面向集团企业的商业智能系统构建研究

２０１４年２月　ＦＥＢ．２０１４　情报探索　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　第２期（总１９６期）　Ｎｏ．２（Ｓｅｒｉａｌ　Ｎｏ．１９６）　面向集团企业的商业智能系统构建研究　穆红梅　王摘伟　（１．吉林油田档案馆　吉林松原　１３８００３）（２．东北财经大学图书馆　辽宁大连　１１６０２５）　要：概述了商业智能的涵义及实现过程，在分析集团企业的商业智能需求及模式的基础上，以中石油某集团公司为例，　提出了一个面向集团企业的具体的完整的商业智能解决方案。　关键词：商业智能；集团企业；数据挖掘；联机分析处理　中图分类号：Ｆ２７２．７－３９　文献标识码：Ａ　ｄｏｉ：１０．３９６９￣．ｉｓｓｎ．１００５—８０９５．２０１４．０２．０２２　Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｇｒｏｕｐ　Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ－ｏｒｉｅｎｔｅｄ　Ｂｕｓｉｎｅｓｓ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｍｕ　Ｈｏｎｇｍｅｉ　Ｗａｎｇ　Ｗｅｉ　（１．Ｊｉｌｉｎ　Ｏｉｌｉｆｅｌｄ　Ａｒｃｈｉｖｅｓ，Ｓｏｎｇｙｕａｎ　Ｊｉｌｉｎ　１３８００３）（２．Ｄｏｎｇｂｅｉ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｆｉｎａｎｃｅ　ａｎｄ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ　Ｌｉｂｒａｒｙ，Ｄａｌｉａｎ　Ｌｉａｏｎｉｎｇ　１　１６０２５）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｐａｐｅｒ　ｓｕｍｍａｒｉｚｅｓ　ｂｕｓｉｎｅｓｓ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　ａｎｄ　ａｎａｌｙｚｅｓ　ｇｒｏｕｐ　ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ’Ｓ　ｂｕｓｉｎｅｓｓ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　ｄｅｍａｎｄ　ａｎｄ　ｍｏｄｅ．Ｉｔ　ｔａｋｅｓ　ａ　ｇｒｏｕｐ　ｃｏｍｐａｎｙ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ　Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ　Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ　ｆｏｒ　ｅｘａｍｐｌｅ　ｔｏ　ｐｕｔ　ｆｏｒｗａｒｄ　ａ　ｓｐｅｃｉｆｉｃ　ａｎｄ　ｃｏｍｐｌｅｔｅ　ｇｒｏｕｐ　ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ－　ｏｒｉｅｎｔｅｄ　ｂｕｓｉｎｅｓｓ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　ｓｏｌｕｔｉｏｎ．　Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｕｓｉｎｅｓｓ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ；ｇｒｏｕｐ　ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ；ｄａｔａ　ｍｉｎｉｎｇ；ｏｎｌｉｎｅ　ａｎａｌｙｔｉｃａｌ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（ＯＬＡＰ）　近年来，随着我国出现众多资产重组、行业联　决策过程提供支持…。总的来说，商业智能实际上就　是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、　过程以及软件的集合，其主要目标是将企业所掌握　合、跨行业兼并等企业扩张行为．涌现出了许多大型　集团企业。而如何发展集团企业，通过信息化的手段　管理好集团企业，这是我国政府及企业集团管理者　必须面临的重大课题。中国企业的激烈竞争，让企业　管理者们更加注重运用信息技术等手段来提升企业　的核心竞争力。基于数据仓库和数据挖掘技术的商　业智能（ＢＩ）就是其中之～，商业智能作为更贴近应　用层的技术，更容易被决策层看到实际成效。商业智　能通过对提取的业务数据进行智能化分析．揭示企　业运作和市场情况．帮助企业管理者作出正确的决　策。　１商业智能概述　的信息转换为竞争优势，提高企业决策能力、决策效　率和决策准确性。　１．１　商业智能的层次　商业智能作为一种解决方案．实际上就是数据　整合、数据分析、决策支持的总称。数据报表、数据分　析和数据挖掘是商业智能的３个层次。传统的报表　系统技术已经相当成熟，如Ｅｘｃｅｌ、水晶报表、Ｒｅｐｏｒｔ—　ｉｎｇ　Ｓｅｒｖｉｃｅ等都已经被广泛使用。报表系统侧重于　对数据库进行增加、修改、删除等日常事务操作，数　据分析则侧重于针对宏观问题，全面分析数据，获得　有价值的信息。从广义上说，任何从数据库中挖掘信　息的过程都叫做数据挖掘。从这点来看，数据挖掘就　是商业智能。但是，从技术术语上来说，数据挖掘特　指的是：数据经过清洗和转换成为适于挖掘的数据　集，数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成　商业智能又称为商务智能（简称ＢＩ），是数据库　技术、ＯＬＡＰ技术、数据采集和迁移技术、数据挖掘　技术、ＧＵＩ技术、查询报表技术、统计学、人工智能等　理论的综合运用，其核心内容是从许多来自企业不　同的业务处理数据中，提取出有用的数据，进行清理　以保证数据的正确性，然后经过抽取、转换和装载，　知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步的　即ＥＴＬ过程，整合到一个企业级的数据仓库里，从　而得到企业信息的一个全局视图，再利用合适的查　询和分析工具、数据挖掘工具等对数据仓库中的数　据进行分析和处理，形成信息，并把信息提炼为供辅　助决策的知识，最后把知识呈现给管理者．为企业的　收稿日期：２０１３—０５—１６　分析决策工作。数据挖掘技术主要包括关联规则、分　类、聚类和时间序列分析等。　１．２商业智能的过程　商业智能通过构建数据仓库、ＯＬＡＰ、数据挖掘　以及客户端效果展现等一系列过程，将数据转化为　作者简介：穆红梅（１９６９一），女，本科，馆员；王伟（１９７８一），男，硕士，馆员。　８６　２０１４年２月　穆红梅等：面向集团企业的商业智能系统构建研究　第２期（总１９６期）　信息和知识，提升数据价值，从而帮助企业的管理者　明晰企业绩效、及时做出准确的决策。因此商业智能　作为一个过程，用一个简单的流程来概括就是：基于　数据　建立分析叶得到结果。与项目实施的过程一　样．一套完整的商业智能解决方案主要通过数据仓　库、多维分析建模和前端展现这３个环节的处理来　完成商业智能。　２集团企业的商业智能需求及模式　２．１　集团企业的商业智能需求　需求分析是商业智能实施的第一步，用户的需　求必须明确。随着我国企业集团化的出现，各类管理　数据不断增大，有效数据和垃圾数据并存，传统的手　工统计方式和简单分析方法己不适应企业的需求。　集团为了提高企业营销网络的管理水平，必须打破　传统手工统计和拍脑袋的管理模式，顺应集团资源　集中整合管理趋势，在集团管理模式上实现集中监　控、集中分析的转变，对企业数据做完整的收集、统　计、分析、转换与整合等统计分析功能。如何站在集　团全局上。以管理者的角度，跨越地域限制，有效地　分析各类数据，保证各类统计的准确性，实现决策分　析的快速及时，保障整个集团的协调统一控制、优化　资源配置，对集团的投资、筹资以及分配等企业运营　进行统一管理，已成为企业分析决策关注的焦点。现　阶段我国集团企业的商业智能需求呈现以下特点：　（１）多样化。我国集团企业产业复杂、信息化基　础不一、国内外系统多种多样，为建设商业智能系统　带来了不少困难．对于多元化的集团企业需要考虑　不同的行业特色。对于装备制造业和其他行业中的　一些大中型企业来说，商业智能的需求正在从报表　走向ＯＬＡＰ（联机分析处理）。而电信和金融这些天　生具有信息属性的行业，由于其良好的信息化基础　和雄厚的经济实力，对商业智能的应用已较为深入，　已从简单的报表。发展到报表分析。甚至有的金融和　电信以及一些大的集团企业有了数据挖掘的需求。　（２）层次化。商业智能需求是相对个性化的，以　同一行业的企业级市场来说，不同的企业规模。有着　不同的需求。企业对信息化的需求从ＥＲＰ到ＣＲＭ，　再到商业智能，是一个逐步递进的过程。而对刚刚兴　起的商业智能，需求也呈层次化的发展特点，不同规　模的集团企业对商业智能有不同的要求。受大型企　业集团自身管理层级多、公司数量多等因素的影响，　大型企业的信息化复杂度远远超过单体企业。为了　更好地对下属企业进行管控和发挥集团的协同效　应，大型集团企业的管理具有“分层管理与纵向管　控”的特点。与之相对应，为了更好地满足集团企业　各层的业务发展和管理需求。集团企业的商业智能　建设需要“纵横”相结合，从而构建信息化优势。　２．２集团企业商业智能的建设模式　（１）管理软件和商业智能软件属于同一软件厂　商的建设模式：即企业管理软件与商业智能软件属　同一个开发实施团队。其特点是利用自主商业智能　软件将管理软件扩展到商业智能平台，能实现管理　软件与商业智能软件的无缝集成，并借助管理软件　的推广应用在原有基础上可以快速构建商业智能应　用系统。　这种建设模式是从软件提供商的角度而言，但　实质上也是根据集团企业信息化现状及需求提出　的，大部分国有集团企业都面临集团管理信息系统　整合、升级的需求。在所有具有商业智能需求的集团　企业中约有４０％以上企业属于这种情形［　。　（２）已实施管理软件且采用外部商业智能软件　的建设模式：即企业管理软件与商业智能软件不属　于同一个开发实施团队，外部商业智能软件来自国　内外专业的商业智能工具商。其特点是要实现管理　软件与商业智能软件的有机集成。由于有管理软件　的建设基础，也有利于快速构建商业智能应用系统。　对于规模较大、与国际接轨比较早或合资、外资　的企业大多属于这种形式，比如在石油、汽车、信息　等行业。这类企业信息化水平与观念比较先进，多与　国外著名的管理软件公司进行合作。因此在商业智　能系统建设时也会更多地考虑与Ｏｒａｃｌｅ等国外著名　的商业智能软件提供商合作，构建企业的商业智能　平台［　。　（３）已实施管理软件且自主开发商业智能软件　的建设模式：即尊重目前集团企业建设的管理系统　多种多样的现实。利用自主开发的软件建设商业智　能平台。许多企业规模不是很大、同时信息化建设又　不是太早，因此具有信息系统建设的后发优势，管理　系统已建且较为先进。但由于更多的是与国内的管　理软件厂商合作，因此比较适合采用国内自主的商　业智能软件进行集成与整合。　（４）基于独立商业智能工具进行建设的模式：我　国集团企业对商业智能的需求多种多样。因此，需要　探讨直接基于商业工具开发应用集团企业专用的商　业智能平台。这一模式的特点是需要发展柔性的、可　定制、标准化的商业智能工具。以适应企业的自主开　发。这种类型的集团企业往往自身的信息系统建设　的较早而先比较先进，同时拥有较强的ＩＴ部门。尤　其以金融、钢铁等行业这种情形居多。　上述４种建设模式，基本上可以涵盖国内集团　企业建设商业智能的路径及方式，可以有效地帮助　集团企业建设商业智能平台。　２０１４年２月　情报探索　第２期（总１９６期）　３面向集团企业的商业智能具体解决方案　业动态成本的评估算法，支持业务流程优化的动态　面向集团企业商业智能建设是一项复杂的系统　性工程。在规划时要从集团企业的实际出发，结合集　团企业现有的流程处理和业务需要，制定出适合集　团企业发展的商业智能解决方案，而不能一味追求　先进技术和最新版本。集团企业通常由一个核心企　规划与网络计划算法等。这些模型与算法是商业智　能平台的重要组成部分，是最终发挥商业智能作用　的关键要素。在一个基于面向对象模型基础上．整合　上述算法资源将商业智能系统的解决方案分成了　ＥＴＬ、数据集成、数据仓库和数据存储等９个实体　库，每个实体都定义了相应的属性和方法：同时将整　个过程分为了业务层、技术层、功能层、经营层和战　略层等５个层次．如图１所示　技　～　业　～　一　一　业和若干下属分公司组成，企业有着地域上分散、组　织和管理上分层以及决策权分离的特点，面向集团　企业的商业智能通常采用层次化的结构．即根据集　团企业本身的层次化和　相对独立的组织结构特　点建立解决方案。石油　术　层　●●　一　务　一　一　层　～　＿　一　＿　一　．　一　战略层　．．卜，　战略规划、战略分解与映射、战略执行、战略绩效监控　行业是高科技密集型行　业，与其他传统行业相　比．信息化在石油行业　的生产运行和管理当中　起着非常重要的作用。　另外随着能源储备的逐　步减少．石油产业链中　的勘探、开发难度日益　经营层　生产经营管理（生产、采购、营销等）、业务绩效管理　功能层　：…ＢＩ　…一—一Ｌ…竺　…￣……，…ＯＬ…ＡＰ一，．　雯三墨！……ｊ　增大，这也使信息化成　为影响行业增长幅度的　…［二　臣　四［二　［二　首要因素，尤其经过十　几年信息化发展历程．　商业智能在石油行业的　回国国臣　作用逐渐突出。　本文以中国石油下属某集团企业为例，构建了　图１某集团企业的Ｂｌ系统解决方案　面向集团企业的商业智能具体解决方案。现在石油　企业的内部信息已基本完成整合过程，因此并不缺　乏数据来提供分析。重点是如何过滤数据，如何诠释　商业智能平台一般基于Ｂ／Ｓ结构，第１层是业　务层．包括联系历史、交易数据、客户数据库、供应链　数据库及其他外部数据。该层建立面向客户的产品　供应链运营智能系统，综合参考生产、销售、质量、研　发等实时业务数据，快速决策，及时调整生产、销售、　研发策略，调整生产计划和装置负荷．协调处理客户　服务．提高盈利能力。第２层是技术层，在数据集成　环境下由于企业的ＥＲＰ、ＣＲＭ等数据库不足以支持　企业进行决策分析，因为传统数据库对大量历史性　数据的分析处理能力有限，数据源也不足，因此，需　要利用数据仓库技术实现面向主题的数据集成［４］。　首先．ＩＴ部门将异构数据库中的业务数据高速、集　这些数据的价值。用商业智能将石油企业的所有数　据真实、动态地出现在高层面前．并通过各种图表直　观展现，为企业带来更多价值。具体来说包括商业智　能系统的层次和工具２个方面。　３．１　商业智能系统的层次　首先．要开发或选择适合该集团企业的商业智　能平台，这里的平台不仅是一个工具的问题，它至少　要包括模型、工具、应用等３个方面的内容。商业智　能业务模型是实现商业智能应用的最重要因素，具　体包括集团企业战略决策模型和运营管理模型，其　功能是支持企业战略实现的价值评价与价值动因树　中、统一地进行集成。一种方案是采用实时数据仓库　技术：另一种方案是采用基于ＳＯＡ思想的模式数据　集成方法．主要有联邦数据库和中间件数据集成方　法。相比较而言第二种方案较为成熟，尤其是基于中　算法，支持战略投资的动态决策算法，支持企业财务　战略与资源配置的算法．支持企业预警与风险管理　的算法：支持预测分析和动态利润管理的优化算法，　支持存货最优批量经济订货、支持企业物流成本最　优的规划算法，支持价值客户评价的算法，支持制造　间件的数据集成．已有较为成熟的商业软件。第３层　是功能层．以工具为手段，以模型库、知识库和ＫＰＩ　库为基础，建立一套面向企业应用、发展战略、运营　和分析的平台。第４层是经营层，以集团企业生产经　２０１４年２月　穆红梅等：面向集团企业的商业智能系统构建研究　第２期（总１９６期）　营管理和业务绩效管理为主要内容。第５层是战略　层，从本企业的战略规划、战略分解与映射、战略执　行和战略绩效监控为出发点来执行商务决策。　３．２　商业智能解决方案的工具　工具是商业智能平台的基础，是建立商业智能　系统的基本手段。在构建面向集团企业的商业智能　平台过程中，主要采用的工具包括：数据仓库系统、　Ｓｏｌｕｔｉｏｎ引擎、联机分析处理、图形分析管理、报表分　析管理、数据挖掘工具。　（１）数据仓库系统。该系统把各种数据放到一个　容器里，然后以一种指定的格式流出。数据仓库不仅　包含了决策分析所需的数据。而且包含了处理数据　所需的应用程序。与传统数据库不同，数据仓库是对　企业内部业务数据的整合、加工和分析的过程　。通　过图形界面来设计不同数据源的数据转换，并可以　批量进行设计好的转换（大数据量的操作）。　（２）Ｓｏｌｕｔｉｏｎ引擎。该引擎是面向工作流程的引　擎，可以调用系统组件，并按照一定顺序和规则将业　务流程联接起来。Ｓｏｌｕｔｉｏｎ调用ＸＰＤＬ语言编写的　Ａｃｔｉｏｎ文件来执行，对Ｓｏｌｕｔｉｏｎ的调用和规则编写，　通过工作流可以调用Ｓｏｌｕｔｉｏｎ引擎实现工作流程。　（３）联机分析处理。在线分析是商业智能系统的　主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并　且提供直观易懂的查询结果。联机分析处理是对多　维数据进行分析的技术．它从多视角分析获取用户　所需的辅助决策的分析数据［６］。联机分析处理的基　本多维分析操作有钻取、切片和切块以及旋转。分析　建模工具的搭建，并设置向导，建模工具要处理数据　间的关系。分析处理模型提供系统编辑和手动编辑。　（４）图形分析管理。主要是用来制作各种各样的　图表，包括饼图、柱状图（普通柱状图以及堆栈柱状　图）、线图、区域图、分布图、混合图、甘特图以及一些　仪表盘等等，提供通用处理组件的搭建。自定义视图　的构建向导，创建复杂视图。自定义图表工具。通过　视图创建图表分析。　（５）报表分析管理。搭建通用处理组件。自定义　报表建模工具，设置报表结构。报表模型的搭建提供　系统建模和第三方建模，并具备报表输出向导。　（６）数据挖掘工具。该挖掘工具是一种决策支持　过程，它主要基于人工智能、机器学习、数理统计等　技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳　性的推理，从中挖掘出潜在的模式．预测用户的行　为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险　］。　挖掘前可根据文件结构或数据源进行预处理．选择　相关属性，并可通过过滤器进行过滤，提取出典型数　据。挖掘工具可以根据数据间的分类、聚类、关联、属　性等关系进行挖掘，并提出评估，对挖掘后数据进行　视图评估分析。挖掘的数据来源。通过系统向导生成　文件。系统向导通过自定义视图方式生成需要挖掘　的数据文件。挖掘工具提供数据库连接功能，可直接　挖掘分析指定数据库。　同时，商业智能还需要在工具与模型的基础上　提供相应的商业智能应用分析功能．包括战略分析　与经营分析２个层面的应用功能。战略分析层面包　括管理驾驶舱、战略地图与平衡记分卡、ＥＶＡ与绩　效评价、投资决策支持、预算与资源配置管理，预警　与风险管理等应用功能。经营分析层包括财务分析、　销售分析、生产分析、库存分析、客户分析、供应商分　析、服务分析、人力资源分析、盈亏临界点分析等应　用功能。提供分析、决策、预测等应用模块使商业智　能系统能够面向不同用户（决策者、管理者、一般员　工），通过它们商业智能得以最终成功的应用。　４结语　商业智能系统的实施，满足了集团企业对于日　常业务的监控和决策，打破了传统分散式管理模式，　顺应了集团企业集中统一决策管理趋势。在管理模　式上支持在整个集团内实现集中监控、集中管理的　转变，帮助集团企业提高了运作效率，从而实现集团　企业利益最大化。发挥企业集团整体运作优势．最终　增强了企业集团的核心竞争力。但也应该看到。建设　ＢＩ系统不是一劳永逸的事情，要获得长期收益。企　业就必须持续不断地投入，扩大数据仓库和提高数　据挖掘质量，以改善和增强系统性能。　参考文献　［１］王兆红．企业商业智能系统的架构及实施研究［Ｊ］．　中国管理信息化，２００７，１０（６）：１５—１７．　［２］Ｈａｖｅｎ　ｓｔｅｉｎ　Ｈ．ＢＩ　Ｂｅｃｏｍｉｎｇ　Ｓｔｒａｔｅｇｉｃ　Ｃｏｒｐｏｒａｔｅ　Ａｓ—　ｓｅｔｓ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒｗｏｄｄ，２００６，４０（４６）：６．　［３］Ｔｓａｉ　Ｊ．Ｂｕｓｉｎｅｓｓ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ［Ｊ］．ＣＲＭ　Ｍａｇａｚｉｎｅ，　２００８，１２（９）：４２．　［４］　王伟．基于语义挖掘的智能竞争情报系统研究［Ｊ］．　情报理论与实践，２００８，３１（５）：７２３，７７３—７７６．　［５］　陈建辉，聂荣．集团企业分布式数据仓库构建［Ｊ］．　现代情报，２００８（７）：２００—２０２．　［６］钟辉新，胡勇．应用商业智能技术实现ＤｓＳ［Ｊ］．情　报杂志，２００５（７）：８６—８８．　［７］　邱允生．网络环境下虚拟企业组织及其商业智能　系统构建研究［Ｊ］．情报科学，２００６，２４（８）：１２２８—１２３４．