商務(wù)智能BI采用先進(jìn)技術(shù),是企業(yè)信息化的新領(lǐng)域,是企業(yè)數(shù)據(jù)生命周期的第二階段。商務(wù)智能的實(shí)現(xiàn)依賴于大量的、準(zhǔn)確的、真實(shí)數(shù)據(jù);而ERP系統(tǒng)產(chǎn)生了大量的、準(zhǔn)確的、真是的數(shù)據(jù)。因此,將商務(wù)智能建立在ERP系統(tǒng)原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,使孤立、分散的企業(yè)數(shù)據(jù)按歷史順序彼此相關(guān),并且按高效、易于提取的結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲(chǔ),讓用戶可以按不同的透視方法進(jìn)行快速分析,不失為一種良好的企業(yè)決策支持解決方案。本文從以下3個(gè)方面對(duì)ERP與商務(wù)智能整合應(yīng)用的基本方案進(jìn)行詳細(xì)描述。 1、關(guān)于分析主題的確定 確定分析主題是成功實(shí)現(xiàn)ERP商務(wù)智能系統(tǒng)的第一步。準(zhǔn)確地確定分析主題首先要熟悉ERP的管理模式,通過(guò)對(duì)ERP相關(guān)業(yè)務(wù)流程的分析確定主題。確定分析主題的依據(jù)主要有:對(duì)ERP功能模塊的分析、對(duì)ERP業(yè)務(wù)流程的分析、對(duì)相同類型企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的了解。在實(shí)際的應(yīng)用中,如果可以,最好能獲得對(duì)企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的分析,便于概括地把握企業(yè)的“脈象”。 通過(guò)對(duì)ERP理論和ERP管理模式的研究,針對(duì)一般ERP的核心模塊和核心業(yè)務(wù)流程,本文概括了ERP系統(tǒng)的8個(gè)分析主題,各個(gè)主題常用的度量值和緯度見(jiàn)表一。 1.1 銷售主題 任務(wù):準(zhǔn)確及時(shí)地捕捉到銷售信息,分析銷售情況,對(duì)下一步的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)科學(xué)地進(jìn)行決策。 主題解釋:銷售概況分析;銷售通路分析;銷售策略分析;銷售員銷售績(jī)效分析;時(shí)間段銷售分析;銷售地區(qū)分析;客戶銷售量分析;客戶分布分析;客戶類型分析;公司銷售成績(jī)的多角度分析;銷售規(guī)劃及銷售預(yù)測(cè)等。 1.2 市場(chǎng)主題 任務(wù):把握市場(chǎng)動(dòng)向,市場(chǎng)購(gòu)買潛力和市場(chǎng)價(jià)格特點(diǎn)極其發(fā)展趨勢(shì)。 主題解釋:地區(qū)市場(chǎng)、行業(yè)市場(chǎng)的購(gòu)買潛力分析;市場(chǎng)價(jià)格分析;市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)等。 1.3 產(chǎn)品主題 任務(wù):掌握產(chǎn)品的銷售能力和銷售潛力,合理安排產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。 主題解釋:產(chǎn)品銷售量分析;產(chǎn)品銷售額分析;產(chǎn)品銷售貢獻(xiàn)率分析;產(chǎn)品結(jié)構(gòu)分析;產(chǎn)品市場(chǎng)占有率分析;未銷售產(chǎn)品分析;不良品原因分析;產(chǎn)品退貨分析;產(chǎn)品獲利情況分析;產(chǎn)品訂購(gòu)信息等。 1.4 庫(kù)存主題 任務(wù):從級(jí)別、類別、貨位、批次、單件等不同角度進(jìn)行查詢,輔助決策,解決企業(yè)深層次的相關(guān)問(wèn)題。 主題解釋:原材料成本分析,人工成本分析;制造費(fèi)用分析;間接費(fèi)用分析;成本BOM查詢與分析;各種費(fèi)用占產(chǎn)品的總成本比重分析;生產(chǎn)成本與計(jì)劃成本的比較分析;給定產(chǎn)量和給定售價(jià)下的利潤(rùn)分析等。 1.6 采購(gòu)主題 任務(wù):實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商信用評(píng)價(jià)、業(yè)務(wù)員業(yè)績(jī)考核等決策分析。 主題解釋:供應(yīng)商信用等級(jí)分析;采購(gòu)價(jià)格變動(dòng)分析;物品延期交貨情況及原因分析;無(wú)聊需求分析;供應(yīng)商情況分析;物品延期交貨情況及原因分析;物料需求分析;供應(yīng)商情況分析;貨物存儲(chǔ)倉(cāng)庫(kù)及貨位查詢;供應(yīng)商報(bào)價(jià)查詢;采購(gòu)成本差異分析等。 1.7 財(cái)務(wù)主題 任務(wù):實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)收款、應(yīng)付款的決策分析,提高從現(xiàn)金流量、資產(chǎn)負(fù)債、資金回收率等角度決策企業(yè)運(yùn)營(yíng)的科學(xué)化水平。 主題解釋:各部門費(fèi)用支出情況分析;多條件賬目查詢;明細(xì)賬目查詢;財(cái)務(wù)歷史數(shù)據(jù)查詢;客戶購(gòu)貨金額及付款情況查詢;客戶欠款時(shí)間及細(xì)節(jié)查詢;付款及欠款情況查詢;客戶現(xiàn)金折扣分析;客戶信用等級(jí)分析等。 1.8 人力資源主題 任務(wù):預(yù)測(cè)勞動(dòng)滿員和緊缺,分析超時(shí)和工作量,鑒別無(wú)效的工作和優(yōu)秀的雇員,計(jì)算出某段時(shí)間內(nèi)勞動(dòng)的收益率。 主題解釋:按部門、職稱、專業(yè)、學(xué)歷、性別等角度的職工統(tǒng)計(jì)和查詢;綜合職稱、學(xué)歷、工作量等方面的能力評(píng)價(jià);人力工作量負(fù)荷分析;多角度職工收入統(tǒng)計(jì)分析;實(shí)際完成工作量和工時(shí)對(duì)比分析等。 現(xiàn)代企業(yè)用友錯(cuò)綜復(fù)雜的業(yè)務(wù),從ERP系統(tǒng)中能抽取到的主題很多。以上只是基于常見(jiàn)的ERP業(yè)務(wù)流程對(duì)分析主題的概括。在實(shí)踐中還需要根據(jù)同類企業(yè)的情況具體分析。 2 關(guān)于數(shù)據(jù)遷移的問(wèn)題 系統(tǒng)對(duì)ERP數(shù)據(jù)和對(duì)于商務(wù)智能分析的數(shù)據(jù)的要求是不同的。因此,存在于ERP里的數(shù)據(jù)不能直接進(jìn)行分析處理,必須要將其從ERP數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取出來(lái),去掉純粹的操作型數(shù)據(jù),消除數(shù)據(jù)的異構(gòu)情況,構(gòu)成面向主題的、集成的數(shù)據(jù)組織方式,再進(jìn)行分析。ERP商務(wù)智能系統(tǒng)作為一個(gè)整合的系統(tǒng),應(yīng)該具備定期抽取ERP數(shù)據(jù),定期刪除過(guò)期的歷史數(shù)據(jù)的功能。 將數(shù)據(jù)從操作型的ERP環(huán)境,經(jīng)過(guò)相應(yīng)的處理和轉(zhuǎn)換,存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境是ERP商務(wù)智能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵一步。這一過(guò)程的主要作用在于屏蔽了復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯,從而為各種智能分析和應(yīng)用提供了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口。如果有特殊的要求,這一過(guò)程的實(shí)現(xiàn)可以自己編寫程序;一般情況下,為了提高效率,最好還是使用ETL工具。 3 關(guān)于智能分析的問(wèn)題 智能分析是商務(wù)智能的主要內(nèi)容,是ERP商務(wù)智能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的又一關(guān)鍵步驟。 這一步有幾個(gè)需要說(shuō)明的問(wèn)題: 3.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的應(yīng)用 就商務(wù)智能本身而言,它不是必須建立在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上的。但是如果將智能分析和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)協(xié)同工作,則可以簡(jiǎn)化智能分析過(guò)程,從而大大提高智能分析的工作效率。 3.2 數(shù)據(jù)源 ERP與商務(wù)智能整合應(yīng)用后,智能分析的數(shù)據(jù)來(lái)源于整個(gè)企業(yè),保證了智能分析的數(shù)據(jù)來(lái)源的廣泛性、完整性和準(zhǔn)確性,從而保證了決策的質(zhì)量。 3.3 智能分析主題的來(lái)源 面向ERP的商務(wù)智能分析,其分析的主題間接來(lái)源于ERP的管理模式以及ERP系統(tǒng)能夠提供的數(shù)據(jù)內(nèi)容。因此,在ERP商務(wù)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中,應(yīng)該考慮根據(jù)同類企業(yè)業(yè)務(wù)的共性抽取分析主題,使系統(tǒng)能夠具有普遍適用性,避免不同的用戶對(duì)于相同的問(wèn)題重復(fù)構(gòu)造相似的數(shù)據(jù)模型。 3.4 數(shù)據(jù)分析手段 在實(shí)現(xiàn)商務(wù)智能分析時(shí),一般采用兩種主要的數(shù)據(jù)分析手段:OLAP和數(shù)據(jù)挖掘。OLAP可以建立在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之上,直接運(yùn)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù);也可以現(xiàn)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)智商建立數(shù)據(jù)集市,將OLAP應(yīng)用建立在數(shù)據(jù)集市之上。數(shù)據(jù)挖掘既可以以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)作為挖掘?qū)ο,也可以建立在?shù)據(jù)集市之上。在ERP商務(wù)智能系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中,根據(jù)分析主題,一般在部門級(jí)的決策需求活某個(gè)特定的業(yè)務(wù)中使用數(shù)據(jù)集市,對(duì)于整個(gè)企業(yè)的決策使用企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。目前,大多數(shù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品都提供了相應(yīng)的OLAP和數(shù)據(jù)挖掘的中介層服務(wù),能夠監(jiān)理多位數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)挖掘模型,允許用戶從多維數(shù)據(jù)集或關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中建立數(shù)據(jù)的挖掘模型。但是,對(duì)于一些復(fù)雜的或是特殊的決策需求,需要編寫相應(yīng)的算法來(lái)完成。 根據(jù)對(duì)理論的研究和分析,本文設(shè)計(jì)了ERP商務(wù)智能系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)。這個(gè)結(jié)構(gòu)大致可以描述為:系統(tǒng)從ERP數(shù)據(jù)庫(kù)獲得原始數(shù)據(jù),按分析主題的要求選擇數(shù)據(jù),并且對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,然后將數(shù)據(jù)加載到全局?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中,形成基本數(shù)據(jù)層。隨著時(shí)間的推移,由時(shí)間控制機(jī)制將基本數(shù)據(jù)層的部分“過(guò)渡”數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)入歷史數(shù)據(jù)文件。數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)過(guò)濾和概括進(jìn)入數(shù)據(jù)集市或者多維數(shù)據(jù)庫(kù),形成衍生數(shù)據(jù)層。如果數(shù)據(jù)量很大,管理層次復(fù)雜,還可以生成多層衍生數(shù)據(jù)層。經(jīng)過(guò)建模,利用OLAP工具和數(shù)據(jù)挖掘工具訪問(wèn)衍生數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù),最終通過(guò)人機(jī)交互界面得到智能分析的結(jié)果,實(shí)現(xiàn)ERP的“商務(wù)智能分析”功能。針對(duì)ERP商務(wù)智能系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu),本文從功能實(shí)現(xiàn)和技術(shù)實(shí)現(xiàn)兩方面,設(shè)計(jì)了ERP商務(wù)智能系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)和技術(shù)結(jié)構(gòu)。 在實(shí)際處理問(wèn)題的時(shí)候,需要注意OLAP和數(shù)據(jù)挖掘代表了分析相同商務(wù)數(shù)據(jù)的兩種不同的技術(shù)。Gartner Group等組織把OLAP視為數(shù)據(jù)挖掘的一部分。OLAP分析過(guò)程在本質(zhì)上是一個(gè)演繹推理的過(guò)程;數(shù)據(jù)挖掘在本質(zhì)上是一個(gè)歸納的過(guò)程。OLAP利用各個(gè)維對(duì)事實(shí)表數(shù)據(jù)進(jìn)行分析;而數(shù)據(jù)挖掘通常集中在一個(gè)維上,其他數(shù)據(jù)則用來(lái)豐富這一維的信息。OLAP主要允許客戶端設(shè)計(jì)匯總表來(lái)分析數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)挖掘主要用于自動(dòng)發(fā)現(xiàn)可以預(yù)測(cè)未來(lái)結(jié)構(gòu)的新的模式和規(guī)則。要注意根據(jù)不同的分析主題選擇合適的技術(shù)。
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本文標(biāo)題:ERP系統(tǒng)與商務(wù)智能系統(tǒng)BI的設(shè)計(jì)方案
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