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

        2015-03-24 12:59:45張紀(jì)民
        企業(yè)文化·中旬刊 2015年2期
        關(guān)鍵詞:商業(yè)智能制造企業(yè)數(shù)據(jù)處理

        張紀(jì)民

        摘 要:當(dāng)今企業(yè)用戶對海量數(shù)據(jù)智能化分析預(yù)測的要求已經(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, 也面臨著許多的挑戰(zhàn)和問題。人們在解析商業(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)今社會是知識經(jīng)濟(jì)時代,是全面進(jìn)入了信息大爆炸的時代, 知識管理成為人們普遍關(guān)注和研究的對象,信息技術(shù)的高速發(fā)展給企業(yè)提高自身競爭力提供了足夠的空間。處在知識管理時代, 空前增長爆炸的信息量,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)中找出最有價值最精簡的信息, 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)智能通過對數(shù)據(jù)的收集、 分析和管理, 使之轉(zhuǎn)化為對企業(yè)有價值的信息, 從而輔助決策, 指導(dǎo)企業(yè)行動。

        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)的各級決策者獲得信息和知識, 促使他們做出對企業(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, 而不是單一的對儲存在數(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)分析處理簡稱OLAP,是針對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)對象工具(BO)兩大塊。BW與BO的特點(diǎn)對比:

        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)級數(shù)據(jù)倉庫

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

        可視化的儀表盤

        查詢, 報告及分析

        最終用戶即席查詢與分析

        一流前臺展示套件

        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,在激烈的市場競爭中占據(jù)有利地位。商業(yè)智能系統(tǒng)是一個充滿希望的科研領(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),才能推動企業(yè)的發(fā)展進(jìn)步。

        參考文獻(xiàn):

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