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商務智能在ERP系統(tǒng)應用

作者:佚名  來源:網(wǎng)絡(luò)

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)務的,為企業(yè)適應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)有著完善的財務管理體系,通常財務管理模塊是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,當前的ERP系統(tǒng)的應用仍然停留在MIS系統(tǒng)層面,遠未達到企業(yè)所期望的決策支持功能。其原因在于ERP 系統(tǒng)是采用事務處理型的典型的聯(lián)機事務處理系統(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)專注于事務處理,保證事務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)容的商務智能系統(tǒng)能夠很好的彌補ERP這些方面的不足。商務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)歸類的標準。一個主題對應一個分析領(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、機器學習、統(tǒng)計學、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)可視化等多學科技術(shù)。它能夠按企業(yè)既定的目標對大量的數(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)與商務智能系統(tǒng)的集成應用

      商務智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可以從聯(lián)機的事務處理系統(tǒng)、異構(gòu)的外部數(shù)據(jù)源、脫機的歷史業(yè)務數(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)與商務智能系統(tǒng)的集成構(gòu)架如圖所示。

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