顺应发展趋势 商业智能如何支持ERP？

　　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、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。

　　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

　　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

　　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

　　四、ERP系统需要的决策支持功能

　　ERP系统是一个复杂的系统，面向不同的行业会有不同的解决方案。而不同行业解决方案中对决策分析的要求是不尽相同的。这里给出典型的ERP系统所需的决策分析功能：

　　1.销售分析：

　　把握市场动向，提高销售利润是企业的最终目标。在企业管理日趋科学化的今天，如何准确及时地进行生产经营决策是企业老总面临的严峻问题。这要求决策者准确及时地捕捉到销售信息，分析销售情况，随时根据历史的销售情况，对下一步的生产经营科学地进行决策。销售分析需要的基础数据涉及到的模块有销售、库存、财务和人事，能够围绕销售合同，从人员绩效、应收款、财务、库存等多角度进行分析，并给出如销售趋势、产品需求趋势等辅助决策信息。具体地，采用商业智能系统进行销售分析可以帮助企业解决的问题有：

　　某段时间内的产品销售流向情况分析

　　某产品在某段时间内的可答合同情况分析

　　同一种产品如何根据不同情况制定不同的价格策略

　　产品退货情况分析，何种退货最多?

　　产品销售收入及获利情况分析，何种产品在给定的分析条件下的销售量最大?

　　哪种产品被哪个客户订购多少?

　　哪种产品哪类客户购买的最多?

　　销售员销售绩效分析，销售员收回款分析

　　仓库某一批产品销售给哪些客户?

　　多角度分析销售成绩

　　商业智能系统根据企业需要解决的问题，帮助企业建立相应的分析主题和分析指标，从业务系统的基础数据库中抽取需要的数据，按预先建立的业务模型进行分析决策，分析结果显示直观、形象。决策者只需要简单地点取操作，便可以从商业智能强大的销售分析工具中获得所需的决策信息。

　　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

　　2.库存分析：

　　良好的库存管理是企业正常运作的基础之一。一方面保证生产所需原材料的及时供应，生产半成品的合理周转，另一方面保证产品销售的及时供给。同时要求资金占用少，资金周转快捷，即达到最优库存。基于商业智能系统构建的库存分析，既参满足一般用户的对库存物品的数量、库存成本和资金占用等情况，从级别，类别，货位，批次，单件，ABC分类等不同角度的查询，又能辅助决策解决企业深层次的相关问题，如呆滞物品分析和处理，根据盘点结果及时间进行库存调整及优化等。库存分析的基础数据取自于采购、销售、生产、财务等业务模块。商业智能的库存分析帮助企业实现的功能有：

　　发现呆滞物品，提供处理建议

　　查询某物料在各货位的储量情况分析及储量

　　某物料在某时间的收入、发生和结存情况分析

　　物品占用库存资金分析

　　哪种物品处于短缺或超储?

　　物品周转率分析，哪种处在积压状态?

　　查询历史各阶段的库存物品和成本情况

　　多角度，多条件组合查询库存情况

　　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

　　3.采购分析：

　　生产原材料采购是企业生产的基础，采购物品的价格以及质量问题直接影响到产品的质量与成本。采取正确的采购策略是企业不容忽视的问题，一个好的全面的采购分析对于领导制定下一步采购策略是至关重要的。基于数据仓库技术的商业智能系统可实现供应商信用评价、业务员业绩考核等决策分析，帮助企业为顺利生产打下坚实的基础，为最终产品在质量和成本上的定位提供科学的依据，具体包括：

　　供应信用等级分析，从交付日期，质量，数据和价格等方面评估供应商的表现

　　采购价格变动分析

　　物品拖期交货情况及原因分析

　　某种物料下一时期需求分析

　　某种物料的供应商情况分析，并比较价格和质量

　　某供应商供应物料情况分析

　　采购员业绩分析

　　从某供应商采购量和采购金额分析

　　供应商的物料检验后被拒收分析

　　到货物料存储仓库及货位查询

　　供应商报价查询

　　多角度查询物品的请购，订购及收货入库的情况

　　采购成本差异分析

　　供应商信用分析是采购分析很重要的一部分，往往做为采购分析的主题之一。采购分析的基础数据来自财务，生产，库存部门。商业智能的采购分析决策支持系统辅助企业选择最佳的供应商及采购策略，确保采购工作的高质量、高效率、低成本。

　　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

　　4.财务分析：

　　商业智能基于数据仓库技术的财务分析满足企业领导对各业务部门费用支出情况查询的要求，并实现了对应收款，应付款的决策分析。企业决策层通过使用这一功能，进一步提高从现金流量，资产负债，资金回收率等角度决策企业运营的科学化水平。具体的实现功能包括：

　　(1)帐务分析

　　各部门费用支出情况分析，辅助决策进一步的预算

　　多角度，多层次，多条件立体帐务查询

　　跨科目级别明细帐务查询

　　财务历史数据查询

　　(2)应收帐分析

　　客户欠款时间及细节查询

　　欠款的时间段分析

　　客户购货金额及付款情况查询

　　客户现金折扣分析

　　多条件，多角度查询收款及欠款情况

　　客户信用等级分析

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