顺应发展趋势 商业智能该如何支持ERP?

互联网 | 编辑: 杨剑锋 2006-07-24 11:25:00转载 一键看全文

 

     一、商业智能的由来

  自九十年代以来随着数据仓库技术的成熟,数据仓库解决了决策分析中的多数据源问题、无法利用历史数据问题、多维分析效率低下问题等等。除此之外,有两方面的迫切需求使该技术能够迅速得以普及应用:

  一是彻底解决了企业决策支持系统(DSS)面临的困境。DSS和MIS是两类相互关联但性质迥然不同的系统,人们对DSS的期望在于能够利用DSS提供的方法库、模型库、知识库等知识,在数据库的基础上发掘普通MIS不能实现的决策支持功能。但是,各库与数据库的有效接口是每一个DSS都感到头痛的问题,其实质是缺少一个自由获得决策所需数据的平台。这个问题使DSS陷入了人们对其期望过高而实际难以实现的局面。数据仓库提供了集成有效数据的平台,通过DSS前端展示工具可容易完成DSS的建设,被专家认为数据仓库是解决DSS问题的最好的技术。

  二是解决了数据积累困境问题(data accumulating dilemma)。大多企事业单位已经建立了信息系统,既有一般的MIS,也包括大型的应用系统如ER、CRM系统。在多年的系统运行中积累了丰富的数据。但由于系统采用的事务处理机制的局限性,不能够从现有的数据中发现宝贵的信息,以及潜在的知识。数据仓库技术为OLAP技术和数据挖掘技术创造了应用的环境,有助于从业务数据中发现深层次的信息和知识。

  二、商业智能顺应了ERP系统的发展趋势

  计算机网络的飞速发展和企业走向电子商务的趋势赋于了ERP许多新的发展趋势。在企业内部,ERP与PDM、CIM、POS实现整合,而从企业和客户的联盟角度看,作为后台应用的ERP与前台的CRM、EC整合,以及与供应链的集成。现阶段,ERP系统整个停留在功能全面的MIS系统层面,尤其没能够达到真正的ERP所期望的辅助决策分析的功能。其根据原因在于几乎所有的ERP系统在决策分析上是采用事务型处理来代替分析性处理,存在实质上的差别。

  ERP积累的业务数据相对来说是规整的,数据仓库在这些数据之上,结合OLAP技术及数据挖掘技术,将非直观的、隐含的信息和知识以直观的形式描述,辅助领导层进行决策分析。ERP项目实施的难点之一是难以引发企业老总的兴趣,增强ERP系统的分析决策功能无疑会消除这一障碍,从而会成为ERP厂商向企业推销产品的一个强有力的突破口。

  将DW和OLAP技术应用在现有的ERP系统,实现了ERP从MRPII在事务处理控制方面的本质飞跃。MRPII是通过计划的及时滚动来控制整个生产过程,一般只能实现事中控制。而结合了DW和OLAP技术的ERP系统,则强调企业的事前控制能力,它可以将设计、制造、销售等通过集成来并行地进行各种相关作业,为企业提供对质量、适应变化、客户满意、绩效等关键问题的实时分析能力。

  三、ERP系统理解

  ERP──Enterprise Resource Planning 企业资源计划系统,是指建立在信息技术基础上,以系统化的管理思想,为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。ERP系统集中信息技术与先进的管理思想于一身,成为现代企业的运行模式。

       ERP是将企业所有资源进行整合集成管理,简单的说是将企业的三大流:物流,资金流,信息流进行全面一体化管理的管理信息系统。它的功能模块不同于MRP或MRPII的模块。它不仅可用于生产企业的管理,而且在许多其它类型的企业如一些非生产、公益事业的企业也可导入ERP系统进行资源计划和管理。对企业来讲,它包括四个方面的内容:生产控制(计划,制造),物流管理(分销,采购,库存管理)和财务管理(会计核算,财务管理)和人力资源管理( 规划,工资,工时,差旅)。以下是典型的ERP系统功能模块介绍:

  1.库存管理

  2.采购管理

  3.销售管理

  4.财务报表

  5.帐务管理

  6.应收帐管理

  7.应付帐管理

  8.工资核算

  9.质量管理

  10.成本管理

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