摘要：針對(duì)地產(chǎn)企業(yè)重視生產(chǎn)經(jīng)營效率、信息化建設(shè)、管理精細(xì)化特點(diǎn)，本文運(yùn)用商業(yè)智能、數(shù)據(jù)倉庫和報(bào)表展現(xiàn)等技術(shù)，通過詳細(xì)的需求分析，合理的系統(tǒng)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了基于ERP的地產(chǎn)行業(yè)商業(yè)智能報(bào)表系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。通過對(duì)該企業(yè)現(xiàn)有ERP等信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)的整合運(yùn)用，為管理者提供了科學(xué)、準(zhǔn)確的輔助決策信息，對(duì)地產(chǎn)企業(yè)信息化建設(shè)具有借鑒作用。

　　1.商業(yè)智能報(bào)表及其關(guān)鍵技術(shù)

　　1.1商業(yè)智能概述

　　商業(yè)智能（BI，BusinessIntelligence）最早由GartnerGroup的HowardDresner在1989年首次提出，是對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)的搜集、管理和分析過程，使企業(yè)各級(jí)決策者獲得更多知識(shí)，做出更加合理的決策。

　　商業(yè)智能將聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘等結(jié)合起來應(yīng)用于商業(yè)活動(dòng)中，從由不同的數(shù)據(jù)源收集的數(shù)據(jù)中提取有用的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗以保證數(shù)據(jù)的正確性，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、重構(gòu)后載入數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市；然后利用合適的工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識(shí)；最后將知識(shí)呈現(xiàn)于用戶面前，為管理決策提供參考?？梢?，商業(yè)智能并不是基礎(chǔ)技術(shù)或者產(chǎn)品技術(shù)，而是一種解決方案[1]。

　　1.2數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)

　　數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、包含歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策的制定數(shù)據(jù)庫是實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，是企業(yè)長期事務(wù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確匯總。數(shù)據(jù)倉庫完成了數(shù)據(jù)的收集、集成、存儲(chǔ)、管理等工作，商業(yè)智能面對(duì)的是經(jīng)過加工的數(shù)據(jù)，使得商業(yè)智能能更專注于信息的提取和知識(shí)的發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)倉庫為商業(yè)智能擷取或載入大量原始信息，歸并各種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，用于支持企業(yè)管理和商業(yè)決策。[11]

　　2.商業(yè)智能報(bào)表系統(tǒng)需求分析

　　自2016年以來，某地產(chǎn)企業(yè)正陸續(xù)引進(jìn)或開發(fā)了眾多的信息系統(tǒng)，這些系統(tǒng)的上線運(yùn)行使企業(yè)的經(jīng)營效率得到了大幅度的提高。但這些系統(tǒng)仍然有許多不足之處。例如這些業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)各成體系，各自獨(dú)立，橫向卻缺少溝通，形成了大量的信息孤島，企業(yè)管理決策者只能得到針對(duì)具體業(yè)務(wù)的簡單分散的數(shù)據(jù)和報(bào)表，不能對(duì)長期積累的海量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行較好的利用，挖掘發(fā)現(xiàn)地產(chǎn)企業(yè)所存在問題等。為了保障公司業(yè)務(wù)管理及管理提升需要，同時(shí)為管理者提供科學(xué)、準(zhǔn)確的輔助決策信息，該企業(yè)亟需建設(shè)一套完善的商業(yè)智能報(bào)表系統(tǒng)，通過對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)數(shù)據(jù)的分析和利用，實(shí)現(xiàn)企業(yè)信息資源的共享和利用，提升經(jīng)營決策效率，規(guī)避經(jīng)營決策風(fēng)險(xiǎn)。

　　2.1系統(tǒng)需求概述

　　本系統(tǒng)需整合財(cái)務(wù)核算系統(tǒng)、資金系統(tǒng)、人力資源系統(tǒng)、項(xiàng)目管理系統(tǒng)、OA系統(tǒng)等4個(gè)單位的8個(gè)系統(tǒng)以及4個(gè)外部導(dǎo)入系統(tǒng)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，分別建立相應(yīng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)抽取，轉(zhuǎn)換清洗和加載方案，并根據(jù)處理得到的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)模型，整理和抽取其中必要的關(guān)鍵分析指標(biāo)，最終以直觀，生動(dòng)，多樣的展示方式將基于不同維度的分析結(jié)果呈現(xiàn)給企業(yè)管理層。系統(tǒng)需分為數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)倉庫、應(yīng)用層和展示層四個(gè)層次，分別完成數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換、加載、建模、整理、分析、提取、展示等功能。為管理層提供數(shù)據(jù)查詢，統(tǒng)計(jì)等功能，并能夠以多種形式的展現(xiàn)。

　　3.商業(yè)智能報(bào)表系統(tǒng)設(shè)計(jì)

　　3.1系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

　　商業(yè)智能報(bào)表系統(tǒng)從原有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中將相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清洗、加工、整理、加載到數(shù)據(jù)倉庫中，在數(shù)據(jù)倉庫中形成基礎(chǔ)的分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。然后根據(jù)業(yè)務(wù)及管理等實(shí)際的需要在數(shù)據(jù)倉庫上建立適合各種應(yīng)用的數(shù)據(jù)集市。數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市中蘊(yùn)含的信息可以通過報(bào)表、OLAP分析、即席查詢、數(shù)據(jù)挖掘及預(yù)測等形式向業(yè)務(wù)分析系統(tǒng)使用人員展現(xiàn)。

　　3.2數(shù)據(jù)源設(shè)計(jì)

　　根據(jù)某地產(chǎn)企業(yè)的業(yè)務(wù)需求和現(xiàn)狀分析，數(shù)據(jù)源主要來自以下系統(tǒng)：財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)、人力資源管理系統(tǒng)、工程項(xiàng)目管理系統(tǒng)、OA系統(tǒng)、企業(yè)管理信息、項(xiàng)目計(jì)劃信息及外部導(dǎo)入等。

　　能夠從現(xiàn)有系統(tǒng)自動(dòng)抽取數(shù)據(jù)的是：財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)、人力資源管理系統(tǒng)、工程項(xiàng)目管理系統(tǒng)、OA系統(tǒng)。其他數(shù)據(jù)采用Excel模板填報(bào)的形式采集。

　　項(xiàng)目依據(jù)需求-范圍的建模過程，具體實(shí)現(xiàn)流程為：需求分解，元數(shù)據(jù)擴(kuò)展，模型建立。

　　從最初的客戶業(yè)務(wù)需求的收集到業(yè)務(wù)需求分解，分為維度表、事實(shí)表與填報(bào)三塊，在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行元數(shù)據(jù)擴(kuò)展，分析表字段的可用性以及關(guān)聯(lián)性，進(jìn)而進(jìn)行模型建立，此處采用kimball模式進(jìn)行建模。

　　3.3ETL設(shè)計(jì)

　　一、ETL抽取策略

　　（一）針對(duì)不同的數(shù)據(jù)，ETL程序采取不同的抽取策略

　　1.全量加載，保留歷史數(shù)據(jù)

　　此種數(shù)據(jù)加載方式主要針對(duì)需要記錄歷史變化信息的維表信息，如組織機(jī)構(gòu)維度信息，權(quán)限維度信息等。

　　2.增量加載

　　此種加載方式主要針對(duì)事實(shí)數(shù)據(jù)的加載。根據(jù)數(shù)據(jù)更新周期的不同，ETL程序?qū)?huì)在本周期之內(nèi)每天定時(shí)抽取上一個(gè)周期的數(shù)據(jù)，在每次加載之前，ETL程序?qū)?huì)先刪除該周期內(nèi)的數(shù)據(jù)，再加新的數(shù)據(jù)加載進(jìn)數(shù)據(jù)倉庫。

　?。ǘ┽槍?duì)不同類型的采集數(shù)據(jù)，ETL程序采取不同的抽取策略：

　　1.在規(guī)定的數(shù)據(jù)抽取時(shí)間前

　　規(guī)定的時(shí)間點(diǎn)抽取，保證數(shù)據(jù)采集時(shí)間的一致性。

　　2.在規(guī)定的數(shù)據(jù)抽取時(shí)間后

　　最后期限結(jié)束后，如要修改數(shù)據(jù)，則需提交申請(qǐng)單，由系統(tǒng)管理員手工運(yùn)行ETL程序。

　　3.4應(yīng)用層設(shè)計(jì)

　　本次項(xiàng)目前端主體軟件為FineReport，主要用于數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。

　　FineReport:基于J2EE技術(shù)，MVC框架，B/S架構(gòu)；跨OS平臺(tái)。

　　針對(duì)各個(gè)階段的性能開發(fā)保持持續(xù)的優(yōu)化過程，各個(gè)模塊按照需求迭代開發(fā)，充分滿足系統(tǒng)反應(yīng)時(shí)間與用戶負(fù)載量要求。

　　4.商業(yè)智能報(bào)表系統(tǒng)應(yīng)用成效

　　自基于ERP的商業(yè)智能報(bào)表系統(tǒng)上線使用后，反響良好，實(shí)現(xiàn)了對(duì)該企業(yè)數(shù)據(jù)資源的充分利用，起到了輔助決策作用。

　　本文的應(yīng)用價(jià)值主要體現(xiàn)在：

　　1.為企業(yè)的決策提供了科學(xué)、直觀的數(shù)據(jù)支持。某地產(chǎn)企業(yè)的相關(guān)管理人員可以隨時(shí)按照指標(biāo)體系中的各項(xiàng)內(nèi)容查看到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，從而提升企業(yè)的管控水平，提高決策的科學(xué)性，從而提高企業(yè)科研生產(chǎn)的效益。

　　2.數(shù)據(jù)資源得到較好利用。該商業(yè)智能報(bào)表系統(tǒng)中指標(biāo)的數(shù)據(jù)從不同應(yīng)用系統(tǒng)中抽取、清洗，通過計(jì)算得出，從而可以全面幫助管理部門了解企業(yè)總體發(fā)展情況與存在的問題，對(duì)宏觀指導(dǎo)企業(yè)的發(fā)展具有重要意義。

　　參考文獻(xiàn)

　　[1]李東、梁定澎：決策支持系統(tǒng)與商務(wù)智能，中國人民大學(xué)出版社，2010

　　[2]張潔、陳德祥：數(shù)據(jù)倉庫通用數(shù)據(jù)定制方法的研究，吉林省教育學(xué)院學(xué)報(bào)，2007（06）.

　　作者孫一鏡王黎明

　　推薦閱讀：房地產(chǎn)導(dǎo)刊可以晉級(jí)高工用嗎