|
ERP与BI整合的迫切性与必要性
由于ERP系统专注于事务处理的局限性,使得它在竞争激烈的市场经济中,无法提供满足快速变化的市场信息,无法向企业管理者提供及时有效的决策支持。所以,要解决ERP的功能缺陷,更好地服务企业,就迫切需要整合BI。
由于ERP系统专注于事务处理的局限性,使得它在竞争激烈的市场经济中,无法提供满足快速变化的市场信息,无法向
企业管理者提供及时有效的决策支持。所以,要解决ERP的功能缺陷,更好地服务企业,就迫切需要整合BI。
1.企业的信息化问题亟待解决。自从ERP系统被广泛应用以来,企业对信息化的依赖性增强,需求加大,要求也越来越高,仅使用现有的ERP系统,只能满足为企业提供大量所需信息的需求,而要借助实施ERP顺利开展企业的业务过滤、处理和数据分析确实有一定困难。可喜的是,BI可以为企业处理大量的信息,然后找出企业产品市场前景、优化的业务流程等,以此来解决
企业信息化难题。“啤酒与尿布”的故事其实就是沃尔玛公司运用BI系统进行分析的结果。沃尔玛通过对客户购买资料的分析,发现将啤酒与尿布摆放在相近的区域销售时,两者的销售均会大增,于是在商品陈列时按照这一布局摆放商品以促进销售。又如一家食品公司发现,顾客对樱桃口味冰淇淋的抱怨暴增,他们认为冰淇淋内的樱桃含量太少,该公司运用
商业智能
软件找出了问题源头:“冰淇淋盒子上的照片反映了的是含较多樱桃的冰淇淋,给客户产生了误解”,于是该公司将照片更换之后,顾客抱怨就不再出现了。
2.企业的决策支持需要增强。ERP系统的功能模块里集成了少部分的决策支持,能为企业提供浅层次的服务,但这些支持功能不够强大,不能有效弥补企业决策层自身能力的欠缺。试想,企业决策人员从海量的信息库中提取相关信息,再结合模型分析,作出决策,难度该有多大,工作量又将多大。所以,企业的决策支持功能对企业的战略规划来说具备举足轻重的作用,急需加强。而BI应用系统所提供的商业建模和量化的分析指标能够提供企业内部关键问题的解决方案,主要包括商业建模、即席查询、多维分析、假设性问题分析、KPI等技术;而且,通过在企业各种应用系统中集成商业智能技术,使得企业的运作流程与决策信息形成回路,能够帮助分析和改进企业内部或企业之间的沟通和交流,所有功能可以协同ERP以完成企业的整体目标,并能够及早发现企业的运营瓶颈,系统更具弹性,企业更容易及时地做出正确的决策。由于是基于对企业“第一手资料”的分析,因而商业智能对企业的决策效果显著,如美国红罗宾汉堡连锁店购买了一套商业智能软件,为企业追踪营销活动成果并监督每家分店的汉堡销售情况,结果红罗宾很快就发现自己浪费了太多钱购买一种白色酱料,而这种酱料其实根本没有人吃,于是红罗宾决定自己研发酱料,不再向外购买。
(二)ERP与BI整合的重要性
将ERP系统与BI相整合,可使企业不仅在一个集成的环境下,有一个合理、严格的流程控制,完成企业业务作业,产生大量准确的数据,同时将这些操作型数据变为分析型数据,从分析型数据中提炼决策信息,对于协助企业决策者做出正确的决策,促进企业对信息的再利用都具有重大的意义。
1.ERP与数据仓库技术整合的意义。企业实施的ERP系统与商业智能中的数据仓库技术整合后,可以为生产管理模块带来:存储更加全面和完善的数据资料,对不同工艺路线、原料和外部环境条件、车间作业、生产流程规范等进行分类,为企业合理安排生产、有效进行生产控制贡献力量;为物料管理模块带来:为对物料的存储、传送、数量和状态的变化等信息的管理提供更为详尽的历史资料;为
销售管理模块带来:记录企业在不同时期、不同地区销售记录,记录企业的客户资料、信息情况和付款情况,为提高销售额、优化策略服务。为
财务管理模块带来:记录企业的财务资料,为企业成本分析、资金周转分析服务,有利于降低运营成本、优化财务决策、提高资金周转效率等。
2.ERP与数据挖掘技术整合的意义。数据挖掘可以协助实施ERP的企业从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们实现未知的,但又是潜在有用的,最终可理解的信息和知识。ERP在整合了数据挖掘以后,就找到了解决当今时代所面临的数据爆炸而信息贫乏问题的一种有效方法。
3.ERP与决策支持技术整合的意义。ERP整合决策支持系统,就能为生产过程的计划和控制、需求管理、物料管理、库存管理、订货的计划和方式提供决策支持;就能为为企业了解市场、分析市场趋势制定出科学的销售策略;就能为企业分析财务状况、明确成本构成、衡量企业收益,进而帮助企业预测财务趋势、制定财务计划。
(三)ERP与BI整合的可行性
在BI和ERP整合方面,众多学者已经作了一些前期相关探讨和研究,如基于ERP系统的数据仓库体系结构,ERP系统与数据仓库的集成,面向ERP的数据挖掘,商务智能工具的设计和实现等等,这些足以证明,ERP与BI整合并不是空穴来风,现从三方面具体阐述:
1.数据基础。BI从不同的数据源中提取有用的数据,并对这些数据进行一系列的处理后,使数据变为辅助决策的知识。在长年的业务处理中,ERP系统产生大量实时的、细节的、面向应用的数据,只是这些数据缺少对历史数据的积累和便于分析访问的有效结构。由此可见,ERP系统可为BI分析提供数据源;同时,ERP也可以利用BI工具对原来没有利用的数据进行分析,形成计划—执行—分析—决策—调整的不断优化过程,构成决策和执行的闭环系统,帮助企业将数据变为信息和知识。
2.资源互补。如果直接利用ERP数据库中现有的数据进行决策的分析和推理,将影响ERP系统的效率,并造成繁忙的网络数据传输。数据仓库面向主题的
数据存储方式提高了分析和查询的效率。这样,以数据仓库为纽带,将ERP与BI整合应用能以较合理的代价取得有效的决策支持,充分的利用了数据资源。
3.技术基础。数据仓库、数据挖掘和OLAP技术的发展为ERP与BI的整合应用带来了机会。对ERP系统来说,数据仓库可以容纳其长期的大量的数据,并对这些数据进行有效的组织;对BI来说,数据仓库能够为它提供集中的、丰富的数据源,增强数据的完整性和安全性;OLAP、数据挖掘等分析技术,能够验证、发掘大量的来自企业ERP的数据之间的关联,发现潜在的商机,预测未来的趋势,为企业决策提供支持。
(四)ERP与BI整合的前瞻性
1.学术前瞻性。目前国内外学者从各自不同的学术角度展开对这一课题的讨论,但是,由于
ERP软件的成熟性和对企业的影响,加之BI的概念并未在企业界形成根深蒂固的影响,所以,学者们对此方面的研究还不够丰富和成熟,学术界对此方面的探讨还属于一片极为广阔的领域。所以,这一课题的提出在学术界的前瞻性可见一斑。
2.技术前瞻性。目前,国内已有ERP的知名品品牌,如:
金蝶、
用友等,但国产BI软件提供商主要以应用型为主,在市场中比较活跃的提供商也多是以这类为主,ERP与BI的整合应用性软件就更难找了。当然,有一部分
管理软件厂商也开始提供一些BI解决方案,但大都是以国外BI技术为基础,结合自有产品,推进管理软件产品的应用效率。所以,如果结合现有的技术基础,如Web开发,J2EE、XML、OLAP等来进行ERP与BI的整合开发,并且形成本土化知名品牌,势必占据技术方面的前瞻性。
3.市场前瞻性。从对典型的ERP软件分析来看,目前ERP软件与BI的整合尚未大规模实现,而企业的信息化需求问题亟待解决,这就造成了供不应求的现象日益突出,所以,把握住该行业的前瞻性,展开市场调研,加大研发力度,树立品牌形象,提供优质服务,必将在广阔的市场前景中受益颇多。
4.观念前瞻性。我国目前在ERP整合BI的应用方面明显落后于西方发达国家,但是我们很多企业用于实现信息化的软件和硬件却并不落后,而最主要的是观念问题。当然,在目前的ERP软件中整合BI,仍然存在很多问题和潜在的风险。如果对于这些的问题不及时加以讨论和解决,就可能遭到企业的怀疑,这一技术的价值和潜能也就未必能得到充分的发挥。所以,对于该趋势的发展,需要大力宣传,试点推行,形成观念,从主观上为ERP与BI整合应用的实施打下坚实的基础。
责编:罗信
微信扫一扫实时了解行业动态
微信扫一扫分享本文给好友
著作权声明:kaiyun体育官方人口 文章著作权分属kaiyun体育官方人口 、网友和合作伙伴,部分非原创文章作者信息可能有所缺失,如需补充或修改请与我们联系,工作人员会在1个工作日内配合处理。
|
|
|