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社會是一個信息爆炸的時代，信息豐富而知識貧乏的現象非常普遍。“啤酒搭著尿布賣”的故事曾經觸動了多少人的神經。信息作為現代企業的寶貴資源，占據著越來越重要的地位，已經成為現代企業科學管理的基礎，正確決策的前提，有效調控的手段。

目前，面對激烈的市場競爭，許多大型企業紛紛實施“以客戶為中心，以服務求發展”的經營策略。如何優化客戶關系，增強企業的競爭優勢已經成為現代企業關注的焦點。現有的應用系統往往以“產品”為中心，以“單據（票證）”處理為基礎，是面向聯機事務處理（Online Transaction Processing，簡稱OLTP）的系統，而以客戶為中心的經營管理模式要求對現有業務系統的數據進行有效的集成并加以重組，建立面向聯機分析處理（Online Analysis Processing，簡稱OLAP）的系統。通過分析客戶的行為，掌握不同類型客戶的特征，進而為客戶提供更加優質的服務，尤其是個性化的服務，同時全面掌握并理解、分析企業業務的發生情況，充分發揮企業現已積累的數據，為各級管理人員提供科學化管理和決策的有力依據，以提高企業的經營業績，保證利潤的持續增長。

同時，隨著企業信息化程度的不斷提高，各類應用系統同時并存并支撐著企業的業務應用。越來越多企業的信息化主管在開發企業應用時已經考慮到數據集成和將來對數據的整體有效利用，因此，在實施了鞋業ERP系統解決方案之后，很多企業選擇實施數據倉庫產品來避免信息孤島，實現應用的內部聯系和信息的共享。

什么是數據倉庫呢？一般認為，數據倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數據集合，用于支持管理決策（Decision Making Support）。

面向主題：操作型數據庫的數據組織面向事務處理任務，各個業務系統之間各自分離，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織的。

集成的：數據倉庫中的數據是在對原有分散的數據庫數據抽取、清理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關于整個企業的一致的全局信息。

相對穩定的：數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一旦某個數據進入數據倉庫以后，一般情況下將被長期保留，也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的加載、刷新。

反映歷史變化：數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統記錄了企業從過去某一時點（如開始應用數據倉庫的時點）到目前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。鞋業erp

一個典型的企業數據倉庫系統通常包含數據源、數據存儲與管理、OLAP服務器以及前端工具與應用四個部分。

數據源：是數據倉庫系統的基礎，是整個系統的數據源泉。通常包括企業內部信息和外部信息。

數據的存儲與管理：是整個數據倉庫系統的核心。在現有各業務系統的基礎上，對數據進行抽取、清理，并有效集成，按照主題進行重新組織，終確定數據倉庫的物理存儲結構，同時組織存儲數據倉庫元數據（具體包括數據倉庫的數據字典、記錄系統定義、數據轉換規則、數據加載頻率以及業務規則等信息）。

OLAP服務器：對分析需要的數據按照多維數據模型進行再次重組，以支持用戶多角度、多層次的分析，發現數據趨勢。其具體實現可以分為：ROLAP、MOLAP和HOLAP。

詳解ERP系統中數據倉庫的應用

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