基于聯(lián)機分析處理技術(shù)(OLAP)的卷煙質(zhì)量管理系統(tǒng)多維數(shù)據(jù)模型設(shè)計與實現(xiàn)

李發(fā)文

山東臨沂煙草有限公司莒南分公司 山東臨沂 276003

卷煙質(zhì)量管理是卷煙企業(yè)生存和發(fā)展的命脈，也是直接影響企業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)。卷煙質(zhì)量管理系統(tǒng)中，尚存著這較多問題，有必要通過戰(zhàn)略推進(jìn)，即立足聯(lián)機分析出來技術(shù)（OLAP）[1]。構(gòu)筑卷煙質(zhì)量管理系統(tǒng)多維數(shù)據(jù)模型以在生產(chǎn)工藝、質(zhì)量要求控制、卷煙企業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展中，為優(yōu)化卷煙生產(chǎn)工藝改進(jìn)提供技術(shù)支持?，F(xiàn)就卷煙質(zhì)量管理系統(tǒng)多維數(shù)據(jù)模型設(shè)計與實現(xiàn)匯總?cè)缦拢?/p>

1 設(shè)計背景

卷煙企業(yè)的職工在管理上，大多因態(tài)度不端正，質(zhì)量意識淡薄等導(dǎo)致卷煙生產(chǎn)質(zhì)量管理執(zhí)行力不足、行為不規(guī)范。加之，卷煙生產(chǎn)現(xiàn)場中，因生產(chǎn)環(huán)境及其工人素質(zhì)等，直接造成卷煙生產(chǎn)環(huán)節(jié)出現(xiàn)污染問題。卷煙生產(chǎn)中因使用清潔劑、添加劑、外來人員進(jìn)入等違規(guī)行為，導(dǎo)致卷煙的生產(chǎn)原料和半成品等受到不同程度的污染[2]。并且卷煙生產(chǎn)車間也會對卷煙質(zhì)量產(chǎn)生間接或直接的影響。生產(chǎn)現(xiàn)場因?qū)頍熒a(chǎn)質(zhì)量檢查力度不足，現(xiàn)場自我檢測主觀性較強，導(dǎo)致卷煙質(zhì)量提高受阻。通過對Web的挖掘，利用Web 的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，收集政治、經(jīng)濟(jì)、政策、科技、金融、各種市場、競爭對手、供求信息、客戶等有關(guān)的信息，集中精力分析和處理那些對企業(yè)有重大或潛在重大影響的外部環(huán)境信息和內(nèi)部經(jīng)營信息，并根據(jù)分析結(jié)果找出企業(yè)管理過程中出現(xiàn)的各種問題和可能引起危機的先兆，對這些信息進(jìn)行分析和處理，以便識別、分析、評價和管理危機，為卷煙企業(yè)提供長遠(yuǎn)發(fā)展的契機。

2 設(shè)計目的

立足聯(lián)機處理技術(shù)（OLAP），加強卷煙生產(chǎn)質(zhì)量管理，構(gòu)筑卷煙質(zhì)量管理系統(tǒng)多維數(shù)據(jù)模型，推動卷煙企業(yè)可持續(xù)穩(wěn)健發(fā)展。

3 設(shè)計內(nèi)容

多維數(shù)據(jù)模型作為卷煙生產(chǎn)質(zhì)量管理的典型模式，是最流行的數(shù)據(jù)倉庫模型，具體方式包括星型模式、雪花模式和事實星座模式三種。據(jù)此，卷煙企業(yè)在星型模式（star schema）應(yīng)用中，以一個大的中心表（事實表），一組小的附屬表（維表）為主分布模式；雪花模式（snowflake schema）作為星型模式的擴展，通過規(guī)范其中某些維表，進(jìn)一步分解到附加表（維表）中；事實星座模式（Fact Constellation）或星系模式（galaxy schema）的卷煙生產(chǎn)質(zhì)量管理中，以卷煙生產(chǎn)環(huán)節(jié)多個數(shù)據(jù)倉庫主題、多個事實表，公共、共享、匯集。據(jù)此， 卷煙企業(yè)以事實星座模式在企業(yè)間構(gòu)筑了企業(yè)級級數(shù)據(jù)倉庫（EDW），用以集合數(shù)據(jù)集市典型特征、避免冗余和數(shù)據(jù)復(fù)用，套用現(xiàn)成模式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫最合理設(shè)計選擇。

4 設(shè)計實現(xiàn)

基于OLAP分析的聯(lián)機軟件分析處理技術(shù)，將CRM系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，通過清洗、轉(zhuǎn)化、加載到數(shù)據(jù)倉庫，再將數(shù)據(jù)倉庫中的海量數(shù)據(jù)引入到多維數(shù)據(jù)模型中，并對其進(jìn)行OLAP操作。使分析人員能夠迅速、一致、交互地從各個方面觀察信息，達(dá)到深入理解數(shù)據(jù)目的。其共享多維信息的快速分析的特征，在數(shù)秒內(nèi)對用戶的多數(shù)分析要求做出反應(yīng)。卷煙企業(yè)利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲和管理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，建立相應(yīng)的應(yīng)用系統(tǒng)來支持日常業(yè)務(wù)運作。在數(shù)據(jù)倉庫理論的發(fā)展背景下，以聯(lián)機分析處理為核心的倉庫數(shù)據(jù)，在卷煙企業(yè)數(shù)據(jù)快速、準(zhǔn)確分析、商業(yè)決策系統(tǒng)建立中，通過不同的層級構(gòu)建，最終滿足了企業(yè)產(chǎn)長遠(yuǎn)發(fā)展要求。具體如圖1卷煙質(zhì)量管理系統(tǒng)多維數(shù)據(jù)模型設(shè)計所示：

圖1 卷煙質(zhì)量管理系統(tǒng)多維數(shù)據(jù)模型設(shè)計圖

5 設(shè)計實現(xiàn)

OLAP系統(tǒng)下卷煙質(zhì)量管理系統(tǒng)多維數(shù)據(jù)模型按照其存儲器數(shù)據(jù)存儲格式、應(yīng)用需要選擇、多維數(shù)據(jù)物理上存儲為多維數(shù)組實現(xiàn)了虛擬OLAP（VirtualOLAP），可滿足用戶各種復(fù)雜的分析請求?；竟δ馨ㄇ衅颓袎K（Slice and Dice）、鉆?。―rill）、旋轉(zhuǎn)（Pivoting）。廣義功能上的基本代理操作、示警報告、時間報告、異常報告；計算能力、模型計算。多維數(shù)據(jù)模型下的數(shù)據(jù)立方體……

6 結(jié)語

為深入研究卷煙企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、經(jīng)營分析系統(tǒng)技術(shù)，對卷煙企業(yè)經(jīng)營分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫模型的細(xì)化分析和設(shè)計，主要結(jié)合企業(yè)業(yè)務(wù)特點，滿足企業(yè)當(dāng)前生產(chǎn)運營實際需求；五個主題（客戶、產(chǎn)品、倉儲、帳務(wù)、市場營銷）數(shù)據(jù)倉庫模型劃分和模型中數(shù)據(jù)粒度抽取、轉(zhuǎn)化和加載（ETL）分析與設(shè)計。與此同時，結(jié)合SQL Server數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)工具實現(xiàn)了數(shù)據(jù)倉庫模型的構(gòu)建，滿足了實際相關(guān)需求和業(yè)務(wù)分析。