为改善大型零售企业各系统间信息孤岛、缺乏统一数据平台的现状，实现大型零售企业的数据整合以及决策分析的业务需求，Sybase采用ODS(操作型数据存储) DW的方式，有效地解决数据集成和业务集成的问题，有效地降低OLTP系统的负荷，将查询处理、决策分析的负荷转移到ODS或者数据仓库中来进行，并对企业不同业务系统中产生的数据提供海量数据存储和统一的数据视图。
　　Sybase提供了覆盖整个解决方案的一套完整产品，包括数据仓库的设计和建模工具Power Designer、可作为ODS的数据管理软件ASE、数据集成和转换工具Power Center、数据存储和管理工具Sybase IQ和数据可视化分析工具等产品。
　　
　　数据仓库的设计、建模
　　
　　大型零售企业业务系统的数据量大、种类复杂，因此，需要首先根据需求确定分析模型，其次还要按照用户最能理解的方式组织和提供信息。Power Designer WarehouseArchitect广泛用于数据源的逆向工程、建模、数据仓库方案设计，实现对逻辑设计、物理设计和应用建模的集成。
　　
　　数据转换与集成
　　
　　大型零售企业的业务系统通常较多，采用的数据管理软件也各式各样。现有各系统的编码、统计方式存在一定的差异，数据可比性不强。因此，在将数据整合进数据仓库前，非常重要的工作就是对原始数据进行提取、转化，并最终以一致的格式装载到企业的数据仓库中去。
　　
　　ODS
　　
　　ODS是数据装载进入数据仓库之前的数据合并集成点，它提供当前操作型数据的统一视图。
　　与数据仓库分析型的存储结构不同，ODS中存放的是当前的、最细节的、整合的操作型数据，在该数据最终装载进入数据仓库之前，还需要进一步的ETL过程。
　　ODS既是后端数据仓库的数据源，又提供了短期业务分析功能，以分担各业务系统的查询压力。Sybase ASE的性能、安全机制、稳定性和可扩展性完全满足ODS存储和管理业务数据的需求。
　　
　　数据仓库引擎
　　
　　数据仓库系统一方面需要具备良好的海量数据存储能力，另外一方面还要保证复杂分析查询情况下的高效性。
　　作为数据仓库的引擎，Sybase IQ是专门为数据仓库系统设计的关系型数据库，突破了传统技术的诸多限制，与传统的关系型数据库比较，有许多性能和应用上的优势。
　　Sybase IQ是按列而不是按行存储数据的，在压缩数据的同时显著地提高了查询性能，IQ的数据结构和索引，为决策支持应用中典型的即席查询操作以及这类应用中数据的特点而优化设计的。
　　这些特性为数据仓库应用带来数据的快速加载、灵活高效的查询和访问、无限的并发用户支持、高效的存储和数据压缩等。
　　
　　数据分析和展现
　　
　　数据集中的最终目的是提供辅助决策的信息。在应用中，通过前端展现工具灵活强大的报表生成能力、联机分析处理(OLAP)能力以及完美的图形展现能力，使得采集到的数据能够真正转化为服务用户决策的信息。
　　
　　方案点评
　　
　　该决策分析系统实现了企业内部不同业务系统的数据整合，满足了业务需求，缓解了业务系统压力，减少了冗余的数据接口和新系统的开发成本。Sybase的数据仓库及其引擎都比较出色，但其兼容性对拥有多系统的用户来说是要重点考量的因素。
　　
　　导购信息
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