一、電子商務簡介及其面臨的問題

伴隨著互聯(lián)網絡的發(fā)展，電子商務從興起到快速發(fā)展已經經歷了十多年的時間，電子商務作為一種全新的商務運行模式，已經深入到我們的生活中，在企業(yè)與企業(yè)之間的商務活動中同樣發(fā)揮著越來越重要的作用。構建符合企業(yè)經營模式、有效實現銷售、供應、生產三者有機結合的電子商務系統(tǒng)已經成為更多商業(yè)企業(yè)的當務之急，未來電子商務對企業(yè)利潤的重要支撐作用也已經成為人們的共識。

在電子商務系統(tǒng)的發(fā)展過程中，出現了一些新問題引起了研發(fā)人員的注意：

1、  數據規(guī)模不斷擴大

眾所周知，基于Web的電子商務平臺已經成為電子商務系統(tǒng)的主流并不斷發(fā)展壯大，這種模式比傳統(tǒng)的系統(tǒng)運行更有效、更節(jié)約成本，但隨之而來的問題是Internet上數據量異常巨大，用傳統(tǒng)方法進行處理已捉襟見肘。

2、  數據復雜性大大增加

Internet上的數據不僅數量巨大，而且格式多種多樣，內容種類千差萬別，往往同一領域內的數據其類型和格式相差甚遠，如何進行集成也是一個大問題。

3、  歷史數據需要妥善處理

以往商務活動產生了巨大的數據，但這些數據影響了系統(tǒng)運行的效率，在進行數據索引、重組、監(jiān)控等方面對系統(tǒng)響應時間的影響很大，同時也浪費了許多資源。如何把這些歷史數據從操作型數據庫中移出，使之能在需要進行趨勢分析和預測的時候合理利用也是一個值得考慮的問題。

4、  高級查詢的需求

在數據查詢方面，常規(guī)的查詢和匯總功能已經不能滿足電子商務的需求，分析人員要求對整個系統(tǒng)中的數據進行全局查詢和快速匯總，而傳統(tǒng)的數據庫系統(tǒng)既滿足不了大量一致性的數據需求，又實現不了對高級查詢的快速響應，很難實現對商務管理的決策支持。

5、  對大量概要視圖的需求

電子商務中可能有些人經常要看一些商品、價格、庫存的匯總表，如果按照傳統(tǒng)數據庫系統(tǒng)的處理方法，需要先定義虛擬視圖，在每次用戶請求時都要從實際數據庫中把數據經過抽取裝入視圖中，這在查詢操作比較多的情況下將嚴重消耗系統(tǒng)資源，也在一定程度上增加了響應時間。如果能把一些格式比較固定、需求量又比較大的視圖在系統(tǒng)中進行物化存儲，當需要的時候快速地提供給使用者，將大大提高系統(tǒng)性能。

6、  如何為數據挖掘提供支持

隨著電子商務規(guī)模的發(fā)展，積累的數據越來越豐富，利用數據挖掘技術在這些數據上進行挖掘分析已經成為不可回避的話題，如何有效組織數據為數據挖掘提供數據源也成了企業(yè)的當務之急。

7、  希望存儲點擊流數據

基于Web環(huán)境的電子商務系統(tǒng)通常會產生大量點擊流數據，每當用戶進行頁面瀏覽或查看產品時就產生一個點擊事件。電子商務分析人員可以通過點擊流事件了解用戶心理傾向、購買習慣和對產品的評價，點擊流數據對電子商務分析有重要價值，如何有效存儲這些數據為今后的分析提供依據也是企業(yè)關心的問題。

       在早期的電子商務系統(tǒng)中，人們更注重于具體業(yè)務功能的實現，數據盡管是必須的，但一般都是簡單的堆放，其整理、存儲也都是按照具體的應用來組織的，滿足的是電子商務運行的最低數據需求，在這些數據之上只能實現簡單的匯總查詢功能，要進行分析預測是非常困難的，更談不上有效的輔助管理決策。隨著商務規(guī)模的壯大，各種數據不斷增長，原來的數據組織方式已經滿足不了業(yè)務發(fā)展的需求，亟需一種新的數據組織方式，用以整合企業(yè)全局數據，將數據統(tǒng)一規(guī)劃，統(tǒng)一處理，并按主題模式統(tǒng)一存儲，只有這樣才能有效管理數據，并進行數據統(tǒng)計、分析、預測，最終為企業(yè)決策提供依據。而數據倉庫的出現恰好滿足了以上需求，可以說，電子商務與數據倉庫的結合是必須的也是必然的。

二、數據倉庫對電子商務的支持

       電子商務的核心是信息獲取、管理與有效地使用，可以說，數據倉庫是電子商務的運行基礎。一般認為，數據倉庫在兩方面對電子商務提供支持，一是事務處理，即傳統(tǒng)事務處理概念的延伸，另一種是決策支持，也是未來電子商務的核心所在。

1、  數據倉庫對事務處理的支持

一方面，電子商務系統(tǒng)的運行首先要處理大量的操作性事務，這是在日常的運作過程中不可避免的，包括處理終端用戶的購買行為、處理與供應商及合作伙伴的交易等，當然也包括相應的安全認證，電子支付等。上述行為的實現一般是用傳統(tǒng)的數據庫技術，但我們應該看到：在電子商務環(huán)境下由于數據量巨大、數據種類繁雜，用傳統(tǒng)的操作型數據庫進行管理已經不能勝任，需要數據倉庫系統(tǒng)對這些數據進行統(tǒng)一存儲、管理，即用數據倉庫進行全局控制。一般的做法是用數據庫進行各種事務處理，保存短期數據，之后把這些數據轉入數據倉庫中統(tǒng)一管理。

另一方面，企業(yè)的電子商務系統(tǒng)往往與企業(yè)其他系統(tǒng)出現交互的情況，例如企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）、客戶關系管理（CRM）、企業(yè)供應鏈管理（SCM）等應用都需要數據倉庫的支持，其中大部分應用都需要數據倉庫直接作為他們的底層存儲機制，即使不是這樣，企業(yè)最終也需要把上述系統(tǒng)中的數據統(tǒng)一存儲到數據倉庫中以備企業(yè)整體需求。

我們看到，從長期數據存儲與統(tǒng)一管理的角度講，對數據倉庫的需求已經相當迫切。

2、  數據倉庫對決策支持的支持

決策支持是電子商務系統(tǒng)的核心，運用企業(yè)寶貴的信息進行分析、預測并最終為決策經營提供合理依據才是電子商務的魅力所在，企業(yè)利潤的最終提升才是電子商務成功的標志。在數據倉庫基礎上，分析人員不必考慮數據來源，也不需考慮非集成的數據以及細節(jié)數據和匯總數據兩者之間的連接，簡言之，數據倉庫提供了電子商務分析人員有效支持電子商務處理所需的數據基礎。除了日常交易數據，來自企業(yè)資源計劃、供應鏈管理系統(tǒng)的數據也將成為電子商務分析決策的重要數據資源。數據倉庫使電子商務分析人員從數據工程師的角色中擺脫出來，成為真正的分析人員。

綜合以上兩方面：數據倉庫對電子商務的支持主要表現在：

★數據倉庫為電子商務提供集成的，面向主題的數據存儲

★數據倉庫的只讀特性為高級查詢功能提供良好的支持

★數據倉庫支持匯總數據的物化存儲

★數據倉庫為向下、向上探察處理提供方便，有利與業(yè)務分析

★數據倉庫的元數據為分析人員理解系統(tǒng)數據的組織提供巨大幫助

★數據倉庫可以存儲大量的點擊流數據，輔助分析人員進行用戶購買習慣、動機的分析，最終保留或贏得更多的顧客

★數據倉庫龐大的歷史數據支持決策人員進行數據挖掘和趨勢分析

三、基于數據倉庫的電子商務系統(tǒng)架構

1、  系統(tǒng)目標

電子商務系統(tǒng)的主要設計目標是確定一個系統(tǒng)模型，使之既能滿足電子商務日常運作的需求，又能對決策管理進行有效支持。數據模型必須清楚易懂，能夠支持分析人員進行方便快速的查詢匯總和業(yè)務分析。為了達到上述目標，必須建立集成一致的數據倉庫，而且需要在數據倉庫之上建立適合業(yè)務分析的多維數據集市。數據倉庫平臺的開發(fā)過程相對復雜，是一個數據驅動的過程，既要有效配合電子商務中用戶、供應商、企業(yè)內部銷售市場部門的操作流程，又要考慮數據倉庫與企業(yè)原有系統(tǒng)如企業(yè)資源規(guī)劃ERP、供應鏈管理SCM的有效融合，此外還要為數據挖掘等其他高級應用提供數據接口。

2、  系統(tǒng)組成

基于數據倉庫的電子商務系統(tǒng)是由硬件和軟件兩部分組成的。硬件平臺是用來支撐大量數據存取、多類用戶操作、多種任務執(zhí)行；軟件平臺則用一個高效且優(yōu)化的方式來組織和管理數據。數據倉庫在電子商務系統(tǒng)的基礎作用要通過合理有效的平臺支持才能發(fā)揮出來，系統(tǒng)平臺決定了數據倉庫環(huán)境的處理能力。一個高性能的數據倉庫平臺必須能夠適應電子商務業(yè)務的增長，包括用戶需求的增長和商務人員分析需求的增長。

3、  介紹一個典型而全面的系統(tǒng)架構

上面我們提到，基于數據倉庫的電子商務系統(tǒng)比以往的系統(tǒng)更加復雜，需要對企業(yè)全局應用進行綜合考慮，下面介紹一個W.H.Inmon提出的系統(tǒng)架構。

從圖中我們看到：

●     數據倉庫是整個電子商務系統(tǒng)的基礎

信息是電子商務系統(tǒng)的靈魂，數據倉庫為整個系統(tǒng)提供安全、集成、面向主題的數據存儲。如果把電子商務系統(tǒng)比做一個人體，數據倉庫起到了骨骼的支撐作用[1]，它一方面容納其他應用產生的業(yè)務數據，另一方面又為進一步的分析處理提供豐富可靠的數據源。

●     企業(yè)里各業(yè)務系統(tǒng)產生的數據放入數據倉庫

企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）、企業(yè)供應鏈管理（SCM）以及企業(yè)里運行的各種應用都產生和處理大量數據，這些數據是企業(yè)的寶貴財富，系統(tǒng)通過抽取、匯總、裝載等步驟把這些數據放進數據倉庫，數據倉庫中匯集了豐富的歷史數據。

●     進行OLAP多維分析需要數據倉庫的支持

OLAP分析直接依靠具有多維數據模型的部門數據倉庫即數據集市，而數據集市中的數據都是從企業(yè)數據倉庫中取得的。

●     與用戶進行業(yè)務交易需要數據倉庫的間接支持

用戶通過Web與電子商務系統(tǒng)進行交互主要有三種方式。

一種方式是與Web雙向傳遞數據，比如商品信息、交易信息或者某用戶的歷史購買信息，這種情況下為了提高響應速度不是由數據倉庫中直接處理數據（數據倉庫也不適合進行操作型業(yè)務處理），而是預先把數據存放到操作型數據庫中，由操作型數據庫與用戶進行交互。

第二種方式是用戶的點擊流數據向系統(tǒng)傳遞，用戶點擊流對商務分析人員分析用戶的購買習慣、消費心理有重要的意義，需要從Web日志轉入數據倉庫中保存，但這類數據往往非常龐大，需要經過粒度管理器進行清理、匯總再放入數據倉庫中。

此外，系統(tǒng)有時需要向用戶傳遞一些商品促銷等臨時性的信息給特定的用戶，實際上在這種特殊情況下，用戶群體的確定必須依據數據倉庫中的信息。

可見，電子商務系統(tǒng)與用戶的交互離不開數據倉庫的支持。

●     數據倉庫為企業(yè)高級應用提供數據支持。

數據倉庫中寶貴而大量的數據只有通過企業(yè)的有效應用才能發(fā)揮最大作用，有了數據倉庫的支撐，企業(yè)客戶關系管理系統(tǒng)、商務報表匯總系統(tǒng)、智能商務系統(tǒng)、數據挖掘系統(tǒng)等高級應用系統(tǒng)就有了豐富可用的數據源，而且隨著商務的發(fā)展，更多的分析系統(tǒng)將被開發(fā)出來，這些系統(tǒng)的數據主要來源于企業(yè)數據倉庫。

●     數據倉庫中的數據也需要備份轉儲

盡管數據倉庫適合保存大量歷史數據，但過量的數據可能造成系統(tǒng)性能的下降，特別是有些數據的訪問頻率非常低，如用戶點擊流數據，如果一直保留著將對數據倉庫系統(tǒng)造成很大壓力，所以在設計電子商務系統(tǒng)時還要考慮將數據倉庫中訪問頻率低的大量數據轉儲到準在線存儲系統(tǒng)或海量存儲環(huán)境中去。

四、結束語

伴隨著Internet的快速發(fā)展，電子商務已經深入到我們的日常生活當中，越來越多的企業(yè)也把搭建電子商務環(huán)境作為自己的目標。本文介紹了電子商務系統(tǒng)中所面臨的一些普遍問題，這些問題大多數與企業(yè)數據相關。為解決這些問題，需要在電子商務環(huán)境中引入企業(yè)級數據倉庫，并論述了數據倉庫與電子商務的結合將成為電子商務繼續(xù)發(fā)展的必要條件。本文還探討了以數據倉庫為基礎的電子商務系統(tǒng)的組成，并介紹了一個典型而全面的電子商務架構的實例。

參考文獻：

[1] http://www.billinmon.com

[2].  W.H.Inmon:Building the Data Warehouse,Third Edition(2002). John Wiley & Sons.Inc.

[3].鐘珞等.支持電子商務的高性能數據倉庫平臺的設計.武漢理工大學學報，2003年2月，第25卷第2期.

[4]. http://www.iturls.com.