SAP ERP的數(shù)據(jù)挖掘與分析
發(fā)表于：2017/6/9 11:19:03??閱讀量：?[關(guān)閉]
在日積月累的賬務(wù)處理過程中，企業(yè)SAP ERP系統(tǒng)的信息集成功能優(yōu)化了企業(yè)的運作流程，使企業(yè)在后臺數(shù)據(jù)庫中形成了比較準(zhǔn)確、及時、完整的基本業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并能夠提供相關(guān)的決策支持功能。但目前SAP ERP現(xiàn)有的決策支持功能大多限于各個模塊(如財務(wù)、銷售模塊的戰(zhàn)略制定)，對于半結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化、需要集成數(shù)據(jù)支撐的年度經(jīng)營決策來說，SAP ERP的處理效率仍較低。根據(jù)IBM的調(diào)查，一般企業(yè)對SAP ERP中集成數(shù)據(jù)的利用率只有2%～4%。
如何開發(fā)利用SAP ERP系統(tǒng)中豐富的數(shù)據(jù)資源，發(fā)揮信息資源的效用來支持決策，是SAP ERP后續(xù)發(fā)展的重點。要充分利用SAP ERP的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，首先要明晰SAP ERP中數(shù)據(jù)分析的缺陷，主要包括以下幾個方面：
1.SAP ERP系統(tǒng)本身是面向事務(wù)處理型的系統(tǒng)，而非數(shù)據(jù)分析型。SAP ERP系統(tǒng)是基于MPRII發(fā)展起來的，其設(shè)計的主要思想是對供應(yīng)鏈進行管理，由多個模塊實時記錄企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)處理的及時性要求其所獲取的數(shù)據(jù)是獨立的，盡可能避免冗余。而決策制定關(guān)乎的是企業(yè)發(fā)展的命脈，其須依賴充分的數(shù)據(jù)分析，更傾向于SAP ERP系統(tǒng)和企業(yè)其余事務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系以及變化趨勢。
2.SAP ERP系統(tǒng)所采用的是數(shù)據(jù)庫技術(shù)，用于存儲在線交易數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)挖掘主要依賴的是存儲歷史數(shù)據(jù)。企業(yè)在日常經(jīng)營過程中需要處理多筆交易，這就要求SAP ERP具有事務(wù)處理的時效性，因此采用了符合范式規(guī)則的數(shù)據(jù)庫技術(shù)。而數(shù)據(jù)分析是事后的，需要在歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進行，其強調(diào)的是數(shù)據(jù)積累的完整程度。
3.傳統(tǒng)SAP ERP系統(tǒng)中的決策(如生產(chǎn)決策)是以模擬為基礎(chǔ)的，通過比較多種不同的方案，做出好的決策。然而在這種方法基礎(chǔ)上做出的決策，不能對市場需求變化做出及時響應(yīng)。要滿足企業(yè)對市場變化做出及時響應(yīng)的需求，就須在傳統(tǒng)SAP ERP的基礎(chǔ)上增強其數(shù)據(jù)挖掘和分析的能力。
【基于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘】
數(shù)據(jù)挖掘是按照企業(yè)的既定目標(biāo)，從數(shù)據(jù)倉庫中通過數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、分析和模型化處理，提取隱含在其中的有用信息和知識的過程。它是一類深層次的數(shù)據(jù)分析方法，主要利用人工智能、統(tǒng)計學(xué)、模式識別等技術(shù)，高度自動化地分析企業(yè)已有的歷史數(shù)據(jù)，通過歸納推理，預(yù)測市場和客戶的變化，以構(gòu)建企業(yè)的決策支持系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘重視數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性、完整性，因此強調(diào)數(shù)據(jù)處理速度的數(shù)據(jù)庫技術(shù)已經(jīng)不能滿足數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性的要求，這就要求使用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)。
數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，是一種面向主題的、集成的、與時間相關(guān)且不可修改的數(shù)據(jù)集合，其將歷史數(shù)據(jù)、現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)清理后，消除數(shù)據(jù)冗余和不一致性。現(xiàn)在，數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)已經(jīng)得到各領(lǐng)域?qū)＜业闹匾暎湓跀?shù)據(jù)分析和決策支持中的優(yōu)勢表現(xiàn)為：
1.面向主題存儲，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的區(qū)分和特征化處理。數(shù)據(jù)倉庫將數(shù)據(jù)按照同一主題進行存儲，而非按照傳統(tǒng)的系統(tǒng)模塊存儲，因此只需要根據(jù)企業(yè)的決策目標(biāo)，選擇合適的數(shù)據(jù)主題，就可以方便地實現(xiàn)數(shù)據(jù)的查詢和趨勢分析。
2.支持關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出在各種數(shù)據(jù)之間隱含的關(guān)聯(lián)網(wǎng)，其使用支持度和可信度兩個閥值來度量相關(guān)性的大小。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)著重于數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，通過規(guī)定一組特定的條件，就可以查找決策相關(guān)的數(shù)據(jù);通過找出不同數(shù)據(jù)組的描述和區(qū)分條件，可以形成模型進行預(yù)測。
3.數(shù)據(jù)具有時間屬性，為演變分析提供可能。出于決策需要，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)都標(biāo)明了時間屬性。因此，通過企業(yè)數(shù)據(jù)信息隨時間變化的規(guī)律或趨勢，可以進行建模、預(yù)測。
基于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的數(shù)據(jù)挖據(jù)，既可以充分利用企業(yè)生產(chǎn)過程中積累的海量數(shù)據(jù)，也能對數(shù)據(jù)的迅速變化做出快速響應(yīng)，隨著新數(shù)據(jù)的不斷增加，不斷完善原有的數(shù)據(jù)搜尋規(guī)則。
數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的實施要充分結(jié)合企業(yè)的信息化建設(shè)規(guī)劃進行。重視對供應(yīng)鏈系統(tǒng)的整合，實現(xiàn)供應(yīng)物流數(shù)據(jù)的透明化，為經(jīng)營決策等提供了科學(xué)的依據(jù)，在此基礎(chǔ)上，企業(yè)自然而然需要重視數(shù)據(jù)挖掘的重要性。
因此，選擇數(shù)據(jù)挖掘合適的實施點也是企業(yè)在信息化進程中不可忽視的。
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