报表系统一直以来是企业的基本业务要求,是企业管理的基本措施和途径,也是企业实施商业智能战略的基础。随着零售企业规模的扩大和历史数据快速的积累,在商业智能领域,如何对海量零售数据进行多维统计分析和展示成为了报表系统亟待解决的问题。在此背景下,提出基于数据粒度预计算的零售报表系统的设计与实现。本文首先介绍了零售企业报表管理的现状,同时分析了国内外基于大数据的报表系统构建的研究内容、数据仓库的相关理论和相关大数据处理技术,确定了以空间换取时间的预计算思路。然后,本文根据业务需求分析和功能性需求分析,明确了系统实现目标,并在分析的基础上对于数据处理方案进行设计。围绕多维数据预处理模块,采用了Apache Kylin分析引擎构建数据立方体和存储过程实现物化视图,完成对海量零售数据的预计算和存储,提升了报表系统多维数据分析查询的效率。最后,本文选用了 SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)web框架对报表管理平台进行构建。在整个项目的设计过程中,本人主要负责数据仓库的设计、预计算模块的设计及报表平台的设计和开发工作。在实验验证方面,本文首先通过任务调度平台验证了预计算任务设计的正确性。然后对预处理方案构建性能和系统整体查询性能进行验证,验证了基于预计算方案下系统查询性能的提升。最后通过OLAP分析方法对系统进行数据分析查询,完成对系统功能性需求的验证。