從用戶角度看BI系統中數據分析模型的層次

在BI商業智能系統中，面向分析的數據模型一般是多維數據分析模型，分析模型由相應分析領域的分析維度(見附1)和分析指標(見附2)組成。針對面向不同層級用戶的需求，分析模型按照分析的粒度劃分為不同的層次，這里以面向高層管理人員宏觀管理及決策分析需求、面向中層管理人員及業務人員的日常經營分析及業務跟蹤與監控需求為例，僅將分析模型劃分為“經營層次的分析模型”、“管理層次的分析模型”兩個層次。

　　1、經營層次的分析模型

　　經營層次的分析模型是按照業務環節(業務環節是業務流程中的業務事件、交易事務等業務操作單元)組織的多維分析數據模型，一般情況下每個業務環節包含一到兩個分析模型，該層次的分析模型一般保存細節粒度的事實數據，以便滿足該環節的未知分析需求對維度組合及數據聚合等方面的靈活要求，同時也能夠避免當業務流程發生改變，僅通過對維度成員的標識與追加及對事實數據的橫向及縱向擴充就能夠適應，而非因維度梳理補全、事實粒度細節不夠所導致的對既有模型及數據的摒棄與重建。

　　經營層次分析模型的例子有計劃預算模型、客戶拜訪模型、營銷活動模型、物料請購模型、采購分析模型、入庫分析模型、庫存分析模型、庫存異動模型、出庫分析模型、客戶訂單分析模型、臨檢分析模型、醫院結算模型、成本分攤模型、客戶價格分析模型、客戶耗材模型、客服投訴模型、質控核查分析模型、憑證分析模型、科目分析模型、核算分析模型(含往來核算，即往來客戶及應收應付數據)、人員結構與變動模型、薪資分析模型、人員培訓模型、招聘模型等。

　　2、管理層次的分析模型

　　管理層次的分析模型是基于經營層次的分析模型構建的，一般通過提升粒度(如時間維度的最小周期提升到月)、降維(如財務及業務分析模型通過將維與預算模型融合為預算執行跟蹤模型等)并通過一致性(公共)維度聯合等手段，形成橫跨多個業務單元的管理模型。

管理層次分析模型的例子有：計劃預算跟蹤模型、庫存需求預測模型、產品銷售跟蹤與分析模型、賬齡分析模型、財務報表及指標分析模型、綜合財務績效評價模型、人員績效分析模型等。

　　附1：分析維度

　　分析維度類似于業務實體，類似企業管理及業務領域的主數據信息，每個維度都要根據業務需求，按照多個視角組織成不同的層級關系，并分別包含若干擴展屬性。主屬性用來組織維度的層次結構并作為主要標識，主屬性和擴展屬性都可以在在查詢分析中使用。

　　以醫學檢驗行業BI為例，維度的例子有時間、地區、機構與人員、醫院、講師、病人、項目(套餐)、設備、倉庫、物料、供應商、線路、車輛等。

　　附2：分析指標

　　分析指標是指在企業業務過程各環節中(如采購、營銷、檢驗、結算等)，產生的量化指標(直接產生的原始指標可成為度量值)。分析指標按照在各個維度上是否可以累加的特性區別，有全累加指標(如銷售量、銷售額)、半累加指標(如期末余額，在時間上不可累加，在其他維度上可累加)、非累加指標(如產品單價、各種比率等)。

　　在上層分析應用中使用的分析指標，一般是基于原始分析指標計算而來的衍生指標。

　　以醫學檢驗行業BI為例，分析指標的例子有物料申購數量、庫存量、待檢數量、實收金額、分攤成本額、年初數量、期末余額等。