溫苑花

摘要：隨著計(jì)算機(jī)的普及和信息技術(shù)的迅速發(fā)展，興起了三項(xiàng)決策支持新技術(shù)，即數(shù)據(jù)倉庫(DW)、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)、數(shù)據(jù)挖掘(DM)。本文首先分析了傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的不足，然后對基于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的新型決策支持系統(tǒng)進(jìn)行了探討。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) 決策支持系統(tǒng) 優(yōu)勢

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用的不斷推廣，基于數(shù)據(jù)庫和模型庫的傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的缺陷日益表現(xiàn)出來，這主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)信息收集和整理、輔助決策的方法及系統(tǒng)的靈活性與適應(yīng)性等方面。基于數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘的新決策支持系統(tǒng)彌補(bǔ)了傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的不足，數(shù)據(jù)倉庫為決策分析提供充分可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，聯(lián)機(jī)分析和數(shù)據(jù)挖掘則從數(shù)據(jù)倉庫中分析和挖掘出有用信息，為企業(yè)提供決策支持。

一、傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)

傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)就是利用數(shù)據(jù)庫、人機(jī)交互進(jìn)行多模型的有機(jī)組合，輔助決策者實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策的綜合集成系統(tǒng)。它是在管理信息系統(tǒng)和運(yùn)籌學(xué)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。它以模型技術(shù)為主體，通過對話方式選擇和修改模型，在模型庫中將多個(gè)模型組合成更大的模型，并存取數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)，形成問題的決策方案，在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行該方案，能計(jì)算出方案的結(jié)果，完成對方案的評價(jià)，為決策者決斷提供有力依據(jù)。傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)是在事務(wù)處理環(huán)境下采用各種定量模型的決策支持系統(tǒng)，通過模型操縱數(shù)據(jù)。隨著決策環(huán)境日趨復(fù)雜，DSS 在決策支持中的局限性也日趨突出。

二、基于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的新型決策支持系統(tǒng)

九十年代中期，隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展，興起了一些新的輔助決策技術(shù)：數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)庫是為事務(wù)處理服務(wù)的，是管理信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)；而數(shù)據(jù)倉庫是為決策分析服務(wù)的，是根據(jù)決策主題的需要，將分布在企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中不同站點(diǎn)的商業(yè)數(shù)據(jù)集成到一起，對其進(jìn)行轉(zhuǎn)換和重新組織，使企業(yè)的業(yè)務(wù)操作環(huán)境和信息分析環(huán)境分離，為決策者提供各種類型的、有效的數(shù)據(jù)分析。聯(lián)機(jī)分析處理是從多個(gè)角度對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，能幫助用戶從中發(fā)現(xiàn)有用信息。數(shù)據(jù)挖掘則是利用一系列方法，從海量數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的有用信息和知識的過程。它可以幫助企業(yè)對數(shù)據(jù)進(jìn)行微觀、中觀乃至宏觀的統(tǒng)計(jì)、分析、綜合和推理，從而利用已有數(shù)據(jù)預(yù)測未來，幫助企業(yè)贏得競爭優(yōu)勢。

1、數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫，是面向主題的、集成的、隨時(shí)間變化的、非易失的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理層的決策過程。這個(gè)定義指出了數(shù)據(jù)倉庫的幾個(gè)基本特征：（1）面向主題。數(shù)據(jù)倉庫中的所有數(shù)據(jù)都是圍繞著某一主題組織展開的，主題就是一些數(shù)據(jù)集合。（2）集成性。數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)的來源可分為外部和內(nèi)部數(shù)據(jù)，根據(jù)決策分析的需要，將分散于各處的源數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、篩選、清理、綜合等工作，變換成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫。（3）非易失性。從數(shù)據(jù)的使用方式上看，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是不可更新的。

數(shù)據(jù)倉庫的物理結(jié)構(gòu)一般采用星型結(jié)構(gòu)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫。星型結(jié)構(gòu)由事實(shí)表和維表組成，多個(gè)維表之間形成多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。星型結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)體現(xiàn)了空間的多維立方體。這種高度集中的數(shù)據(jù)為各種不同的決策需求提供了廣泛的分析基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)倉庫這種決策支持新技術(shù)顯示了強(qiáng)勁生命力。數(shù)據(jù)倉庫的建立并不是要取代數(shù)據(jù)庫，它要建立在一個(gè)較全面和完善的信息應(yīng)用的基礎(chǔ)上，用于支持高層決策分析，而原有的事務(wù)處理數(shù)據(jù)庫在總體數(shù)據(jù)環(huán)境中承擔(dān)的是日?；A(chǔ)業(yè)務(wù)的處理任務(wù)。數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)庫技術(shù)的一種新的應(yīng)用，它能使企業(yè)的業(yè)務(wù)操作環(huán)境和信息分析環(huán)境分離，能夠滿足聯(lián)機(jī)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對數(shù)據(jù)環(huán)境的要求。

2、聯(lián)機(jī)分析處理

數(shù)據(jù)倉庫是管理決策分析的基礎(chǔ)，若要有效地利用數(shù)據(jù)倉庫的信息資源，須有強(qiáng)大的工具對數(shù)據(jù)倉庫中的信息進(jìn)行分析決策。聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）就是一個(gè)得到廣泛應(yīng)用的數(shù)據(jù)倉庫使用技術(shù)。OLAP專門用于支持復(fù)雜的決策分析，它可以根據(jù)分析人員的要求，迅速、靈活地對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的查詢處理，并且以直觀的、容易理解的形式將查詢結(jié)果提供給各種決策人員，使他們迅速、準(zhǔn)確地掌握企業(yè)的運(yùn)營情況，了解市場的需求。OLAP的一個(gè)重要特點(diǎn)就是多維數(shù)據(jù)分析，這與數(shù)據(jù)倉庫的多維數(shù)據(jù)組織正好形成相互結(jié)合、相互補(bǔ)充的兩個(gè)方面。OLAP技術(shù)中比較典型的應(yīng)用是對多維數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)的切片和切塊、鉆取、旋轉(zhuǎn)等分析，它方便用戶從多個(gè)角度、多個(gè)側(cè)面去觀察數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。這樣才能深入地了解數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的信息，使用戶深入地挖掘隱藏在數(shù)據(jù)背后的商業(yè)模式。

3、決策支持系統(tǒng)體系架構(gòu)

數(shù)據(jù)倉庫為數(shù)據(jù)挖掘提供了廣闊的活動空間，確保數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)來源的廣泛性和完整性。而數(shù)據(jù)挖掘面對的是經(jīng)過初步加工的數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)挖掘更專注于知識的發(fā)現(xiàn)。OLAP從數(shù)據(jù)倉庫中的集成數(shù)據(jù)出發(fā)，提供面向分析的多維數(shù)據(jù)模型，并使用多維分析方法從多個(gè)角度、多個(gè)側(cè)面及多個(gè)層次對多維數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、比較，使用戶以更接近自然的方式分析數(shù)據(jù)。雖然數(shù)據(jù)倉庫、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最初是作為三種獨(dú)立的信息技術(shù)出現(xiàn)的，但是由于三者之間存在著內(nèi)在的聯(lián)系性和互補(bǔ)性，把它們結(jié)合起來設(shè)計(jì)出一種新的DSS構(gòu)架， 就可以更加充分地發(fā)揮它們各自的優(yōu)勢，為決策提供更加有效的支持。

數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘組成的新的DSS構(gòu)架解決了DSS數(shù)據(jù)庫內(nèi)數(shù)據(jù)不一致的問題。由于內(nèi)在的統(tǒng)一性，這種新結(jié)構(gòu)很好地解決了相互間的銜接問題。數(shù)據(jù)倉庫自底層數(shù)據(jù)庫收集大量事務(wù)級數(shù)據(jù)的同時(shí)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、轉(zhuǎn)換和綜合，形成面向全局的數(shù)據(jù)視圖，從而為整個(gè)系統(tǒng)提供了充分可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；數(shù)據(jù)挖掘以數(shù)據(jù)倉庫和OLAP中的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使用一系列方法進(jìn)行挖掘、分析，自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在知識并以這些知識為基礎(chǔ)自動做出預(yù)測。這種新的DSS構(gòu)架真正展示了信息的本質(zhì)，表明了DSS的設(shè)計(jì)觀念從模型驅(qū)動到數(shù)據(jù)驅(qū)動的轉(zhuǎn)變，而且開發(fā)難度小?！?/p>

參考文獻(xiàn)：

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