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家电零售行业中数据仓库的研究应用与优化

作　者: 钱玮
导　师: 姚天昉
学　校: 上海交通大学
专　业: 软件工程
关键词: 数据仓库商务智能 SAP BI 性能优化
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

今天的企业，处在一个市场竞争激烈，需求多变的市场环境中，要在这样的环境中战胜竞争对手，充分的利用信息就成为了一个重要的决胜因素。企业需要具备准确、及时地捕获到客户需求的能力，以此来确保产品的质量和交付。进行高效、及时的数据分析和利用有助于企业提高价格竞争优势、产品研发以及对客户的服务水平。另外，这种激烈的竞争也是经济、技术等多种综合因素引起的必然。分析日益增长的海量业务数据是当前企业运作以及公司长期发展所面临的挑战，然而，如何在海量的数据中归纳、总结、挖掘出具有商业价值的信息是所有企业高层决策者必须面对的一个重要课题。作为这些年来最为快速发展的技术之一的数据仓库，他对信息的转变处理已经达到了一个很高的程度，将数据转化为对业务分析具有明确价值的信息。信息的处理和分析是一个多步骤的处理过程，这些进程包括收集数据、净化数据和存储数据等。决策者继而依据这些挖掘出的信息知识掌舵企业，作出正确的决策。作为国内家电零售行的领头羊，随着二十多年的发展，经营规模的快速扩大，苏宁电器的信息化也随之发展成熟稳定，从最初的服务系统信息化到销售与财务系统的信息化再到ERP信息化以及最终SAP ECC系统的上线，实现了企业信息化。在成功实施使用SAP/ERP系统后，苏宁的管理集成度、流程控制得到了规范管理，各项指标得到了很好的提升，然而，仍然面临着两个亟待解决的问题：一是企业积累了大量的业务数据，如何充分的利用好这些业务数据，从看似杂乱无章的数据中总结归纳出集团的汇总数据作为集团决策支持的依据，实现决策支持的功能；二是即使实现了决策支持的功能，由于家电零售行业销售、库存数据变动频繁，数据海量导致系统展现性能极其低下，一张决策报表的展示甚至需要用到半个小时，如何保证性能，提供良好的用户体验性，又是苏宁信息工作者需要重点关注和解决的一个难题。因此，针对存在的问题，研究实施出一套符合苏宁电器乃至家电零售业决策支持的商务智能系统，以及优化模型架构，提高其展现性能，将具有极大的现实意义。论文首先介绍了我国零售业商务智能的现状，分析了国内外零售领域商务智能的应用情况，选择了苏宁电器所实施应用的SAP商务智能中的关键技术进行阐述研究，然后通过对苏宁电器的应用问题的分析，并根据苏宁电器的业务需求，提出了相应的商务智能解决方案，详细论述了苏宁电器集团在商务智能领域应用的设计、实现过程。在性能优化方面，论文通过对一期模型的重构，思维的转变以及数据源的分析，结合聚集、分区、APD等关键系统性能优化技术，对苏宁电器乃至家电零售业普遍存在的系统性能问题进行了深入的研究和探索，对优化效果进行了测试论证。最后论文作了一个简要的总结，并对SAP BW商务智能的将来发展提出了一些看法和展望。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-10
1 绪论  10-14
  1.1 问题的提出  10-11
  1.2 国内外商务智能系统发展现状  11-12
  1.3 本文的贡献  12-13
  1.4 研究内容及章节安排  13-14
2 数据仓库理论概述  14-36
  2.1 数据仓库基本概念  14-15
  2.2 数据仓库系统目标  15-16
  2.3 OLTP 系统与 OLAP 系统的差异分析  16-18
  2.4 SAP BI 商务智能系统  18-20
    2.4.1 SAP NetWeaver 系统概述  18
    2.4.2 SAP BI 商务智能概览  18-20
  2.5 抽取、转换、加载(ETL)  20-22
    2.5.1 数据抽取  20
    2.5.2 数据转换、清洗  20-21
    2.5.3 数据加载  21-22
  2.6 SAP BI 数据仓库层中的对象  22-27
  2.7 星型模型  27-30
    2.7.1 传统的经典星型模型：EDW 数据库模式  27-28
    2.7.2 BI 模式：一种扩展的星型模型  28-30
    2.7.3 经典星型模型与 BI 星型模型的差异  30
  2.8 数据挖掘  30-31
  2.9 由列存储引发的思考  31-35
    2.9.1 定义：列存储  31-32
    2.9.2 行、列存储性能猜想  32-33
    2.9.3 行、列存储性能验证  33-34
    2.9.4 列存储结论  34-35
    2.9.5 由列存储引发的思考  35
  2.10 本章小结  35-36
3 家电零售行业中数据仓库的实现  36-60
  3.1 业务流程分析及 KPI 梳理归纳  36-42
    3.1.1 标准订单流程  36-39
    3.1.2 发货流程  39-40
    3.1.3 开立发票处理流程  40-42
  3.2 需求分析  42-47
    3.2.1 采购管理主题分析  43-46
    3.2.2 库存管理主题分析  46-47
  3.3 可行性分析  47-49
  3.4 总体架构设计  49-50
  3.5 数据流设计  50-52
  3.6 系统实现(模型设计)  52-59
    3.6.1 采购申请  52-54
    3.6.2 采购订单  54-55
    3.6.3 采购订单历史  55-57
    3.6.4 库存管理  57-59
  3.7 本章小结  59-60
4 家电零售行业中数据仓库的优化  60-77
  4.1 问题描述、分析  60-61
  4.2 优化中的关键技术  61-69
    4.2.1 聚集/集合  61-65
    4.2.2 分区  65-67
    4.2.3 APD  67
    4.2.4 多信息提供商  67-69
  4.3 数据源分析  69-72
  4.4 模型再造，思维的转变  72-76
  4.5 本章小结  76-77
5 测试验证  77-82
  5.1 测试用例 1  77-79
  5.2 测试用例 2  79-81
  5.3 测试结果分析和评价  81
  5.4 本章小结  81-82
6 结论与展望  82-84
  6.1 结论  82
  6.2 不足与展望  82-84
参考文献  84-86
致谢  86-87
攻读学位期间发表的学术论文  87-90
附件  90

家电零售行业中数据仓库的研究应用与优化

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