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      BI如何在企業信息化中助ERP一臂之力?
      發布時間 :2016/8/18 10:43:31

       

                                                      商務智能BI的特點

       

        商務智能一般由數據倉庫、數據分析、數據挖掘、在線分析、數據備份和恢復等部分組成。商務智能的工作原理主要是兩大部分:首先對源數據的抽取、轉化、集合,將分布在財務、物流、生產等各個部分的數據集中存儲;然后依據管理模型對存儲以后的數據進行多維多點的分析,以找到各數據之間的關聯提出管理的決策依據。從技術角度來說,BI是一個復雜的技術集,它包含數據倉庫,分析規則,展現工具等,而其應用的基礎是數據,大量的來自業務部門的基礎數據,包括靜態的和動態的數據。

       

        企業對信息系統存在兩個不同方面的需求:一是結合先進管理思想,能夠完整、準確和及時的完成一系列基本數據處理,高效集成企業內外部資源為企業戰略目標服務的事務處理系統;二是能夠從大量基礎數據中提取有用信息支持管理決策的聯機分析處理系統。有需求就會有發展,到了20世紀90年代,信息系統技術的發展出現了兩個新的方向:企業資源計劃(ERP)和數據倉庫(Data Warehousing)。而這兩種技術的相互融合與支持,也成為支持商務智能發展的一個基點問題。

       

      基于ERP的商務智能

       

        前面提到企業信息系統要能提供事務處理和決策支持兩方面的功能。當企業實施了ERP之后,企業所遇到的第一個問題就可以得到解決,剩下的問題就是如何把ERP系統事務數據和其它外部數據集成轉化為信息。

       

        ERP是一個技術型信息系統,也是一個包含了多種先進管理思想的社會型信息系統,它強調的是管理的先進性、及時性、安全性、可靠性等。雖然,現在的ERP軟件系統都提供了部分的管理決策支持功能,如各種報表等,但這些并不能完全解決企業對管理決策的需要,因為畢竟ERP在系統設計時關注的是數據的“入”而非“出”,要從中實時取得有價值信息是比較困難的。

       

        如果將ERP的事務數據經過清理轉入數據倉庫,再在數據倉庫基礎上建立各種分析型應用形成商務智能的話,那將是一個絕佳組合,ERP處理企業事務,商務智能輔助企業管理決策,各司其職。建立基于ERP的數據倉庫,首先是分析ERP的數據模型,在其基礎上建立相應的數據倉庫數據模型,這時對關鍵數據的識別、整理、清洗、轉化和主題域的確定非常重要,之后的數據抽取程序建立也不容忽視。

       

        有了基于ERP的數據倉庫系統,就可以建立各種商務智能應用。針對企業各部門和ERP系統模塊,對外可以建立供應商分析、客戶分析。內部可以建立生產、庫存、銷售、人事和財務等分析系統,并且這些系統可以進行交叉分析,例如可以對某員工在某時間段對某客戶的銷售情況進行交叉多維分析,還可以進行一些高級的數據挖掘分析等。

       

      ERP與商務智能的結合

       

        ERP在二十多年的發展中越發成熟,經歷了由粗放到精簡的歷程,尤其在制造業中的應用,更加凸顯了ERP的價值。但是隨著企業業務的深入和企業業務需求的變化,傳統的ERP已經不能快速的適應企業的變化。從功能上來講,ERP實現了企業資源的共享,但是沒有把信息資源進行更加有效的分析和處理,企業的信息價值沒有得到更多的體現。商務智能為企業實現信息價值提供了有效的渠道,幫助企業建立了一套全面的分析系統來幫助企業進行有效的分析。

       

        以特大型鋼鐵企業馬鋼為例,馬鋼于2007年在ERP經驗基礎上實施了馬鋼整體ERP項目,覆蓋產供銷整個過程和生產經營計劃管理、財務管理、設備資產管理等八個方面的內容,并且在實施SAP-ECC系統的同時,同步上線了數據倉庫BW系統,隨后又實施了管理駕駛艙。馬鋼的ERP體系是在ECC系統中完成業務處理,每天定時將數據提取到BW系統中,由BW負責數據分析,出具分析報表。BW系統作為數據系統支持應對不同層次需求的Bex、EP和 BO三個智能平臺,涵蓋SAP和非SAP系統的所有業務范圍,業務部門和領導層、決策層都可以通過商務智能平臺分析掌握馬鋼公司整體生產經營狀況。馬鋼 ERP與商務智能的集成避免了手工數據上報的不準確性,實現了信息的事前預測、實時監控、事后管理監督,對馬鋼的生產經營起到了指導作用,為領導的決策提供了依據,進一步降低了經營成本,增強了企業競爭力。

       

      建立基于ERP的商務智能需要注意的問題

       

        分別建立ERP和數據倉庫的目的是將企業事務處理和決策支持相分離;而兩者集成的目的是為了更好的把ERP中的事務處理數據和外部數據轉化為管理決策所需的信息,并能夠對這些數據進行多維深度挖掘。

       

        但是,要真正建立一個良好的基于ERP的數據倉庫卻不是件容易的事。建立基于ERP的數據倉庫面臨的問題總的來說集中在兩個方面:一是如何將事務處理邏輯模型和數據倉庫模型對應起來,并將ERP事務處理和外部數據轉入數據倉庫中,即數據倉庫的建立;二是在數據倉庫基礎上如何構建企業的商務智能來支持企業的管理決策活動,即數據倉庫的應用。

       

        ERP系統中,一股數據庫的表會達到幾千張,要將數據從ERP向數據倉庫遷移,構建這種數據轉換抽取程序也是非常困難的。在建立商務智能應用時,如報表查詢、多維分析和數據挖掘等,要結合企業具體的需求和一些高級商業應用系統所提供的功能進行考慮,還有可能要針對各個部門需要建立各自相應的分析應用系統。


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