ERP系统中的BI应用案例

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1、ERP系统中的BI应用案例 ?商业智能的一大重要应用是在数据量庞大而嘈杂的制造业中,可以说,制造业是非常需要商业智能的行业。因此,本期我们就将目光转向制造业,讨论一下商业智能在ERP业务中的应用。在文中,我们以一家鞋服制造企业为例,描述其ERP相关的BI系统项目特点,让大家对制造业BI在ERP业务的应用有一个直观的印象和清晰的理解。 ? 商业智能的一大重要应用是在数据量庞大而嘈杂的制造业中,可以说,制造业是非常需要商业智能的行业。因此,本期,我们就将目光转向制造业,讨论一下商业智能在ERP业务中的应用。一、ERP业务数据的特点1、数据量庞大。制造业的数据量非常大,动辄以百万、千万为单位计,甚至

2、上亿条,可以说是海量的,会对企业的业务数据库造成极大的负荷,因此,制造业是非常适合做BI项目的。2、数据整齐程度差,随意性较大。大量数据采集是人工归集的,数据准确性很差,且很不规整,数据格式很不统一,数据类型混乱而嘈杂。3、信息分散、不及时、不共享。和其他行业不同,制造业产、供、销、人、财、物是一个有机的整体,它们之间存在大量信息交换。而人工管理信息分散,缺乏完善的基础数据,大大影响管理决策的科学性和准确性。二、ERP业务BI项目特点? 下面,我们就以一家鞋服制造企业为例,描述其ERP相关的BI系统项目特点,让大家对制造业BI在ERP业务的应用有一个直观的印象和清晰的理解。我们都知道,一个完整

3、的BI项目流程包括三个基本步骤:第一步,通过ETL流程,利用WINDOWS SQL SERVER 2005中的组件INTEGRATION SERVICES工具,将数据从业务数据库源系统中抽取、转换、清洗和加载到数据仓库中;第二步,通过OLAP流程,利用WINDOWS SQL SERVER 2005中的组件ANALYSIS SERVICES工具,将数据仓库中的数据,按照分析的模式进行聚合和计算,并把计算结果以某种特定的结果存储起来,搭建起多维分析模型,以便客户端快速查询和使用。第三步,通过报表流程,利用WINDOWS SQL SERVER 2005中的组件REPORTING SERVICES报表

4、工具,将客户端需要的信息完整、迅速而灵活地展现出来,完成数据前端展现任务。在本例中,源数据来自于企业的ERP系统,8个事实表记录以每天几万条的数量级增加,目前均已累计达到百余万行。针对这样的系统特性,为了提高查询效率,我们在设计数据仓库的时候,需要注意如下几点:1)为了加快数据查询的速度,提高数据仓库的执行性能,在每张维度表的主键列上建立聚集索引,在每张事实表的ID列上建立聚集索引,并在每个关联列上建立非聚集索引。2)尽量将常用的计算固化成数据表中的字段列,并通过ETL过程进行处理。虽然这样会使数据仓库变得更加庞大,但是,却提升了前端查询、汇总和分析的效率。对于辅助领导决策的企业级BI系统来说

5、,对于分析效率的需求远高于数据仓库的空间占有需求。3)制造业的数据最大特点就是数据量极其庞大,会致Cube处理变慢,占用很多的系统资源。因此,在搭建数据仓库时,就必须提前采用一定的设计策略和调整办法。办法就是将维度表尽量制作的薄一点,同时,将事实表尽量制作的窄一点。这样,在Cube处理时,就会大大提高效率。在数据仓库建模完成后,我们通过ETL过程将源系统中的数据导入到数据仓库。那么,在应用SSIS的过程中,我们需要注意如下几点:1)数据格式不统一、不规整问题。本例中,在字段中含有“”、“”等全角字符,SSIS在处理时就会报错,必须进行处理。解决方法就是在列名后加上collate Chinese

6、_PRC_CI_AS_WS关键字,即可找到含有全角的字符,然后用Replace即可替换掉。2)ETL的增量抽取问题。由于制造业数据量极大,更新速度快,且对数据更新的实时性要求极高,不可能每次都将全部数据进行抽取加载,因此,增量抽取问题就显的尤为重要了。解决方法为:1、在时间戳字段添加聚集索引; 2、设置变量获取最大值。3)ETL包调度远程连接报错问题。在ETL包中,如果连接管理器连接的是远程服务器的数据库,手动运行ETL包没有问题,可是,如果在调度中运行该包,就会报错。解决方法为,在本地服务器和远程服务器使用同一用户名和密码。之后,我们就可以为OLAP维度建模了。我们以数据仓库中的维度表为基础

7、,建立维度。其中,比较值得一提的是地区维度的设计:Dim_Rigion,该维度共有3个属性,分别是Dim Region,AreaID,以及Parentrowid,其中Dim Region字段作为逻辑主键,并在此属性层次结构下,与其他2个属性层次结构分别建立了属性关系。一般项目中的地区维度会被建成标准的层次关系,但是在本例中,基于销售地区分布不平衡的特点,我们采用了父子维度关系,简练的表达了地区之间的从属关系。如图所示:Dim Region 字段和Parentrowid字段形成了父子维度关系。(图一)在将数据仓库建模和OLAP维度建模成功搭建好以后,现在,我们开始以数据仓库为基础创建多维立方体C

8、UBE。在这里,我们建立了8个度量值组,分别为Fact_SalesOrder(采购订单度量值组),Fact_PosSales(门店销售明细度量值组),Fact_WaitOrder(销售下单度量值组),Fact_SalesContact(销售合同度量值组),Fact_PosStorageLog(门店明细度量值组),Fact_StorageLog(大仓库明细度量值组),Fact_PPODoc(订货会订单度量值组),以及Fact_SalesDetails(销售明细度量值组)。如图所示,整个多维模型成型了。?(图二)为了方便对多维数据的分析和查询,我们使用多维数据库查询语言(MDX)建立了一个命名集T

9、imeSet和多个计算成员。值得一提的是,在ERP相关的BI分析中,客户普遍需要一个“任意期间”的参数范围,比如:“我想看某一起始日到某一截止日的库存数量”,该“起始日”和“截止日”由分析员在报表展现的时候任意指定。这样的分析需求在多维分析模型中需要特定的实现方法,我们采用命名集“TimeSet”来实现。该命名集的MDX表达式如下:DESCENDANTS(?Dim Time.FullHie,?Dim Time.FullHie.FullTime) DESCENDANTS函数返回成员在指定级别或距离上的后代集,可以选择包括或不包括其他级别上的后代。利用该函数,我们就可以轻松而方便地在浏览多维分析模

10、型时任意选取某一时间段内的度量值进行查询和分析。之后,我们还可以通过Reporting Services的参数动态的给这两个日期赋值,从而实现客户“任意期间”的分析需求。另外,客户在ERP相关的BI分析中普遍需要的KPI指标有如下两种,我们可以通过计算成员来实现:1)期初数量/金额。MDX表达式如下:sum(? Dim Time.Full.FirstChild:? Dim Time.Full.CurrentMember.PrevMember,? Measures.入库数量/金额)-sum(? Dim Time.Full.FirstChild:? Dim Time.Full.CurrentMem

11、ber.Prevmember,? Measures.出库数量/金额)FirstChild函数返回成员的第一个子成员。CurrentMember函数返回迭代过程中指定的维度或层次结构的当前成员。PrevMember函数返回指定成员所在级别中的上一个成员。将当前成员的上一个成员的“总入库数量/金额”减去当前成员的上一个成员的“总出库数量/金额”,得出的结果即为“期初数量/金额”。2)期末数量/金额。MDX表达式如下:sum(? null:? Dim Time.Full.CurrentMember,? Measures.入库数量/金额)-sum(? null:? Dim Time.Full.Curr

12、entmember,? Measures.出库数量/金额)CurrentMember函数返回迭代过程中指定的维度或层次结构的当前成员。将当前成员的“总入库数量/金额”减去当前成员的“总出库数量/金额”,得出的结果即为“期末数量/金额”。然后,我们可以使用Analysis Services中的“浏览器”选项卡,可以将我们所关心的度量值和相关的维度信息拖拽到数据区域内,还可以在参数区域内进行SLICE操作。?(图三)3、报表展现多维分析模型搭建好以后,就可以使用Reporting Services工具实施RS报表流程,实现报表的创建、发布、展示和订阅。在reporting services中的“数

13、据”栏,将需要在报表中展现的数据,从量度和维度区域拖拽到数据区域内,还可以在参数区域设置需要在报表中展现的参数。在reporting services中的“布局”栏,从左侧“工具箱”栏中选出所需要的适当的报表展现格式,拖拽到右侧“主体”区域内,并将需要展现的数据拖入格式框内。图十是reporting services中的“预览”栏,可以预览报表中将要展现的数据,并可以在参数区域选择参数,根据客户的需要任意定制报表。?(图四)报表建立好以后,就可以在网络上发布。发布成功以后,在地址栏菜单内输入”这个URL地址,就可以方便地在网络上查看报表。点击已经发布成功的报表名称,就可以看到具有强大格式定制功能,且用户界面友好的报表,还可以随意设置筛选参数条件,方便灵活地定制自己需要的报表。通过点击报表内的“+”号,可以轻松地实现对数据的Drill-Down。另外,还可以使用REPORTING SERVICES自带的dundas插件,对报表效果进一步进行增强和美化,如图五。或者使用第三方前端展现工具,如ProClarity等,对客户端关心的数据进行专业、深入而灵活的分析,特别是可以根据客户的独特需求定制分析。?(图五)

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