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摘要數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)已經(jīng)在電信企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營管理中得到廣泛的應(yīng)用，該技術(shù)對電信企業(yè)每天產(chǎn)生的大量的業(yè)務(wù)支撐數(shù)據(jù)及外部數(shù)據(jù)進行整合，對不同類型的數(shù)據(jù)源采用不同的抽取加載策略。本文運用olap技術(shù)對這些加載到數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行分析利用，建立OLAP多維分析模型，找出最本質(zhì)的東西和內(nèi)在聯(lián)系的規(guī)律性，指導(dǎo)企業(yè)進行經(jīng)營決策管理，提高企業(yè)經(jīng)濟效益，提升企業(yè)的市場競爭力。

關(guān)鍵詞經(jīng)營管理OLAP分析模型維事實

1引言

隨著我國加入WTO步伐的加快，客觀上要求國內(nèi)的電信運營企業(yè)在經(jīng)營管理上向國外先進的電信運營企業(yè)學(xué)習(xí)，以迎接電信運營業(yè)的國際化競爭。同時隨著國家改革的進一步深化，國內(nèi)電信業(yè)的市場環(huán)境已逐漸趨于合理，競爭日益加劇。這些因素已對國內(nèi)電信運營企業(yè)的服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)方式、經(jīng)營管理以及服務(wù)意識等方面，提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。企業(yè)要想在競爭中取勝，獲得更大的收益，至關(guān)重要的是，必須利用計算機和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，深層次地挖掘、分析當(dāng)前和歷史的生產(chǎn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以及相關(guān)環(huán)境的相關(guān)數(shù)據(jù)，自動快速獲取其中有用的決策信息，為企業(yè)提供快速、準(zhǔn)確和方便的決策支持。

通過對電信企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫中大量數(shù)據(jù)構(gòu)建多個面向主題的數(shù)據(jù)集市，建立OLAP多維分析模型，運用多維操作并以多種圖示及表格進行多角度多層次的分析來展示數(shù)據(jù)，揭示數(shù)據(jù)之間的趨勢相關(guān)性，指導(dǎo)企業(yè)經(jīng)營管理。

2OLAP技術(shù)及多維數(shù)據(jù)分析

OLTP已不能滿足終端用戶對數(shù)據(jù)庫查詢分析的需要，SQL對大型數(shù)據(jù)庫進行的簡單查詢也不能滿足終端用戶分析的要求。OLAP是針對特定問題的聯(lián)機數(shù)據(jù)訪問和分析。通過對信息的多種可能的觀察形式進行快速、穩(wěn)定一致和交互性的存取，允許管理決策人員對數(shù)據(jù)進行深入觀察。

OLAP具有以下特點：快速性：用戶對OLAP的快速反應(yīng)能力有很高的要求。系統(tǒng)應(yīng)能在很短時間內(nèi)對用戶的大部分分析要求做出反應(yīng)。

可分析性：OLAP系統(tǒng)應(yīng)能處理與應(yīng)用有關(guān)的任何邏輯分析和統(tǒng)計分析，以用戶理想的方式給出報告。多維性：是OLAP的關(guān)鍵屬性。系統(tǒng)必須提供對數(shù)據(jù)的多維視圖和分析,包括對層次維和多重層次維的完全支持。

信息性：不論數(shù)據(jù)量有多大，也不管數(shù)據(jù)存儲在何處，OLAP系統(tǒng)應(yīng)能及時獲得信息，并且管理大容量信息。

OLAP按照存儲方式分類為：ROLAP，MOLAP，HOLAP；按照處理地點分類為：ServerOLAP,ClientOLAP。

OLAP體系結(jié)構(gòu)主要有數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、OLAP服務(wù)器、前端工具等架構(gòu)組成。

多維分析是指對以多維形式組織起來的數(shù)據(jù)采取切片、切塊、旋轉(zhuǎn)、上探下鉆等各種分析動作,剖析數(shù)據(jù),使最終用戶能從多個角度、多側(cè)面觀察數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),從而深入地了解包含在數(shù)據(jù)中的信息、內(nèi)涵。超立方結(jié)構(gòu)(Hypercube)：超立方結(jié)構(gòu)指用三維或更多的維數(shù)來描述一個對象,每個維彼此垂直。數(shù)據(jù)的測量值發(fā)生在維的交叉點上,數(shù)據(jù)空間的各個部分都有相同的維屬性；多立方結(jié)構(gòu)(Multicube)：即將超立方結(jié)構(gòu)變?yōu)樽恿⒎浇Y(jié)構(gòu)。面向某一特定應(yīng)用對維進行分割,它具有很強的靈活性,提高了數(shù)據(jù)(特別是稀疏數(shù)據(jù))的分析效率。

OLAP多維分析的實現(xiàn)由四大部分組成：多維分析主題數(shù)據(jù)庫、多維分析模型設(shè)計、多維分析立方體生成、報表圖表制作展現(xiàn)。

多維分析動作：切片（slice）和切塊(dice)：在多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中,按二維進行切片,按三維進行切塊,可得到所需要的數(shù)據(jù)；鉆取(Drill)：鉆取包含向下鉆取(Drill-down)和向上鉆取(Drill-up)/上卷(Roll-up)操作，鉆取的深度與維所劃分的層次相對應(yīng)；旋轉(zhuǎn)(Rotate)/轉(zhuǎn)軸(Pivot)：通過旋轉(zhuǎn)可以得到不同視角數(shù)據(jù)。

3電信經(jīng)營管理邏輯部署模型

從各業(yè)務(wù)系統(tǒng)、非業(yè)務(wù)系統(tǒng)中將相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行抽取、清洗、加工、整理、加載到數(shù)據(jù)倉庫中，在數(shù)據(jù)倉庫中形成基礎(chǔ)的分析數(shù)據(jù)的存儲，然后根據(jù)業(yè)務(wù)及管理等實際的需要在數(shù)據(jù)倉庫上建立適合各種應(yīng)用的數(shù)據(jù)集市。數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市中蘊含的信息可以通過報表、OLAP分析、即席查詢等形式向綜合營銷系統(tǒng)使用人員展現(xiàn)。系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)分為三層，即數(shù)據(jù)獲取層（數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)）、數(shù)據(jù)存儲層（數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)集市）和數(shù)據(jù)展現(xiàn)層（報表、分析等），如圖1所示：

圖1.數(shù)據(jù)經(jīng)營管理邏輯部署模型

4電信經(jīng)營管理OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型設(shè)計

在多維分析模型建設(shè)中存在多種模型：星型模型、雪花模型、星座模型及雪暴模型。星型模型的構(gòu)架非常簡單，只有兩個基本的表類型：維和事實，維表的主關(guān)鍵字是事實表的外鍵，而且維只與事實相關(guān)聯(lián)，構(gòu)成關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的多維分析空間。通過星型模型，使用者可以更好地理解訪問途徑，易于使用者使用分析工具進行多維分析。雖然星型模式存在一些數(shù)據(jù)冗余，不符合數(shù)據(jù)庫設(shè)計的范式，但由于它在進行分析操作時數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)少，因此性能比較高。另外多維數(shù)據(jù)模型所提供的操作與關(guān)系數(shù)據(jù)庫是不同的，因此并不存在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中不符合某個范式造成的插入異常和刪除異常的問題；雪花模型針對每個維度的每個層次都有一個維度表，每個維度表都有一個主鍵，并如果有下一層次，則包含下一層次維度表的外鍵。雪花模型沒有冗余，符合數(shù)據(jù)庫邏輯模型設(shè)計理論中的第三范式，但由于特定主題相關(guān)的物理實體數(shù)量比較多，會對性能有一些影響。雪花模型主要用于處理多對多關(guān)系的結(jié)構(gòu)、非分析性數(shù)據(jù)和層次結(jié)構(gòu)。星座模型是星型模型的直接擴充，通過共享維將多個星型模式連接在一起構(gòu)成。再將星座模型擴展為具有多個事實表和維表的結(jié)構(gòu)，構(gòu)成為雪暴模型。在電信企業(yè)經(jīng)營分析多維數(shù)據(jù)模型設(shè)計中，我們主要采用星型模型進行建模，提高查詢效率以及降低建立CUBE所需時間。

電信企業(yè)經(jīng)營分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫劃分的主題主要有：客戶主題、帳務(wù)主題、帳戶主題、收入支出主題、服務(wù)及使用主題、計劃主題、資產(chǎn)及設(shè)備主題等。

對每個主題域建一個數(shù)據(jù)集市，采用星形結(jié)構(gòu)。建立的主要分析模型有：財務(wù)收入分析，分析維度有：時間，區(qū)域，帳目類型，產(chǎn)品等，分析指標(biāo)有：財務(wù)收入，用戶數(shù)等；業(yè)務(wù)收入分析，分析維度有：時間，區(qū)域，帳目類型，產(chǎn)品等，分析指標(biāo)有：業(yè)務(wù)收入，用戶數(shù)等；收入結(jié)構(gòu)分析，分析維度有：時間，部門，帳目類型，產(chǎn)品等，分析指標(biāo)有：財務(wù)收入等；業(yè)務(wù)支出分析，分析維度有：時間，帳目類型，產(chǎn)品，部門等，分析指標(biāo)有：業(yè)務(wù)支出等；客戶情況分析，維度信息是：時間、地域、年齡組、客戶性別、消費層次、客戶類型、客戶職業(yè)、信用等級、呼叫時長層次、呼叫次數(shù)層次、在網(wǎng)時間等級、業(yè)務(wù)品牌、業(yè)務(wù)種類。指標(biāo)值是按維度適當(dāng)匯總的：客戶總數(shù)、活動客戶數(shù)、欠費客戶數(shù)、零次客戶數(shù)、新增客戶數(shù)、流失客戶數(shù)等；業(yè)務(wù)發(fā)展分析，維度信息是：時間、地域、客戶性別、客戶年齡組、客戶類型、客戶職業(yè)、消費層次、業(yè)務(wù)品牌、業(yè)務(wù)種類、通話時段、呼叫類型。與維度相關(guān)的指標(biāo)：通信時長、通信次數(shù)、通信量、MOU、新業(yè)務(wù)使用量等；收益情況分析，模型的維度信息是：日期、地域、客戶性別、消費層次、客戶類型、客戶職業(yè)、信用等級、業(yè)務(wù)類別、費用類別。與維度相關(guān)的指標(biāo)：收入總量、收入增量、ARPU、欠費金額等。以及設(shè)備使用情況分析；固定資產(chǎn)利用情況分析；經(jīng)濟效益與核算分析等；基于篇幅關(guān)系，圖2僅給出收入分析模型圖。

5OLAP分析模型安全權(quán)限設(shè)置

由于分析模型面向的用戶不同，安全操作權(quán)限就成為重要的環(huán)節(jié)。

用Cognos套件來建模展現(xiàn)，將Cognos所帶的動態(tài)連接庫加載到應(yīng)用軟件中，進行相關(guān)編程，具體分為兩級：首先，將應(yīng)用系統(tǒng)中的安全權(quán)限信息加載到分析模型，進行用戶級操作設(shè)置；其次，對相應(yīng)分析模型的客戶經(jīng)理維建立視圖，屏蔽不屬于其管轄的客戶，進行維級權(quán)限設(shè)置。圖3是客戶管理模型權(quán)限設(shè)置平臺。

圖3客戶管理模型權(quán)限設(shè)置平臺

6OLAP分析模型展現(xiàn)實例

用COGNOSBI產(chǎn)品工具，OLAP分析模型展現(xiàn)采用兩種方式進行，第一，用Cognos套件中的Powerplay平臺展現(xiàn)；其次，將模型信息在WEB上，通過瀏覽器來分析展現(xiàn)。下面以收入分析為例的展現(xiàn)圖：如圖4所示。

7總結(jié)

在企業(yè)中構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫要整合異構(gòu)數(shù)據(jù)源，運用OLAP技術(shù)設(shè)計及生成多維分析立方體，通過上鉆、下鉆、切片、分塊、旋轉(zhuǎn)等手段進行生產(chǎn)經(jīng)營活動分析導(dǎo)航，發(fā)現(xiàn)驗證數(shù)據(jù)的規(guī)律性，指導(dǎo)管理者決策。關(guān)鍵技術(shù)是OLAP多維分析模型的建立，要全面完整地反映企業(yè)的信息，才能提供可靠的結(jié)論。

圖4.收入分析PowerPlay展現(xiàn)

參考文獻

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