面向企业的ERP数据挖掘系统设计

王 晟 赵壁芳

（1．富国银行，美国； 2．ASDI公司，美国）

面向企业的ERP数据挖掘系统设计

王 晟1赵壁芳2

（1．富国银行，美国； 2．ASDI公司，美国）

设计面向ERP数据挖掘的一般结构框架。将ERP原理与数据挖掘技术相结合应用到企业ERP中销售、客户和产品这三个模块，提出企业ERP数据挖掘的实现方法，分析销售、客户和产品数据挖掘的系统框架，完成概念模型、逻辑模型和物理模型的设计工作。并用SQL和JAVA语言发展为面向ERP数据挖掘系统。该系统在实际应用中，将企业的实际情况与测试数据相结合，取得了较好的效果。

数据挖掘；决策系统；企业管理系统；ERP数据挖掘系统

作为一种企业管理系统的ERP，可以将孤立的、零碎的信息整合成一个比较完整的、有组织的信息系统，不仅能将信息存放的“冗余”问题解决，还能将信息的效能大大地提高。但ERP只能对在管理者对信息作表面上的组织和管理上提供很好的帮助，而不能将信息的内在规律更深刻地挖掘出来为决策服务。ERP虽然也尝试将决策支持功能包含进来，但是因为各种各样的原因，这一目标始终没有很好地完成。而数据挖掘技术能够为从大量数据中发现所存在的特定规律提供帮助，这就使数据挖掘与ERP得到自然的结合［1-2］。ERP在实际应用中没有被充分利用已经积累了大量蕴涵有用的信息的数据，数据挖掘技术的应用将这一现状彻底改变，它在进行自动、半自动分析大量数据时，获得有价值的知识，以支持管理决策［3］。

目前 ERP（Enterprise Resource Planning）研究的热点就是挖掘ERP大量数据中蕴涵的知识［4］。数据挖掘技术在经济中的应用是信息决策、经济管理等领域的前沿研究方向之一［5］。本文设计了面向ERP数据挖掘的一般结构框架。将ERP原理与数据挖掘技术相结合应用到企业ERP中销售、客户和产品这三个模块，提出了企业ERP数据挖掘的实现方法，分析了销售、客户和产品数据挖掘的系统框架，完成了概念模型、逻辑模型和物理模型的设计工作。并用SQL和JAVA语言发展为面向ERP数据挖掘系统。与企业的实际情况和测试数据相结合，在实际中应用该系统，获得了较好的效果，为ERP和数据挖掘的结合提供了方向。

1 系统采用的关键技术

1.1 数据挖掘

数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、模糊的、随机的、有噪声的数据中提取人们感兴趣的那些隐含的、事先未知的、潜在有用的信息的知识。这些知识表现的形式为规则、规律、概念、模式等。传统的查询和报表处理并没有深入研究事件发生的原因而只是得到事件发生的结果，而数据挖掘则主要对事件发生的原因进行了解，并以一定的置信度预测未来，为决策行为提供有利的支持［6］。

1.2 ERP理论

ERP是指以信息技术为基础，为员工和企业决策层提供决策运行手段的管理平台。ERP的定义：

（1）是对应用关系数据库结构、客户机/服务器体系、图形用户界面、第四代语言、面向对象技术等信息产业成果进行综合；

（2）是对企业管理理念、基础数据、人力物力、业务流程、计算机硬件和软件整合于一体的企业资源运营系统。

1.3 ERP数据挖掘基本原理

面向ERP数据挖掘就是在生成面向ERP的数据仓库/数据集市的基础上，通过数据清洗、集成选择和变换原有的数据，得到特定的数据集，通过使用数据挖掘算法将隐含在其中的但是又有潜在的有用知识提取出来的过程，其基本原理如图1所示［7］。

图1 ERP数据挖掘过程

可将ERP数据挖掘的过程分为［8-9］：数据准备，数据挖掘，结果评价和表达。

1.3.1 数据准备

将数据准备分为3个子步骤：数据选取、数据预处理和数据变换。

（1）数据选取：在原始数据库中根据用户的需求抽取一组目标数据。

（2）数据预处理：包括对数据降维、消除噪声、推导计算缺值数据等。

（3）数据变换：为了减少数据挖掘需要考虑的特征或变量个数，在初始特征中找出真正有用的特征。

1.3.2 数据挖掘

先对数据挖掘的目标和挖掘的知识类型进行确定；在挖掘任务确定后，按照挖掘的知识类型选择合适的挖掘算法；然后对数据挖掘实施操作，从数据库中用选定的挖掘算法抽取出所需的知识。

13.3 结果评价和表达

具体步骤细分为：评估、解释模式模型、巩固、运用知识。不断地反复整个数据挖掘过程，使所挖掘出来的知识能不断求精和深化，最终使用户得到满意的结果。

2 系统的总体设计与规划

此系统结合石化企业、大型超市数据以及网上获得的测试数据为基础，将数据挖掘技术和企业ERP系统结合起来，为企业提供智能决策和协同管理［10］。企业ERP数据挖掘系统开发的环境是将大量的数据来源作为预处理数据，这些数据来自石化企业ERP运行后产生的有用数据、大型超市后台数据库产生的有用数据以及来自互联网上作为测试用的可靠数据，在此基础上，通过PC机针对这些已经明确的数据库表结构设计该系统。本系统通过主流的JAVA开发工具eclipse，通过JAVA开发语言结合已经实现的数据挖掘算法开发而成。采用JAVA开发语言，大大提高了本系统的移植功能，JAVA的跨平台性有利于把系统移植到不同的操作系统平台上。

2.1 系统总体功能结构设计

总体功能框架图见图2，销售模块功能框架图见图3，产品模块功能框架图见图4，客户模块功能框架图见图5。

图2 总体功能框架图

图3 销售模块功能框架图

图4 产品模块功能框架图

图5 客户模块功能框架图

2.2 数据流模型

数据流模型图见图6。

图6 数据流模型图

3 数据库设计与系统实现

3.1 数据库逻辑结构设计

数据库的概念结构设计完毕后，现在可以将上面的数据库概念结构转化为某种数据库系统所支持的实际数据模型，也就是数据库的逻辑结构。产品预测表见表1，产品预警表见表2，价格预测表见表3，客户购买习惯表见表4，年销量利润表见表5，销量利润预测表见表6。

表1 产品预测表

表2 产品预警表

表3 价格预测表

表 客户购买习惯表

表5 年销量利润表

表6 销量利润预测表

3.2 系统实现与运行

（1）销售模块相关界面

“销售利润趋势分析”界面如图7所示，“销售产品关联分析”界面如图8所示。

图7 “销售利润趋势分析”界面

图8 “销售产品关联分析”界面图

（2）客户模块相关界面。“客户购买周期分析”界面如图9所示。

图9 “客户购买周期分析”界面图

（3）产品模块相关界面。 “产品生产周期分析”界面如图10所示。

图10 “产品生产周期分析”界面图

4 结语

本文将ERP原理与数据挖掘技术相结合应用到企业ERP中的销售、客户和产品这三个模块，在实现过程中充分运用了数据挖掘算法，提出了企业ERP数据挖掘的实现方法，分析了销售、客户和产品数据挖掘的系统框架，完成了概念模型、逻辑模型和物理模型的设计工作。并将SQL和JAVA语言发展为面向ERP数据挖掘系统。与企业的实际情况和测试数据相结合，在实际中应用该系统，获得较好的效果，为ERP和数据挖掘的结合提供了方向。

[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，FL，USA，1997（1）：869-874.

[3]DasguptaD，ForrestS.ArtificialImmuneSystemsinIndustrial Applications[C]//the Proc.of the IPMM’99，1999：257-267.

[4]郑称德,王全胜,陈曦.我国企业ERP系统实施的业务流程绩效实证研究[J].情报杂志，2010，1(2):68-72.

[5]宋旭东，张通学，刘晓冰.面向领域的数据挖掘系统研究[J].计算机应用研究，2008，25(5):1432-1433.

[6]涂建东,陈崇成,黄洪宇,等.基于J2EE的空间数据挖掘系统设计与实现[J].计算机应用，2005，25(3):710-712.

[7]邢国春,翟云波.基于J2EE的Web数据挖掘系统框架评价体系研究[J].情报科学，2007，25(7):1066-1068.

[8]陈睛光.用数据挖掘优化汽车ERP系统功能的策略与实践[J].计算机工程与应用,2005,41(10):219-222.

[9]唐林燕.数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用[J].计算机工程，2002，28(6):205-207.

[10]颜安.我国石油企业ERP系统应用的成功因素探讨[J].钻采工艺，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，河南内黄人，硕士，美国富国银行和Mastech软件公司高级软件工程师，研究方向为计算机大型数据库开发。