供应链需要物联网

接下来 , 将详细阐述数据仓库概念模型 ( 业务模型 ), 逻辑模型 , 物理模型的意义

概念模型设计

进行概念模型设计所要完成的工作是 :

界定系统边界

确定主要的主题域及其内容

确定主题域的关系

概念模型设计是，在原有的业务数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所 以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中 “ 有什么 ” 、 “ 怎样组织的 ” 和 “ 如何分布的 ” 等，然后再来考虑应 当如何建立数据仓库系统的概念模型。一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而 清晰的认识 ; 另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。

概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。

1. 界定系统的边界

数据仓库是面向决策分析的数据库，我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求，但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前 :

• 要做的决策类型有哪些 ?
• 决策者感兴趣的是什么问题 ?
• 这些问题的需要什么样的信息 ?
• 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据 ?

这样，我们可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力进行最需要的部分的开发。因而，从某种意义上讲，界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析，因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。

2 ，确定主要的主题域

在这一步中，要确定所包含的主题域，然后对每个主题域的内容进行较明确数据仓库建模技术在 XX 行业中的应用的描述，描述的内容包括 :

• 主题域的公共码键 ;
• 主题域之间的联系 :
• 充分代表主题的属性组。

概念模型的构建通常是企业的 shakeholder, 商务领域知识专家和 IT 专家共同企业级地跨领域业务系统需求分析的结果 .

通常企业决策者有自己的发展战略和规划 , 他们会定期阅读由各部门经理上报的分析报告 , 他们也知道大致了解自己企业信息系统的功能 , 但是未必清楚自己的每一个业务系统的每一个功能和每一部分数据 , 毕竟决策者不是信息专家 , 他们更关心的企业的经营业绩 , 资产负债 , 盈亏受益等等核心指标 .

各个部门经理往往很了解自己部门的信息系统 , 在信息系统规划时优先考虑的是自己的利益 , 因此每个部门往往都在独立的构建自己的信息系统 , 无法或者不可能从 企业总体角度和其他业务系统接轨 , 如 ERP 系统 ,MIS 系统 ,CRM 系统等等 , 这就造成了企业在发展企业信息系统时的不平衡 , 导致了所谓的孤岛效应 , 他们 会阅读下属提供的分析报告 , 然后进行归纳整理 , 形成部门报表进行上报 , 但是最终结果却是每个部门都在上报自己的经营业绩 , 却始终缺乏一个一致的统一的数 字 .

普通用户更关注的是某一类与工作相关的报表 , 包括报表的数据准确性 , 报表的样式 , 图标格式这类的细节 .

而 IT 部门负责企业 IT 系统的预算 , 采购 , 但是因为职能部门不同 , 无法深入了解各个信息系统的业务 .

有这么一句话 : 如果你想实施某个企业信息系统 , 你必须能够具备担当这个企业副总的能力 . 这就要求项目负责人能够站在企业的战略高度考虑 , 同时具备很高的协 调能力和管理能力 ; 所以必须引入商务领域知识专家和 IT 专家的角色 ( 就是通常所说的咨询顾问 ), 这些人往往具备比较资深的行业背景 , 具备丰富的独立实施该 行业信息系统建设的经验 , 了解该行业最先进和通用的标准和规范 , 同时在结合现有企业信息系统的基础上 , 以及融合企业发展战略的基础上 , 提出当前企业的业务 模型 , 来帮助企业提高决策支持分析能力 , 但是这样的模型不能太超前 , 太超前则意味脱离了实际 , 不具备实际可操作性 ; 当然更不能停留在于企业目前的信息建设 水平上 , 否则就失去了意义 .

（编辑：保山站长网）

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