM，其他選項卡均采用默認(rèn)設(shè)置，然后點擊創(chuàng)建完成創(chuàng)建過程。

2.2.2 創(chuàng)建度量

打開OLAP分析工作空間，點擊立方，打開EVALUATION_CUBE，右擊度量，進入創(chuàng)建度量對話框，在一般信息的名稱框中輸入EVALUATION_MEASURE，然后點擊創(chuàng)建完成創(chuàng)建過程。

2.2.3 創(chuàng)建映射

打開OLAP分析工作空間，點擊立方，打開EVALUATION_CUBE，右擊映射，選擇數(shù)據(jù)倉庫中的事實表EVALUATION_FACT，然后完成事實表EVALUATION_FACT和EVALUATION_CUBE的對應(yīng)。

2.2.4 維護立方

右擊立方EVALUATION_CUBE，選擇維護立方，在可用目標(biāo)對象中選取立方添加到目標(biāo)對象中，點下一步，完成立方的維護過程。

創(chuàng)建后的立方如圖3所示。

圖3 立方圖

2.3 結(jié)果展示

在Oracle 10g OLAP分析工作區(qū)間建立好維和立方之后，我們就可以通過多種應(yīng)用開發(fā)架構(gòu)來訪問建立的多維數(shù)據(jù)模型。有兩種OLAP結(jié)果的展示方式可供選擇，一種是采用AWM（Analytic Workspace Manager）度量數(shù)據(jù)查看器中的交叉表方式，另一種是JDeveloper BI Beans的beans圖表方式。我們可以根據(jù)不同情況，對以上分析所得到的數(shù)據(jù)進行不同程度的顯示和分析。

3 測試及結(jié)果分析

以2006年收集到的電廠機組評優(yōu)得分為例進行數(shù)據(jù)分析，采用的是Oracle10 g數(shù)據(jù)庫以及相應(yīng)的Oracle10 g OLAP分析工具。圖4是圖3所建立方在Analytic Workspace Manager的度量數(shù)據(jù)查看器中的交叉表展示。由圖可見，機組容量分為120-165MW、200MW、300MW等，對于總分來說，在200MW機組容量下，大唐集團的電廠機組得分遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他集團的，在三個基礎(chǔ)得分中，可靠性得分表現(xiàn)為最高，這說明相比其他集團的機組，大唐集團在機組容量為200MW的電廠中，可靠性最好。

圖4 OLAP度量查看器中機組各項得分的交叉表展示

圖5是與圖4相同的立方在BI Beans中以線形圖方式展示各個發(fā)電集團不同機組容量的可靠性得分。

圖6是在BI Beans各大發(fā)電集團不同機組的總得分柱狀圖展示。從圖中可以看出，在各機組容量情況下，大唐集團的總得分情況均要高于其他發(fā)電集團，其機組各方面性能最好。很明顯的，通過beans圖表方式，能夠更加直觀具體的觀察數(shù)據(jù)，更加方便地比較各大發(fā)電集團各項得分情況。

圖6 總得分柱狀圖

4 結(jié)束語

本文通過對OLAP技術(shù)的分析和研究提出了一種優(yōu)化的分析方法，通過這種方法可以快速高效的對數(shù)據(jù)進行分析并得出對管理和決策有用的信息。實驗驗證了這一方法的有效性。

關(guān)于OLAP的研究方法，在國外比較普遍，并且廣泛應(yīng)用在企業(yè)中。但是在國內(nèi)還處于起步階段。隨著數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展，OLAP技術(shù)在各行業(yè)中應(yīng)用必然是大勢所趨，使得OLAP在企業(yè)中的應(yīng)用必將有廣闊的前景。

[1]常恩翔,劉洪芳.數(shù)據(jù)倉庫與OLAP技術(shù)的應(yīng)用研究[J].電腦知識與技術(shù).2009,5(11).

[2]何玉潔,張俊超.數(shù)據(jù)倉庫與OLAP實踐教程[M].北京：清華大學(xué)出版社,2008.

[3]田志強,田苗,李娜,等. OLAP在電站生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用研究[J].自動化技術(shù)與應(yīng)用,2010,29(3).

[4]湯姆森,朱建秋.OLAP解決方案：創(chuàng)建多維信息系統(tǒng)[M].北京：電子工業(yè)出版社,2004.