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基于数据仓库的销售决策支持系统执行层的决策内容对应于日常业务活动的基层管理包括车间生产进度、库存管理等

Source:adminAuthor:admin Addtime:2020/01/15 Click:

  基于数据仓库的销售决策支持系统执行层的决策内容对应于日常业务活动的基层管理包括车间生产进度、库存管理等 这一层需要的信息往往只限于某种特定的较小范围 而且信息的使用频度很高 战略层的决策内容对应于最高管理层的战略决策 包括确定企业的日标和方针、制定企业的资源配置计划等 这类决策活动的频度低 间隔时间

  基于数据仓库的销售决策支持系统执行层的决策内容对应于日常业务活动的基层管理包括车间生产进度、库存管理等 这一层需要的信息往往只限于某种特定的较小范围 而且信息的使用频度很高 战略层的决策内容对应于最高管理层的战略决策 包括确定企业的日标和方针、制定企业的资源配置计划等 这类决策活动的频度低 间隔时间一般较长 多在一年左右 战术层的决策内容对应于企业的管理控制工作 包括制定实施计划、管理资源使用情况等 这类决策活动的信息介于战略层和执行层之间 不仅需要通过企业部门之间连续获得大量的信息 而且需要从企业外部获得。部分信息 …。因此 凡是能够提供管理人员所需信息的全部技术支持都应归入决策支持的范畴。本课题就是侧重于研究企业部门级的决策支持系统。正确的决策是保证企业经营成功的前提。现代科学决策的前提是要有有效的决策信息 包括预测信息 。企业决策前需要从外部了解有关价格、市场行情、竞争技术、金融等 了解有关政府活动、同行业发展等 从内部了解自身的经营、生产状况、资源和财务状况等。另外 决策在实施过程中效果如何、与目标偏差的大小、如何修订也必须由信息反馈来检验。因此 决策支持系统能完成的辅助决策功能由低到高应包括 查询 对企业范围数据的各种形式的访问 报表 查询结果的格式化展现 多视角、多层次的数据分析 可提供多维视图 知识挖掘 探索、揭示企业数据之间的内在联系和规律 预测 对企业未来发展趋势的推断、模拟和仿真决策支持系统在未来的企业商业竞争中将占有越来越大的比重 决策支持系统依赖于可以提供充分数据的数据仓库、科学准确的数学模型和行之有效的分析统计方法。 决策支持系统的基本组成汹】 蚓决策支持系统是‘竹 多种功能协调配合 以支持决策过程为目标的集成系统 其最基本的结构通常 数据库予系统、模型库子系统、方法库子系统和会话子系统四部分组成 其结构框图如图 所示。从该图可以看出 模型可以调用数据库中的数据和方法库中的方法 数据库南京理工大学硕士学位论文第 塑塑鱼曼堕塑笪盗篓塞堑叠竺中的数据如约束条件、决策变量等可以改变模型库中的模型而方法库不能调用模型库中的模型和数据库中的数据。用户通过人机交互系统调用这三个子系统进行决策分析。用户 数据库子系统图 结构图数据库子系统包括数据库及其管理系统 。数据库子系统是决策支持系统的先决条件 它需要有效地组织决策所需的数据 因为运行决策支持系统的必要条件是要具有大量数据作为决策的基础。数据库存储的数据是决策所需要的综合数据 不是一般管理信息系统中庞大的业务数据的记录。决策支持系统中的数据与一般管理信息系统中的数据的区别是 它不仅包含组织内部的数据 而且还有外部的数据。例如主管销售的领导所使用的销售决策支持系统是在销售管理模块的基础上建立起来的 还需要库存管理模块 生产管理模块等的支撑。企业外部数据来自于市场、竞争者方面的数据。销售决策支持系统的集成模型如图 所示。南京理工大学硕士学位论文第 页基于数据仓库的销售决策支持系统图中箭头所指方向即数据流向。底层处理模块构成的事务型环境和上层处理模块构成的分析型环境为整个企业形成了完整的销售经营管理环境 可以实现从日常销售事务操作、销售细节查询、企业日常业务范围综合查询 到销售分析和预测 为决策者提供决策支持。决策支持系统中的数据多半是综合的、典型的 不像管理信息系统中的数据那样详细。数据库中典型的数据结构有 网络模型、层次模型、关系模型等形式 应用比较广泛的是关系型数据结构。数据库由数据库管理系统来管理和维护 数据库管理系统必须具有数据库的建立、删除、修改和维护 数据的存储、检索、排序、索引、统计等功能。图 销售决策支持系统与其它模块的集成模型目前在决策支持系统的数据库方面研究与应用得最多的是数据仓库技术。数据仓库 概念的形成是以 公司副总裁 年出版的《建立数据仓库》一书为标志的。数据仓库是当前 的一种有效而可行的体系化解决方案。利用数据仓库技术和相应分析工具 可以从多种数据源中提取数据、清洗数据 并把数据组织成更有利于决策分析的数据集合 将整个企业的综合、及时的信息以合适的格式提交给企业决策者。由于计算机技术的飞速发展 软件和硬件技术可以很容易地满足数据仓库对大数据量存储、处理和分析的需求 构建数据仓库系统变得易于由现有技术实现。下面介绍一下数据仓库的特点。数据仓库就是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的、面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合。 数据仓库中的数据是面向主题进行组织的 不同于传统数据库是面向应用的。这里的主题是一个抽象的概念 是在较高层次上将企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的对象 它在逻辑意义上对应着企业中某一宏观分南京理工大学硕士学位论文第 页基于数据仓库的销售决策支持系统析领域所涉及的分析对象。面向主题的数据组织方式就是在较高层次上对分析对象所涉及的企业的各项数据、以及数据之间的联系进行的一个完整、一致的描述。例如 系统中销售管理模块、库存管理模块、人事管理模块等事务处理子系统就是面向应用组织数据的 其数据库模式是 销售管理模块 客户 客户号 姓名 性别 开户行 帐号 地址 电话 销售订单 员工号 客户号 产品号 销售量 单价 日期 库存管理模块 领料单 领料单号 领料人 产品号 数量 日期 进料单 进料单号 采购订单号 进料人 日期库存 产品号 库房号 库存量 日期 库房 库房号 仓库管理员号 地点 库存产品描述 人事管理模块 员工 员工号 姓名 性别 年龄 文化程度 部门号 部门 部门号 部门名称 部门主管 电话 这样的数据库模式考虑了各部门业务活动的处理过程 表达了企业各部门内部的数据流动情况以及部门之间的数据输入输出关系 即从哪儿获取输入数据 在部门内进行怎样的数据处理 输出数据等。例如操作销售业务时关心的是哪个员工把哪些产品销售给了哪个客户 以及销售量和日期等数据。这种数据组织方式生成的各项数据库模式与企业中实际的业务处理流程中所涉及的单据有很好的对应关系 使得数据库模式具有很强的操作性 便于进行联机事务处理 提高了日常业务处理的速度和准确性 使企业原来的各项业务从手工处理的方式转变为计算机处理的方式。在数据仓库中 主题的抽取是按照分析的要求来确定的。例如分析销售情况时 关心的是哪些产品的销售量高 哪些客户倾向于购买哪些产品等 因此数据仓库就应该包括产品、客户这两个主题 其数据库模式 产品主题 产品固有信息 产品号 产品名 产品类别 颜色等产品生产信息 产品号 检验员号 生产日期 生产批号等南京理工大学硕士学位论文第 页基于数据仓库的销售决策支持系统产品库存信息 产品号 库房号 库存量 单价 日期等产品销售信息 产品号 客户号 售价 销售量 折扣 销售日期等客户主题 客户固有信息 客户号 客户名 性别 年龄 住址 开户行 电话等客户购买信息 客户号 产品号 售价 购买量 购买日期等可见 在面向应用的环境中 产品的信息分散在各子系统中 在面向主题的环境中 产品的信息被集中起来 形成了完整、一致的描述 便于在此基础上对“产品”这一分析对象进行分析处理。两者的差异是由各自的应用目的决定的。另外 不同的主题之间很可能会出现重叠的内容 这种重叠是逻辑上的重叠 而不是同一数据在物理存储上的重复。 数据仓库的数据是集成的。数据仓库的数据来源于各个业务处理系统 这些系统中的数据又分别对应不同的应用逻辑 所以在向数据仓库加载数据时 要统一源数据的矛盾之处 例如数据字段的名称不一致 字长不一致等 当然 如果企业已经有效地实施了 系统 这种情况就会得到很大的改善 。另外 数据仓库中不但要求必要的细节数据 而且更需要不同粒度的综合数据 以有效地支持用户进行决策分析 但是综合数据一般不能直接从业务处理系统中得到。所以在向数据仓库加载数据时 还要利用业务处理系统中的细节数据进行综合和计算 在数据仓库内部 还要再次综合和计算。 数据仓库的数据是不可更新的。这一特点是针对用户来说的。因为数据仓库的数据主要是用于数据查询 辅助用户进行决策分析 用户一般不会涉及到数据修改、数据删除等数据库操作。所以数据仓库管理系统和数据库管理系统所侧重的技术要求不同 前者不必考虑完整性保护、并发控制等技术难点 但是必须考虑采用各种复杂的索引技术、数据冗余等去提高数据查询的效率。 数据仓库的数据是随时间不断变化的。这一特点是针对数据仓库管理员来说的。数据仓库的数据反映的是相当长一段时间内历史数据的内容 是不同时刻的数据库快照的集合 以及基于这些快照进行统计、综合和重组的导出数据。联机事务处理数据库中的数据经过集成加载到数据仓库中之后 数据仓库系统必须不断捕捉联机事务处理数据库中变化的数据 并追加到数据仓库中 这种追加是增加一个数据库快照 而不是对原来的数据库快照进行修改。一旦数据仓库存南京理工大学硕士学位论文第 页基于数据仓库的销售决策支持系统放的数据已经超过数据仓库所要求的数据存储期限 这些数据就应该从当前的数据仓库中删去。数据仓库为了适应决策中趋势分析的需求 它的数据时限比较长 一般是 。此外数据仓库的数据经常需要按照时间段进行综合 或者隔一定时间进行抽样。所以数据仓库的数据并不是一直不变的。 模型库子系统模型库子系统包括模型库及其管理系统 。模型库用来存储辅助决策所需要的各种模型 例如 线性规划模型、非线性规划模型、投入产出模型、销售预测分析模型、部门销售情况分析模型、表格模型、曲线模型等。模型具有静态特性 总是以某种计算机程序形式来表示 模型还具有动态特性 它可以以某种方法运行 进行输入、输出、计算等处理。模型库由模型库管理系统来管理。模型库管理系统具有静态管理功能和动态管理功能。静态管理功能包括 模型库的建立、删除 模型字典的维护 模型添加、删除、检索、统计等功能 有关模型的各种计算机程序的维护 如源程序、业务范围执行程序等的管理和维护。动态管理功能包括 控制模型的运行 负责模型与数据库之间的联系。模型库管理系统允许决策者直接参与模型的各种操作活动。在模型库研究方面 较突出的是基于情景分析 的管理决策建模技术。基于情景分析的管理决策建模是在系统动力学的基础上进行现实情景的复现 并以反馈控制理论为基础 以计算机仿真技术为手段的一种研究各种系统 国家大系统、企业、教育、医疗甚至生态系统等 的定性与定量相结合的方法。它主要是从建立研究对象的过程模型出发 通过模型的运行给决策者以按时间展开的未来事物的发展情景 它主要根据对系统实际观测所获得的系统信息来建立动态仿真模型 并通过计算机进行实验来获得系统未来行为的描述 也可以与多媒体连接展示系统运行的景象 最后通过不同决策方案的情景模拟 帮助管理者作出最佳的决策。它的基本理论是系统动力学和源自于系统动力学的系统思考的观点。该技术主要是解决非结构化的决策问题 企业竞争力问题、企业重组中的资源优化配置、国家政策对行业的影响、生态环境的平衡问题、投资分析等。南京理工大学硕士学位论文第页晕于数据仓库的销售决策支持系统 方法库子系统方法库子系统包括方法库及其管理系统 。其中 方法库是用来存放各种分析方法的 例如 各种预测方法、优化方法、误差分析方法等。方法库管理系统的功能与模型库管理系统相似 具有创建、存储、调用、删除、显示方法以及方法连接等管理与维护功能。方法在系统中以子程序的形式存在 与模型库的存储方式相似。但是 方法库和模型库适宜分别管理 因为一个模型可以使用不同的方法 形成问题的不同求解路径 不仅能满足不同情况的需求 而且能比较用不同方法解决同一问题的优势 而且方法总是相对比较成熟和独立的 一个方法可以被不同的模型调用 这样更有利于管理。所以 模型和方法是调用和被调用的关系。 会话子系统会话子系统也称为人机接口管理系统 是决策支持系统与用户之间的交互界面 用户通过人机对话控制决策支持系统的运行 主动地利用 的各种支持功能进行决策。决策支持系统既需要用户输入必要的信息 用于控制 和数据 用于计算 同时要向用户显示运行的情况以及最后的结果。会话子系统负责接受和检验用户的请求 协调数据库子系统、模型库子系统和方法库子系统之间的通信 为用户提供信息收集、问题识别以及模型构造、使用、改进、分析和计算等功能。决策支持系统由模型库、方法库、数据库、会话子系统组成 会话子系统是将这四部分有机集成为一个系统的关键。它要真正能控制单模型运行以及多模型的组合运行 控制模型对各种方法的调用 控制大量的数据库存取 实现 的系统集成 这就需要利用一种计算机语言 针对具体的决策问题 编制或者自动生成决策总控制程序 将所需要的模型库、数据库进行集成 形成一个实际的决策支持系统。 系统开发方法信息系统的开发方法主要有两种 生命周期法和原型法。在本课题中 采用南京理工大学硕十学位论文 月基于数据仓库的销售决策支持系统原型法开发销售决策支持系统。生命周期法一般在大型的、结构化程度较高的 设计开发中使用。这种方法由三个阶段组成 系统定义、系统开发、安装运行。其中 系统定义阶段的步骤包括 项目定义、可行性分析、信息需求分析、概念设计。系统开发阶段的步骤包括 物理系统的设计、物理数据库设计、程序设计与调试、规程的开发。生命周期法为整个开发过程明确了开发阶段和工作步骤 使大型复杂的管理信息系统的开发过程容易管理和控制。但是 这种方法需要对管理信息系统的功能和用户的要求有明确而深入的了解 适用于开发大型的、高度结构化的、对将开发的系统的性能要求相当明确的信息系统 而且需要一定的开发时间 “。对于决策支持系统来说 其结构化程度不高 用户的决策需求总是在变化 导致系统功能不可能确定下来 想要建立一个初始的系统来严格定义和确切说明用户的需求是极其困难的 所以不适宜使用生命周期法来开发。本课题的销售决策支持系统采用原型法进行开发。原型法是八十年代提出的一种系统开发技术 与生命周期法相比较 它不要求事先对未来系统的各方面有完整而清晰的理解 也不要求在开发之前明确定义整个开发过程 因此 原型法特别适用于大型的、复杂的、结构化程度较低的信息系统的开发。原型法把系统开发看成一种周期过程 如图 所示。图 原型法系统开发步骤南京理工大学硕士学位论文第 页基十数据仓库的销售决策支持系统这种方法的步骤从系统分析、设计到实施、运行 再到评估 反复进行修改完善。在开发者与用户的共同合作下 可以通过以上步骤尽可能快地开发出一个系统原型。在以后的每个循环中 前一过程的评价结果实际上就是下一阶段近一步改进和完善的依据。本系统的开发步骤如下 系统需求分析。在开发之初 首先明确用户对销售决策支持系统的基本要求 包括系统应具备的基本功能、人一机界面的形式等 继而进行可行性分析、需求分析 产生有关系统的一个基础的概念设计。 信息需求建模。采用自上而下建模技术 从用户的观点出发 确定需要访问的数据 销售量、产品数等 确定数据源及一些附加数据 确定数据粒度 即最低一级的详细信息。 原型系统的物理设计。包括数据库物理设计和程序开发。 人一机交互界面设计。 最后装配、集成而产生应用系统的原型。它只满足在首轮开发之前用户提出的一些基本要求。 利用原型提炼用户需求。通过与用户交流 可以进一步明确用户的信息需求。 修改和完善原型。此后的每一个过程 都是对前一过程所产生的原型进行改进、提高和完善 产生一个新的、改进了的原型。最终 转化成用户需要的应用系统。 开发阶段告一段落 整理有关资料 撰写使用说明书等。 小结本章分析了决策支持系统的概念、基本组成以及决策支持系统的开发方法。决策支持系统由数据库、模型库、方法库、会话子系统组成 这只是系统的理论框架体系 实际的系统结构要根据企业的实际情况和现有的技术来确定。下一章将分析销售决策支持系统的总体设计。南京理工大学硕士学位论文第 页基于数据仓库的销售决策支持系统 销售决策支持系统的总体设计销售决策支持系统的总体设计包括系统的需求分析、系统的总体结构设计以及系统的功能模型设计。其中 系统的总体结构主要是从数据的组织形式、系统的计算模式、系统的总体框架等方面来研究的。 需求分析正如第二章所说的那样 我们将采用原型法开发销售决策支持系统 。下面将进行第一步 即需求分析。这里的需求分析并不是一次性地把用户的需求完全提取出来 实际上也做不到这一点。因为用户所面临的决策问题总是在变化 导致用户对系统的需求也在变化 所以这里的需求分析的目的只是明确用户对销售决策支持系统的基本需求。在开发过程中 还需要进一步收集用户的需求 以改进和完善系统原型。通过调研 我们发现很多企业都在积极地利用现代的信息技术进行生产经营管理 以求在 趋激烈的市场竞争中不断发展。例如金鹏铝业有限公司通过实施 项目建立的信息系统实现了生产管理、财务管理、销售管理、人力资源管理、运输管理、仓库管理、质量管理、设备管理等功能 规范了业务处理流程 实现了业务管理自动化 提高了工作效率。随着企业信息化的进一步实施 企业管理尤其是销售管理对企业的信息系统提出了更高的要求。企业要采取“以销定产”的经营模式 就要综合企业外部条件和内部条件 正确作出决策 合理组织生产经营。而且 从销售在生产经营管理中的地位来看 建立销售决策支持系统对企业有较高的价值和较低的失败风险 如图 所示。图中虚线框内的业务都与销售有关。作为制造型企业 需要进行的销售决策包括 销售目标决策 市场决策 产品组合决策 个别产品决策 南京理工大学硕士学位论文第

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