0 引言

    隨著企業(yè)信息化管理水平的不斷提高，以及越來越多的信息系統(tǒng)投入運(yùn)營，企業(yè)積累了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，而各信息系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)僅停留在存儲(chǔ)、查詢和顯示等簡單的聯(lián)機(jī)事務(wù)處理階段，卻忽略了數(shù)據(jù)分析的重要性，潛藏在數(shù)據(jù)背后的商業(yè)價(jià)值沒有被信息系統(tǒng)充分挖掘和利用。同時(shí)市場經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展必然加劇市場競爭，企業(yè)所處的環(huán)境和組織結(jié)構(gòu)也會(huì)日益復(fù)雜，如何保障企業(yè)高效運(yùn)行、正確決策和快速響應(yīng)市場變化成為企業(yè)又快又好發(fā)展的關(guān)鍵突破口。

    基于以上2點(diǎn)需求，商業(yè)智能(BI)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。商業(yè)智能的數(shù)據(jù)整合能力能夠幫助決策人員快速、準(zhǔn)確地捕獲并解讀所關(guān)心的數(shù)據(jù)，決策者通過把握多維度多層次數(shù)據(jù)獲得知識(shí)和洞察力，提高決策的效率。借助商業(yè)智能收集、整理、分析和評(píng)估企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定、可靠、多維度和直觀的信息以挖掘潛在的商機(jī)，進(jìn)而指導(dǎo)企業(yè)業(yè)務(wù)行為并進(jìn)行輔助決策，已經(jīng)成為企業(yè)下一步信息化建設(shè)的必然選擇。

1 商業(yè)智能及其核心技術(shù)

    商業(yè)智能是一個(gè)包含信息管理基礎(chǔ)架構(gòu)的平臺(tái)，通過分析應(yīng)用為企業(yè)的商業(yè)策略和績效管理提供支持，并可以對(duì)人員和流程進(jìn)行一定的管控。從系統(tǒng)的角度來看，商業(yè)智能的過程起始于不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)收集，提取有用的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、處理以保證數(shù)據(jù)的正確性，加工后的數(shù)據(jù)經(jīng)過轉(zhuǎn)換、重構(gòu)存入數(shù)據(jù)倉庫成為實(shí)體信息，對(duì)這些實(shí)體信息進(jìn)行查詢、挖掘、分析和評(píng)估等操作，使其成為輔助決策的知識(shí)并呈現(xiàn)在最終用戶面前，轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩魶Q策�？梢钥闯觯�企業(yè)信息化是商業(yè)智能應(yīng)用的基礎(chǔ)，商業(yè)智能最大程度地利用了企業(yè)信息化中各應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，將企業(yè)日常業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)整理為信息，逐步升華為知識(shí)，從而為決策者提供最大力度的支持。

    從企業(yè)商業(yè)智能系統(tǒng)建立的層面上來看，構(gòu)建一個(gè)完整的商業(yè)智能系統(tǒng)涉及到以下幾種核心技術(shù)：

    ①數(shù)據(jù)倉庫(DW)。數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、相對(duì)穩(wěn)定的、連續(xù)的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營管理中的決策制定過程，是商業(yè)智能的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉庫能夠從容量龐大的業(yè)務(wù)處理型數(shù)據(jù)庫中抽取數(shù)據(jù)，處理、轉(zhuǎn)換為新的存儲(chǔ)格式；

    ②聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)。聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員從多種角度對(duì)從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來、能夠真正為用戶所理解的、并真實(shí)反映企業(yè)維度特性的信息進(jìn)行快速、一致、交互地存取，從而獲得對(duì)數(shù)據(jù)更深入了解的一類軟件技術(shù)；

    ③數(shù)據(jù)挖掘(DM)。數(shù)據(jù)挖掘即數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，是一個(gè)在數(shù)據(jù)中提取出有效的、新穎的、有潛在實(shí)用價(jià)值和易于理解知識(shí)模式的高級(jí)過程。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以企業(yè)擁有的大量數(shù)據(jù)為對(duì)象，通過抽取、轉(zhuǎn)換、裝載等數(shù)據(jù)處理方法，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)與趨勢(shì)，探尋出其中的業(yè)務(wù)規(guī)律和模式。

    其中聯(lián)機(jī)分析處理側(cè)重于與用戶的交互、快速的響應(yīng)速度及提供數(shù)據(jù)的多維視圖，而數(shù)據(jù)挖掘則注重自動(dòng)發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和有用信息。

2 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

    企業(yè)的決策層管理具有全局性、長遠(yuǎn)性、關(guān)鍵性和權(quán)變性等特征，從技術(shù)角度要求商業(yè)智能系統(tǒng)要具有良好的集成性和伸縮性，能夠從企業(yè)宏觀角度反映總體指標(biāo)，而不是拘泥于某一具體的業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)；能夠剖析歷史數(shù)據(jù)，并結(jié)合即時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)測企業(yè)運(yùn)營趨勢(shì)；能夠把握企業(yè)運(yùn)營狀態(tài)，有選擇地關(guān)注業(yè)務(wù)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)；能夠根據(jù)企業(yè)發(fā)展需要及時(shí)調(diào)整監(jiān)控側(cè)重點(diǎn)，突出重點(diǎn)數(shù)據(jù)。結(jié)合上述要求和商業(yè)智能的技術(shù)組成，將企業(yè)商業(yè)智能系統(tǒng)劃分為4個(gè)層面，每個(gè)層面由不同的數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用過程環(huán)節(jié)進(jìn)行連接，對(duì)應(yīng)4個(gè)層面，數(shù)據(jù)的傳遞和操作也有4個(gè)環(huán)節(jié)，4個(gè)層面和4個(gè)環(huán)節(jié)共同組成了商業(yè)智能系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

圖1 商業(yè)智能系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

    商業(yè)智能系統(tǒng)的4個(gè)層面分別為數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)分析處理和前端應(yīng)用。數(shù)據(jù)源由所內(nèi)各業(yè)務(wù)信息應(yīng)用系統(tǒng)中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)或文檔資料中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)組成，是商業(yè)智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；數(shù)據(jù)倉庫包含數(shù)據(jù)監(jiān)控導(dǎo)入和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2個(gè)部分內(nèi)容，前者根據(jù)定制的規(guī)則和流程對(duì)數(shù)據(jù)源中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，后者對(duì)加工后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分門別類或者重新組織，將其存儲(chǔ)在不同的數(shù)據(jù)集合中供后續(xù)處理，二者協(xié)同完成商業(yè)智能系統(tǒng)核心數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理工作；數(shù)據(jù)分析處理依據(jù)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)的再次重組，以支持用戶多維度、多層次的分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)趨勢(shì)；前端應(yīng)用由信息訪問和決策管理2個(gè)部分組成，二者以上層的數(shù)據(jù)分析處理結(jié)果為基礎(chǔ)，信息訪問負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)以人性化的圖形、表格等方式呈現(xiàn)在用戶的面前，決策管理則構(gòu)建知識(shí)庫，形成推理機(jī)，為管理者在信息門戶中決策時(shí)提供參考依據(jù)。

    商業(yè)智能系統(tǒng)中的4個(gè)環(huán)節(jié)是對(duì)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)處理過程，體現(xiàn)了數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中流轉(zhuǎn)的生命周期。期初的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)經(jīng)過良好的設(shè)計(jì)和建模存儲(chǔ)在各信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，然后對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和組織形成數(shù)據(jù)倉庫，接下來進(jìn)入多維數(shù)據(jù)分析與挖掘階段，最后表述、解釋、轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)分析結(jié)果為視圖、報(bào)表和知識(shí)等形式。下面對(duì)商業(yè)智能系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)中的4個(gè)層面和4個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行詳細(xì)說明。

    2.1 數(shù)據(jù)源

    企業(yè)內(nèi)部的組織機(jī)構(gòu)信息、日常經(jīng)營活動(dòng)生成和積累下的業(yè)務(wù)信息、財(cái)務(wù)統(tǒng)計(jì)等信息經(jīng)過數(shù)據(jù)建模、概念設(shè)計(jì)、邏輯設(shè)計(jì)和物理設(shè)計(jì)等步驟存儲(chǔ)在對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)信息應(yīng)用系統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，如物資管理系統(tǒng)(MMS)、項(xiàng)目管理系統(tǒng)(PMIS)、生產(chǎn)管理系統(tǒng)(PMS)和合同管理系統(tǒng)(CMS)等等，這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)構(gòu)成了商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主體。業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)之外產(chǎn)生的文檔資料經(jīng)過轉(zhuǎn)化和處理，形成標(biāo)準(zhǔn)形式的文本或者XML作為商業(yè)智能系統(tǒng)數(shù)據(jù)源的補(bǔ)充。

    2.2 數(shù)據(jù)倉庫

    2.2.1 數(shù)據(jù)監(jiān)控導(dǎo)入

    此模塊負(fù)責(zé)監(jiān)控業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，根據(jù)規(guī)則將目標(biāo)數(shù)據(jù)導(dǎo)入到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)倉庫中。對(duì)于像物資管理系統(tǒng)中的庫存變化信息這種實(shí)時(shí)性要求較高的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通過CTF(即Capture、Transform和Flow)技術(shù)實(shí)現(xiàn)，當(dāng)監(jiān)控的源數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)立即觸發(fā)處理流程(Captum)，扁動(dòng)事先編好的程序或者數(shù)據(jù)庫中的觸發(fā)器進(jìn)行數(shù)據(jù)更新(Transform)，完成數(shù)據(jù)倉庫的導(dǎo)入(Flow)過程，對(duì)于其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)利用ETL(即Extract、Transform和Load)技術(shù)進(jìn)行周期性處理，針對(duì)不同的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、不同形式的源數(shù)據(jù)采取不同的數(shù)據(jù)抽取方式(Extract)，而后經(jīng)過映射、字段運(yùn)算、數(shù)據(jù)整合等一系列的處理過程(Transform)，將轉(zhuǎn)換好的數(shù)據(jù)按照定義好的模型增量裝載到數(shù)據(jù)倉庫中。數(shù)據(jù)的ETL處理流程如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)的ETL處理流程

    2.2.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

    源數(shù)據(jù)經(jīng)過CTF和ETL處理后按照主題進(jìn)行加工、匯總、整理和組織，改變成一種結(jié)構(gòu)化或者規(guī)劃良好的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行存儲(chǔ)形成數(shù)據(jù)倉庫，CTF加上的即時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在操作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)(ODS)中，ODS只保存當(dāng)前的和近期的數(shù)據(jù)，超過期限的數(shù)據(jù)作為歷史數(shù)據(jù)定期導(dǎo)入到DW數(shù)據(jù)倉庫以特定的規(guī)則進(jìn)行模型轉(zhuǎn)化和數(shù)據(jù)組織形成數(shù)據(jù)集市(Data Market)，提供諸如生產(chǎn)進(jìn)度和入所檢驗(yàn)等局部應(yīng)用范圍級(jí)別的信息需求服務(wù)。數(shù)據(jù)立方對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度、多層面的整合和組織，形成不同的主題表、維度表和事實(shí)表，“滿足不同角度的信息需求例如將供方評(píng)價(jià)分為供貨量、按時(shí)到貨和采購品合格率等幾個(gè)維度以便橫向?qū)Ρ取?/p>

    2.3 數(shù)據(jù)分析處理

    各信息系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)經(jīng)過加工轉(zhuǎn)化存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉庫中后進(jìn)入多維分析和挖掘階段，綜合采用OLAP、數(shù)據(jù)挖掘和分析規(guī)則處理技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)倉中的數(shù)據(jù)進(jìn)行二次加工。OLAP建立不同的數(shù)據(jù)模型，輔之多維化或預(yù)綜合處理，使數(shù)據(jù)滿足快速查詢、統(tǒng)計(jì)和維度轉(zhuǎn)化的要求；同時(shí)OLAP工具采用直觀靈活的數(shù)據(jù)查詢和輸出方式，方便管理者進(jìn)行逐層細(xì)化等操作。數(shù)據(jù)挖掘采用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)和人工智能等領(lǐng)域的科學(xué)方法，從數(shù)據(jù)倉庫中挖掘隱含的、有潛在價(jià)值的關(guān)系、模型和趨勢(shì)，并用這些知識(shí)和規(guī)則建立服務(wù)于上層用戶進(jìn)行決策支持的模型，分析規(guī)則處理模塊由事件監(jiān)視器、事件隊(duì)列及管理器、分析引擎組成，當(dāng)數(shù)據(jù)倉庫有事件發(fā)生時(shí)，觸發(fā)分析規(guī)則的執(zhí)行，進(jìn)行主動(dòng)推理，產(chǎn)生決策信息。

    2.4 前端應(yīng)用

    2.4.1 信息訪問

    前端應(yīng)用作為商業(yè)智能系統(tǒng)的人機(jī)交互界面，將經(jīng)過挖掘、分析和處理過后的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成管理，分類、編目，摘要，審核和發(fā)布數(shù)據(jù)信息，為用戶提供一個(gè)統(tǒng)一的信息訪問平臺(tái)，囊括自定義查詢、組合報(bào)表和多維統(tǒng)計(jì)等功能。

    2.4.2 決策支持

    建立管理駕駛艙分系統(tǒng)，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類、聚類和人工神經(jīng)網(wǎng)路等方法挖掘蘊(yùn)含在數(shù)據(jù)中的商業(yè)價(jià)值，轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)為知識(shí)信息，形成知識(shí)庫和推理機(jī)，生成預(yù)測模型和決策樹等作為輔助管理者決策的參考依據(jù)。同時(shí)提供基于報(bào)表的分發(fā)和預(yù)警機(jī)制，調(diào)度作業(yè)從而觸發(fā)事件，向相關(guān)業(yè)務(wù)人員傳達(dá)管理者的決策信息，如項(xiàng)目拖期處理意見、重大科研產(chǎn)品質(zhì)量跟蹤反饋等。圖3給出了管理駕駛艙分系統(tǒng)中借助Flex技術(shù)以可視化界面直觀顯示銷售收入及商機(jī)分析信息的例子。

圖3 BI前端應(yīng)用可視化管理駕駛艙示例

3 結(jié)束語

    商業(yè)智能系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)了企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)共享和知識(shí)積累，為企業(yè)日常經(jīng)營管理向更加規(guī)范、科學(xué)的深層次方向發(fā)展提供了科學(xué)的決策依據(jù)，創(chuàng)造了更大的經(jīng)濟(jì)效益，商業(yè)智能的并起為企業(yè)信息化發(fā)展注入了新的活力，構(gòu)建商業(yè)智能系統(tǒng)必將加快企業(yè)信息化建設(shè)的步伐，促進(jìn)企業(yè)信息化管理水平的提高。

核心關(guān)注：拓步ERP系統(tǒng)平臺(tái)是覆蓋了眾多的業(yè)務(wù)領(lǐng)域、行業(yè)應(yīng)用，蘊(yùn)涵了豐富的ERP管理思想，集成了ERP軟件業(yè)務(wù)管理理念，功能涉及供應(yīng)鏈、成本、制造、CRM、HR等眾多業(yè)務(wù)領(lǐng)域的管理，全面涵蓋了企業(yè)關(guān)注ERP管理系統(tǒng)的核心領(lǐng)域，是眾多中小企業(yè)信息化建設(shè)首選的ERP管理軟件信賴品牌。

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本文標(biāo)題：商業(yè)智能BI在企業(yè)信息化建設(shè)中的研究與應(yīng)用

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