ERP業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)與BI項(xiàng)目特點(diǎn)

1、 . . . n更多企業(yè)學(xué)院：中小企業(yè)管理全能版183套講座+89700份資料總經(jīng)理、高層管理49套講座+16388份資料中層管理學(xué)院46套講座+6020份資料 國(guó)學(xué)智慧、易經(jīng)46套講座人力資源學(xué)院56套講座+27123份資料各階段員工培訓(xùn)學(xué)院77套講座+ 324份資料員工管理企業(yè)學(xué)院67套講座+ 8720份資料工廠生產(chǎn)管理學(xué)院52套講座+ 13920份資料財(cái)務(wù)管理學(xué)院53套講座+ 17945份資料 銷售經(jīng)理學(xué)院56套講座+ 14350份資料銷售人員培訓(xùn)學(xué)院72套講座+ 4879份資料n更多企業(yè)學(xué)院：中小企業(yè)管理全能版183套講座+89700份資料總經(jīng)理、高層管理49套講座

2、+16388份資料中層管理學(xué)院46套講座+6020份資料 國(guó)學(xué)智慧、易經(jīng)46套講座人力資源學(xué)院56套講座+27123份資料各階段員工培訓(xùn)學(xué)院77套講座+ 324份資料員工管理企業(yè)學(xué)院67套講座+ 8720份資料工廠生產(chǎn)管理學(xué)院52套講座+ 13920份資料財(cái)務(wù)管理學(xué)院53套講座+ 17945份資料 銷售經(jīng)理學(xué)院56套講座+ 14350份資料銷售人員培訓(xùn)學(xué)院72套講座+ 4879份資料n更多企業(yè)學(xué)院：中小企業(yè)管理全能版183套講座+89700份資料總經(jīng)理、高層管理49套講座+16388份資料中層管理學(xué)院46套講座+6020份資料 國(guó)學(xué)智慧、易經(jīng)46套講座人力資源學(xué)院

3、56套講座+27123份資料各階段員工培訓(xùn)學(xué)院77套講座+ 324份資料員工管理企業(yè)學(xué)院67套講座+ 8720份資料工廠生產(chǎn)管理學(xué)院52套講座+ 13920份資料財(cái)務(wù)管理學(xué)院53套講座+ 17945份資料 銷售經(jīng)理學(xué)院56套講座+ 14350份資料銷售人員培訓(xùn)學(xué)院72套講座+ 4879份資料 商業(yè)智能的一大重要應(yīng)用是在數(shù)據(jù)量龐大而嘈雜的制造業(yè)中，可以說(shuō)，制造業(yè)是非常需要商業(yè)智能的行業(yè)。因此，本期我們就將目光轉(zhuǎn)向制造業(yè)，討論一下商業(yè)智能在ERP業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。在文中，我們以一家鞋服制造企業(yè)為例，描述其ERP相關(guān)的BI系統(tǒng)項(xiàng)目特點(diǎn)，讓大家對(duì)制造業(yè)BI在ERP業(yè)務(wù)的應(yīng)用有一個(gè)直觀的

4、印象和清晰的理解。     商業(yè)智能的一大重要應(yīng)用是在數(shù)據(jù)量龐大而嘈雜的制造業(yè)中，可以說(shuō)，制造業(yè)是非常需要商業(yè)智能的行業(yè)。因此，本期，我們就將目光轉(zhuǎn)向制造業(yè)，討論一下商業(yè)智能在ERP業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。一、ERP業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)1、數(shù)據(jù)量龐大。制造業(yè)的數(shù)據(jù)量非常大，動(dòng)輒以百萬(wàn)、千萬(wàn)為單位計(jì)，甚至上億條，可以說(shuō)是海量的，會(huì)對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)造成極大的負(fù)荷，因此，制造業(yè)是非常適合做BI項(xiàng)目的。2、數(shù)據(jù)整齊程度差，隨意性較大。大量數(shù)據(jù)采集是人工歸集的，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性很差，且很不規(guī)整，數(shù)據(jù)格式很不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)類型混亂而嘈雜。3、信息分散、不與時(shí)、不共享。和其他行業(yè)不同，制造業(yè)

5、產(chǎn)、供、銷、人、財(cái)、物是一個(gè)有機(jī)的整體，它們之間存在大量信息交換。而人工管理信息分散，缺乏完善的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，大大影響管理決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。二、ERP業(yè)務(wù)BI項(xiàng)目特點(diǎn)      下面，我們就以一家鞋服制造企業(yè)為例，描述其ERP相關(guān)的BI系統(tǒng)項(xiàng)目特點(diǎn)，讓大家對(duì)制造業(yè)BI在ERP業(yè)務(wù)的應(yīng)用有一個(gè)直觀的印象和清晰的理解。我們都知道，一個(gè)完整的BI項(xiàng)目流程包括三個(gè)基本步驟：第一步，通過(guò)ETL流程，利用WINDOWS SQL SERVER 2005中的組件INTEGRATION SERVICES工具，將數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)源系統(tǒng)中抽取、轉(zhuǎn)換、清洗和加載到數(shù)據(jù)

6、倉(cāng)庫(kù)中；第二步，通過(guò)OLAP流程，利用WINDOWS SQL SERVER 2005中的組件ANALYSIS SERVICES工具，將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，按照分析的模式進(jìn)行聚合和計(jì)算，并把計(jì)算結(jié)果以某種特定的結(jié)果存儲(chǔ)起來(lái)，搭建起多維分析模型，以便客戶端快速查詢和使用。第三步，通過(guò)報(bào)表流程，利用WINDOWS SQL SERVER 2005中的組件REPORTING SERVICES報(bào)表工具，將客戶端需要的信息完整、迅速而靈活地展現(xiàn)出來(lái)，完成數(shù)據(jù)前端展現(xiàn)任務(wù)。在本例中，源數(shù)據(jù)來(lái)自于企業(yè)的ERP系統(tǒng)，8個(gè)事實(shí)表記錄以每天幾萬(wàn)條的數(shù)量級(jí)增加，目前均已累計(jì)達(dá)到百余萬(wàn)行。針對(duì)這樣的系統(tǒng)特性，為了提高查詢效

7、率，我們?cè)谠O(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的時(shí)候，需要注意如下幾點(diǎn)：1）為了加快數(shù)據(jù)查詢的速度，提高數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的執(zhí)行性能，在每維度表的主鍵列上建立聚集索引，在每事實(shí)表的ID列上建立聚集索引，并在每個(gè)關(guān)聯(lián)列上建立非聚集索引。2）盡量將常用的計(jì)算固化成數(shù)據(jù)表中的字段列，并通過(guò)ETL過(guò)程進(jìn)行處理。雖然這樣會(huì)使數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)變得更加龐大，但是，卻提升了前端查詢、匯總和分析的效率。對(duì)于輔助領(lǐng)導(dǎo)決策的企業(yè)級(jí)BI系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，對(duì)于分析效率的需求遠(yuǎn)高于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的空間占有需求。3）制造業(yè)的數(shù)據(jù)最大特點(diǎn)就是數(shù)據(jù)量極其龐大，會(huì)致Cube處理變慢，占用很多的系統(tǒng)資源。因此，在搭建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)，就必須提前采用一定的設(shè)計(jì)策略和調(diào)整辦法。辦法就是將維度表盡

8、量制作的薄一點(diǎn)，同時(shí)，將事實(shí)表盡量制作的窄一點(diǎn)。這樣，在Cube處理時(shí)，就會(huì)大大提高效率。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模完成后，我們通過(guò)ETL過(guò)程將源系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。那么，在應(yīng)用SSIS的過(guò)程中，我們需要注意如下幾點(diǎn)：1）數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、不規(guī)整問(wèn)題。本例中，在字段中含有“”、“”等全角字符，SSIS在處理時(shí)就會(huì)報(bào)錯(cuò)，必須進(jìn)行處理。解決方法就是在列名后加上collate Chinese_PRC_CI_AS_WS關(guān)鍵字，即可找到含有全角的字符，然后用Replace即可替換掉。2）ETL的增量抽取問(wèn)題。由于制造業(yè)數(shù)據(jù)量極大，更新速度快，且對(duì)數(shù)據(jù)更新的實(shí)時(shí)性要求極高，不可能每次都將全部數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取加載，因

9、此，增量抽取問(wèn)題就顯的尤為重要了。解決方法為：1、在時(shí)間戳字段添加聚集索引； 2、設(shè)置變量獲取最大值。3）ETL包調(diào)度遠(yuǎn)程連接報(bào)錯(cuò)問(wèn)題。在ETL包中，如果連接管理器連接的是遠(yuǎn)程服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫(kù)，手動(dòng)運(yùn)行ETL包沒(méi)有問(wèn)題，可是，如果在調(diào)度中運(yùn)行該包，就會(huì)報(bào)錯(cuò)。解決方法為，在本地服務(wù)器和遠(yuǎn)程服務(wù)器使用同一用戶名和密碼。之后，我們就可以為OLAP維度建模了。我們以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的維度表為基礎(chǔ)，建立維度。其中，比較值得一提的是地區(qū)維度的設(shè)計(jì)：Dim_Rigion，該維度共有3個(gè)屬性，分別是Dim Region，AreaID，以與Parentrowid，其中Dim Region字段作為邏輯主鍵，并在此屬性層次

10、結(jié)構(gòu)下，與其他2個(gè)屬性層次結(jié)構(gòu)分別建立了屬性關(guān)系。一般項(xiàng)目中的地區(qū)維度會(huì)被建成標(biāo)準(zhǔn)的層次關(guān)系，但是在本例中，基于銷售地區(qū)分布不平衡的特點(diǎn)，我們采用了父子維度關(guān)系，簡(jiǎn)練的表達(dá)了地區(qū)之間的從屬關(guān)系。如圖所示：Dim Region 字段和Parentrowid字段形成了父子維度關(guān)系。（圖一）在將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模和OLAP維度建模成功搭建好以后，現(xiàn)在，我們開(kāi)始以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為基礎(chǔ)創(chuàng)建多維立方體CUBE。在這里，我們建立了8個(gè)度量值組，分別為Fact_SalesOrder(采購(gòu)訂單度量值組)，F(xiàn)act_PosSales（門(mén)店銷售明細(xì)度量值組），F(xiàn)act_WaitOrder（銷售下單度量值組），F(xiàn)act_Sale

11、sContact（銷售合同度量值組），F(xiàn)act_PosStorageLog（門(mén)店明細(xì)度量值組），F(xiàn)act_StorageLog（大倉(cāng)庫(kù)明細(xì)度量值組），F(xiàn)act_PPODoc（訂貨會(huì)訂單度量值組），以與Fact_SalesDetails（銷售明細(xì)度量值組）。如圖所示，整個(gè)多維模型成型了。 （圖二）為了方便對(duì)多維數(shù)據(jù)的分析和查詢，我們使用多維數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)言（MDX）建立了一個(gè)命名集TimeSet和多個(gè)計(jì)算成員。值得一提的是，在ERP相關(guān)的BI分析中，客戶普遍需要一個(gè)“任意期間”的參數(shù)圍，比如：“我想看某一起始日到某一截止日的庫(kù)存數(shù)量”，該“起始日”和“截止日”由分析員在報(bào)表展現(xiàn)的時(shí)候任意

12、指定。這樣的分析需求在多維分析模型中需要特定的實(shí)現(xiàn)方法，我們采用命名集“TimeSet”來(lái)實(shí)現(xiàn)。該命名集的MDX表達(dá)式如下：DESCENDANTS( Dim Time.FullHie, Dim Time.FullHie.FullTime) DESCENDANTS函數(shù)返回成員在指定級(jí)別或距離上的后代集，可以選擇包括或不包括其他級(jí)別上的后代。利用該函數(shù)，我們就可以輕松而方便地在瀏覽多維分析模型時(shí)任意選取某一時(shí)間段的度量值進(jìn)行查詢和分析。之后，我們還可以通過(guò)Reporting Services的參數(shù)動(dòng)態(tài)的給這兩個(gè)日期賦值，從而實(shí)現(xiàn)客戶“任意期間”的分析需求。另外，客戶在ERP相關(guān)

13、的BI分析中普遍需要的KPI指標(biāo)有如下兩種，我們可以通過(guò)計(jì)算成員來(lái)實(shí)現(xiàn)：1）期初數(shù)量/金額。MDX表達(dá)式如下：sum(    Dim Time.Full.FirstChild:    Dim Time.Full.CurrentMember.PrevMember,    Measures.入庫(kù)數(shù)量/金額)-sum(    Dim Time.Full.FirstChild:    Dim Time.Full.CurrentMember.Prevmem

14、ber,    Measures.出庫(kù)數(shù)量/金額)FirstChild函數(shù)返回成員的第一個(gè)子成員。CurrentMember函數(shù)返回迭代過(guò)程中指定的維度或?qū)哟谓Y(jié)構(gòu)的當(dāng)前成員。PrevMember函數(shù)返回指定成員所在級(jí)別中的上一個(gè)成員。將當(dāng)前成員的上一個(gè)成員的“總?cè)霂?kù)數(shù)量/金額”減去當(dāng)前成員的上一個(gè)成員的“總出庫(kù)數(shù)量/金額”，得出的結(jié)果即為“期初數(shù)量/金額”。2）期末數(shù)量/金額。MDX表達(dá)式如下：sum(    null:    Dim Time.Full.CurrentMember,  

15、;  Measures.入庫(kù)數(shù)量/金額)-sum(    null:    Dim Time.Full.Currentmember,    Measures.出庫(kù)數(shù)量/金額)CurrentMember函數(shù)返回迭代過(guò)程中指定的維度或?qū)哟谓Y(jié)構(gòu)的當(dāng)前成員。將當(dāng)前成員的“總?cè)霂?kù)數(shù)量/金額”減去當(dāng)前成員的“總出庫(kù)數(shù)量/金額”，得出的結(jié)果即為“期末數(shù)量/金額”。然后，我們可以使用Analysis Services中的“瀏覽器”選項(xiàng)卡，可以將我們所關(guān)心的度量值和相關(guān)的維度信息拖拽到數(shù)據(jù)區(qū)域，還可以在參數(shù)區(qū)域進(jìn)

16、行SLICE操作。 （圖三）3、報(bào)表展現(xiàn)多維分析模型搭建好以后，就可以使用Reporting Services工具實(shí)施RS報(bào)表流程，實(shí)現(xiàn)報(bào)表的創(chuàng)建、發(fā)布、展示和訂閱。在reporting services中的“數(shù)據(jù)”欄，將需要在報(bào)表中展現(xiàn)的數(shù)據(jù)，從量度和維度區(qū)域拖拽到數(shù)據(jù)區(qū)域，還可以在參數(shù)區(qū)域設(shè)置需要在報(bào)表中展現(xiàn)的參數(shù)。在reporting services中的“布局”欄，從左側(cè)“工具箱”欄中選出所需要的適當(dāng)?shù)膱?bào)表展現(xiàn)格式，拖拽到右側(cè)“主體”區(qū)域，并將需要展現(xiàn)的數(shù)據(jù)拖入格式框。圖十是reporting services中的“預(yù)覽”欄，可以預(yù)覽報(bào)表中將要展現(xiàn)的數(shù)據(jù)，并可以在參數(shù)區(qū)域選擇參數(shù)，根據(jù)客戶的需要任意定制報(bào)表。 （圖四）報(bào)表建立好以后，就可以在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)布。發(fā)布成功以后，在地址欄菜單輸入”這個(gè)URL地址，就可以方便