企業(yè)數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用研究

薄　瑋

(陜西學(xué)前師范學(xué)院計(jì)算機(jī)與電子信息系， 陜西西安　710100)

企業(yè)數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用研究

薄瑋

(陜西學(xué)前師范學(xué)院計(jì)算機(jī)與電子信息系， 陜西西安710100)

摘要：在企業(yè)日常的運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，龐雜的數(shù)據(jù)貫穿于各個(gè)環(huán)節(jié)的始終，高效地管理和應(yīng)用這些數(shù)據(jù)至關(guān)重要。運(yùn)用基于Oracle BI實(shí)施辦法對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，并將提取出的高質(zhì)量數(shù)據(jù)通過(guò)關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)體系和在線(xiàn)聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)可以應(yīng)用于企業(yè)的業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)、風(fēng)險(xiǎn)管理、績(jī)效考核、決策支持等管理決策過(guò)程中。

關(guān)鍵詞：企業(yè)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)管理；應(yīng)用

1引言

在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，數(shù)據(jù)不再是簡(jiǎn)單地記錄信息，海量數(shù)據(jù)為統(tǒng)計(jì)、分析、決策的真實(shí)性、準(zhǔn)確性、科學(xué)性提供了來(lái)源和基礎(chǔ)。企業(yè)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為商業(yè)價(jià)值過(guò)程的核心就是以企業(yè)的大數(shù)據(jù)管理為基礎(chǔ)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析或挖掘等方式提煉出價(jià)值數(shù)據(jù)，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值。國(guó)內(nèi)外企業(yè)數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用的現(xiàn)狀如何？如何從企業(yè)大量的數(shù)據(jù)中提取出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，并將其應(yīng)用在企業(yè)的管理決策過(guò)程中是本文研究的重點(diǎn)和意義所在。

2企業(yè)數(shù)據(jù)管理概況

企業(yè)數(shù)據(jù)泛指所有與企業(yè)經(jīng)營(yíng)相關(guān)的信息、資料，包括工資概況、產(chǎn)品信息、經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、研究成果、商業(yè)機(jī)密等。這里所指的企業(yè)數(shù)據(jù)是通過(guò)分布式渠道獲取的數(shù)據(jù)，即由企業(yè)透過(guò)下屬部門(mén)通過(guò)各種技術(shù)手段分散獲取并統(tǒng)一管理，一般對(duì)數(shù)據(jù)的精確度有一定的要求。隨著機(jī)構(gòu)、技術(shù)和應(yīng)用需求的發(fā)展，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的關(guān)注度更多在于其時(shí)效性，因此數(shù)據(jù)管理也逐步向動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)方向發(fā)展[1]。同時(shí)，由于數(shù)據(jù)整合度的提升及數(shù)據(jù)使用范圍的擴(kuò)大，在數(shù)據(jù)的使用過(guò)程中發(fā)現(xiàn)了大量有關(guān)數(shù)據(jù)質(zhì)量的問(wèn)題，數(shù)據(jù)管理成熟度[2]如圖1所示。

第1級(jí)初級(jí)階段指意識(shí)到存在數(shù)據(jù)管理的問(wèn)題，但幾乎沒(méi)有采取措施進(jìn)行解決；第2級(jí)被動(dòng)響應(yīng)階段指根據(jù)具體問(wèn)題采取了部分措施，效果有限；第3級(jí)主動(dòng)管理階段指數(shù)據(jù)管理章程的一部分，從企業(yè)級(jí)層面設(shè)計(jì)、組織制度和流程來(lái)系統(tǒng)性進(jìn)行數(shù)據(jù)管理；第4級(jí)量化管理階段指信息作為企業(yè)資產(chǎn)進(jìn)行管理，企業(yè)組織和流程全面覆蓋數(shù)據(jù)管理的各個(gè)方面；第5級(jí)持續(xù)優(yōu)化階段指數(shù)據(jù)管理提升為企業(yè)戰(zhàn)略要求，數(shù)據(jù)問(wèn)題大部分在源頭被預(yù)防和解決，并關(guān)注于架構(gòu)和流程的不斷優(yōu)化。現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)大部分企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的管理處于第3級(jí)主動(dòng)管理的初步階段。隨著信息化的快速發(fā)展，各企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)信息準(zhǔn)確度的要求越來(lái)越高，要求其自身的數(shù)據(jù)管理能力越來(lái)越成熟。

圖1　數(shù)據(jù)管理成熟度示意圖

3企業(yè)數(shù)據(jù)管理的關(guān)鍵要素及解決方案

3.1企業(yè)數(shù)據(jù)管理的關(guān)鍵要素

企業(yè)數(shù)據(jù)管理需要有效的開(kāi)發(fā)管控體系、數(shù)據(jù)管控體系和價(jià)值評(píng)估體系，需要把數(shù)據(jù)的加工處理和標(biāo)準(zhǔn)定義、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和元數(shù)據(jù)管理進(jìn)行有效的結(jié)合及合理的應(yīng)用規(guī)劃。企業(yè)數(shù)據(jù)管理重點(diǎn)關(guān)注基于業(yè)務(wù)價(jià)值、數(shù)據(jù)管控、組織流程、數(shù)據(jù)平臺(tái)等四個(gè)維度的長(zhǎng)期規(guī)劃，規(guī)劃的內(nèi)容包括績(jī)效和客戶(hù)指標(biāo)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和質(zhì)量、組織機(jī)構(gòu)、審批流程、數(shù)據(jù)模型、分析工具等。同時(shí)，數(shù)據(jù)平臺(tái)還應(yīng)建立數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，培養(yǎng)業(yè)務(wù)主動(dòng)探索意識(shí)的挖掘，使良好的數(shù)據(jù)管控機(jī)制和數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行有機(jī)融合，從而滿(mǎn)足現(xiàn)在和未來(lái)業(yè)務(wù)的需求。

早在1996年，商業(yè)智能(Business Intelligence, BI)便由Gartner Group提出，其本質(zhì)是通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、在線(xiàn)聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)來(lái)完成從數(shù)據(jù)到信息的提煉，最終獲得對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)和決策有用的知識(shí)[3]。因而，企業(yè)數(shù)據(jù)管理的關(guān)鍵要素與BI密切相關(guān)，主要包括以下幾個(gè)方面：

策略和方法——數(shù)據(jù)管理要發(fā)展關(guān)鍵的BI計(jì)劃和戰(zhàn)略，以實(shí)現(xiàn)其業(yè)務(wù)遠(yuǎn)景，對(duì)BI需求、解決方案、方法論有一個(gè)統(tǒng)一的框架。

BI管理——BI的發(fā)展與企業(yè)的戰(zhàn)略保持一致，得到高層領(lǐng)導(dǎo)的支持和參與。數(shù)據(jù)管理能夠支持BI推廣的組織結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)流程，從而充分發(fā)揮BI能力中心的作用。

項(xiàng)目管理——持續(xù)有效的項(xiàng)目管理能夠支持BI計(jì)劃，充分發(fā)揮BI落地的能力，確保BI每一步的實(shí)現(xiàn)歷程是有價(jià)值的。

數(shù)據(jù)和系統(tǒng)——獲取的信息用以滿(mǎn)足業(yè)務(wù)的需求，對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的支持?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換和加載，同時(shí)，解決數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)質(zhì)量的問(wèn)題，使數(shù)據(jù)管理具有關(guān)鍵架構(gòu)的設(shè)計(jì)和信息整合的技能。

業(yè)務(wù)——業(yè)務(wù)部門(mén)對(duì)BI具有一定的認(rèn)識(shí)和理解，而且能夠提出對(duì)BI的需求和期望，與IT部門(mén)還能夠有效的合作。

3.2企業(yè)數(shù)據(jù)管理的解決方案

(1)企業(yè)數(shù)據(jù)管理的框架結(jié)構(gòu)

BI的本質(zhì)就是讓數(shù)據(jù)“說(shuō)話(huà)”，具體體現(xiàn)在“三美”：1)關(guān)聯(lián)之美——數(shù)據(jù)只有在特定的上下文，才能體現(xiàn)其意義；2)可視化之美——復(fù)雜數(shù)據(jù)表圖表，直觀(guān)、簡(jiǎn)單的圖示勝過(guò)長(zhǎng)篇大論；3)動(dòng)態(tài)之美——讓數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)化，自己“說(shuō)話(huà)”。

原來(lái)的企業(yè)數(shù)據(jù)管理是通過(guò)打通企業(yè)內(nèi)部邊界的需要來(lái)實(shí)現(xiàn)，由于能力有限，總會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)過(guò)載、數(shù)據(jù)孤島、猜測(cè)并非洞悉、新元素視而不見(jiàn)等問(wèn)題；目前以及未來(lái)的企業(yè)數(shù)據(jù)管理轉(zhuǎn)變的重點(diǎn)在于順勢(shì)而為，在理解數(shù)據(jù)價(jià)值、商業(yè)分析集成、全面考慮信息、信息共享、無(wú)縫互通、通過(guò)外部數(shù)據(jù)更好的提高洞察力等方面擁有無(wú)限潛力。

企業(yè)管理數(shù)據(jù)的目的在于更快地訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)、更準(zhǔn)確及時(shí)地獲取數(shù)據(jù)、更易于理解數(shù)據(jù)及可復(fù)用共享數(shù)據(jù)，進(jìn)而做出更好、更快的決策，極大提升效率和產(chǎn)能，迅速滿(mǎn)足客戶(hù)需求，實(shí)現(xiàn)全方位價(jià)值。企業(yè)數(shù)據(jù)管理的框架結(jié)構(gòu)如圖2所示。

(2)企業(yè)數(shù)據(jù)管理實(shí)現(xiàn)過(guò)程

BI是企業(yè)數(shù)據(jù)、人員、技術(shù)、治理、戰(zhàn)略等多個(gè)方面的結(jié)合體，其定位且服務(wù)于管理層、業(yè)務(wù)分析及操作人員，通過(guò)收集企業(yè)內(nèi)外部的數(shù)據(jù)，提供與戰(zhàn)略和管理重點(diǎn)相一致的具體行動(dòng)力信息，以用來(lái)支持更好的經(jīng)營(yíng)和決策。因此，企業(yè)數(shù)據(jù)管理應(yīng)以實(shí)現(xiàn)全方位價(jià)值為驅(qū)動(dòng)力，包括以下六個(gè)實(shí)現(xiàn)步驟：

第一步，戰(zhàn)略理解——理解企業(yè)的中長(zhǎng)期戰(zhàn)略，因?yàn)檫@些戰(zhàn)略體現(xiàn)了整體價(jià)值，決定了決策層、管理層及操作層利用BI系統(tǒng)分析的重點(diǎn)和方法。

第二步，確定價(jià)值動(dòng)因——確立整體價(jià)值，該步驟確立能夠促進(jìn)整體價(jià)值的關(guān)鍵因素或管理重點(diǎn)，形成企業(yè)價(jià)值圖。

第三步，形成指標(biāo)庫(kù)——為價(jià)值動(dòng)因的衡量提供具體的指標(biāo)定義，形成指標(biāo)庫(kù)體系。

圖2　企業(yè)數(shù)據(jù)管理的框架結(jié)構(gòu)

第四步，指標(biāo)分析與應(yīng)用——借助分析模型和報(bào)表展現(xiàn)，建立指標(biāo)內(nèi)在的關(guān)聯(lián)關(guān)系，形成各個(gè)層面的管理場(chǎng)景和報(bào)表應(yīng)用，體現(xiàn)管理意義和價(jià)值。

第五步，BI實(shí)施——按照BI實(shí)施方法和確定的分析主題，建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，并按照管理場(chǎng)景和報(bào)表應(yīng)用構(gòu)建分析平臺(tái)。

第六步，提升優(yōu)化——隨著對(duì)BI的使用，逐步擴(kuò)展應(yīng)用層次和范圍，優(yōu)化分析平臺(tái)。

(3)基于Oracle BI[4]的企業(yè)數(shù)據(jù)管理實(shí)施

通過(guò)Oracle BI實(shí)施辦法可以保證上述實(shí)現(xiàn)過(guò)程的成功運(yùn)轉(zhuǎn)，并能使企業(yè)實(shí)現(xiàn)變革管理、數(shù)據(jù)治理、報(bào)表設(shè)計(jì)、參考架構(gòu)、差異分析、安全設(shè)計(jì)、任務(wù)策略、數(shù)據(jù)加載、支持運(yùn)維、知識(shí)轉(zhuǎn)移等功能?；贠racle BI的技術(shù)框架如圖3所示。

圖3　基于Oracle BI的技術(shù)框架

其中，核心架構(gòu)包括以下部分：

流程平臺(tái)——采用Oracle的應(yīng)用開(kāi)發(fā)框架(Application Development Framework, ADF)服務(wù)平臺(tái)。

短信平臺(tái)——采用統(tǒng)一短信平臺(tái)，與BIEE 11g建立接口。

移動(dòng)展示平臺(tái)——采用Oracle移動(dòng)BI或商務(wù)數(shù)據(jù)圖形化平臺(tái)Romabi。

展示平臺(tái)——完成報(bào)表前端的建設(shè)，包括定制報(bào)表、分析指標(biāo)等，采用BIEE 11g。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)——采用Oracle 11g數(shù)據(jù)庫(kù)作為企業(yè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

調(diào)度平臺(tái)——采用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理控制臺(tái)(Data Warehouse Administration Console, DAC)工具完成對(duì)工具Informatica的調(diào)度。

ETL[5]平臺(tái)——采用Infromatica工具完成業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的裝載、抽取、轉(zhuǎn)換、清洗等工作。

4企業(yè)數(shù)據(jù)的應(yīng)用

數(shù)據(jù)應(yīng)用，這里主要指基于數(shù)據(jù)的產(chǎn)品或商業(yè)模式，即以數(shù)據(jù)為素材，對(duì)其進(jìn)行分析和提煉，將數(shù)據(jù)價(jià)值應(yīng)用到產(chǎn)品或商業(yè)模式中，或直接催生新產(chǎn)品或新商業(yè)模式。與傳統(tǒng)的以業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品或商業(yè)模式不同，數(shù)據(jù)應(yīng)用更側(cè)重于從數(shù)據(jù)的角度思考業(yè)務(wù)問(wèn)題，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)人們無(wú)法直接洞察到的事物的潛在聯(lián)系或規(guī)律，并以此驅(qū)動(dòng)，動(dòng)態(tài)地對(duì)產(chǎn)品或商業(yè)模式進(jìn)行完善和提升。

數(shù)據(jù)應(yīng)用主要包括面向企業(yè)自身的管理類(lèi)數(shù)據(jù)應(yīng)用和面向客戶(hù)的服務(wù)類(lèi)數(shù)據(jù)應(yīng)用。管理類(lèi)數(shù)據(jù)應(yīng)用主要運(yùn)用于流程優(yōu)化、精細(xì)化績(jī)效等領(lǐng)域，例如通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)流程中各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，量化出流程相關(guān)指標(biāo)，然后分析并定位出流程中存在的問(wèn)題，進(jìn)而優(yōu)化內(nèi)部流程，提升運(yùn)營(yíng)效率。服務(wù)類(lèi)數(shù)據(jù)應(yīng)用主要為以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)和驅(qū)動(dòng)，為客戶(hù)提供數(shù)據(jù)支持或數(shù)據(jù)產(chǎn)品。例如，淘寶的“數(shù)據(jù)魔方”就是一款典型的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，其通過(guò)整合和分析淘寶商城的海量交易數(shù)據(jù)，將行業(yè)宏觀(guān)情況、品牌市場(chǎng)狀況、消費(fèi)者行為情況等分析結(jié)果進(jìn)行包裝，并以數(shù)據(jù)產(chǎn)品的形式銷(xiāo)售給淘寶商家，商家可參考相關(guān)數(shù)據(jù)，及時(shí)調(diào)整銷(xiāo)售策略。

管理類(lèi)數(shù)據(jù)應(yīng)用一般指基于企業(yè)價(jià)值圖，映射并形成關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(Key Performance Indicator, KPI)[6]體系，以達(dá)到戰(zhàn)略意旨，如圖4所示。下面以某企業(yè)數(shù)字化服務(wù)的KPI體系為例，該企業(yè)作為業(yè)界的典范，對(duì)于KPI體系構(gòu)建的理解和思路非常清晰，其整個(gè)KPI體系遵從自上而下的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行設(shè)計(jì)，最上層是企業(yè)的核心財(cái)務(wù)指標(biāo)，例如杜邦分析的凈資產(chǎn)收益率、凈利潤(rùn)率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、權(quán)益乘數(shù)等，然后逐級(jí)向下，依次確定部門(mén)、業(yè)務(wù)條線(xiàn)及最小考核單元的量化考核指標(biāo)。通過(guò)對(duì)企業(yè)各層級(jí)的量化指標(biāo)梳理，可以讓各部門(mén)、各業(yè)務(wù)條線(xiàn)、各最小考核單元非常清晰、明確地知道需要達(dá)到的目標(biāo)，能夠以量化指標(biāo)的方式實(shí)現(xiàn)精細(xì)化考核的目的。當(dāng)然，整個(gè)KPI體系是以可量化的數(shù)據(jù)為基石，這需要將各環(huán)節(jié)的操作過(guò)程以自動(dòng)化、數(shù)字化的方式進(jìn)行管理和記錄，在有了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)后，才能結(jié)合實(shí)際情況計(jì)算相應(yīng)指標(biāo)。

其次，關(guān)于服務(wù)類(lèi)數(shù)據(jù)應(yīng)用，利用在線(xiàn)聯(lián)機(jī)分析處理(Online Analysis Process)[7]，例如企業(yè)利用客戶(hù)數(shù)據(jù)、地理信息和商家數(shù)據(jù)，進(jìn)行促銷(xiāo)信息推送。做為一個(gè)典型的服務(wù)類(lèi)數(shù)據(jù)應(yīng)用，數(shù)據(jù)在整個(gè)業(yè)務(wù)流程中扮演了關(guān)鍵角色，在確定給誰(shuí)推送，推送什么，內(nèi)容是否合適等一系列問(wèn)題時(shí)，決策者已不再是營(yíng)銷(xiāo)人員，而是數(shù)據(jù)本身。通過(guò)特定算法，數(shù)據(jù)在經(jīng)過(guò)運(yùn)算處理后，系統(tǒng)計(jì)算出最優(yōu)結(jié)果，即在哪個(gè)位置的哪些人適合哪類(lèi)促銷(xiāo)活動(dòng)，緊接著系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)將匹配信息推送給目標(biāo)客戶(hù)。與傳統(tǒng)服務(wù)產(chǎn)品相比，服務(wù)類(lèi)數(shù)據(jù)應(yīng)用更注重以數(shù)據(jù)和算法為驅(qū)動(dòng)，并借助自助渠道來(lái)完成對(duì)客戶(hù)的服務(wù)。

圖4　企業(yè)價(jià)值映射為KPI體系

與上述案例相比，還有一些更原始、更簡(jiǎn)單的服務(wù)類(lèi)數(shù)據(jù)應(yīng)用。比如，推特公司(Twitter)每天會(huì)產(chǎn)生幾億條消息數(shù)據(jù)，其自身較少對(duì)如此巨量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，而是把數(shù)據(jù)授權(quán)給一些數(shù)據(jù)服務(wù)公司，通過(guò)類(lèi)似出售數(shù)據(jù)的方式，為公司帶來(lái)直接收入。數(shù)據(jù)服務(wù)公司在購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)后，進(jìn)行深入分析和挖掘，將分析結(jié)果以產(chǎn)品的形式再進(jìn)行轉(zhuǎn)售。

5總結(jié)與展望

大數(shù)據(jù)時(shí)代各行各業(yè)隨時(shí)都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)應(yīng)用比比皆是。對(duì)于企業(yè)而言，數(shù)據(jù)意味著企業(yè)的價(jià)值和命脈，采用高效的方法和技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和應(yīng)用成為了企業(yè)發(fā)展的重中之重。只有有效地融合結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，更及時(shí)、更準(zhǔn)確、更全面地獲取和分析信息，并將信息轉(zhuǎn)換為價(jià)值，才是企業(yè)不斷發(fā)展的必由之路。

[參 考 文 獻(xiàn)]

[1]洪正華.新一代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)模式探索實(shí)踐[J].銀行家,2013(2):19-21.

[2]薄璐.中小型金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)探討[J].電子測(cè)試,2013(8):172-173.

[3]劉紅偉.商業(yè)智能技術(shù)及其在配方輔助系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D].青島:中國(guó)海洋大學(xué)碩士學(xué)位論文,2010.

[4]Micheal Jiang.Oracle BI商務(wù)智能[EB/OL].http:∥wenku.baidu.com/link?url=NwQ19Qitofm_p2bpNRXk8g1JpaZT

tI3WjKPERURcBFc8iWevH3uTk-hrvIBKyuBQ709XE3I0psshXiqtMffbiuUyexATzgdfHAfiGBE2m3a.

[5]王克龍,王玲，等.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中ETL技術(shù)的探討與實(shí)踐[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2005,22(11):30-78.

[6]王敏志.企業(yè)關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)的構(gòu)建[J].現(xiàn)代商業(yè),2012(5):129-130.

[7]張亮.基于OLAP技術(shù)的業(yè)務(wù)流程多維數(shù)據(jù)模型分析[D].北京:北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文,2012.

[責(zé)任編輯朱毅然]

收稿日期：2014-11-18；修回日期：2015-01-16

作者簡(jiǎn)介：薄瑋，女，陜西西安人，陜西學(xué)前師范學(xué)院計(jì)算機(jī)與電子信息系講師，主要研究方向：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘。

中圖分類(lèi)號(hào)：G613.2

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：2095-770X(2015)02-0039-04

Research on Management and Application of Enterprise Data

BO Wei

(Department of Computer and Electronic Information, Shaanxi XueQian Normal University, Xi'an 710100, China)

Abstract:In the process of daily business operations, the complex data consistently throughout all aspects, and it is important that these data are efficiently managed and applicated. It used measures of implementation based on Oracle BI for the management of enterprise data, extracted high-quality data from a large number of data, and applied these data to management and decision-making process, such as business flow of the enterprise, risk management, performance evaluation, and decision support, etc.

Key words:Enterprise Data; Management; Application