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引言：本文通过对数据库技术的分析，结合企业的应用，阐明数据仓库在支撑企业决策所起的作用。
一、数据仓库技术概述
随着信息技术的飞速发展，企业内部产生了越来越多的数据，但这些数据并没有产生应用的信息，为此出现了“数据爆炸，知识贫乏”的窘迫局面，数据仓库技术应运而生。数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的且随时间不断变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。石化行业中数据仓库的主题范围可能是销售信息、产品产量、原料消耗及工艺信息。数据仓库是集成的，将采用某种方法消除应用问题中的许多不一致性。例如：关于“性别”的编码，在业务数据库中，可能分别用M/F、1/0、男/女等方式表示，在数据仓库中要将这些表示进行统一，如统一采用1/0进行区别。数据仓库是非易失的，其数据通常是一起载入与访问的，但在数据仓库环境中并不进行一般意义上的数据更新。数据仓库是随时间变化的，数据仓库中的数据时间期限要远远长于操作型系统中的数据时间期限，数据仓库的键码结构总是包含时间元素，数据仓库中的数据仅是一系列某一时刻生成的复杂的快照。
（一）数据仓库的体系结构设计
数据仓库的体系结构设计如图所示。可以看出，数据仓库强调一些历史的数据信息，而且，屏蔽掉了一些操作性的数据，进行了整理和集成。在数据仓库的基础之上，可以产生许多的部门级和个体级的信息应用。
（二）数据仓库技术应用的意义
完成企业内部的各种业务数据整合的工作，为企业的后续业务应用奠定了基础。在数据仓库之上进行数据挖掘等分析，才能够发现许多手工无法发现的信息。在数据挖掘领域中比较著名的“啤酒和尿布”相互关联的例子，通过手工是很难统计出来的。数据仓库提高了对用户数据的利用率、改善了服务水平。通过数据仓库技术，可以发现用户的消费习性，进而提供个性化的服务，改善服务水平，提高企业的竞争力。仅仅建立数据仓库，还无法得出各种结论，要通过分析（例如：OLAP分析、数据挖掘等），才能得出想要的结论。因此建设数据仓库，仅是开始的第一步。
（三）联机事物处理分析
OLAP分析（联机事物处理分析）可以根据用户的需要，从不同的角度对数据进行切片分析。每个角度，代表了数据分析中的一个“维”，因此也称“多维分析”。另外，OLAP分析也可以提供钻取功能，将某一点的数据直接读取出来。与传统的统计报表系统相比，OLAP分析能够提供更多、更丰富的报表和视图，用户使用更方便。在企业建立数据仓库后，就可以进行OLAP分析，为管理人员掌握各种业务情况提供技术手段支持。
二、石化企业业务分析
石化企业都建立了自身的ERP、MES、RTDE、TBM等管理信息系统，积累了大量的企业业务数据。如何利用这些生产数据，通过数据分析为生产提供科学决策依据，是企业十分关心的问题。业务类型和特点分析如下：
石化企业包含许多业务，数据量大且数字化程度比较高的业务有：生产、财务、物资、设备维护、销售、人事等信息。ERP系统SD模块为企业提供了销售订单管理，动态掌握销售订单的执行情况；MRO模块记录了供应商、采购、出入库、库存等方面数据；MES系统记录了成品、半成品质量、原料消耗等方面的数据。以上业务都具有建立数据仓库数据源基础，具有典型的分析应用价值。
三、数据仓库在企业业务管理中的应用
在数据仓库设计中，主要考虑如何设计业务事实表，如何进行业务CULB搭建，然后进行有关的OLAP分析。现以销售业务为例进行分析。
（一）销售业务
1.销售业务事实表结构
2.销售业务OLAP分析
OLAP分析包括：客户分布分析、产品销售分析、时间段销售情况分析、客户类型分析等内容。
根据客户所在地区的销售情况，可以分析出各地区的产品需求情况，产品销售力度。
根据产品销售情况，可以分析出各种产品的需求情况，进而企业根据需求及时调整生产。
根据各时间段产品的销售情况，可以分析出产品销售的淡季、旺季、各产品的生命周期，企业可以根据各级分析结果进行生产调整及新产品的开发、研制。
四、结束语
在市场竞争的环境下，科学决策是企业生存和发展的最重要环节。越来越多的企业认识到，企业只有利用信息技术与数据仓库技术，深层次地挖掘、分析当前和历史的生产业务数据，以及相关环境数据，才能快速获取其中有用的决策信息，为企业决策提供支持；只有通过对企业数据进行多角度多层次分析，管理者才能掌握企业的运行情况和发展趋势，并对企业制定生产计划和长远规划提供理论指导，提高企业的管理水平和竞争优势。数据仓库在今后的应用将更加广泛。
（作者单位：天津石化信息档案管理中心）
一、数据仓库技术概述
随着信息技术的飞速发展，企业内部产生了越来越多的数据，但这些数据并没有产生应用的信息，为此出现了“数据爆炸，知识贫乏”的窘迫局面，数据仓库技术应运而生。数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的且随时间不断变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。石化行业中数据仓库的主题范围可能是销售信息、产品产量、原料消耗及工艺信息。数据仓库是集成的，将采用某种方法消除应用问题中的许多不一致性。例如：关于“性别”的编码，在业务数据库中，可能分别用M/F、1/0、男/女等方式表示，在数据仓库中要将这些表示进行统一，如统一采用1/0进行区别。数据仓库是非易失的，其数据通常是一起载入与访问的，但在数据仓库环境中并不进行一般意义上的数据更新。数据仓库是随时间变化的，数据仓库中的数据时间期限要远远长于操作型系统中的数据时间期限，数据仓库的键码结构总是包含时间元素，数据仓库中的数据仅是一系列某一时刻生成的复杂的快照。
（一）数据仓库的体系结构设计
数据仓库的体系结构设计如图所示。可以看出，数据仓库强调一些历史的数据信息，而且，屏蔽掉了一些操作性的数据，进行了整理和集成。在数据仓库的基础之上，可以产生许多的部门级和个体级的信息应用。
（二）数据仓库技术应用的意义
完成企业内部的各种业务数据整合的工作，为企业的后续业务应用奠定了基础。在数据仓库之上进行数据挖掘等分析，才能够发现许多手工无法发现的信息。在数据挖掘领域中比较著名的“啤酒和尿布”相互关联的例子，通过手工是很难统计出来的。数据仓库提高了对用户数据的利用率、改善了服务水平。通过数据仓库技术，可以发现用户的消费习性，进而提供个性化的服务，改善服务水平，提高企业的竞争力。仅仅建立数据仓库，还无法得出各种结论，要通过分析（例如：OLAP分析、数据挖掘等），才能得出想要的结论。因此建设数据仓库，仅是开始的第一步。
（三）联机事物处理分析
OLAP分析（联机事物处理分析）可以根据用户的需要，从不同的角度对数据进行切片分析。每个角度，代表了数据分析中的一个“维”，因此也称“多维分析”。另外，OLAP分析也可以提供钻取功能，将某一点的数据直接读取出来。与传统的统计报表系统相比，OLAP分析能够提供更多、更丰富的报表和视图，用户使用更方便。在企业建立数据仓库后，就可以进行OLAP分析，为管理人员掌握各种业务情况提供技术手段支持。
二、石化企业业务分析
石化企业都建立了自身的ERP、MES、RTDE、TBM等管理信息系统，积累了大量的企业业务数据。如何利用这些生产数据，通过数据分析为生产提供科学决策依据，是企业十分关心的问题。业务类型和特点分析如下：
石化企业包含许多业务，数据量大且数字化程度比较高的业务有：生产、财务、物资、设备维护、销售、人事等信息。ERP系统SD模块为企业提供了销售订单管理，动态掌握销售订单的执行情况；MRO模块记录了供应商、采购、出入库、库存等方面数据；MES系统记录了成品、半成品质量、原料消耗等方面的数据。以上业务都具有建立数据仓库数据源基础，具有典型的分析应用价值。
三、数据仓库在企业业务管理中的应用
在数据仓库设计中，主要考虑如何设计业务事实表，如何进行业务CULB搭建，然后进行有关的OLAP分析。现以销售业务为例进行分析。
（一）销售业务
1.销售业务事实表结构
2.销售业务OLAP分析
OLAP分析包括：客户分布分析、产品销售分析、时间段销售情况分析、客户类型分析等内容。
根据客户所在地区的销售情况，可以分析出各地区的产品需求情况，产品销售力度。
根据产品销售情况，可以分析出各种产品的需求情况，进而企业根据需求及时调整生产。
根据各时间段产品的销售情况，可以分析出产品销售的淡季、旺季、各产品的生命周期，企业可以根据各级分析结果进行生产调整及新产品的开发、研制。
四、结束语
在市场竞争的环境下，科学决策是企业生存和发展的最重要环节。越来越多的企业认识到，企业只有利用信息技术与数据仓库技术，深层次地挖掘、分析当前和历史的生产业务数据，以及相关环境数据，才能快速获取其中有用的决策信息，为企业决策提供支持；只有通过对企业数据进行多角度多层次分析，管理者才能掌握企业的运行情况和发展趋势，并对企业制定生产计划和长远规划提供理论指导，提高企业的管理水平和竞争优势。数据仓库在今后的应用将更加广泛。
（作者单位：天津石化信息档案管理中心）