对于现代零售企业,随着电子商务,特别是商业POS系统的广泛应用,数据库中可以收集到大量关于客户购买情况以及客户本身的数据,而这些数据在商业决策中的重要性越来越显著.为了进行有效的决策,决策者不仅需要当前的数据,还需要全面的历史数据,才能完成各种复杂分析(如趋势预测和数据挖掘).传统的数据库技术主要关注于日常事务处理,在决策支持方面有着天然的缺陷,因此需要新的数据存储和处理技术—数据仓库.按照数据仓库创始人W.H.Inmon的定义:"数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程."数据仓库通过将异种数据源中的数据集成在一起来支持结构化的和专门的查询、分析报告和决策制定.该文所阐述的正是在零售企业中建立数据仓库的思想、方法和具体实现过程.该文利用Inmon提出的数据仓库的螺旋式开发方法为指导,采用不同于传统数据库开发步骤来具体实现一个零售企业数据仓库,关注于实现数据仓库的主题设计、模型设计、粒度设计、数据组织、元数据设计、数据的转换与加载等关键步骤.最后,在前面建立的数据仓库基础上建立了数据集市.该文的软件设计集中于两部分:一是数据转换;二是建立数据集市.数据转换的任务是完成数据从事务数据库系统到数据仓库系统的转换过程,并完成对数据仓库数据的追加.该文中的数据转换主要基于Microsoft SQL Server的数据转换服务(DTS)实现.DTS在进行数据输入和输出时,具有抽取、转换和装载三个主要特点.利用这三个特点,可以将数据从一个数据系统传送到另一个数据系统.建立数据集市主要是建立多维数据集,该文采用Microsoft SQL Server的决策支持对象(DSO)编程,该对象是Microsoft专门设计来实现多维数据集的.该文不仅从理论方法上,而且从具体实践上建立了数据仓库.形成了一个较为完整的数据仓库解决方案.