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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?/p>

ERP

相关?/p>

BI

系统项目特点?/p>

让大家对制造业

BI

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ERP

业务的应用有一个直观的印象和清晰的理解?/p>

  

 

 

 

 

 

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?/p>

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?/p>

 

一?/p>

ERP

业务数据的特?/p>

 

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?/p>

BI

项目

的?/p>

 

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?/p>

规整,数据格式很不统一,数据类型混乱而嘈杂?/p>

 

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?/p>

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?/p>

 

二?/p>

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?/p>

ERP

相关?/p>

BI

系统项目特点?/p>

让大家对制造业

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ERP

业务的应用有一个直观的印象和清晰的理解?/p>

 

我们都知道,一个完整的

BI

项目流程包括三个基本步骤?/p>

 

第一步,

通过

ETL

流程

,利?/p>

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?/p>

 

第二步,

通过

OLAP

流程

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WINDOWS SQL SERVER 2005

中的组件

ANALYSIS SERVICES

?/p>

具,

将数据仓库中的数据,

按照分析的模式进行聚合和计算?/p>

并把计算结果以某种特定的?/p>

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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

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业务

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业务的应用有一个直观的印象和清晰的理解?/p>

  

 

 

 

 

 

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?/p>

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

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业务中的应用?/p>

 

一?/p>

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业务数据的特?/p>

 

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?/p>

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项目

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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?/p>

规整,数据格式很不统一,数据类型混乱而嘈杂?/p>

 

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?/p>

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?/p>

 

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项目特点

 

 

 

 

 

 

 

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业务的应用有一个直观的印象和清晰的理解?/p>

 

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项目流程包括三个基本步骤?/p>

 

第一步,

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中的组件

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并把计算结果以某种特定的?/p>

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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

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业务

中的应用。在文中,我们以一家鞋服制造企业为例,描述?/p>

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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?/p>

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?/p>

 

一?/p>

ERP

业务数据的特?/p>

 

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?/p>

BI

项目

的?/p>

 

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?/p>

规整,数据格式很不统一,数据类型混乱而嘈杂?/p>

 

3

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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?/p>

 

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(整理)ERP系统中的BI应用案例. - 百度文库
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2

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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?/p>

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