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(yùn)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(diǎn)。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(jìn)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(dú)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(jìn)行,其強(qiáng)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(qiáng)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(qiáng)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?,F(xiàn)在,數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)已經(jīng)得到各領(lǐng)域?qū)<业闹匾?,其在?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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(diǎn)也是企業(yè)在信息化進(jìn)程中不可忽視的。

 



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