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    SBO系統(tǒng)與商務智能系統(tǒng)整合的研究與應用

    2014-02-17 20:16:32張橋川王達王彧
    電腦知識與技術(shù) 2014年2期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)倉庫整合

    張橋川 王達 王彧

    摘要:如何在現(xiàn)有信息系統(tǒng)基礎(chǔ)上盡快實現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營信息分析智能化,為決策提供準確及時的信息支持,提高生產(chǎn)效率是擺在現(xiàn)代企業(yè)面前的一道難題。為此,該文對現(xiàn)有ERP與商務智能應用情況進行了分析和研究,提出將ERP與商務智能整合的思路,并設(shè)計了SBO BI解決方案,給出了該方案的總體架構(gòu)、設(shè)計思路和開發(fā)流程。在此基礎(chǔ)上,以重慶某鋼鐵企業(yè)為背景,建立和分析了其銷售分析模型。結(jié)果表明,該方案能有效解決企業(yè)基于信息系統(tǒng)進行決策智能分析的要求。

    關(guān)鍵詞:SBO;商務智能;整合;數(shù)據(jù)倉庫

    中圖分類號:TP311 文獻標識碼:A 文章編號:1009-3044(2014)02-0434-03

    1 概述

    經(jīng)濟全球化和市場競爭激烈化對現(xiàn)代企業(yè)提出了更多的挑戰(zhàn)和壓力。傳統(tǒng)的操作型信息管理系統(tǒng)已經(jīng)難以滿足現(xiàn)代企業(yè)的全部需求,如何更好更充分利用現(xiàn)有的系統(tǒng)資源,運用現(xiàn)代信息技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),從ERP數(shù)據(jù)源提取有用的數(shù)據(jù),再將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔碇笇髽I(yè)行動,從而最小化企業(yè)用于決策的時間,最大化企業(yè)對資源的利用率,提高生產(chǎn)效率,已成為現(xiàn)代企業(yè)的迫切需求。

    目前,雖然商務智能(BI)和ERP系統(tǒng)在企業(yè)中已經(jīng)得到了一定的應用,但是對兩者的整合研究和應用卻很少。因此,將商務智能整合到現(xiàn)有的ERP系統(tǒng)上是極具研究價值的。

    本文以重慶某鋼鐵企業(yè)為背景,以SAP公司的中小企業(yè)解決方案SBO系統(tǒng)和宏信軟件公司的極光商智分析平臺為依托,對SBO BI系統(tǒng)進行了詳細設(shè)計和實例解析[1],對分析模型的設(shè)計、多維數(shù)據(jù)集的生成、終端展現(xiàn)方式做了介紹。

    2 系統(tǒng)總體設(shè)計

    2.1 SBO BI系統(tǒng)集成架構(gòu)設(shè)計

    方案綜合運用數(shù)據(jù)倉庫(Datawarehouse)、在線分析處理(OLAP)、數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)等最先進的計算機信息處理技術(shù),為中小型企業(yè)建立獲取、加工、管理、應用信息和知識的商業(yè)智能(Business Intelligence)系統(tǒng)[2],使中小企業(yè)更容易獲取有價值的信息,于是企業(yè)經(jīng)營、管理和決策的質(zhì)量得到了保證,并且速度也得到了相應的提升,從而使企業(yè)的核心競爭力增強了。

    從圖1中可知:根據(jù)分析主題的要求,系統(tǒng)從SBO數(shù)據(jù)庫獲得原始數(shù)據(jù)中選擇數(shù)據(jù),將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換之后,將他們加載到全局數(shù)據(jù)倉庫中,這樣就形成了基本數(shù)據(jù)層。過了一段時間之后,基本數(shù)據(jù)層的部分“過期”數(shù)據(jù)將被時間控制機制提出并轉(zhuǎn)入歷史數(shù)據(jù)文件。衍生數(shù)據(jù)層的形成,則是數(shù)據(jù)經(jīng)過過濾和匯總進入數(shù)據(jù)集市或者多維數(shù)據(jù)庫的結(jié)果。而多層衍生數(shù)據(jù)層的生成,則是在數(shù)據(jù)量比較大,并且管理層次復雜的情況下產(chǎn)生的。建模完成以后,衍生數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)可以被OLAP工具和數(shù)據(jù)挖掘工具訪問,而智能分析的結(jié)果最終可以通過人機交互界面展現(xiàn)出來,這樣,SBO的“商務智能分析”功能就實現(xiàn)了。

    3 功能模塊的實現(xiàn)與測試

    3.1 基于SBO的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計

    3.1.1 數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型設(shè)計

    3.1.2 數(shù)據(jù)倉庫物理模型設(shè)計

    物理數(shù)據(jù)模型主要解決如何組織和存儲數(shù)據(jù),以滿足系統(tǒng)處理的要求。建立物理模型是一個從邏輯模型向更加具體的、依賴于系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫平臺的物理形式轉(zhuǎn)化的過程。本系統(tǒng)中從邏輯模型轉(zhuǎn)向物理模型的設(shè)計,使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設(shè)計方法。

    3.1.3 ETL設(shè)計

    我們在對ETL進行設(shè)計時,主要使用的工具是Microsoft SQL Server DTS。他使用ODBC實現(xiàn)數(shù)據(jù)源的連接并抽取數(shù)據(jù)。ETL實施過程中,字段映射和計算是主要過程。數(shù)據(jù)通過DTS被加載到SQL Server數(shù)據(jù)倉庫中。

    3.2 數(shù)據(jù)分析OLAP設(shè)計

    OLAP是一種決策支持工具,可以使用戶從多個角度觀察和分析數(shù)據(jù),因此又被稱為“多維分析”。在本系統(tǒng)中,OLAP服務器是由SQL Server 2005提供的Analysis Services。維度和OLAP立方體可以方便的被Analysis Services定義。

    3.3 成果展示

    經(jīng)過實施和觀察,本系統(tǒng)運行效果良好。系統(tǒng)的各項功能均在企業(yè)決策人員中得到良好應用?;趫D形報表的特定信息定制查詢技術(shù)能夠幫助企業(yè)決策人員從大量的業(yè)務數(shù)據(jù)中整理出所需要的信息,因此,將BI整合到SBO業(yè)務數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上,大大降低了企業(yè)決策分析的難度,節(jié)省了大量的人力和財力資源。

    4 結(jié)束語

    本文實現(xiàn)了ERP與商務智能整合應用,該方案具有普遍適用性,將ERP與BI整合使關(guān)鍵領(lǐng)域的信息能夠被行業(yè)用戶更好更精確的掌控。優(yōu)化了報告格式,由于用戶數(shù)據(jù)得到了整合,這使得報告可以進行得更快、更及時、更精確;實時化的信息傳輸?shù)靡泽w現(xiàn),周轉(zhuǎn)在各部門的周期時間將大大減少;一旦業(yè)務處理流程出現(xiàn)的問題或者失誤,也可以及時的被發(fā)現(xiàn),這提高了糾錯工作的效率。

    參考文獻:

    [1] SAP Business Blueprint Library for SAP Solution Manager[DB/OL].http://help.sap.com/saphelp_sm4o/helpdata/en/2a/62c33af63ae93ae10000000a11402f/ content.htm.

    [2] W F Cody,Kreulen J T,Krishna V,Spangler W S.The integration of business intelligence and knowledge management[J].IBM Systems Journal,2002(5).

    [3] Inmon W H.Building the data warehouse[M].3rded.New York:John wiley & SonsInc,2002:31-145.

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