摘要：跟着信息的日益丰硕，知识爆炸成为必然，从数据中发现知识（KAA）和数据挖掘已成为重要的技术。在广泛实施了ERP后，如何从海量的业务信息中找到有价值的知识已成为企业经营成败的枢纽，在这种背景下，将数据迁移到数据仓库变得非常重要。数据仓库的建设是一个复杂、长期的过程，特别是针对企业ERP系统的建设。我们通过一个汽修行业入销存系统数据仓库的构建，系统阐述了如何在ERP环境中构建数据仓库，并对系统的物理实施入行了论述。
枢纽词：信息；ERP；数据仓库；OLTP；OLAP；数据挖掘
当今社会是一个信息爆炸的时代，信息丰硕而知识贫乏的现象非常普遍。“啤酒搭着尿布卖”的故事曾经触动了多少人的神经。信息作为现代企业的宝贵资源，占据着越来越重要的地位，已经成为现代企业科学治理的基础，准确决议计划的条件，有效调控的手段。
目前，面对激烈的市场竞争，很多大型企业纷纷实施“以客户为中央，以服务求发铺”的经营策略。 如何优化客户关系，增强企业的竞争上风已经成为现代企业关注的焦点。现有的应用系统去去以“产品”为中央，以“单据（票证）”处理为基础，是面向联机事务处理（Online Transaction Processing，简称OLTP）的系统，而以客户为中央的经营治理模式要求对现有业务系统的数据入行有效的集成并加以重组，建立面向联机分析处理（Online Analysis Processing，简称OLAP）的系统。通过分析客户的行为，把握不同类型客户的特征，入而为客户提供更加优质的服务，尤其是个性化的服务，同时全面把握并理解、分析企业业务的发生情况，充分施铺企业现已积累的数据，为各级治理职员提供科学化治理和决议计划的有力依据，以入步企业的经营业绩，保证利润的持续增长。
同时，跟着企业信息化程度的不断入步，各类应用系统同时并存并支撑着企业的业务应用。越来越多企业的信息化主管在开发企业应用时已经考虑到数据集成和将来对数据的整体有效利用，因此，在实施了ERP解决方案之后，良多企业选择实施数据仓库产品来避免信息孤岛，实现应用的内部联系和信息的共享。
什么是数据仓库呢？一般以为，数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对不乱的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持治理决议计划(Decision Making Support)。
面向主题：操纵型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域入行组织的。
集成的：数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经由系统加工、汇总和收拾整顿得到的，必需消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
相对不乱的：数据仓库的数据主要供企业决议计划分析之用，所涉及的数据操纵主要是数据查询，一旦某个数据入进数据仓库以后，一般情况下将被长期留存，也就是数据仓库中一般有大量的查询操纵，但修改和删除操纵很少，通常只需要按期的加载、刷新。
反映历史变化：数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记实了企业从过往某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发铺历程和未来趋势做出定量分析和猜测。
一个典型的企业数据仓库系统通常包含数据源、数据存储与治理、OLAP服务器以及前端工具与应用四个部门。
数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。
数据的存储与治理：是整个数据仓库系统的核心。在现有各业务系统的基础上，对数据入行抽取、清理，并有效集成，按照主题入行重新组织，终极确定数据仓库的物理存储结构，同时组织存储数据仓库元数据（详细包括数据仓库的数据字典、记实系统定义、数据转换规则、数据加载频率以及业务规则等信息）。 OLAP服务器：对分析需要的数据按照口交数据模型入行再次重组，以支持用户多角度、多层次的分析，发现数据趋势。其详细实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。
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