制造企业中商业智能系统的实现与应用

2015-03-24张纪民

企业文化·中旬刊 2015年2期

张纪民

摘要：当今企业用户对海量数据智能化分析预测的要求已经不能由传统的数据库系统满足，因此，商业智能的出现，完全取代了静态、单一的传统数据库。现代企业在运用商业智能系统带来的巨大好处的同时，也面临着许多的挑战和问题。人们在解析商业智能的应用现状、技术体系及存在问题的基础上，提出了成功实施商业智能的方案，包括独立业务规则模块、避免与业务脱节及构建业务规则引擎，增强数据可视化功能、整合结构化与非结构化数据以及重视非技术因素和策略等方面。本文旨在阐述商业智能的含义，商业智能的体系特征及商业智能在制造企业中的运用实施。

关键词：制造企业;商业智能;系统运用;数据处理

引言：当今社会是知识经济时代，是全面进入了信息大爆炸的时代，知识管理成为人们普遍关注和研究的对象，信息技术的高速发展给企业提高自身竞争力提供了足够的空间。处在知识管理时代，空前增长爆炸的信息量，让企业的决策变得日渐复杂。企业在深入利用信息系统后积累了越来越多的数据，怎样从浩瀚的数据中找出最有价值最精简的信息，给管理者决策提供参考，变得越来越重要，也成为了企业兴衰的关键。所以越来越多的管理者开始寻找解决之道。商业智能通过对数据的收集、分析和管理，使之转化为对企业有价值的信息，从而辅助决策，指导企业行动。

一、商业智能的含义

1989年，Gartner Group 公司的H-oward Dresner提出了商业智能这一概念。核心宗旨是利用事实的基石，来帮助商业决策的制定。商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，以此来让企业的各级决策者获得信息和知识，促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和数据恢复等部分构成。

二、商业智能的体系特点

商业智能系统通常是将现有的信息数据转化为知识供决策者做出决定，数据通常来自于企业系统客户资料、交易信息、库存、订单以及行业信息等方面，商业智能系统不是单一的产品技术，而是集数据库、数据挖掘、和联机分析技术（OLAP）于一体的后应用的技术。与传统的信息技术相比而言，商业智能系统具有以下几个主要优点：第一，商业智能系统不仅采用了最新的信息技术，而且预先打包好的应用领域的解决方案也一并呈现出来。第二，商业智能系统是能够对所有形式的信息的进行访问整理，而不是单一的对储存在数据仓库中的信息。第三，商业智能系统着眼于终端用户对业务数据的访问和业务数据的传送，它可同时服务于信息提供者和信息消费者。

商业智能系统由数据库、数据子集、数据决策支持系统、联机分析处理、数据挖掘组成。

（1）数据仓库：数据仓库是覆盖整个企业范围的数据，包括顾客、产品、销售等，按照各种主题分类整理，或者按照时间节点来归类，是企业决策的基础。（2）数据子集：和数据仓库不同的是，数据库包括整个企业范围，数据子集是数据库的子集，通常是特定的部门，特定的单元，特定的门户，数据子集也可以根据部门业务的需求来重新定义组成。（3）决策支持系统：决策支持系统综合了数据库或数据子集，利用数据处理模型，生成用户所需要的信息，从而帮助管理者实现决策。（4）联机分析处理：联机分析处理简称OLAP，是针对特定的问题来在线进行数据访问并进行分析处理的一门技术。能汇总、归纳以及聚集数据，能让用户从多方面多角度进行数据分析，并进行交换处理。（5）数据挖掘：从大型的数据仓库中找出未知的可执行的信息，用他来进行商业决策。对数据进行抽调、转化、分析的过程，管理者能更加准确的做出决策。

在商业智能系统的设计与实施中，涵盖了商业信息仓库（BW）和商业对象工具（BO）两大块。BW与BO的特点对比：

表一 BV与BO的特点比较

BW BO

标准 ECC 的抽取能力

丰富的建模能力

行业特点的企业级数据仓库

预定义的商业智能内容企业绩效管理

可视化的仪表盘

查询，报告及分析

最终用户即席查询与分析

一流前台展示套件

三、商业智能的应用