1 概述
經(jīng)濟全球化和市場競爭激烈化對現(xiàn)代企業(yè)提出了更多的挑戰(zhàn)和壓力。傳統(tǒng)的操作型信息管理系統(tǒng)已經(jīng)難以滿足現(xiàn)代企業(yè)的全部需求，如何更好更充分利用現(xiàn)有的系統(tǒng)資源，運用現(xiàn)代信息技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從ERP數(shù)據(jù)源提取有用的數(shù)據(jù)，再將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔碇笇?dǎo)企業(yè)行動，從而最小化企業(yè)用于決策的時間，最大化企業(yè)對資源的利用率，提高生產(chǎn)效率，已成為現(xiàn)代企業(yè)的迫切需求。
目前，雖然商務(wù)智能（BI）和ERP系統(tǒng)在企業(yè)中已經(jīng)得到了一定的應(yīng)用，但是對兩者的整合研究和應(yīng)用卻很少。因此，將商務(wù)智能整合到現(xiàn)有的ERP系統(tǒng)上是極具研究價值的。
本文以重慶某鋼鐵企業(yè)為背景，以SAP公司的中小企業(yè)解決方案SBO系統(tǒng)和宏信軟件公司的極光商智分析平臺為依托，對SBO BI系統(tǒng)進行了詳細設(shè)計和實例解析，對分析模型的設(shè)計、多維數(shù)據(jù)集的生成、終端展現(xiàn)方式做了介紹。
2 系統(tǒng)總體設(shè)計
2.1 SBO BI系統(tǒng)集成架構(gòu)設(shè)計
方案綜合運用數(shù)據(jù)倉庫（Datawarehouse）、在線分析處理（OLAP）、數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）等最先進的計算機信息處理技術(shù)，為中小型企業(yè)建立獲取、加工、管理、應(yīng)用信息和知識的商業(yè)智能（Business Intelligence）系統(tǒng)，使中小企業(yè)更容易獲取有價值的信息，于是企業(yè)經(jīng)營、管理和決策的質(zhì)量得到了保證，并且速度也得到了相應(yīng)的提升，從而使企業(yè)的核心競爭力增強了。通過對理論和技術(shù)的研究和分析，該文設(shè)計了SBO商務(wù)智能（簡稱SBO BI）解決方案的總體架構(gòu)如圖1所示：
圖1 SBO BI 解決方案的總體架構(gòu)圖
從圖1中可知：根據(jù)分析主題的要求，系統(tǒng)從SBO數(shù)據(jù)庫獲得原始數(shù)據(jù)中選擇數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換之后，將他們加載到全局數(shù)據(jù)倉庫中，這樣就形成了基本數(shù)據(jù)層。過了一段時間之后，基本數(shù)據(jù)層的部分“過期”數(shù)據(jù)將被時間控制機制提出并轉(zhuǎn)入歷史數(shù)據(jù)文件。衍生數(shù)據(jù)層的形成，則是數(shù)據(jù)經(jīng)過過濾和匯總進入數(shù)據(jù)集市或者多維數(shù)據(jù)庫的結(jié)果。而多層衍生數(shù)據(jù)層的生成，則是在數(shù)據(jù)量比較大，并且管理層次復(fù)雜的情況下產(chǎn)生的。建模完成以后，衍生數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)可以被OLAP工具和數(shù)據(jù)挖掘工具訪問，而智能分析的結(jié)果最終可以通過人機交互界面展現(xiàn)出來，這樣，SBO的“商務(wù)智能分析”功能就實現(xiàn)了。
3 功能模塊的實現(xiàn)與測試
3.1 基于SBO的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計
3.1.1 數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型設(shè)計
建立OLAP分析模型是整個系統(tǒng)設(shè)計的關(guān)鍵部分，OLAP分析模型是數(shù)據(jù)分析、決策支持、報表、KPI應(yīng)用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，該文主要需要建立銷售分析模型，并且確定各個模型內(nèi)部和模型間的關(guān)系。以銷售分析模型為例給出數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型如圖2所示：
圖2 銷售分析模型數(shù)據(jù)倉庫邏輯圖
3.1.2 數(shù)據(jù)倉庫物理模型設(shè)計
物理數(shù)據(jù)模型主要解決如何組織和存儲數(shù)據(jù)，以滿足系統(tǒng)處理的要求。建立物理模型是一個從邏輯模型向更加具體的、依賴于系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫平臺的物理形式轉(zhuǎn)化的過程。本系統(tǒng)中從邏輯模型轉(zhuǎn)向物理模型的設(shè)計，使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設(shè)計方法。
3.1.3 ETL 設(shè)計
我們在對ETL進行設(shè)計時，主要使用的工具是Microsoft SQL Server DTS。他使用ODBC實現(xiàn)數(shù)據(jù)源的連接并抽取數(shù)據(jù)。ETL實施過程中，字段映射和計算是主要過程。數(shù)據(jù)通過DTS被加載到SQL Server數(shù)據(jù)倉庫中。
3.2 數(shù)據(jù)分析OLAP 設(shè)計
OLAP是一種決策支持工具，可以使用戶從多個角度觀察和分析數(shù)據(jù)，因此又被稱為“多維分析”。在本系統(tǒng)中，OLAP服務(wù)器是由SQL Server 2005提供的Analysis Services。維度和OLAP立方體可以方便的被Analysis Services定義。
3.3 成果展示
本系統(tǒng)完成了財務(wù)、采購、庫存、銷售四個分析主題的模型搭建，每個主題建立了兩種多維立方模型，選擇一個數(shù)據(jù)源，便可進入按主題分析界面，如圖3所示：
圖3 選擇數(shù)據(jù)源和分析視圖界面
查詢分析結(jié)果界面主要有三種形式：對于特定信息的定制查詢功能，界面通過圖形和表格給出查詢分析結(jié)果，所查詢數(shù)據(jù)的對比結(jié)果、歷史趨勢等通過圖形來展現(xiàn)，圖形中所涉及的數(shù)據(jù)則以表格的形式展示出來，這樣一來可以給用戶提供精確的查詢結(jié)果。對于OLAP分析功能，查詢分析結(jié)果界面將提供相關(guān)主題的多維數(shù)據(jù)展示操作界面，用戶通過該界面，可以查看OLAP查詢結(jié)果，并對查詢結(jié)果進行常用的OLAP操作，如下鉆、上卷、切片和維度旋轉(zhuǎn)等操作，OLAP查詢分析結(jié)果同樣通過圖形和表格兩種形式展現(xiàn)給用戶。如圖4所示，為重慶某剛鐵集團產(chǎn)品銷售分析圖，用戶可以根據(jù)自己的需要進行維度的選擇，上卷、下鉆、切片等操作。
圖4 重慶某鋼鐵集團產(chǎn)品銷售分析
經(jīng)過實施和觀察，本系統(tǒng)運行效果良好。系統(tǒng)的各項功能均在企業(yè)決策人員中得到良好應(yīng)用。基于圖形報表的特定信息定制查詢技術(shù)能夠幫助企業(yè)決策人員從大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中整理出所需要的信息，因此，將BI整合到SBO業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，大大降低了企業(yè)決策分析的難度，節(jié)省了大量的人力和財力資源。
4 結(jié)束語
本文實現(xiàn)了ERP與商務(wù)智能整合應(yīng)用，該方案具有普遍適用性，將ERP與BI整合使關(guān)鍵領(lǐng)域的信息能夠被行業(yè)用戶更好更精確的掌控。優(yōu)化了報告格式，由于用戶數(shù)據(jù)得到了整合，這使得報告可以進行得更快、更及時、更精確；實時化的信息傳輸?shù)靡泽w現(xiàn)，周轉(zhuǎn)在各部門的周期時間將大大減少；一旦業(yè)務(wù)處理流程出現(xiàn)的問題或者失誤，也可以及時的被發(fā)現(xiàn)，這提高了糾錯工作的效率。
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本文標(biāo)題：SBO系統(tǒng)與商務(wù)智能系統(tǒng)整合（ERP）的研究與應(yīng)用
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