周勇强

摘要：业务系统运行多年沉淀的大量数据已成为企业新的数字资源，通过深入分析和挖掘，发现其中有价值的信息，为管理决策提供支持，已成为很多企业的新需求。以某校在一卡通POS交易数据分析方面存在的需求为起点，采用Microsoft商业智能技术体系及产品集，应用Kimball维度建模方法，构建了适合实际情况的、易于扩展的DW/BI解决方案。重点研究系统架构、维度建模及OLAP数据分析。

关键词：商业智能;数据仓库;OLAP;维度模型;多维数据集

中图分类号：TP311.13        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）13-0283-03

某校的一卡通系统已运行多年，积累了大量业务数据，但缺乏灵活的数据分析手段。下面是一些业务需求：

① 管理层希望从卡户、商户、时间、POS终端、用餐团队等多个角度快速分析POS交易数据，并可灵活切换分析角度及分析粒度。

② 教职工餐厅在工作餐（中餐）时段，用餐人员有时排起长队有时空闲，管理层希望分析用餐流量分布规律，提升管理服务水平。

本案例需求进入了商业智能（BI）的应用范畴，即：将应用数据在数据仓库（DW）系统中组织成一致的分析型数据，然后通过联机分析处理（OLAP）或数据挖掘（DM）等技术手段，发现有价值的信息，为管理决策提供支持。本案例研究将Kimball维度建模技术融入Microsoft商业智能技术体系及产品集，构建DW/BI解决方案，重点研究系统架构、维度建模及OLAP多维数据分析。

1 系统架构

在數据仓库领域，Kimball数据仓库构建方法是一种以业务过程为导向的、迭代式的敏捷开发模式，其维度建模技术几乎已经成为数据仓库建模的最佳实践。……