在現在這個現代化的信息時代，信息已經成為企業之間競爭的主要標準，而且現在大多數的企業已經認識到，只有不斷地快速的獲取有用的信息，才能比其他企業在更高的一個層次上作出決策，從而成為企業中的領頭羊，收獲更大的利潤，提高競爭力。
本文便以餐飲業為例，而提供數據來源的是揚州共和春酒店，具體的是該酒店的銷售數據。由于對該數據進行了詳細徹底的分析和研究，所以本文提出的有關的理論和結論所顯示的數據情況都是非常重要的。本文不僅對揚州共和春酒店的數據進行研究，還根據酒店的具體情況給出數據倉庫的流程，包括實施時的過程以及在實施前的模型構建，當然，作為市場營銷決策的支持系統，我們使用Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services對其進行OLAP數據分析與挖掘。
一、營銷決策支持ERP系統的數據倉庫
（一）需求分析
當今社會是經濟的社會，更是信息的社會，所以，信息對于企業來說，是永遠不落伍的話題，不論是公司本身還是公司內的各個部門，都對信息看的尤為重。以揚州共和春酒店為例說明，揚州共和春酒店主要經營的是揚州地區傳統的小吃，其中餃面、餛飩和鍋貼等，已經成為揚州共和春酒店的招牌小吃，而且非常受當地人的喜愛，現在揚州共和春酒店已經擁有五家分店，在經營過程中偶爾也會借鑒一下別的銷售模式，比如進行一些銷售上的促銷活動，許多餐飲業的公司都采用這種辦法，最典型的就應該算是肯德基了。有時候進行一定的模仿是好的，但不能長期的模仿下去，因為一個公司有一個公司的具體情況，模仿下去不是辦法，而且企業的領導也已經發現在日常的數據之中，隱藏著許多隱含性知識，之所以一直未被利用，是因為現在的數據處理能力不夠，并不能很好地使數據發揮它巨大的價值。所以要對數據進行一定的整理，以便挖掘數據之中的潛在信息，但是這樣不可避免的會影響到操作系統的資源，甚至還會影響到日常的工作，而對數據倉庫來說，就很好的彌補了這一問題，因為數據倉庫是在對數據進行加工處理后才形成的，在聯機時可以提供較好的數據，所以，一個企業或者是一個部門要想對數據進行充分的挖掘和分析，而且用于決策支持，一定要建立數據倉庫。
（二）營銷決策支持系統數據倉庫的實施過程
營銷決策支持ERP系統數據倉庫的實施過程主要包括：
1．任務和環境的評估。（1）根據完整的數據分析，完成系統的建設主體，明確主題內容，到底是在銷售方面，還是別的方面。（2）建設時注重維度的分析，要分析的維度很多，產品和時間是最重要的，其次是有關的部門等。
任務明確之后還要對環境進行分析，不論是什么，都要以現狀為基礎，只有這樣才是最適合的，營銷決策支持系統數據倉庫的實施過程也不例外。
2．需求的收集和分析報告。（1）明確項目的概述，知道流程，按照流程進行。（2）構建系統實施過程的藍圖。（3）建立相應的模型，對其進行理論上的模擬。（4）備份數據倉庫有關數據，對數據倉庫不斷進行升級。（5）明確在數據倉庫運行之中的發展狀況。
3．對數據倉庫實施過程中出現的重大問題的討論。在對數據倉庫進行管理時，要注意保持數據倉庫中數據的完整性，可能就是因為一個小小的數據，就會改變一切，再一點就是對數據進行可靠性的檢測，一個錯誤的數據是完全沒用的，還有可能起到相反的作用，在管理過程中注重對數據倉庫的保密措施，可以設置訪問權限和黑名單的管理等。
（三）營銷決策支持系統數據倉庫的總體結構模型
營銷決策支持系統數據倉庫是一個籠統的概念，因為該數據倉庫還可以進行細分，按照不同的部門來進行劃分時，可以分為三個數據集，具體是銷售方面的數據集，人力資源方面的數據集，還有廣告方面的數據集，而且不同的數據集之間度量標準也是不一樣的，可以按照銷售額來進行度量，也可以按照別的方法，甚至可以簡單的按照一個小的角度來處理。
（四）營銷決策支持系統多維數據集設計
一旦數據倉庫已經建立好相關的模型，便可以用數據倉庫的相關數據來進行有關工作。而且不同的企業擁有自己不同的構建數據倉庫的方法，本文案例是揚州共和春酒店，該酒店就行構建數據倉庫的方法是利用Microsoft SQL Server2000，建成之后再對數據倉庫中的數據進行數據分析，進一步便是進行相關的數據挖掘，而下文著重介紹的是銷售多維數據集和廣告促銷多維數據集。
1．銷售多維數據集設計。
在圖1中，事實表是銷售表，其它的表為維度表，它們之間的連線表示關系。利用銷售方面的數據集可以輕松地對銷售業務數據從多個方面和多個角度來進行分析，對數據的管理起到了重要的作用，使得工作人員輕松的掌握相關的數據，而且對工作人員進行信息的挖掘作出鋪墊。上文中說到共有三個比較獨立的數據集，其實，這三個數據集也是可以任意組合的，至于怎樣用，就要看工作人員主要是進行哪方面的工作了，再比如時間方面的數據集，它可以把數據追查到每天，這樣便能看到每個銷售人員在這一天之中的業績。所以得到有價值的數據的同時，努力去制定嚴謹科學的銷售計劃也是不可缺少的。
圖1 銷售多維數據集的雪花型模型
2．廣告促銷多維數據集設計。廣告促銷數據集是廣告方面的數據集和銷售方面的數據集的很好的結合，當然，其中的維度也不止一個，主要的有：第一，時間，這永遠是第一位的，第二是部門或者是產品等不同的維度，把握好不同的維度，對廣告促銷多維數據集設計是至關重要的，上文說到不同的維度具有不同的度量值，這里的維度比較多，其度量值也就相應的比較多，可以是銷售額，也可以是促銷額，還可以是多種多樣的度量。廣告促銷數據立方體的雪花型模型如圖2所示：
圖2 廣告促銷多維數據集的雪花型模型
在圖2中，事實表是廣告促銷表，其它的表為維度表，它們之間的連線表示關系。
當上文中所說的廣告促銷多維數據集建立完成之后，工作人員可以利用改數據集來對該公司的廣告情況進行詳細的評鑒，而且根據數據集的分析和數據來進行下一步的規劃，而且為下一步廣告銷售提供精確的數據支持，作為廣告銷售的強大的后盾。
二、營銷決策支持系統的OLAP數據分析與挖掘
OLAP數據是功能比較完善的數據挖掘技術，因為它可以進行聯機分析，而且還沒對數據進行挖掘，正是因為這樣，才能使得用戶們不會因為在不同的數據庫或者是不同的數據倉庫之間存在什么障礙，使得工作更加的流暢。
（一）基于OLAP的數據特征和比較
數據特征主要指的是那些總結有關任務的或者是對一些結果進行記載的數據，這可以看做是數據的一個基本的特征，也就是一般性，在數據庫中得到想要的知識，可以利用多種技術相結合的手段，可以將數據進行一定的加深或者是相應的淺化，來達到工作人員的目的。
一般意義上的數據比較，是利用一些詳細的規定，對不同的特征進行詳細的分析和劃分，這個規則可以自己制定，以便于自己的相關的管理，具體實施如下：
首先，通過查詢進程在數據庫中選擇相關數據集，并將其按目標類和一個或多個對比類分區。第二，對目標類實施因素歸納，從中抽取一個基本目標立方體，這是一個綜合立方體塊，其中每個因素與相應的初始因素值接近。然后對比類被匯總到與基本目標立方體塊相同的層次上，形成基本對比立方體塊。最后，存儲在這兩類中的信息將用于生成定量的或定性的區分規則。
（二）基于OLAP的關聯
因為數據倉庫的管理，是基于OLAP的，所以在實際應用中，進行有關數據的挖掘時，因為兩者的關聯形式可能是不同的，而且不同的管理形式的結構也是完全不同的，這就使得要將挖掘的結果結合整理起來時遇到困難，知道了病癥，便要對癥下藥，簡單的方法便是選擇節點少的立方體來進行數據研究和相應的技術指導，如果覺得多個節點不好把握，因此就直接選擇一個節點進行操作，這使得問題變得簡單。
（三）基于OLAP的分類
上文中已經說到了OLAP的分類，其實在其分類中利用樹狀結構，它已經集成了數據集的技術，所以我們要做的就是對多個數據集進行相應的匯總，然后再根據匯總的數據進行整理和分析。
三、遠程Internet連接
對于一個企業的決策支持系統來說，使用這個系統的肯定是企業的高層管理人員，他們的業務比較繁瑣，還可能經常出差，所以，在這些高層管理人員出差時，他們就不會利用公司的電腦進行系統管理，所以，在任意時間從任意位置訪問數據變得格外重要。建立一定的訪問權限，也可以利用防火墻訪問分析服務器數據庫和多維數據集，從而能夠較好和較安全地對系統進行管理。
在營銷決策支持系統中，多維數據集有銷售多維數據集、市場多維數據集、廣告促銷多維數據集，它們分別屬于不同的職能部門。所以，對這些部門的管理也是值得關注的問題，主要措施可以是要保證數據集的數據必須是包含來自OLTP和MIS系統的最新數據，為了達到這個目的，企業必須把三個數據集全部進行一定的調度處理，可以使得這三個數據集都在早晨的兩點或者是三點運行，這樣一來，便能夠使得信息能夠被數據集順利的處理，確保管理人員任務能夠及時的完成。
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本文標題：構建基于數據倉庫的營銷決策支持ERP系統
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