应用背景及系统流程图

n         背景

此饮料公司是中国最著名的国际品牌之一，是中国软饮料市场的领导企业，是1992年7月建立的合资企业，旗下多个著名饮料品牌。在中国市场上均是广受欢迎的软料。

目前中国每年人匀饮用此饮料公司产品数量为20瓶(每瓶8盎司或237毫升)，而中国亦成为此公司全球第四大市场，目前此公司中国系统员工已超过30,000人，99%员工为中国本地员工。

n         信息化状态

随着企业进入快速增长期，销售数目逐步加快，公司生产能力与日俱增，业务数据量迅速膨胀，对企业的OLTP数据库和ERP系统产生了巨大负荷，造成了沉重负担。并且，国内软饮料生产企业普遍存在着数据量庞大，数据整齐程度差，随意性大，信息分散、不及时、不共享，前端报表展现方式单一、不美观等问题，造成企业数据仓库非常缺乏互操作性和可扩展性。这些矛盾阻碍了企业的快速发展，制约了企业的规模扩张。

针对这种情况，企业急切需要一种全新、灵活而又集成的方案来解决这种挑战和问题。

n         总体流程

系统建立前的不足

n         数据来源不统一

n          

数据源无法充分共享

Ø         当前的报表制作中，基于DB2的ERP数据库和财务部门转化后的SQL Server2000数据库可被报表制作人员所共享，但在实际的报表制作工作中，还存在大量的excel填报数据用以业务报表的制作。这些填报数据往往存放在报表制作人员各自的电脑中，相互间较少共享使用，尤其是在不同部门间的共享。然而在实际工作中，比如：业务人员与销售客户的对应关系信息以及销量预算、目标等信息却是需要报表制作人员相互共享的，因为很多报表都会使用到这些信息，这个工作流程也造成了数据或信息缺乏统一规划、管理的问题，手工维护的excel文件则存放在各个制作报表的工作人员的机器上，造成不同部门、报表制作人员的excel数据无法充分共享和统一。

n         报表制作困难

n        

数据分析不及时

Ø         数据分析主要通过外部工具实现，分析数据由北京某饮料公司提供，但数据不能自动实时更新。

Ø         相关数据的灵活分析需要借助于外部工具实现，其分析数据由财务部门打包、上传提供。数据分析范围完全基于北京某饮料公司现有的业务数据范围。由于数据上传需要人工操作，导致数据上传的实时性差，基于DB2的ERP数据库的相关数据不能在外部工具中快速得以展现。

Ø         不能实现多维报表的展现

外部能对数据进行钻取分析，但不能制作出多层展现维度的报表，这类报表在实际工作报表中有较多的需求。

方案价值

n         基于销售控制运作部和业务规划及客户服务部的分析数据，对数据进行统一的规划、管理，并建立一个供报表分析、查询使用的统一的数据中心。

n         建立多维分析库，并提供专业的多维分析工具，满足部门经理、高层领导对相关业务数据进行多维分析，为公司领导的分析决策提供依据。

n         建立一个统一的报表前端展现系统。完成现有业务报表的制作，并依据用户授权，为不同的报表用户提供现有业务报表的查询。

系统架构

Ø         整个架构由4层组成：业务数据源、SRC数据层、DW和MD数据层、前端数据分析及报表展现。

Ø         业务数据源：由excel填报数据和基于DB2的ERP数据库提供的数据组成。

Ø         SRC数据层：即标准资源中心，通过ETL整合工具，以增量方式将业务数据源抽取转换至SRC数据层，完成异构数据源的同构化处理。

Ø         MD元数据管理：包含业务元数据和技术元数据，通过业务元数据，即需求指标和维度的定义，以及指标和维度间的对应关系确认技术元数据的物理结构和存储。

Ø         DW数据仓库：把大量数据按主题、维度方式加以整理和归纳形成多维数据库，为OLAP多维数据源提供分析数据，是数据中心体系结构的基础。

Ø         MDDB多维数据库：多维数据库为终端用户提供一种可对数据进行灵活访问的信息结构，利用多维数据库可以对数据进行切片、切块、动态地观察汇总数据与细节数据的关系。

OLAP分析及报表展现层：用户可以通过Analyzer工具分析、查看业务数据，也可通过Report service提供的报表，查询固定业务报表数据。

功能描述

Ø         基于企业的ERP系统数据源、业务系统数据、手工填报的Excel数据，构建BI分析系统。针对海量数据设计数据仓库、ETL流程，多维数据集、完成参数化报表的制作。

n         应用到的工具软件

操作系统平台：Windows2003

Web服务器：IIS

数据库系统：SQL Server2005

多维数据系统：SQL Server2005 Analysis Service

报表工具：Strategy Companion Analyzer 2007

数据清洗工具：SQL Server 2005 Integration Service

n         ETL数据整合工具SSIS

Ø         当前，系统的数据有三个来源，即绝大部分的手工数据、基于DB2的ERP基础数据，还有一部分是财务部门转化过的加工数据，签于数据来源不统一、数据格式异构、数据逻辑复杂的几点因素，通过SQL Server 2005的Integration Services来实现数据抽取、转化、清洗、加载等处理。

Ø         SQL Server Integration Services（SSIS）：是用于生成高性能数据集成和工作流解决方案的平台，可以针对数据仓库进行提取、转换和加载（ETL）操作，这是业务数据转化为分析数据最重要的一步。

Ø         SSIS由4个关键部分组成，包括Integration Services服务、Integration Services对象模型、Integration Services运行包和运行时可执行的包，以及数据流任务。

图：SSIS组件关系图

图：数据流的构成方式

n         多维数据分析工具SSAS

Ø         SQL Server 2005 Analysis Services（SSAS）：是SQL Server 2005进行数据分析的工具。SSAS是建立和管理多维数据集并且对Cube进行分析的工具。

Ø         本项目中采用自上而下的设计方法，即强调应用决定数据，有什么应用就获取什么数据。根据设计好的维度和多维数据集生成数据源视图和基本关系数据库架构。

图：自上而下设计方法

应用范围

n         建立北京某饮料公司企业初步元数据

Ø         元数据的定义：元数据管理是针对企业内外部的数据越来越多时形成的一个关键问题。对于什么是元数据，目前存在着许多种不同的描述。元数据定义分为两种，即技术上的元数据和业务上的元数据。

Ø         技术上的元数据指数据源的位置、数据访问协议（ODBC、JDBC、SQL*NET等）、数据源的物理结构（如数据库描述、表定义、栏目描述等）、数据源的逻辑结构（ER模型、目标模型、实体模型）等。

Ø         业务上的元数据指与信息获取有关的上下文信息、定义企业组织机构和产品层级的分类法、用来定义商业术语的控制性词汇的词汇表或参考数据，例如医学词典、金融术语等。

²        指标体系的建立 

²        维度体系的建立

n         OLAP分析及报表展现

²        应用用户的视角

²        销售部门及市场部门

²        财务绩效部门

应用效果

Ø         本项目建设完成后，实际应用效果如下图：

Ø         在项目实施之前，由于企业数据量非常庞大，导致技术人员和客户端在访问业务数据库和报表时的速度非常缓慢，特别是在并发用户多于10个的情况下，这个问题尤其明显；而在实现商业智能管理平台之后，多维数据库在高峰期保证30个并发用户进程提取数据的情况下，执行用户操作响应的时间在7秒钟之内，速度大为提升，提升了业务数据库的性能。

另外BI系统强大的分析系统，使得各个管理部门可以实时看到最新的统计和报表信息，省去大量人力进行报表处理。同时BI系统灵活的前端展现工具，可以从多角度分析，帮助管理人员掌握每个区域和营业所的收益情况，并帮助企业及时做出调控，而且还结合企业源系统管理、分析财务数据，大大提高管理机构的效能，从而达到规范化管理的目的。

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