摘要：針對地產(chǎn)企業(yè)重視生產(chǎn)經(jīng)營效率、信息化建設(shè)、管理精細化特點，本文運用商業(yè)智能、數(shù)據(jù)倉庫和報表展現(xiàn)等技術(shù)，通過詳細的需求分析，合理的系統(tǒng)設(shè)計，實現(xiàn)了基于ERP的地產(chǎn)行業(yè)商業(yè)智能報表系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)。通過對該企業(yè)現(xiàn)有ERP等信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)的整合運用，為管理者提供了科學、準確的輔助決策信息，對地產(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，是對商業(yè)數(shù)據(jù)的搜集、管理和分析過程，使企業(yè)各級決策者獲得更多知識，做出更加合理的決策。

　　商業(yè)智能將聯(lián)機分析處理（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)，對數(shù)據(jù)進行清洗以保證數(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數(shù)據(jù)進行處理，這時信息變?yōu)檩o助決策的知識；最后將知識呈現(xiàn)于用戶面前，為管理決策提供參考。可見，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)的準確匯總。數(shù)據(jù)倉庫完成了數(shù)據(jù)的收集、集成、存儲、管理等工作，商業(yè)智能面對的是經(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)引進或開發(fā)了眾多的信息系統(tǒng)，這些系統(tǒng)的上線運行使企業(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具體業(yè)務(wù)的簡單分散的數(shù)據(jù)和報表，不能對長期積累的海量歷史數(shù)據(jù)進行較好的利用，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，同時為管理者提供科學、準確的輔助決策信息，該企業(yè)亟需建設(shè)一套完善的商業(yè)智能報表系統(tǒng)，通過對現(xiàn)有系統(tǒng)數(shù)據(jù)的分析和利用，實現(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)營決策風險。

　　2.1系統(tǒng)需求概述

　　本系統(tǒng)需整合財務(wù)核算系統(tǒng)、資金系統(tǒng)、人力資源系統(tǒng)、項目管理系統(tǒng)、OA系統(tǒng)等4個單位的8個系統(tǒng)以及4個外部導(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，最終以直觀，生動，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)計等功能，并能夠以多種形式的展現(xiàn)。

　　3.商業(yè)智能報表系統(tǒng)設(shè)計

　　3.1系統(tǒng)總體設(shè)計

　　商業(yè)智能報表系統(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。然后根據(jù)業(yè)務(wù)及管理等實際的需要在數(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)集市中蘊含的信息可以通過報表、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

　　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)：財務(wù)管理系統(tǒng)、人力資源管理系統(tǒng)、工程項目管理系統(tǒng)、OA系統(tǒng)、企業(yè)管理信息、項目計劃信息及外部導(dǎo)入等。

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

　　項目依據(jù)需求-范圍的建模過程，具體實現(xiàn)流程為：需求分解，元數(shù)據(jù)擴展，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、事實表與填報三塊，在此基礎(chǔ)上，進行元數(shù)據(jù)擴展，分析表字段的可用性以及關(guān)聯(lián)性，進而進行模型建立，此處采用kimball模式進行建模。

　　3.3ETL設(shè)計

　　一、ETL抽取策略

　　（一）針對不同的數(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)加載方式主要針對需要記錄歷史變化信息的維表信息，如組織機構(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事實數(shù)據(jù)的加載。根據(jù)數(shù)據(jù)更新周期的不同，ETL程序?qū)诒局芷谥畠?nèi)每天定時抽取上一個周期的數(shù)據(jù)，在每次加載之前，ETL程序?qū)葎h除該周期內(nèi)的數(shù)據(jù)，再加新的數(shù)據(jù)加載進數(shù)據(jù)倉庫。

　　（二）針對不同類型的采集數(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)抽取時間前

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

　　2.在規(guī)定的數(shù)據(jù)抽取時間后

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

　　3.4應(yīng)用層設(shè)計

　　本次項目前端主體軟件為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。

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

　　4.商業(yè)智能報表系統(tǒng)應(yīng)用成效

　　自基于ERP的商業(yè)智能報表系統(tǒng)上線使用后，反響良好，實現(xiàn)了對該企業(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)用價值主要體現(xiàn)在：

　　1.為企業(yè)的決策提供了科學、直觀的數(shù)據(jù)支持。某地產(chǎn)企業(yè)的相關(guān)管理人員可以隨時按照指標體系中的各項內(nèi)容查看到實時數(shù)據(jù)，從而提升企業(yè)的管控水平，提高決策的科學性，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)智能報表系統(tǒng)中指標的數(shù)據(jù)從不同應(yīng)用系統(tǒng)中抽取、清洗，通過計算得出，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，對宏觀指導(dǎo)企業(yè)的發(fā)展具有重要意義。

　　參考文獻

　　[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，吉林省教育學院學報，2007（06）.

　　作者孫一鏡王黎明

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