【中國制冷網】上海雙菱空調器制造有限公司是一家中日合資企業，位于上海市浦東工業綜合開發區，建有設施先進的現代化廠房，年生產能力超過300萬臺，產品包括雙菱定速、變頻、民用商用空調系列，款式包括窗式、分體掛壁式、落地式、嵌入式、吊頂式及小型家用中央空調。上海雙菱是空調行業的知名企業，在全國二十幾個省市設有商務代表處，20%以上產品出口歐洲的意大利、西班牙、希臘、東南亞的印尼、印度、新加坡、東歐、中東及北美洲等幾十個國家和地區。

    上海雙菱空調一直比較重視企業信息化建設，但由于其分子公司較多，經營水平參差不齊，信息化需求各不一樣，因此信息化應用系統欠缺統一性。目前，雙菱空調已經實施信息化的業務領域包括企業財務管理、企業內部物流管理，使用的軟件品牌包括博科、用友、金蝶。上海雙菱空調為了解決企業信息化數據相對分散，信息化數據利用率不高的問題，開始著手選擇商業智能軟件。作為第一批使用國產化商業智能軟件的用戶，上海雙菱與博科資訊合作，開始了商業智能的應用之路，商業智能的三大核心技術在上海雙菱都得到充分應用。

    數據倉庫(DW)

    上海雙菱在實施博科商業智能――財務智能倉(BI-FIW))之初，已經有了許多的業務數據，但這樣數據都沒有得到有效利用。例如客戶交易資料，管理人員無法從這些數據中分析出客戶的效益和商業行為特征。面對一份個別客戶的詳細檔案，何時采用何種方式才能滿足該客戶的需求?這是令管理人員非常苦惱的事情。當然，客戶數據的分析確實不是一件容易的事情：如果收集了1000個客戶的信息，每個客戶100條交易數據，然后必須存儲、管理和分析100，000個具體數據。即使是一件很小的分析工作，需要處理的數據之多也令人生畏。數據的集中存儲，成為上海雙菱使用商業智能的z*初原因。

    數據倉庫的建立是為了滿足決策支持的需要，而更好地組織企業內所有可能收集到的數據。建立數據倉庫不是目的，只是進行決策支持的中間環節，保證數據的一致性、準確性、綜合性、易用性，為各種決策支持方案提供統一的數據源。例如以客戶為中心的數據倉庫是根據客戶管理的需求，對企業所有可能和客戶相關的數據進行重組，使得企業對自己的客戶具有統一的認識。上海雙菱建立的數據倉庫，包含以下幾個要素：ETL(數據的抽取、轉換和裝載);數據倉庫的存儲;數據倉庫的管理和維護(包含元數據的管理)。

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    聯機分析處理(OLAP)

    上海雙菱空調采用了博科自主的OLAP技術，用于對集中存儲的管理數據進行多維多點的即時分析。OLAP是聯機分析處理的英文縮寫，是一種用于對大容量數據歸總與分析的技術，它使用戶能夠以更快、更易于使用的交互方式從數據中獲得信息。OLAP的關鍵是能夠以用戶想得到的方式來表示數據，主要通過多維的方式來對數據進行分析、查詢和報表，它不同于傳統的OLTP應用。OLTP應用主要是用來完成用戶的事務處理，通常要進行大量的更新操作，同時對響應時間要求比較高。而OLAP應用主要是對用戶當前及歷史數據進行分析，輔助領導決策。其典型的應用有對銀行信用卡風險的分析與預測、公司市場營銷策略的制定等。主要是進行大量的查詢操作，對時間的要求不太嚴格。

    目前，常見的OLAP主要有基于多維數據庫的MOLAP及基于關系數據庫的ROLAP。在數據倉庫應用中，聯機分析處理應用一般是數據倉庫應用的前端工具，同時，聯機分析處理工具還可以同數據挖掘工具、統計分析工具配合使用，增強決策分析功能。

    此外，OLAP的一個重要特點是多維數據分析，這與數據倉庫的多維數據組織正好形成相互結合、相互補充的關系。OLAP技術中比較典型的應用是對多維數據的切片和切塊、鉆取、旋轉等，它便于使用者從不同角度提取有關數據，OLAP技術還能夠利用分析過程對數據進行深入分析和加工。

    OLAP主要的應用技術是“旋轉和切片”、“數據挖掘”。

    ――旋轉和切片。OLAP讓z*終用戶能夠對整理過的信息進行切片和旋轉操作，以便從不同角度考察數據。用戶可以沿著任一軸“切割”或“轉動”一片特定的繼承數據。

    ◆切片和切塊

    通過切片、切塊功能，用戶可以對數據進行過濾，專注于某一方面的問題，例如，用戶通過拖拽的方式很容易的得到諸如“華東地區2003年的銷售情況”這樣的數據。

    ◆鉆取

    鉆取包含向下鉆取和向上鉆取操作，鉆取的深度與維所劃分的層次相對應。向下鉆取是通過對某一行匯總數據進行細分來分析數據。例如，用戶分析“各地區、城市的銷售情況”時，可以對某一個城市的銷售額細分為各個年度的銷售額，對某一年度的銷售額，可以繼續細分為各個季度的銷售額。通過鉆取的功能，使用戶對數據能更深入了解，更容易發現問題，做出正確的決策。向上鉆取是指自動生成匯總行的分析方法。通過向導的方式，用戶可以定義分析因素的匯總行，例如對于各地區各年度的銷售情況，可以生成地區與年度的合計行，也可以生成地區或者年度的合計行。

    ◆旋轉

    為了方便用戶更直觀的查看分析數據，博科財務智能倉支持數據的旋轉功能，從不同的視角來查看數據，對于一些數據，通過旋轉功能，看起來可以更加直觀，例如時間序列分析中，各地區各年度的增長量情況，把年份作為旋轉維度，則同一地區不同年度的數據以及增長量將在一行顯示，看起來更容易理解。

    ――數據挖掘。數據挖掘是按照既定的業務目標，對大量的企業數據進行探索、揭示隱藏其中的規律并進一步將之模型化了的先進、有效的方法。OLAP允許用戶使用“數據挖掘”或導航技術獲取更詳細的信息。數據導航能幫助z*終用戶回答“為什么”的問題，大多數OLAP工具都可以使用戶在一個數據集內向下挖掘到z*深層次的細節，而大多完整的工具允許用戶“挖掘到任何地方”，除“向下挖掘”外，還可“向上挖掘”，甚至可以“跨越挖掘”，即在同一層次上從一個數據集水平地移到另一套數據上。例如，使用者可以按照季度、商店類型、洲三個維度來展現數據，并對每一項提供了“實際消費”、“平均實際消費”、“該項消費占該類消費的百分比”、“實際收益”、“平均實際收益”以及“該項數據占該類收益的百分比”的比較數據。這樣可以使消費和收益的數據更為直觀地進行橫向的和縱向的比較。

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