制造企業(yè)中商業(yè)智能系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用

張紀(jì)民

摘 要：當(dāng)今企業(yè)用戶對(duì)海量數(shù)據(jù)智能化分析預(yù)測(cè)的要求已經(jīng)不能由傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)滿足，因此，商業(yè)智能的出現(xiàn)，完全取代了靜態(tài)、單一的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫?，F(xiàn)代企業(yè)在運(yùn)用商業(yè)智能系統(tǒng)帶來的巨大好處的同時(shí)， 也面臨著許多的挑戰(zhàn)和問題。人們?cè)诮馕錾虡I(yè)智能的應(yīng)用現(xiàn)狀、技術(shù)體系及存在問題的基礎(chǔ)上， 提出了成功實(shí)施商業(yè)智能的方案，包括獨(dú)立業(yè)務(wù)規(guī)則模塊、避免與業(yè)務(wù)脫節(jié)及構(gòu)建業(yè)務(wù)規(guī)則引擎， 增強(qiáng)數(shù)據(jù)可視化功能、整合結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及重視非技術(shù)因素和策略等方面。本文旨在闡述商業(yè)智能的含義，商業(yè)智能的體系特征及商業(yè)智能在制造企業(yè)中的運(yùn)用實(shí)施。

關(guān)鍵詞：制造企業(yè);商業(yè)智能;系統(tǒng)運(yùn)用;數(shù)據(jù)處理

引言：當(dāng)今社會(huì)是知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，是全面進(jìn)入了信息大爆炸的時(shí)代， 知識(shí)管理成為人們普遍關(guān)注和研究的對(duì)象，信息技術(shù)的高速發(fā)展給企業(yè)提高自身競(jìng)爭(zhēng)力提供了足夠的空間。處在知識(shí)管理時(shí)代， 空前增長(zhǎng)爆炸的信息量，讓企業(yè)的決策變得日漸復(fù)雜。企業(yè)在深入利用信息系統(tǒng)后積累了越來越多的數(shù)據(jù)， 怎樣從浩瀚的數(shù)據(jù)中找出最有價(jià)值最精簡(jiǎn)的信息， 給管理者決策提供參考， 變得越來越重要，也成為了企業(yè)興衰的關(guān)鍵。所以越來越多的管理者開始尋找解決之道。商業(yè)智能通過對(duì)數(shù)據(jù)的收集、 分析和管理， 使之轉(zhuǎn)化為對(duì)企業(yè)有價(jià)值的信息， 從而輔助決策， 指導(dǎo)企業(yè)行動(dòng)。

一、商業(yè)智能的含義

1989年，Gartner Group 公司的H-oward Dresner提出了商業(yè)智能這一概念。核心宗旨是利用事實(shí)的基石，來幫助商業(yè)決策的制定。 商業(yè)智能是對(duì)商業(yè)信息的搜集、 管理和分析過程， 以此來讓企業(yè)的各級(jí)決策者獲得信息和知識(shí)， 促使他們做出對(duì)企業(yè)更有利的決策。商業(yè)智能一般由數(shù)據(jù)倉庫、 數(shù)據(jù)分析、 數(shù)據(jù)挖掘、 在線分析、 數(shù)據(jù)備份和數(shù)據(jù)恢復(fù)等部分構(gòu)成。

二、商業(yè)智能的體系特點(diǎn)

商業(yè)智能系統(tǒng)通常是將現(xiàn)有的信息數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)供決策者做出決定，數(shù)據(jù)通常來自于企業(yè)系統(tǒng)客戶資料、交易信息、庫存、訂單以及行業(yè)信息等方面，商業(yè)智能系統(tǒng)不是單一的產(chǎn)品技術(shù)，而是集數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、和聯(lián)機(jī)分析技術(shù)（OLAP）于一體的后應(yīng)用的技術(shù)。與傳統(tǒng)的信息技術(shù)相比而言， 商業(yè)智能系統(tǒng)具有以下幾個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)： 第一， 商業(yè)智能系統(tǒng)不僅采用了最新的信息技術(shù)，而且預(yù)先打包好的應(yīng)用領(lǐng)域的解決方案也一并呈現(xiàn)出來。第二，商業(yè)智能系統(tǒng)是能夠?qū)λ行问降男畔⒌倪M(jìn)行訪問整理， 而不是單一的對(duì)儲(chǔ)存在數(shù)據(jù)倉庫中的信息。第三， 商業(yè)智能系統(tǒng)著眼于終端用戶對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的訪問和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的傳送， 它可同時(shí)服務(wù)于信息提供者和信息消費(fèi)者。

商業(yè)智能系統(tǒng)由數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)子集、數(shù)據(jù)決策支持系統(tǒng)、聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘組成。

（1）數(shù)據(jù)倉庫：數(shù)據(jù)倉庫是覆蓋整個(gè)企業(yè)范圍的數(shù)據(jù)，包括顧客、產(chǎn)品、銷售等，按照各種主題分類整理，或者按照時(shí)間節(jié)點(diǎn)來歸類，是企業(yè)決策的基礎(chǔ)。（2）數(shù)據(jù)子集：和數(shù)據(jù)倉庫不同的是，數(shù)據(jù)庫包括整個(gè)企業(yè)范圍，數(shù)據(jù)子集是數(shù)據(jù)庫的子集，通常是特定的部門，特定的單元，特定的門戶，數(shù)據(jù)子集也可以根據(jù)部門業(yè)務(wù)的需求來重新定義組成。（3）決策支持系統(tǒng)：決策支持系統(tǒng)綜合了數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)子集，利用數(shù)據(jù)處理模型，生成用戶所需要的信息，從而幫助管理者實(shí)現(xiàn)決策。（4）聯(lián)機(jī)分析處理：聯(lián)機(jī)分析處理簡(jiǎn)稱OLAP，是針對(duì)特定的問題來在線進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問并進(jìn)行分析處理的一門技術(shù)。能匯總、歸納以及聚集數(shù)據(jù)，能讓用戶從多方面多角度進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并進(jìn)行交換處理。（5）數(shù)據(jù)挖掘：從大型的數(shù)據(jù)倉庫中找出未知的可執(zhí)行的信息，用他來進(jìn)行商業(yè)決策。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽調(diào)、轉(zhuǎn)化、分析的過程，管理者能更加準(zhǔn)確的做出決策。

在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)施中，涵蓋了商業(yè)信息倉庫（BW）和商業(yè)對(duì)象工具（BO）兩大塊。BW與BO的特點(diǎn)對(duì)比：

表一 BV與BO的特點(diǎn)比較

BW BO

標(biāo)準(zhǔn) ECC 的抽取能力

豐富的建模能力

行業(yè)特點(diǎn)的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫

預(yù)定義的商業(yè)智能內(nèi)容 企業(yè)績(jī)效管理

可視化的儀表盤

查詢， 報(bào)告及分析

最終用戶即席查詢與分析

一流前臺(tái)展示套件

三、商業(yè)智能的應(yīng)用

第一，系統(tǒng)的分析企業(yè)業(yè)務(wù)流程， 統(tǒng)計(jì)分析企業(yè)現(xiàn)有的資源情況和管理人員的思想水平、管理方式等狀況，并結(jié)合企業(yè)所處的行業(yè)環(huán)境氛圍和自身的優(yōu)點(diǎn)， 以調(diào)查研究的信息為基礎(chǔ)， 明確了解商業(yè)智能會(huì)給企業(yè)帶來哪些好處。

第二，商業(yè)智能的重要用處是預(yù)測(cè)變化、輔助決斷， 所以前期的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作必須做好。 詳盡的數(shù)據(jù)是商業(yè)智能系統(tǒng)發(fā)揮優(yōu)勢(shì)的基石， 管理者必須清楚地知道基礎(chǔ)數(shù)據(jù)越詳盡、 越豐富、越準(zhǔn)確， 那么商業(yè)智能系統(tǒng)能給為企業(yè)進(jìn)行的分析預(yù)測(cè)就越清楚準(zhǔn)確。

結(jié)語：在制造企業(yè)中的商業(yè)智能系統(tǒng)的應(yīng)用決定著企業(yè)能否發(fā)揮自身的優(yōu)勢(shì)，在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)有利地位。商業(yè)智能系統(tǒng)是一個(gè)充滿希望的科研領(lǐng)域，只有不斷地謹(jǐn)慎投入精力去建立適合的商業(yè)智能系統(tǒng)，才能推動(dòng)企業(yè)的發(fā)展進(jìn)步。

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