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星级酒店数据集市雪花模型的设计与应用

减小字体 增大字体 作者:雷启明 周利平  来源:不详  发布时间:2018-2-4 18:49:49
摘 要:将数据仓库理论运用于我国星级酒店的决策管理,提出了星级酒店数据集市雪花模型设计方法。并对相关的技术问题进行了细致的探讨。将星型模型和雪花模型的特色和优势相结合,对雪花模型在星级酒店数据集市中的应用进行了探索。
  关键词:星级酒店;数据集市;雪花模型
  中图分类号:F27文献标识码:A文章编号:1672-3198(2008)09-0330-03
  
  1 星级酒店经营数据集市的“星型模型”
  
  数据集市是数据仓库的一个子集,它面向部门级业务、面向某个特定主题的小型数据仓库。实际上,多个相互联系的、围绕一个宏观大主题的多个数据集市的集成,就构成了数据仓库。
  建立星级酒店经营数据集市的数据模型,一般都是在对应用主题分析的基础上,首先建立星型模型。“星型模型”是数据仓库(集市)广泛采用的数据模型。它能准确、简洁地描述出实体之间的逻辑关系。一个典型的星型模式包括一个大型的事实表和一组逻辑上围绕这个事实表的维度表。
  事实表是星型模型的核心,事实表由主键和度量数据两部分组成。星型模型中各维度表主键的组合构成事实表的主键。事实表中存放的大量数据,是同主题密切相关的、用户最关心的度量数据。星级酒店最需要关注的是客户消费情况。为分析的需求,基础事实表中需要记载的是客人最低粒度的消费事实。即用何种促销手段使某位客人在某个时间进行了何种形式的消费,消费金额产多少。因此,在事实表中,要准确记载每位客人的消费形式、消费价格、促销方式、促销折扣、消费金额、成本、利润等度量数据。
  维度是观察事实、分析主题的角度。维度表的集合是构建数据仓库数据模式的关键。维度表通过主键与事实表相连。用户依赖维表中的维度属性,从事实表中获取支持决策的数据。围绕经营主题,星级酒店经营数据集市有以下典型的维度及其属性:
  客户维:在客户维中,需要建立客户的基本信息。为决策分析需要,把客户分为常住客户和流动客户。 
  消费项目维:经营星级酒店,要向客人提供高质量的消费,消费项目多种多样。把经常性的消费项目归纳为:客房、餐饮、娱乐、其他等四类。每类消费都有消费内容的细节描述。
  时间维:在数据仓库的多维数据结构中,时间维往往是不可少的一个维度。因为每项“销售事实”都是在一定的时间或者时间段内发生。针对需求,时间维采用时、日、月、年四个属性。
  促销维:行业的竞争,使各酒店都采用了形形色色的促销方式。促销增加了营业额,但同时也增加了运营成本。促销的形式和效果,对管理者的决策具有重要价值。在促销维中描述了几种典型的促销方式:打折、中介、联营等作为维度属性。
  根据分析主题和需求,建立星级酒店营销数据集市星型数据模型,如图1所示。
  
  2 星型模型的优势和不足
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  2.1 星型模型在数据仓库中具有很大优势
  (1)星型模型围绕一个确定的主题,体现了数据仓库对数据结构和组织的要求;
  (2)星型模型简单、清晰的结构准确反映了用户的需求,使用户易于理解;
  (3)星型模型维度表包含了用户经常查询和分析的属性,优化了对数据库的浏览,在维度表和事实表之间没有任何“迷宫”。使查询的过程变得简单而直接;
  (4)星型模型为OLAP提供了良好的工作条件,使OLAP能通过星型连接和星型索引,显著提高查询性能。
  2.2 星型模型也有明显的不足
  (1)星型模型是非规范化的,星型模型以增加存储空间为代价来提高多维数据的查询速度,造成很大的数据冗余;非规范化的、含有大量冗余的维度表,会使数据切片变得更加复杂;
  (2)由于星型模型中各维度表主键的组合构成事实表的主键。当星型模型的维不能满足要求时,维的变化是非常复杂、耗时的;
  (3)维度属性的复杂形成的大维度问题。大维度中的长文本字段占用存储空间,维度数据不易更新和维护;向大维度表填充数据难度增大;对事实表的查询涉及大维度表时,会影响效率;
  (4)当维的属性复杂时,处理维的层次关系比较困难;
  (5)对“多对多”关系,星型模型无能为力。
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  3 星级酒店经营数据集市的“雪花模型”设计
  
  (1)客户维的“雪花化”。考虑数据分析的需要,把客户分为两种类型:常住客户和流动客户。如外地派出机构或办事处工作人员租用酒店时间相对较长,属常住客户;临时性出差、旅游住店属流动客户。这样分类后,有利于“一对一”服务,稳定常住客户,吸收流动客户。此外,客户维中的有些属性与事实表中的度量数据无直接关系。例如:客户的基本信息,将这些信息分离,使维表和事实表尽量“精练”。提高了多维查询的速度。当我们需要这些信息时,才到分离的信息中查找。
  (2)消费项目维的“雪花化”。星型模型中列出了四类消费项目,这四类消费项目之间无直接的关联的属性,此外,同一客户不会是每种项目都进行消费,更不会同时进行几种消费。把消费项目维按维的属性类别分解,不仅有利于维表的规范化,减少维表和事

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