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商務(wù)智能在ERP系統(tǒng)應(yīng)用

1.ERP系統(tǒng)的優(yōu)勢和局限性

　　ERP的優(yōu)勢特點優(yōu)勢在于：

　�。�1）ERP系統(tǒng)是面向業(yè)務(wù)的，為企業(yè)適應(yīng)市場快速變化提供信息支持。

　�。�2）ERP系統(tǒng)是一種流程管理系統(tǒng)，通過工作流來實現(xiàn)企業(yè)資源的合理配置，它強調(diào)企業(yè)的過程的合理。

　�。�3）ERP系統(tǒng)有著完善的財務(wù)管理體系，通常財務(wù)管理模塊是ERP系統(tǒng)的核心模塊，它把企業(yè)的物流、資金流和信息流有機的結(jié)合在一起。

　�。�4）ERP系統(tǒng)是一種從MRPⅡ（制造資源計劃）發(fā)展起來的的管理系統(tǒng)，它支持多種生產(chǎn)方式的管理模式。

　　總之：ERP的主要宗旨在于將企業(yè)的各方面資源（人力，財物，信息等）合理地調(diào)配和平衡，使得企業(yè)在激烈的市場競爭中能合理的配置企業(yè)內(nèi)部和外部資源，全方位地發(fā)揮各方面的能量從而取得更好的經(jīng)濟效益。

　　然而，當(dāng)前的ERP系統(tǒng)的應(yīng)用仍然停留在MIS系統(tǒng)層面，遠(yuǎn)未達到企業(yè)所期望的決策支持功能。其原因在于ERP 系統(tǒng)是采用事務(wù)處理型的典型的聯(lián)機事務(wù)處理系統(tǒng)而非分析型的聯(lián)機分析系統(tǒng)。受其管理思想所限，ERP在實施和運行過程中的局限性不斷的暴露出來。

2.商務(wù)智能系統(tǒng)技術(shù)

      由于ERP系統(tǒng)的局限性，使得它無法滿足快速變化的商業(yè)需要。ERP系統(tǒng)專注于事務(wù)處理，保證事務(wù)處理所必須的自動化，它只是一個很好的后臺管理系統(tǒng)， 隨著計算機和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展，20世紀(jì)90年代逐步成熟起來的以數(shù)據(jù)倉庫，聯(lián)機處理分析系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘為內(nèi)容的商務(wù)智能系統(tǒng)能夠很好的彌補ERP這些方面的不足。商務(wù)智能主要包括以下技術(shù)：

      2.1 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)（Data Warehouse，DW）

      數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營管理中的決策過程，它與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫目標(biāo)有著較大的不同，其一，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的，主題是一個抽象概念，是一個在較高層次將數(shù)據(jù)歸類的標(biāo)準(zhǔn)。一個主題對應(yīng)一個分析領(lǐng)域即主題域。其二，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是集成的，它是從原有分散的數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)集成得到的，基于分析型的數(shù)據(jù)，是對原始數(shù)據(jù)的統(tǒng)一和綜合。其三數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是穩(wěn)定的，不可更新的，它反映的是較長一段時間的歷史數(shù)據(jù)內(nèi)容，而非聯(lián)機處理的數(shù)據(jù)。最后，數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)是隨時間不斷變化的。數(shù)據(jù)倉庫具有豐富的數(shù)據(jù)采集、管理、分析和信息描述功能。

      2.2 聯(lián)機分析處理技術(shù)（Online Analytical Processing，OLAP）

      聯(lián)機分析處理技術(shù)是獨立于數(shù)據(jù)倉庫的一種技術(shù)，它通過快速、一致、交互地訪問各種可能的信息視圖，幫助數(shù)據(jù)分析人員、管理人員、決策人員掌握數(shù)據(jù)之間的規(guī)律。OLAP把數(shù)據(jù)倉庫中的海量數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為有用的信息，從而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的歸納、分析和處理，提供決策支持。

      OLAP是多維分析工具，它具有：快速性、可分析性、共享性、多維性、和信息信等特點。在OLAP 中，信息被抽象為一個數(shù)據(jù)立方體（Cube），一個立方體由維（Dimension）和度量（Measure）構(gòu)成，維是相同數(shù)據(jù)的集合。度量是個定量的值。這個多維的數(shù)據(jù)模型是OLAP 的核心，也是商務(wù)智能的支柱。OLAP展現(xiàn)給用戶的是多維的視圖。

      2.3 數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，DM）

      數(shù)據(jù)挖掘是基于數(shù)據(jù)庫的知識發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery in Database， KDD）的重要環(huán)節(jié)。KDD是指從大量的數(shù)據(jù)中提取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可被理解的模式的非平凡過程。DM是運用一些算法從數(shù)據(jù)倉庫中提取用戶感興趣的知識。很多情況下，數(shù)據(jù)挖掘就是指知識發(fā)現(xiàn)。

      知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)、粗糙集、模糊集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識別、高性能計算和數(shù)據(jù)可視化等多學(xué)科技術(shù)。它能夠按企業(yè)既定的目標(biāo)對大量的數(shù)據(jù)進行探索分析，揭示隱藏的、未知的或驗證已知的規(guī)律，并進一步將其模型化，向決策者提供決策所需的知識啊。

      2.4 ERP系統(tǒng)與商務(wù)智能系統(tǒng)的集成應(yīng)用

      商務(wù)智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可以從聯(lián)機的事務(wù)處理系統(tǒng)、異構(gòu)的外部數(shù)據(jù)源、脫機的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中提取、清理和轉(zhuǎn)換，并按決策主題所需進行重新組織，從而構(gòu)建一個作為決策支持系統(tǒng)和聯(lián)機分析應(yīng)用數(shù)據(jù)源的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)環(huán)境。ERP 系統(tǒng)與商務(wù)智能系統(tǒng)的集成構(gòu)架如圖所示。