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SAP商务智能系统在电力企业信息化建设中的应用
企业级ERP系统的实施统一了企业内部的信息流，理顺了各业务的流程，提高了企业的运行效率，但ERP系统中历史性的数据开始出现，对大量历史数据的管理已迫在眉睫。
2．1．2联机分析处理
商务智能平台提供了SAP
BI技术的基础架构及基于企业数据仓库的各种分析技术和功能，是对企业数据仓库的应用和深化。
OLAP是针对特定问题的在线数据访问与分析。它通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表。维是人们观察数据的特定角度，例如企业在考虑物资采购时，通常从时间、物料、供应商等不同的角度深入观察采购物资的情况，这里的时间、物料和供应商就是维。而这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的多维数组则是OLAP分析的基础。
多维分析是指对多维形式组织起来的数据采取钻取、切片、旋转等分析动作剖析数据，使用户能从多角度、多侧面观察数据库中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息。钻取是指改变维的层次，变换分析的角度；切片是在一部分维上选定值后，度量数据在剩余维上的分布；旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的位置。
2．1．3数据挖掘
数据挖掘是一种深层次的数据分析方法，按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏、未知或验证已知的规律性，并将其规模化的数据处理技术。数据挖掘能够提高企业决策者的市场决策能力，能够帮助企业检测到异常模式，以及在过去的经验基础上预测未来的趋势等。
2．2 SAP商务智能系统架构
根据电力
企业信息化建设的特点，设计了基于数据仓库、OLAP和数据挖掘技术的SAP商务智能系统架构，系统架构如图2所示。
商务智能系统左侧为基础数据层(源数据)。主要包括ERP系统的数据和外围系统的数据。系统的中间部分为数据仓储，包括主数据、
数据存储对象(DSO)和信息块(CUBE)等存储结构。数据转换通过对数据源层的数据抽取、清洗和转换形成统一的信息层。在逻辑和存储上，对源数据和数据仓库进行隔离，基于多模型、按照主题分析的需要建立企业级全局数据存储。数据挖掘、报表查询和OI。AP等智能引擎对数据仓储中的数据进行分析和查询，最后通过前端工具对智能引擎的结果进行展现，为
企业管理层的决策提供支持。
2．3 信息的展现
通过数据转换，将所需的数据源转换成多维数据模型，再通过元数据模型工具发布生成数据立方体，再通过业务浏览器来进行多维分析。业务浏览器是SAP BI为
企业战略分析和决策支持提供灵活报表和分析工具的组件。在多维数据源(OLAP报表)的基础上分析数据，使在同一时间对几个维度进行分析成为可能。数据可以用表格或图表来展示，既能清晰展示对比情况又能解答很多明细问题。
将业务浏览器套件与企业门户集成，用户可以通过
互联网和局域网访问数据分析中的业务数据，不同角色的用户拥有对应的访问权限，有利于提高企业各级人员获取信息的速度，使信息更好的服务于企业。
3 SAP商务智能系统的应用效果
SAP商务智能系统抽取ERP人力资源、财务、物资、设备、项目五大模块数据库中的数据，全面实现河北省电力公司ERP系统的流程、数据、界面的集成与展示，为企业领导的决策提供数据支持。ERP的实施为河北省电力公司管理层提供快速、丰富的人、财、物等统计分析数据和决策支持，进一步规范了公司的管理流程，大幅度提升了河北省电力公司系统的信息化水平。
4结束语
目前，SAP商务智能技术集中体现在数据分析上，但商务智能的应用不仅限于数据分析，在业务理论和系统实施实践上，基于数据仓库的应用在不断增加。随着电力企业信息化的建设和商务智能技术的不断提高，商务智能技术会更加科学、准确地帮助企业决策者模拟、分析、监控、优化管理企业运行状况，为决策者提供决策依据，使企业在竞争中处于领先地位。
责编：张泽牧
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