基于数据仓库的制药行业商业智能系统的应用研究
2012/8/13 来源:CIO时代

  1、行业和学术背景

  1.1 医药销售领域对决策支持的迫切需求

  在日益激烈的市场竞争中,信息对企业的生存和发展起着至关重要的作用。企业数据随着时间和业务的发展不断膨胀,“知识爆炸”和“信息爆炸”成了信息社会的常用词汇。各企业建立的用来收集、存储、管理业务数据的数据库系统,在相当程度上提高了工作效率。然而,传统的数据库应用只是对数据进行简单的处理,越来越不能满足企业发展的对信息更深层次的需要。以我国医药流通行业为例,随着该行业对外开放,医药企业将面临来自美国、英国等发达国家同行的严峻挑战。为此,企业必须改变自己原有的经营模式,来面对来自各个方面的竞争和挑战。因此,必须有支撑经营模式转变的新型信息系统,为企业提供客户分析、市场分析、产品销售分析和决策分析的支撑,为提升企业的竞争力服务,为客户提供优质服务。

  然而,目前大部分医药生产销售企业的信息系统,都是基于传统数据库的业务管理系统,这些系统存在着以下不足:

  (1)各个业务系统能够处理的信息量有限,各部门之间能共享信息,企业决策者希望能够以多种形式、多种角度来展现和分析销售数据,但目前的业务系统对此却无能为力。

  (2)各个业务系统虽然能够记录每天的业务数据,但不能给出决策者更关心的诸如下一年的销量、生产计划等预测性数据,以支持决策。

  传统数据库系统不能很好地支持决策,是因为它是面向业务操作设计的,虽然能简化具体操作人员的劳动强度,但不能对这些数据所包含的内在信息进行提取。因此,同其他行业一样,在医药生产销售领域,各个企业渴望建立一种新的系统,以满足该领域对决策支持的需求。

  1.2 数据仓库满足决策支持的需求

  为了满足各个行业对决策支持的需求,需要用新的技术或工程化方案来弥补原有数据库系统的不足,把企业各个部门现有业务数据集成到新的系统中,以便提取有用的信息,帮助他们在业务管理和发展上做出及时、正确的判断,数据仓库技术就是因此产生的。数据仓库是计算机和数据库应用发展到一定阶段的必然产物。

  如今信息处理部门的工作重点已经不限于简单的数据收集和管理。在大量生产业务数据积累的基础上,企业内部各级人员都希望能够快速、交互并方便有效地从这些大量杂乱的数据中提取有意义的信息,决策者更希望能利用现有数据指导企业决策和发掘企业竞争优势。由此可以看出,构建数据仓库的目的是建立一种体系化的数据存储环境,将分析决策所需的大量数据从传统的操作环境中分离出来,使分散、不一致的操作数据转换成集成、统一的信息。企业内部不同单位、不同角色的人员都可以在此单一的环境之下,通过运用其中的数据与信息,发现全新的视野和新的问题、新的分析与想法,进而发展出制度化的决策系统,并获取更多经营效益。

  数据仓库也是适应决策支持系统的需要而产生的。所采用的软件产品应该能够支持决策过程的全部工作内容。完整的数据仓库是个十分庞大的系统,主要包括3个方面的内容:数据仓库技术、联机分析处理技术(OLAP)和数据挖(Data Mining)技术。

  1.3 医药销售领域决策支持需求的解决方案

  随着市场竞争的日益激烈,医药生产销售行业对决策支持系统的需求越来越迫切,不少医药生产销售企业包括全球制药巨头也采用数据仓库技术,纷纷建立了自己的数据仓库系统,用来支持企业的日常决策乃至战略发展决策。可以......点击查阅全文......↓