面向企業(yè)的ERP數據挖掘系統(tǒng)設計

王 晟 趙壁芳

（1．富國銀行，美國； 2．ASDI公司，美國）

面向企業(yè)的ERP數據挖掘系統(tǒng)設計

王 晟1趙壁芳2

（1．富國銀行，美國； 2．ASDI公司，美國）

設計面向ERP數據挖掘的一般結構框架。將ERP原理與數據挖掘技術相結合應用到企業(yè)ERP中銷售、客戶和產品這三個模塊，提出企業(yè)ERP數據挖掘的實現(xiàn)方法，分析銷售、客戶和產品數據挖掘的系統(tǒng)框架，完成概念模型、邏輯模型和物理模型的設計工作。并用SQL和JAVA語言發(fā)展為面向ERP數據挖掘系統(tǒng)。該系統(tǒng)在實際應用中，將企業(yè)的實際情況與測試數據相結合，取得了較好的效果。

數據挖掘；決策系統(tǒng)；企業(yè)管理系統(tǒng)；ERP數據挖掘系統(tǒng)

作為一種企業(yè)管理系統(tǒng)的ERP，可以將孤立的、零碎的信息整合成一個比較完整的、有組織的信息系統(tǒng)，不僅能將信息存放的“冗余”問題解決，還能將信息的效能大大地提高。但ERP只能對在管理者對信息作表面上的組織和管理上提供很好的幫助，而不能將信息的內在規(guī)律更深刻地挖掘出來為決策服務。ERP雖然也嘗試將決策支持功能包含進來，但是因為各種各樣的原因，這一目標始終沒有很好地完成。而數據挖掘技術能夠為從大量數據中發(fā)現(xiàn)所存在的特定規(guī)律提供幫助，這就使數據挖掘與ERP得到自然的結合［1-2］。ERP在實際應用中沒有被充分利用已經積累了大量蘊涵有用的信息的數據，數據挖掘技術的應用將這一現(xiàn)狀徹底改變，它在進行自動、半自動分析大量數據時，獲得有價值的知識，以支持管理決策［3］。

目前 ERP（Enterprise Resource Planning）研究的熱點就是挖掘ERP大量數據中蘊涵的知識［4］。數據挖掘技術在經濟中的應用是信息決策、經濟管理等領域的前沿研究方向之一［5］。本文設計了面向ERP數據挖掘的一般結構框架。將ERP原理與數據挖掘技術相結合應用到企業(yè)ERP中銷售、客戶和產品這三個模塊，提出了企業(yè)ERP數據挖掘的實現(xiàn)方法，分析了銷售、客戶和產品數據挖掘的系統(tǒng)框架，完成了概念模型、邏輯模型和物理模型的設計工作。并用SQL和JAVA語言發(fā)展為面向ERP數據挖掘系統(tǒng)。與企業(yè)的實際情況和測試數據相結合，在實際中應用該系統(tǒng)，獲得了較好的效果，為ERP和數據挖掘的結合提供了方向。

1 系統(tǒng)采用的關鍵技術

1.1 數據挖掘

數據挖掘（Data Mining）就是從大量的、模糊的、隨機的、有噪聲的數據中提取人們感興趣的那些隱含的、事先未知的、潛在有用的信息的知識。這些知識表現(xiàn)的形式為規(guī)則、規(guī)律、概念、模式等。傳統(tǒng)的查詢和報表處理并沒有深入研究事件發(fā)生的原因而只是得到事件發(fā)生的結果，而數據挖掘則主要對事件發(fā)生的原因進行了解，并以一定的置信度預測未來，為決策行為提供有利的支持［6］。

1.2 ERP理論

ERP是指以信息技術為基礎，為員工和企業(yè)決策層提供決策運行手段的管理平臺。ERP的定義：

（1）是對應用關系數據庫結構、客戶機/服務器體系、圖形用戶界面、第四代語言、面向對象技術等信息產業(yè)成果進行綜合；

（2）是對企業(yè)管理理念、基礎數據、人力物力、業(yè)務流程、計算機硬件和軟件整合于一體的企業(yè)資源運營系統(tǒng)。

1.3 ERP數據挖掘基本原理

面向ERP數據挖掘就是在生成面向ERP的數據倉庫/數據集市的基礎上，通過數據清洗、集成選擇和變換原有的數據，得到特定的數據集，通過使用數據挖掘算法將隱含在其中的但是又有潛在的有用知識提取出來的過程，其基本原理如圖1所示［7］。

圖1 ERP數據挖掘過程

可將ERP數據挖掘的過程分為［8-9］：數據準備，數據挖掘，結果評價和表達。

1.3.1 數據準備

將數據準備分為3個子步驟：數據選取、數據預處理和數據變換。

（1）數據選?。涸谠紨祿熘懈鶕脩舻男枨蟪槿∫唤M目標數據。

（2）數據預處理：包括對數據降維、消除噪聲、推導計算缺值數據等。

（3）數據變換：為了減少數據挖掘需要考慮的特征或變量個數，在初始特征中找出真正有用的特征。

1.3.2 數據挖掘

先對數據挖掘的目標和挖掘的知識類型進行確定；在挖掘任務確定后，按照挖掘的知識類型選擇合適的挖掘算法；然后對數據挖掘實施操作，從數據庫中用選定的挖掘算法抽取出所需的知識。

13.3 結果評價和表達

具體步驟細分為：評估、解釋模式模型、鞏固、運用知識。不斷地反復整個數據挖掘過程，使所挖掘出來的知識能不斷求精和深化，最終使用戶得到滿意的結果。

2 系統(tǒng)的總體設計與規(guī)劃

此系統(tǒng)結合石化企業(yè)、大型超市數據以及網上獲得的測試數據為基礎，將數據挖掘技術和企業(yè)ERP系統(tǒng)結合起來，為企業(yè)提供智能決策和協(xié)同管理［10］。企業(yè)ERP數據挖掘系統(tǒng)開發(fā)的環(huán)境是將大量的數據來源作為預處理數據，這些數據來自石化企業(yè)ERP運行后產生的有用數據、大型超市后臺數據庫產生的有用數據以及來自互聯(lián)網上作為測試用的可靠數據，在此基礎上，通過PC機針對這些已經明確的數據庫表結構設計該系統(tǒng)。本系統(tǒng)通過主流的JAVA開發(fā)工具eclipse，通過JAVA開發(fā)語言結合已經實現(xiàn)的數據挖掘算法開發(fā)而成。采用JAVA開發(fā)語言，大大提高了本系統(tǒng)的移植功能，JAVA的跨平臺性有利于把系統(tǒng)移植到不同的操作系統(tǒng)平臺上。

2.1 系統(tǒng)總體功能結構設計

總體功能框架圖見圖2，銷售模塊功能框架圖見圖3，產品模塊功能框架圖見圖4，客戶模塊功能框架圖見圖5。

圖2 總體功能框架圖

圖3 銷售模塊功能框架圖

圖4 產品模塊功能框架圖

圖5 客戶模塊功能框架圖

2.2 數據流模型

數據流模型圖見圖6。

圖6 數據流模型圖

3 數據庫設計與系統(tǒng)實現(xiàn)

3.1 數據庫邏輯結構設計

數據庫的概念結構設計完畢后，現(xiàn)在可以將上面的數據庫概念結構轉化為某種數據庫系統(tǒng)所支持的實際數據模型，也就是數據庫的邏輯結構。產品預測表見表1，產品預警表見表2，價格預測表見表3，客戶購買習慣表見表4，年銷量利潤表見表5，銷量利潤預測表見表6。

表1 產品預測表

表2 產品預警表

表3 價格預測表

表 客戶購買習慣表

表5 年銷量利潤表

表6 銷量利潤預測表

3.2 系統(tǒng)實現(xiàn)與運行

（1）銷售模塊相關界面

“銷售利潤趨勢分析”界面如圖7所示，“銷售產品關聯(lián)分析”界面如圖8所示。

圖7 “銷售利潤趨勢分析”界面

圖8 “銷售產品關聯(lián)分析”界面圖

（2）客戶模塊相關界面。“客戶購買周期分析”界面如圖9所示。

圖9 “客戶購買周期分析”界面圖

（3）產品模塊相關界面。 “產品生產周期分析”界面如圖10所示。

圖10 “產品生產周期分析”界面圖

4 結語

本文將ERP原理與數據挖掘技術相結合應用到企業(yè)ERP中的銷售、客戶和產品這三個模塊，在實現(xiàn)過程中充分運用了數據挖掘算法，提出了企業(yè)ERP數據挖掘的實現(xiàn)方法，分析了銷售、客戶和產品數據挖掘的系統(tǒng)框架，完成了概念模型、邏輯模型和物理模型的設計工作。并將SQL和JAVA語言發(fā)展為面向ERP數據挖掘系統(tǒng)。與企業(yè)的實際情況和測試數據相結合，在實際中應用該系統(tǒng)，獲得較好的效果，為ERP和數據挖掘的結合提供了方向。

[1]Forrest S，Perelson A S，Allen L，et al.Self-nonself Discrimination in a Computer[C]//Proc IEEE Symposium on Research in Security and Privacy.Okaland，CA，1994：202-212.

[2]Dasgupta D，Attoh-Okine N.Immunity-based Systems：A Survey.In：Proc 1997 IEEE Int Confon Systems，Man and Cybernetics，Orlando，F(xiàn)L，USA，1997（1）：869-874.

[3]DasguptaD，F(xiàn)orrestS.ArtificialImmuneSystemsinIndustrial Applications[C]//the Proc.of the IPMM’99，1999：257-267.

[4]鄭稱德,王全勝,陳曦.我國企業(yè)ERP系統(tǒng)實施的業(yè)務流程績效實證研究[J].情報雜志，2010，1(2):68-72.

[5]宋旭東，張通學，劉曉冰.面向領域的數據挖掘系統(tǒng)研究[J].計算機應用研究，2008，25(5):1432-1433.

[6]涂建東,陳崇成,黃洪宇,等.基于J2EE的空間數據挖掘系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[J].計算機應用，2005，25(3):710-712.

[7]邢國春,翟云波.基于J2EE的Web數據挖掘系統(tǒng)框架評價體系研究[J].情報科學，2007，25(7):1066-1068.

[8]陳睛光.用數據挖掘優(yōu)化汽車ERP系統(tǒng)功能的策略與實踐[J].計算機工程與應用,2005,41(10):219-222.

[9]唐林燕.數據倉庫和數據挖掘技術在ERP中的應用[J].計算機工程，2002，28(6):205-207.

[10]顏安.我國石油企業(yè)ERP系統(tǒng)應用的成功因素探討[J].鉆采工藝，2009，32(6):124-126.

Abstract：This paper is designed for the general structure of ERP data mining framework.ERP principles are integrated with data mining techniques and applied to the corporate ERP in such three modules as sales,customer and product.The paper proposes the way to get the ERP data mining system and analyze the framework of sales,customer and product data mining system.The concept model,logical model and physical model are designed.With SQL and JAVA language,the ERP data mining system is developed.In the practice,the system has been obtained good results.

Key words：data mining；decision-making system；enterprise management system；ERP data mining system

The Design and Development of ERP Data Mining System

WANG Cheng1ZHAO Bi-fang2
(1.Wells Fargo Bank,USA;2.ASDI Inc,USA)

TE122

A

1673-1980（2011）06-0176-04

2011-07-21

王晟（1972－），男，河南內黃人，碩士，美國富國銀行和Mastech軟件公司高級軟件工程師，研究方向為計算機大型數據庫開發(fā)。