[摘要] 商业营销决策支持系统的使用能够提高决策者的决策质量和效率。本文论述了基于web和数据仓库的商业营销决策支持系统的体系结构，并讨论了相关技术的实现。

[关键词] web数据仓库数据挖掘决策支持系统

随着我国加入wto，商业企业间的竞争将日趋激烈，能否依据市场需求，快速地决策出有效的营销策略，对商业企业的发展具有十分重要的意义。商业营销决策支持系统正是在这种背景下开发研制的，决策支持系统旨在通过人机交互系统、网络技术与通讯技术，综合利用各种数据、信息、知识以及模型技术支持决策工作，解决决策过程中的半结构化和非结构化问题，帮助决策者提高决策水平和实现决策的科学化，提高商业企业的市场竞争力。

一、基于web和数据仓库的商业营销决策支持系统体系结构

商业营销决策支持系统的体系结构以web和数据仓库（dw）技术为基础，以联机分析处理(olap)和数据挖掘(dm)工具为手段，利用数据仓库的优势，通过web技术可以最大限度地取得决策所需的各种信息并共享各种应用，从而为商业营销决策支持系统提供必要的技术环境。基于web和数据仓库的商业营销决策支持系统结构体系如下图所示。

1.数据仓库。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。它将分布在企业各个传统数据库中的数据进行清洁、抽取和转换，然后存储到一个中性存储区。主要应用于对全局的把握和事件的复杂分析等领域，其真正价值在于帮助人们制定能够改进工作过程的决策。

2.数据挖掘技术。数据挖掘就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式。它将数据仓库中经过初步加工的大容量数据转化为有用的知识和决策信息，为决策人员提供有效的支持。数据挖掘的主要方法有信息论方法、集合论方法、神经网络方法、遗传算法、公式发现、统计分析方法、模糊论方法和可视化技术等。

3.联机分析处理技术。联机分析处理(olap)是使决策人员能够快速地获取他们所需信息的一些技术的综合。它通过快速、一致、交互地访问各种可能的数据仓库中的数据，帮助决策人员从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。olap是基于数据仓库的信息分析处理过程，olap对数据仓库中的多维数据进行切片和切块、钻取、旋转等，从不同角度提取有关数据，对数据进行深入分析和加工。

二、商业营销决策支持系统的功能

商业营销决策支持系统能对大量的商业数据进行数据挖掘，通过数据仓库技术进行数据分析和知识发现，能根据决策者的需求，通过提问会话、分析问题、应用有关规则引导决策者选择合适的模型。它能根据商家的业务需要和特点，通过对大量的营销数据和市场信息进行提取、清理、转换、并按决策主题的需要进行重新组织后，进行统计、分析和处理，以多种形式灵活地组织成数据分析报表，以及各种图形，如饼图、直方图、曲线图等，并提供经营管理预测信息，为商家的决策者及时掌握经营管理的真实动态，实现对商务、市场、顾客、商机、商业风险评估和预测等领域的深入分析，做出科学决策，为防范和化解经营风险提供多方位、多层次、多视觉的信息服务和重要的数据依据。具体功能有：

1.商务分析：针对商业管理系统不同的业务流程，在各个商务环节搜集相应的指标，如：利润率、应收率、销售率、库存量、单品销售情况及所占营业比例、风险采购和库存评价指标，等等。通过对总指标的观察和告警的设置方便而迅速地获得整个商家的经营状况，同时对各个部门的指标进行对比，直观地了解各个部门的实际情况。

2．商务业绩分析：包括个人或部门的营业额、销售量等统计，并在此基础上，进行同期比分析、应收分析、盈亏分析、各种商品的风险度分析等等。为商家实时掌握企业的发展和经营情况，以及分析经营商品的结构提供依据有利于调整经营业务，化解经营风险，提高企业职工的积极性和企业的效益。

3.财务分析：对商家的财务数据中的利润、费用支出、资金占用等具体经济指标进行分析。

4.市场分析：提供政策研究、商品价格比较，供需分析、销售渠道分析，为拓展市场，提高企业竞争力提供依据。

5.顾客分析：建立客户档案，进行客户分析，把握不同层次、不同性别、不同年龄、不同文化的人员的消费心理等，从而在经营中更具主动性和目的性，稳定重要客源等。

6.商机及时分析：使决策者在急需数据验证其决策的正确性时，能以最快的速度提供所需的数据，从而使决策者能做出更富有成效的决策。

7.商业风险评估和预测：包括商品的进、销、存都需要比较详细的分析，通过整体分析可以判断投资组合是否盈利。

三、结束语

商业智能决策支持系统是人工智能、知识发现、数据仓库等技术与传统商场管理技术结合的产物，完成了客户分析，市场分析等功能，该系统的应用提高了商家的管理和决策水平，增强了企业的市场竞争力和对市场变化的快速反应能力。