基于ERP如何建立企業數據倉庫

　　數據倉庫彌補ERP的分析缺陷

　　面向事務處理的數據存儲的是操作細節數據和即時數據，在操作當時記錄準確的信息，對數據的處理速度要求高，統計查詢信息一般從操作數據匯總得到;面向分析的數據一般包括歷史信息、匯總值、多個抽樣值等，每次操作的數據量大，分析包括幾年來的數據比較分析和未來趨勢分析，不但數據量驚人，其涉及的信息范圍也寬廣得多。對企業來說，面向事務處理和面向決策分析的信息化系統同等重要，將二者結合起來，可以管理整個企業的日常運作，通過基于數據倉庫技術的決策支持系統分析企業未來的發展趨勢，制定決策方案。在企業事務處理領域以ERP為代表，在決策分析領域以數據倉庫為代表，在多年的發展過程中兩種技術各有側重，在企業信息化不斷成熟和深入應用的基礎上，兩種技術應該聯合起來共同為企業管理作出貢獻。

　　因此基于ERP系統建立企業的數據倉庫是未來信息技術的發展方向之一。

　　創建數據倉庫

　　數據倉庫構建方法同一般數據庫構建方法最大的不同在于數據倉庫的需求分析是從用戶的決策問題入手，其目的是直接針對問題的主題，而一般數據庫系統是以事務處理為出發點。一般來說，數據倉庫的建立有以下幾步。

　　1. 確定終端用戶的需要，為數據倉庫中存儲的數據建立模型。通過數據模型，可以得到企業完整而清晰的描述信息。數據模型是面向主題建立的，同時又為多個面向應用的數據源的集成提供了統一的標準。

　　2. 分析數據源，完成數據倉庫的設計工作。基于用戶的需求，著重于某個主題，開發數據倉庫中數據的物理存儲結構，即設計多維數據結構的事實表和維表。

　　3. 確定從源數據到數據倉庫的數據模型所必須的轉化/綜合邏輯。

　　這涉及到應該合并轉化多少數據;是綜合所有的數據文件還是綜合發生變化的操作文件;轉化/綜合過程應該多長時間執行一次等問題。決定數據轉化與更新頻率是重要的商業事件,無論數據倉庫的更新是采用事件驅動還是時間驅動，當某種事件發生時就需要更新數據。

　　4. 生成元數據。元數據描述了數據的轉化與綜合邏輯，描述了數據倉庫的數據模型。

　　5. 生成物理的數據倉庫數據庫，并從各種源系統中獲取數據裝入數據倉庫之中。

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