基于ＯＬＡＰ的电力营销辅助决策系统研究

摘要：基于OLAP的辅助决策系统，主要应用多维数据分析技术，从多个角度对数据进行观察和处理，将业务型数据转化为管理型数据，最终获得有用信息。文章在BusinessObjects平台上，为某省电力公司构建了一个辅助决策系统，对业务型数据应用了多维数据分析技术，让企业的高层管理人员全面详细地了解和掌握企业运营情况，如：收入、利润、运营中的问题及风险等，以便发现企业运营规律，做出科学的决策。

关键词：多维数据建模；多维数据分析；电力营销；BusinessObjects

0　引言

从一个牧羊人需要知道羊的数目、羊的价格等，到一家大型企业买进、卖出的方方面面，所有的商业活动的基础是信息处理，其中包括数据收集、存储、传输、抽取和检索等。良好的信息处理是一个组织生存与发展不可缺少的。在引入了计算机协助之后，有两种主要的信息处理方法：联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP)。联机事务处理往往以一种相对稳定的频率进行，操作通常在原始数据上，例如：银行根据客户资料为客户创建账户向数据库写入一条记录的操作，以及办理存款修改客户账户记录的操作等。而联机分析处理是在联机事务处理的基础上进行的，是对已收集到的数据进行分析处理，找出用户所关心的信息，例如：从已有的客户数据中找出企业最主要的客户群、最大客户等。国内外金融、通信、交通等行业已有的信息化发展历程显示，当传统的联机事务处理信息系统不能满足企业管理信息需求时，构建联机分析处理信息系统可以在很大程度上解决信息需求问题，大大提高企业经营管理水平。21世纪以来，随着电力改革的逐步深入，电力市场化、规范化管理体系逐步建立、完善，电力信息化得到了前所未有的飞速发展，各电力企业的信息化基础建设已基本完善。目前，各种电力信息化应用系统，如调度自动化系统、办公自动化系统、售电自动化系统、客户服务系统等的建立，在电力业务的产、输、配、售等各环节实现了信息化，有效地支撑了企业日常业务的发展和壮大，也积累了大量的业务数据。日益庞大的数据处理对象，以及新的市场化管理，迫切需要构建一种新的信息系统来辅助企业的管理决策。

基于OLAP的辅助决策系统，以多维数据分析技术来管理数据，能有效地将企业数据由业务型向管理型转化，是企业提高经营管理水平的有效手段。多维数据分析技术的核心是维。维，对应了现实世界中人们观察对象的角度。多维数据分析，即用户根据经营管理信息需求，从多个现实世界角度观察数据，从而获得有用信息的方法。多维数据分析有钻取、切片、切块、旋转等基本分析操作，结合当前高效的图表信息展现方法，它让用户能快速、一致、灵活地掌握从总体到局部的企业经营情况，将企业运营的隐藏规律直观呈现给用户。

BusinessObjects Enterprise XI是一种自适应、基于服务的商务智能应用开发平台，根据实际应用需求，可集成多个BusinessObjects XI套件产品如：Crystal Reports XI、WebIntelligence、Desktop Intelligence、Performance Manager等，在报表分析、查询分析、企业绩效等企业级应用中，提供了多维数据分析服务，能满足大多数用户的信息需求。在本文实践中我们使用它来对一省级电力企业的电力营销管理，构建基于联机分析处理的辅助决策系统。

1　电力营销辅助决策系统概述

1.1　电力营销辅助主题

电力营销管理的对象众多，省、地(市)、分局各级的工作重点也有所不同。多维数据分析在电力营销管理中的辅助决策应用，主要从以下几个方面进行，如客户、购电、售电、电价、售电收入、电费回收及欠费等。

(1)客户分析：从供电企业、时间、用电类型等掌握客户新装、增容、减容、暂停、销户等信息，以及它们的变化情况和原因。

(2)购电分析：从供电企业、时间、用电类型等掌握企业购电量、购电电价、购电平均电价、主要购电电价等信息，以及它们变化情况等。

(3)售电分析：从供电企业、用电容量、用电性质、电压等级、行业、产业等上掌握当前售电信息及其变化情况。

(4)电价分析：从供电单位、用电容量、用电性质、电压等级、行业、产业、季节(丰、枯)、优惠类别、时段上掌握电价信息及其变化情况。

(5)售电收入分析：从供电单位、用电容量、用电性质、电压等级、行业、产业、收入结构、电价类别上掌握收入信息及变化情况。

(6)电费回收及欠费分析：从供电单位、用电性质、行业、产业、收入结构、电价分类、账龄、客户等方面掌握电费回收及欠费情况。

1.2　系统数据处理过程

当前电力企业的大电网是原有的小电网多次联网形成的，其营业机构大都按原有区块划分，电力营销基础业务数据全部集中于各地市的信息系统中。因此，在电力营销中应用多维数据分析时，数据处理流程如图1所示。

首先，各分局或营业站的信息管理系统、自动化办公系统等所采集的业务数据以不同方式存放于各自系统的数据库中，经过数据抽取、转换、清洗、装载过程，先迁移到大电网统一构建的数据仓库中，或直接将多维分析所需数据迁移到BusinessObjects平台数据库。数据迁移完成之后，由数据分析人员分析源数据结构，再根据电力营销管理决策支持需求，确立多维数据分析目标，构建多维数据模型。最后根据具体应用要求，对度量对象进行逻辑、统计等方面的数据处理，再应用直观易理解的图表进行数据展现。

1.3　系统体系结构

根据电力营销管理的信息需求，在BusinessObjects平台上分多个功能模块，实现多维数据分析功能。基于BusinessOb-jects平台开发的电力营销辅助决策系统，是一种多用户的B/S结构系统，如图2所示，主要有数据源、服务器、客户端三层。

(1)数据源：多维数据分析的数据来源，可以是原始的业务数据库或业务数据报表，也可以是经过数据预处理的数据仓库。在大电网环境中，已有的业务数据将作为主要的分析数据来源，在某些营销管理分析需求中，需要重构数据源，来完成多维数据分析应用。

(2)多维数据分析服务：由BusinessObjects平台和电力营销综合分析平台共同提供多维数据分析服务。BusinessObjects平台包括BusinessObjects各套件产品服务器及其管理服务器，如报表应用程序服务器、程序作业服务器、输入，输出文件资源服务器、中央管理服务器等，各服务器为相应的多维数据分析应用提供服务。电力营销综合分析平台，提供了更灵活、友好的用户界面，集成了多维数据分析功能。

(3)Web客户端：用户在本地计算机上，应用各主流的网页浏览器就可以作为多维数据分析系统的客户端，对它进行远程

访问。

2　电力营销辅助系统实现

2.1　多维数据模型的设计和构建

(1)多维数据模型曲设计

在进行多维数据模型设计时，对维度和度量进行了严格的区分。将原始数据记录对应现实世界观察角度的字段，作为多维数据模型维度，并根据值之间的包含关系构建维度层次。将原始数据记录可以进行汇总、比较大小等计算处理的字段，作为多维数据模型度量，并根据需要对原始度量进行相应计算处理构建新数据对象的度量。例如：在电费回收及欠费分析中，供电单位、用电性质、用电行业、用电电压等将作为维度，其中供电单位可根据上下级包含关系，分为省公司、市公司、分公司、营业站等；预收费、本月欠费、往年欠费、本月发行等将作为度量，又把本月欠费与往年欠费作求和计算，生成原始数据记录中所没有的新数据对象总欠费的度量。

(2)多维数据模型的构建

在BusinessObjects平台中，利用Designer工具完成多维数据模型构建，如图3所示。首先，在Designer中建立到数据源的连接，直接从数据源中提取二维表，或通过建立SQL查询，构建派生表来获取所需业务数据。然后，根据所获取的原生表或派生表数据相互关系，如等于、大于、小于等，建立相应的查询关联，最终得到业务数据结构模型(如图3右)。在业务数据模型的建立过程中，需要适当地建立表别名及查询上下文，解决环路、断层陷阱、扇形陷阱等问题，提高多维数据分析时数据处理效率。业务数据结构模型的建立，有助于更好地理解业务，是多维数据模型构建的基础。在Designer工具中根据已有业务数据结构模型，将所需的数据观察角度，如企业组织机构、地区、时间等构建成多维数据模型维度，将所需观察的数据对象构建成多维数据模型度量，建立多维数据模型(如图3左)，供多维数据展现使用。多维数据模型的建立，为用户提供了更方便、更集中的数据视角，让用户更加易于发现隐藏于庞大业务数据中的有用信息，找出企业经营规律，辅助提高管理水平。

2.2　多维化数据分析功能实现

多维数据模型构建后，根据分析目标，确定数据观察角度和数据观察对象，找出最有效的信息展现，完成多维数据分析。

图4是对电费结余情况的多维数据分析的结果显示。用户可以根据需要自定义分析上下文，选择多维数据模型维度。如图4所示，用户选择了“年一月一日”时间维层次及“电费结余相关因素”维，可以了解截止到某一天时，企业的电费结余情况，以及某段时间内，电费结余相关影响因素的按日变化情况。

分析上下文中，用户还可以选择具体的维值来限定所关注的数据对象，根据用户的选择，系统进行相应维层次上的数据对象的汇总、对比等处理。图4中“年一月一日”时间维层次是源数据记录的最低层，所以此分析在时间上不进行汇总分析，而是在组织机构上把数据从下级单位汇总到当前用户所处单位层次上。在各汇总数据点上，通过建立超链接，用户可以看到下一级详细数据，进一步了解该汇总数据的具体组成。在图4所示的选项中，用户可以根据需要选择电费结余的其它相关数据对象进行比较，得出对比信息。

基于BusinessObjects平台的多维数据分析系统，是可以通过其对外应用程序接口，在企业现有的信息化系统中，集成多维数据分析功能，结合企业其它信息化系统更好地为企业管理决策提供支持。

3　结束语

联机分析处理是在联机事务处理之上的高层次信息处理技术。基于联机分析处理构建的信息系统，系统用户是企业的管理者，不同的管理者所管理对象是会变化的，而同一管理对象，可能会由不同管理者进行管理，因此，系统所提供的辅助决策信息必须是灵活可变的。多维数据分析技术，以其多维特性提供了灵活可变的信息，可以有效辅助企业管理决策。