0 引言

    商業(yè)智能(Business Intelligence，BI)，是將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，幫助企業(yè)做出科學(xué)業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策的工具，通過(guò)系統(tǒng)的定位、跟蹤，收集相關(guān)聯(lián)的零散信息，轉(zhuǎn)換成可用信息，進(jìn)而制定企業(yè)戰(zhàn)略決策。商業(yè)智能的概念最早由Gartner Group的Howard Dresner于1996年提出。目前廣泛應(yīng)用于工業(yè)、醫(yī)藥和教育等領(lǐng)域，更為制造企業(yè)提供重要的性能評(píng)估和決策支持。

    企業(yè)資源計(jì)劃(EntERPrise Resource Planning，ERP)是針對(duì)物資資源管理、人力資源管理、財(cái)務(wù)資源管理、信息資源管理集成一體化的企業(yè)管理軟件，ERP系統(tǒng)是企業(yè)業(yè)務(wù)自動(dòng)化和一體化的信息中樞。在制造業(yè)全球化、集群化和信息化的發(fā)展趨勢(shì)下，企業(yè)信息化應(yīng)用已從運(yùn)營(yíng)層轉(zhuǎn)向管理和決策層方向發(fā)展，支持管理者面對(duì)商務(wù)環(huán)境的快速變化做出敏捷反應(yīng)、科學(xué)決策以及價(jià)值管理∽例。制造企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)、生產(chǎn)工藝復(fù)雜、零部件數(shù)量龐大，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的大量積累和ERP決策分析的相對(duì)局限，促使制造企業(yè)越來(lái)越重視基于ERP系統(tǒng)的商業(yè)智能應(yīng)用，ERP與商業(yè)智能的融合已成為制造企業(yè)信息化發(fā)展的大趨勢(shì)。

1 商業(yè)智能與ERP系統(tǒng)的集成

    基于ERP的制造業(yè)商業(yè)智能系統(tǒng)以ERP處理產(chǎn)生的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，針對(duì)ERP產(chǎn)品開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)接口，采用面向服務(wù)架構(gòu)(Service-oriented Architecture)技術(shù)開(kāi)發(fā)工具集成框架，實(shí)現(xiàn)工具軟件的有機(jī)集成�；�于ERP和商業(yè)智能工具的行業(yè)分析應(yīng)用模塊主要包括面向運(yùn)營(yíng)管理層的分析應(yīng)用模塊和面向戰(zhàn)略決策層的分析應(yīng)用模塊，通過(guò)軟件部署實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能同ERP的緊密集成，充分利用ERP及商業(yè)智能工具的優(yōu)勢(shì)幫助制造企業(yè)提升業(yè)務(wù)運(yùn)行與決策水平。

    商業(yè)智能工具與ERP系統(tǒng)通過(guò)定義良好的接口和協(xié)議相互連接。ERP系統(tǒng)的內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)明確，商業(yè)智能工具可直接在其業(yè)務(wù)子系統(tǒng)上集成，從子系統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)中抽取、轉(zhuǎn)換、加載數(shù)據(jù)，形成決策分析的支撐數(shù)據(jù)，加載人數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。商業(yè)智能通過(guò)ERP系統(tǒng)獲取基礎(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，消除了業(yè)務(wù)變更對(duì)商業(yè)智能系統(tǒng)的功能影響，更加符合企業(yè)的經(jīng)營(yíng)動(dòng)態(tài)化特性。多樣的商業(yè)智能工具與自主ERP集成形成的商業(yè)智能系統(tǒng)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了信息共享、互融互通，為決策者提供全局化、多層次、實(shí)時(shí)性的業(yè)務(wù)分析支持，降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

2 商業(yè)智能系統(tǒng)建設(shè)規(guī)劃

    結(jié)合制造企業(yè)生產(chǎn)特點(diǎn)，以系統(tǒng)全面的規(guī)劃為基礎(chǔ)，根據(jù)企業(yè)的需求分析和長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃，商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)工作可分為3個(gè)階段，如圖1所示。

圖1 商業(yè)智能系統(tǒng)(BI)的設(shè)計(jì)流程

    第一階段：現(xiàn)狀調(diào)研與需求分析。對(duì)制造企業(yè)的信息化建設(shè)現(xiàn)狀與發(fā)展戰(zhàn)略進(jìn)行分析，通過(guò)訪談與資料收集，對(duì)相關(guān)組織部門(mén)的業(yè)務(wù)內(nèi)容進(jìn)行調(diào)研，結(jié)合制造企業(yè)的商業(yè)智能發(fā)展需求，制定系統(tǒng)的建設(shè)草案。此階段的主要工作內(nèi)容包括商業(yè)智能的業(yè)務(wù)需求分析、分析報(bào)表梳理、數(shù)據(jù)源現(xiàn)狀調(diào)研等內(nèi)容。

    第二階段：系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)。根據(jù)第一階段的調(diào)研分析結(jié)果，結(jié)合行業(yè)的最佳實(shí)踐，設(shè)計(jì)商業(yè)智能系統(tǒng)架構(gòu)及業(yè)務(wù)主題域，為不同需求層次的使用人員設(shè)計(jì)適合的數(shù)據(jù)展現(xiàn)方式。

    第三階段：實(shí)施路線制訂。商業(yè)智能系統(tǒng)數(shù)據(jù)來(lái)自于不同的應(yīng)用業(yè)務(wù)系統(tǒng)，因此商業(yè)智能系統(tǒng)的分步驟實(shí)施路線圖必須參考對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)應(yīng)用設(shè)計(jì)，采用功能漸進(jìn)的策略進(jìn)行商業(yè)智能系統(tǒng)實(shí)施。

3 商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)施

    商業(yè)智能系統(tǒng)實(shí)施分為商業(yè)信息倉(cāng)庫(kù)(Business Information Warehouse，BW)和商業(yè)對(duì)象工具(Business Objects，BO)兩部分。BW企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)，BO工具進(jìn)行數(shù)據(jù)的多層次展示，滿(mǎn)足企業(yè)各級(jí)用戶(hù)的數(shù)據(jù)分析和決策需求。

    3.1 BW的設(shè)計(jì)與實(shí)施

    BW涵蓋了聯(lián)機(jī)分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理等功能，實(shí)現(xiàn)了跨模塊、跨系統(tǒng)的歷史性分析和戰(zhàn)略性分析，對(duì)制造企業(yè)大量的生產(chǎn)、管理、經(jīng)營(yíng)、市場(chǎng)等數(shù)據(jù)進(jìn)行組織、分類(lèi)、聚集，從中提取客觀規(guī)律、事務(wù)內(nèi)在聯(lián)系和預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)。

    BW由3個(gè)大層組成。第一層為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehousing)包括ETL流程(Extraction，Transformation，Loading)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理和商業(yè)建模。ETL流程實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)的處理、清洗和數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換，PSA和ODS Objects等不同類(lèi)型管理；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理將數(shù)據(jù)按種類(lèi)劃分成主數(shù)據(jù)，根據(jù)需求建立高效模型。第二層為商業(yè)智能平臺(tái)(BI Platform)，側(cè)重于商業(yè)智能系統(tǒng)中的邏輯處理。將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)按照需求進(jìn)行規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一處理和基本封裝。第三層為商業(yè)智能套件(BIsuite)，基于第二層進(jìn)行再加工，對(duì)BI Platform的內(nèi)容加入商業(yè)智能要素，如Query的多樣化選擇、自動(dòng)報(bào)表的生成、多維度的數(shù)據(jù)分析、信息發(fā)布、面向第三方的分析接口和具體的web頁(yè)面展示等。

    BW通過(guò)建模功能區(qū)創(chuàng)建維護(hù)數(shù)據(jù)抽取的相關(guān)對(duì)象，包括信息提供者、信息對(duì)象、信息源和源系統(tǒng)。數(shù)據(jù)源取自ECC中的數(shù)據(jù)表、文本文件或其他數(shù)據(jù)庫(kù)文件，在數(shù)據(jù)抽取層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)分析層和數(shù)據(jù)訪問(wèn)層通過(guò)創(chuàng)建ODS，創(chuàng)建數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，創(chuàng)建信息包并上傳數(shù)據(jù)到PSA，創(chuàng)建DTP上傳數(shù)據(jù)到信息對(duì)象和ODS，建立CUBE或MULTICUBE完成抽取和挖掘大量準(zhǔn)確、及時(shí)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)信息并將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。BW通過(guò)處理鏈組織排序?qū)��?shù)據(jù)加載及處理等工作，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的后臺(tái)自動(dòng)運(yùn)行。

    3.2 BO的設(shè)計(jì)與實(shí)施

    BO通過(guò)強(qiáng)大的展示功能和多種形式的表現(xiàn)方式，提供深層次的分析報(bào)表，展示管理者關(guān)注的業(yè)務(wù)指標(biāo)值及其狀態(tài)，直觀地監(jiān)測(cè)企業(yè)運(yùn)營(yíng)情況。

    BO針對(duì)單表處理，其中Query Designer通過(guò)過(guò)濾器限制信息提供者、總賬科目等特征值，通過(guò)行、列特性的多維度限制。包括對(duì)功能范圍、值類(lèi)型和日歷年月等的限制，定制單表具體的展示內(nèi)容，并可通過(guò)Analyzer查詢(xún)單表的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。Universe Designer垂行單表的Query生成對(duì)應(yīng)的.uw文件，BO設(shè)計(jì)軟件均是在.unv文件的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)。

    Web Intelugence格式化報(bào)表或可交互地展示相關(guān)業(yè)務(wù)指標(biāo)值；Crystal Xcelsius軟件將靜態(tài)的Excel電子表格轉(zhuǎn)化為生動(dòng)的數(shù)據(jù)展示、動(dòng)態(tài)表格、圖像和可交互的可視化分析。交互式的Crystal Xcelsius分析結(jié)果能嵌入到PowerPoint、Adobe PDF文檔、Outlook和網(wǎng)頁(yè)。圖2為銷(xiāo)售收入駕駛艙，集合了查詢(xún)與分析功能，管理者通過(guò)滑動(dòng)儀表盤(pán)修改增長(zhǎng)率或滑動(dòng)水平滑塊修改各項(xiàng)費(fèi)用比率預(yù)測(cè)決策對(duì)效益的影響，通過(guò)自主方式獲取所需信息；圖3和圖4為財(cái)務(wù)KPI指標(biāo)分析，通過(guò)與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)值的對(duì)比，信號(hào)燈的顏色和形狀指示各指標(biāo)的健康狀態(tài)，按鈕設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)KPI指標(biāo)分析l和財(cái)務(wù)KPI指標(biāo)分析2的切換，促使用戶(hù)跟蹤主要績(jī)效指標(biāo)(Key Performance Indicator，KPI)，分解目標(biāo)，開(kāi)展協(xié)作，對(duì)業(yè)務(wù)流程開(kāi)展更加有效地管理和監(jiān)控。

圖2 商業(yè)智能終端產(chǎn)品——銷(xiāo)售收入駕駛艙

圖3 商業(yè)智能終端產(chǎn)品——財(cái)務(wù)KPI指數(shù)分析1

圖4 商業(yè)智能終端產(chǎn)品——財(cái)務(wù)KPI指數(shù)分析1

    3.3 BW和Bo組合的商業(yè)智能系統(tǒng)

表1 BW與BO特點(diǎn)對(duì)比表

    表1為BW與BO的特性對(duì)比。基于業(yè)務(wù)主題及數(shù)據(jù)展現(xiàn)多樣化的需要，采用在BW企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上以BO作為展示工具構(gòu)建商業(yè)智能系統(tǒng)。BW企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供靈活的建模、數(shù)據(jù)清理處理、有效存儲(chǔ)和分層設(shè)計(jì)，綜合考慮數(shù)據(jù)顆粒度、集成層次、完整性、重用性、可恢復(fù)性、可追溯性、存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)生命周期進(jìn)行模型設(shè)計(jì)；B0數(shù)據(jù)展現(xiàn)層提供強(qiáng)大的報(bào)表分析功能、企業(yè)級(jí)格式化報(bào)表制作工具、靈活的即席查詢(xún)與分析、動(dòng)態(tài)交互式儀表盤(pán)等工具，滿(mǎn)足企業(yè)各級(jí)用戶(hù)的數(shù)據(jù)分析需求。組合設(shè)計(jì)的商業(yè)智能系統(tǒng)充分利用BW與ERP系統(tǒng)的無(wú)縫集成，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)接口進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取。建立企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，在企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中挖掘業(yè)務(wù)內(nèi)在規(guī)律，通過(guò)自動(dòng)化的報(bào)表統(tǒng)計(jì)及分析，提升企業(yè)管理運(yùn)營(yíng)手段，有效地實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略預(yù)測(cè)及運(yùn)營(yíng)分析。

4 結(jié)束語(yǔ)

    隨著全球一體化競(jìng)爭(zhēng)愈演愈烈。商業(yè)智能與ERP系統(tǒng)的應(yīng)用受到企業(yè)信息化組織機(jī)構(gòu)的重視。制造企業(yè)基于ERP系統(tǒng)的商業(yè)智能充分利用ERP及商業(yè)智能工具的優(yōu)勢(shì)，形成計(jì)劃、執(zhí)行、分析、決策的不斷優(yōu)化，優(yōu)化管理層決策制定，實(shí)現(xiàn)企業(yè)信息資源高效利用，促進(jìn)信息知識(shí)向企業(yè)效益的轉(zhuǎn)化�；�于ERP系統(tǒng)的商業(yè)智能是制造企業(yè)信息技術(shù)應(yīng)用發(fā)展的重要方向，具有廣闊的應(yīng)用價(jià)值。

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本文標(biāo)題：基于ERP的制造企業(yè)商業(yè)智能研究

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