BI新發展方向：基于ERP的數據倉庫

　　商業智能BI的特點及發展方向

　　商業智能一般由數據倉庫、數據分析、數據挖掘、在線分析、數據備份和恢復等部分組成。商業智能的工作原理主要是兩大部分：首先對源數據的抽取、轉化、集合將分布在財務、物流、生產等各個部分的數據集中存儲;然后依據管理模型對存儲以后的數據進行多維多點的分析，以找到各數據之間的關聯提出管理的決策依據。

　　企業對信息系統(IS)存在兩個不同方面的需求：一是結合先進管理思想，能夠高效集成企業內外部資源為企業戰略目標服務的事務處理系統;二是將來能夠使企業內部事務處理和企業外部的數據轉化為信息。有需求就會有發展，到了20世紀90年代，IS技術發展出現了兩個新的方向。企業資源計劃(ERP)和數據倉庫(Data Warehousing) ，這兩種IS技術應用在企業中就能夠解決上面提到的企業新遇到的問題，而這兩種技術的相互融合與支持，也成為支持未來商業智能發展的一個基點問題。

　　ERP和數據倉庫簡介

　　企業資源計劃(ERP)這一概念是由Gartner公司于20世紀90年代初提出的。ERP是一個融合了多種先進管理思想的信息系統，其核心管理思想就是實現對整個供應鏈的有效管理。如果我們從另外一個角度來看ERP，其發展過程也是將企業各種資源逐步集成到企業IS系統的發展過程。

　　數據倉庫的概念則是由Bill Inmon提出的，目的就是為了解決企業遇到的“企業應用蜘蛛網”現象和更好地支持管理決策。數據倉庫技術，簡單地說就是將企業內外部的數據進行全面地集成、清洗和整理，去除一些純事務性的數據，將企業數據按主題放置到一個“倉庫”中，然后再在此基礎上建它各種決策支持應用為企業服務。ERP和數據倉庫這兩種信息技術能夠分別提供企業的事務處理和決策支持功能，將兩者集成，就形成一個完整的企業IS系統體系結構。

　　基于ERP的數據倉庫

　　前面提到企業信息系統要能提供事務處理和決策支持兩方面的功能。當企業實施了ERP之后，企業所遇到的第一個問題就可以得到解決，剩下的問題就是如何把ERP系統事務數據和其它外部數據集成轉化為信息。

　　ERP是一個技術型信息系統，也是一個包含了多種先進管理思想的社會型信息系統，它強調的是管理的先進性、及時性、安全性、可靠性等。雖然，現在的ERP軟件系統都提供了部分的管理決策支持功能，如各種報表等，但這些并不能完全解決企業對管理決策的需要，因為畢竟ERP在系統設計時關注的是數據的“入”而非“出”，要從中實時取得有價值信息是比較困難的。

　　如果將ERP的事務數據經過清理轉入數據倉庫，再在數據倉庫基礎上建立各種分析型應用的話，那將是一個絕佳組合，ERP處理企業事務，數據倉庫輔助企業管理決策，各司其職。建立基于ERP的數據倉庫，首先是分析ERP的數據模型，在其基礎上建立相應的數據倉庫數據模型，這時對關鍵數據的識別、整理、清洗、轉化和主題域的確定非常重要，之后的數據抽取程序建立等下作也不容忽視。企業決策所需的信息也不僅僅全部來自ERP系統中，還有一部分數據來自于企業內部其它系統和企業外部，在建立企業數據倉庫時，也必須將之和ERP數據進行整合放入數據倉庫中。

　　有了基于ERP的數據倉庫系統，就可以建立各種商業智能應用。針對企業各部門和ERP系統模塊，對外可以建立供應商分析、客戶分析。內部可以建立生產、庫存、銷售、人事和財務等分析系統，并且這些系統可以進行交叉分析，例如可以對某員工在某時間段對某客戶的銷售情況進行交叉多維分析，還可以進行一些高級的數據挖掘分析等。

　　建立基于ERP的數據倉庫需要注意的問題

　　分別建立ERP和數據倉庫的目的是將企業事務處理和決策支持相分離;而兩者集成的目的是為了更好的把ERP中的事務處理數據和外部數據轉化為管理決策所需的信息。并能夠對這些數據進行多維深度挖掘。

　　但是，要真正建立一個良好的基于ERP的數據倉庫卻不是件容易的事。建立基于ERP的數據倉庫面臨的問題總的來說集中在兩個方面：一是如何將事務處理邏輯模型和數據倉庫模型對應起來，并將ERP事務處理和外部數據轉入數據倉庫中，即數據倉庫的建立;二是在數據倉庫基礎上如何構建企業的商業智能來支持企業的管理決策活動，即數據倉庫的應用。

　　ERP系統中，一般數據庫的表會達到幾千張，要將數據從ERP向數據倉庫遷移，構建這種數據轉換抽取程序也是非常困難的。在建立商業智能應用時，如報表查詢、多維分析和數據挖掘等，要結合企業具體的需求和一些高級商業應用系統所提供的功能進行考慮，還有可能要針對各個部門需要建立各自相應的分析應用系統。

　　由于ERP和數據倉庫都是近十年出現的新的信息技術，因此，對ERP和數據倉庫的集成研究不是很多。部分ERP廠商也推出了自己的一些產品，以提供這方面的支持，但這些都是針對一些具體的ERP產品所推出的數據倉庫解決方案。

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