建立基于進銷存的數據倉庫需要注意的問題

     分別建立進銷存和數據倉庫的目的是將企業事務處理和決策支持相分離;而兩者集成的目的是為了更好的把進銷存中的事務處理數據和外部數據轉化為管理決策所需的信息。并能夠對這些數據進行多維深度挖掘。

     但是，要真正建立一個良好的基于進銷存的數據倉庫卻不是件容易的事。建立基于進銷存的數據倉庫面臨的問題總的來說集中在兩個方面：一是如何將事務處理邏輯模型和數據倉庫模型對應起來，并將進銷存事務處理和外部數據轉入數據倉庫中，即數據倉庫的建立;二是在數據倉庫基礎上如何構建企業的商業智能來支持企業的管理決策活動，即數據倉庫的應用。

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     進銷存系統中，一般數據庫的表會達到幾千張，要將數據從進銷存向數據倉庫遷移，構建這種數據轉換抽取程序也是非常困難的。在建立商業智能應用時，如報表查詢、多維分析和數據挖掘等，要結合企業具體的需求和一些高級商業應用系統所提供的功能進行考慮，還有可能要針對各個部門需要建立各自相應的分析應用系統。

     由于進銷存和數據倉庫都是近十年出現的新的信息技術，因此，對進銷存和數據倉庫的集成研究不是很多。部分進銷存廠商也推出了自己的一些產品，以提供這方面的支持，但這些都是針對一些具體的進銷存產品所推出的數據倉庫解決方案。

     企業發展離不開進銷存信息技術的融合應用。如何提高數據的質量，以及提供有效數據支持企業規避在決策中帶來的風險，也是目前商業智能與應用進銷存系統領域的研究重點。

    進銷存是一個技術型信息系統，也是一個包含了多種先進管理思想的社會型信息系統，它強調的是管理的先進性、及時性、安全性、可靠性等。雖然，現在的店家樂進銷存軟件都提供了部分的管理決策支持功能，如各種報表等，但這些并不能完全解決企業對管理決策的需要，因為畢竟進銷存在系統設計時關注的是數據的“入”而非“出”，要從中實時取得有價值信息是比較困難的。

     如果將進銷存的事務數據經過清理轉入數據倉庫，再在數據倉庫基礎上建立各種分析型應用的話，那將是一個絕佳組合，進銷存處理企業事務，數據倉庫輔助企業管理決策，各司其職。建立基于進銷存的數據倉庫，首先是分析進銷存的數據模型，在其基礎上建立相應的數據倉庫數據模型，這時對關鍵數據的識別、整理、清洗、轉化和主題域的確定非常重要，之后的數據抽取程序建立等下作也不容忽視。企業決策所需的信息也不僅僅全部來自進銷存系統中，還有一部分數據來自于企業內部其它系統和企業外部，在建立企業數據倉庫時，也必須將之和進銷存數據進行整合放入數據倉庫中。

     有了基于進銷存的數據倉庫系統，就可以建立各種商業智能應用。針對企業各部門和進銷存系統模塊，對外可以建立供應商分析、客戶分析。內部可以建立生產、庫存、銷售、人事和財務等分析系統，并且這些系統可以進行交叉分析，例如可以對某員工在某時間段對某客戶的銷售情況進行交叉多維分析，還可以進行一些高級的數據挖掘分析等。