SAP商務(wù)智能系統(tǒng)在電力企業(yè)信息化建設(shè)中的應(yīng)用

2013-12-20 10:55:06 電力信息化　點(diǎn)擊量：評論 (0)

SAP商務(wù)智能系統(tǒng)在電力企業(yè)信息化建設(shè)中的應(yīng)用企業(yè)級ERP系統(tǒng)的實(shí)施統(tǒng)一了企業(yè)內(nèi)部的信息流，理順了各業(yè)務(wù)的流程，提高了企業(yè)的運(yùn)行效率，但ERP系統(tǒng)中歷史性的數(shù)據(jù)開始出現(xiàn)，對大量歷史數(shù)據(jù)的管理已迫在眉睫；

企業(yè)級ERP系統(tǒng)的實(shí)施統(tǒng)一了企業(yè)內(nèi)部的信息流，理順了各業(yè)務(wù)的流程，提高了企業(yè)的運(yùn)行效率，但ERP系統(tǒng)中歷史性的數(shù)據(jù)開始出現(xiàn)，對大量歷史數(shù)據(jù)的管理已迫在眉睫；同時(shí)，企業(yè)需要利用ERP系統(tǒng)提供的信息反饋，來控制、指揮企業(yè)的各種活動(dòng)，如何將信息展現(xiàn)已成當(dāng)務(wù)之急。近幾年，SAP商務(wù)智能技術(shù)的發(fā)展，為此問題的解決提供了良好的方案。

1 SAP商務(wù)智能系統(tǒng)簡介

SAP商務(wù)智能系統(tǒng)由多個(gè)功能模塊組成，體系結(jié)構(gòu)一般為：數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換層、數(shù)據(jù)倉庫層、智能分析層、用戶展現(xiàn)層。數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse，DW)、聯(lián)機(jī)分析處理(Online Analytical Processing，OLAP)、數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining，DM)為商務(wù)智能系統(tǒng)的核心技術(shù)。數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)面向主題的、集成的、時(shí)變的、非易失的數(shù)據(jù)集合，支持管理決策制定。數(shù)據(jù)倉庫的典型處理流程包括數(shù)據(jù)建模、抽取以及對數(shù)據(jù)倉庫流程的管理等，因此數(shù)據(jù)倉庫是商務(wù)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)。OLAP是用于從多角度對信息進(jìn)行快速、一致、交互存取，從而獲得對數(shù)據(jù)更深了解的軟件技術(shù)。

OLAP的目標(biāo)是滿足決策支持或者滿足在多維環(huán)境下特定的查詢和報(bào)表需求。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中分析出潛在的、不為人知的有用信息、模式和趨勢的過程，企業(yè)決策者可根據(jù)這些信息做出科學(xué)決策。

2 SAP商務(wù)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用

2．1 設(shè)計(jì)中的核心技術(shù)

2．1．1數(shù)據(jù)倉庫

電力企業(yè)中的ERP系統(tǒng)涉及人力資源、財(cái)務(wù)、物資、設(shè)備、項(xiàng)目五大模塊，每個(gè)模塊都有千萬條數(shù)據(jù)，因此只有建立結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)倉庫，從不同的維度來組織這些數(shù)據(jù)，從多方面進(jìn)行深入分析，才能挖掘出有價(jià)值的經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則。企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫對來自任何數(shù)據(jù)源(ERP和非ERP源)、任何時(shí)期的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、轉(zhuǎn)換、合并、清理、存儲及加工，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成有價(jià)值的信息，為SAP商務(wù)智能系統(tǒng)構(gòu)建提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉庫還提供了管理平臺(數(shù)據(jù)倉庫工作臺)，集成了數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)獲取、流程管理和數(shù)據(jù)倉庫管理等工具，從業(yè)務(wù)流程的角度，可以將企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫分成建模和運(yùn)行兩大部分，如圖1所示。

a．?dāng)?shù)據(jù)倉庫建模。首先是數(shù)據(jù)建模，數(shù)據(jù)建模支持具有高度靈活性和綜合性的信息模型并使建模容易化；其次是數(shù)據(jù)獲取，數(shù)據(jù)獲取是將SAP商務(wù)智能系統(tǒng)接入到不同的源系統(tǒng)中，同時(shí)也支持到源系統(tǒng)的遠(yuǎn)程連接，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)查詢；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是數(shù)據(jù)合并、清理和集成的主要流程，從可能的異構(gòu)源系統(tǒng)過來的數(shù)據(jù)通過這個(gè)流程實(shí)現(xiàn)語義上的一致性；除對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢以外，數(shù)據(jù)也可以發(fā)布到其他的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中。元數(shù)據(jù)和文檔必須得到管理并支持搜索功能，應(yīng)該能與其他系統(tǒng)進(jìn)行開發(fā)式的交互。

b．?dāng)?shù)據(jù)倉庫運(yùn)行。首先要對數(shù)據(jù)流進(jìn)行控制，數(shù)據(jù)流能幫助創(chuàng)建數(shù)據(jù)傳輸進(jìn)程和信息包，數(shù)據(jù)傳輸進(jìn)程和信息包中設(shè)置了企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)獲取時(shí)需要的各種參數(shù)，這個(gè)流程可以定義處理鏈，用來自動(dòng)完成數(shù)據(jù)獲取工作；其次是管理及監(jiān)控流程，用于計(jì)劃及監(jiān)控企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫日常工作的各種活動(dòng)，包括對數(shù)據(jù)質(zhì)量方面的控制；企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的性能優(yōu)化集中體現(xiàn)在查詢性能方面的優(yōu)化，查詢性能的提高有利于保持用戶的滿意度；信息生命周期管理有利于減少數(shù)據(jù)倉庫中管理的數(shù)據(jù)量，從而減少信息維護(hù)成本，提高系統(tǒng)性能。用戶管理實(shí)現(xiàn)了公司在數(shù)據(jù)安全方面的指導(dǎo)方針，并根據(jù)企業(yè)的業(yè)務(wù)需要以高度靈活的方式授予最終用戶權(quán)限。

2．1．2聯(lián)機(jī)分析處理

商務(wù)智能平臺提供了SAP BI技術(shù)的基礎(chǔ)架構(gòu)及基于企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的各種分析技術(shù)和功能，是對企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用和深化。

OLAP是針對特定問題的在線數(shù)據(jù)訪問與分析。它通過多維的方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、查詢和報(bào)表。維是人們觀察數(shù)據(jù)的特定角度，例如企業(yè)在考慮物資采購時(shí)，通常從時(shí)間、物料、供應(yīng)商等不同的角度深入觀察采購物資的情況，這里的時(shí)間、物料和供應(yīng)商就是維。而這些維的不同組合和所考察的度量指標(biāo)構(gòu)成的多維數(shù)組則是OLAP分析的基礎(chǔ)。

多維分析是指對多維形式組織起來的數(shù)據(jù)采取鉆取、切片、旋轉(zhuǎn)等分析動(dòng)作剖析數(shù)據(jù)，使用戶能從多角度、多側(cè)面觀察數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，從而深入理解包含在數(shù)據(jù)中的信息。鉆取是指改變維的層次，變換分析的角度；切片是在一部分維上選定值后，度量數(shù)據(jù)在剩余維上的分布；旋轉(zhuǎn)是變換維的方向，即在表格中重新安排維的位置。

2．1．3數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是一種深層次的數(shù)據(jù)分析方法，按企業(yè)既定業(yè)務(wù)目標(biāo)，對大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析，揭示隱藏、未知或驗(yàn)證已知的規(guī)律性，并將其規(guī)模化的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘能夠提高企業(yè)決策者的市場決策能力，能夠幫助企業(yè)檢測到異常模式，以及在過去的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上預(yù)測未來的趨勢等。

商務(wù)智能系統(tǒng)左側(cè)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層(源數(shù)據(jù))。主要包括ERP系統(tǒng)的數(shù)據(jù)和外圍系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。系統(tǒng)的中間部分為數(shù)據(jù)倉儲，包括主數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)存儲對象(DSO)和信息塊(CUBE)等存儲結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換通過對數(shù)據(jù)源層的數(shù)據(jù)抽取、清洗和轉(zhuǎn)換形成統(tǒng)一的信息層。在邏輯和存儲上，對源數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行隔離，基于多模型、按照主題分析的需要建立企業(yè)級全局?jǐn)?shù)據(jù)存儲。數(shù)據(jù)挖掘、報(bào)表查詢和OI。AP等智能引擎對數(shù)據(jù)倉儲中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和查詢，最后通過前端工具對智能引擎的結(jié)果進(jìn)行展現(xiàn)，為企業(yè)管理層的決策提供支持。

2．3 信息的展現(xiàn)

通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，將所需的數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)換成多維數(shù)據(jù)模型，再通過元數(shù)據(jù)模型工具發(fā)布生成數(shù)據(jù)立方體，再通過業(yè)務(wù)瀏覽器來進(jìn)行多維分析。業(yè)務(wù)瀏覽器是SAP BI為企業(yè)戰(zhàn)略分析和決策支持提供靈活報(bào)表和分析工具的組件。在多維數(shù)據(jù)源(OLAP報(bào)表)的基礎(chǔ)上分析數(shù)據(jù)，使在同一時(shí)間對幾個(gè)維度進(jìn)行分析成為可能。數(shù)據(jù)可以用表格或圖表來展示，既能清晰展示對比情況又能解答很多明細(xì)問題。

將業(yè)務(wù)瀏覽器套件與企業(yè)門戶集成，用戶可以通過互聯(lián)網(wǎng)和局域網(wǎng)訪問數(shù)據(jù)分析中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，不同角色的用戶擁有對應(yīng)的訪問權(quán)限，有利于提高企業(yè)各級人員獲取信息的速度，使信息更好的服務(wù)于企業(yè)。

3 SAP商務(wù)智能系統(tǒng)的應(yīng)用效果

SAP商務(wù)智能系統(tǒng)抽取ERP人力資源、財(cái)務(wù)、物資、設(shè)備、項(xiàng)目五大模塊數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，全面實(shí)現(xiàn)河北省電力公司ERP系統(tǒng)的流程、數(shù)據(jù)、界面的集成與展示，為企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)的決策提供數(shù)據(jù)支持。ERP的實(shí)施為河北省電力公司管理層提供快速、豐富的人、財(cái)、物等統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)和決策支持，進(jìn)一步規(guī)范了公司的管理流程，大幅度提升了河北省電力公司系統(tǒng)的信息化水平。

4結(jié)束語

目前，SAP商務(wù)智能技術(shù)集中體現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析上，但商務(wù)智能的應(yīng)用不僅限于數(shù)據(jù)分析，在業(yè)務(wù)理論和系統(tǒng)實(shí)施實(shí)踐上，基于數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用在不斷增加。隨著電力企業(yè)信息化的建設(shè)和商務(wù)智能技術(shù)的不斷提高，商務(wù)智能技術(shù)會(huì)更加科學(xué)、準(zhǔn)確地幫助企業(yè)決策者模擬、分析、監(jiān)控、優(yōu)化管理企業(yè)運(yùn)行狀況，為決策者提供決策依據(jù)，使企業(yè)在競爭中處于領(lǐng)先地位。

責(zé)任編輯：和碩涵

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