SAP商務智能系統在電力企業信息化建設中的應用

2013-12-20 10:55:06 電力信息化　點擊量：評論 (0)

SAP商務智能系統在電力企業信息化建設中的應用企業級ERP系統的實施統一了企業內部的信息流，理順了各業務的流程，提高了企業的運行效率，但ERP系統中歷史性的數據開始出現，對大量歷史數據的管理已迫在眉睫；

企業級ERP系統的實施統一了企業內部的信息流，理順了各業務的流程，提高了企業的運行效率，但ERP系統中歷史性的數據開始出現，對大量歷史數據的管理已迫在眉睫；同時，企業需要利用ERP系統提供的信息反饋，來控制、指揮企業的各種活動，如何將信息展現已成當務之急。近幾年，SAP商務智能技術的發展，為此問題的解決提供了良好的方案。

1 SAP商務智能系統簡介

SAP商務智能系統由多個功能模塊組成，體系結構一般為：數據源層、數據轉換層、數據倉庫層、智能分析層、用戶展現層。數據倉庫(Data Warehouse，DW)、聯機分析處理(Online Analytical Processing，OLAP)、數據挖掘(Data Mining，DM)為商務智能系統的核心技術。數據倉庫是一個面向主題的、集成的、時變的、非易失的數據集合，支持管理決策制定。數據倉庫的典型處理流程包括數據建模、抽取以及對數據倉庫流程的管理等，因此數據倉庫是商務智能系統的基礎。OLAP是用于從多角度對信息進行快速、一致、交互存取，從而獲得對數據更深了解的軟件技術。

OLAP的目標是滿足決策支持或者滿足在多維環境下特定的查詢和報表需求。數據挖掘是從大量的數據中分析出潛在的、不為人知的有用信息、模式和趨勢的過程，企業決策者可根據這些信息做出科學決策。

2 SAP商務智能系統的設計與應用

2．1 設計中的核心技術

2．1．1數據倉庫

電力企業中的ERP系統涉及人力資源、財務、物資、設備、項目五大模塊，每個模塊都有千萬條數據，因此只有建立結構化的數據倉庫，從不同的維度來組織這些數據，從多方面進行深入分析，才能挖掘出有價值的經驗和規則。企業數據倉庫對來自任何數據源(ERP和非ERP源)、任何時期的數據進行集成、轉換、合并、清理、存儲及加工，將數據轉化成有價值的信息，為SAP商務智能系統構建提供數據基礎。數據倉庫還提供了管理平臺(數據倉庫工作臺)，集成了數據建模、數據獲取、流程管理和數據倉庫管理等工具，從業務流程的角度，可以將企業數據倉庫分成建模和運行兩大部分，如圖1所示。

a．數據倉庫建模。首先是數據建模，數據建模支持具有高度靈活性和綜合性的信息模型并使建模容易化；其次是數據獲取，數據獲取是將SAP商務智能系統接入到不同的源系統中，同時也支持到源系統的遠程連接，實現實時查詢；數據轉換是數據合并、清理和集成的主要流程，從可能的異構源系統過來的數據通過這個流程實現語義上的一致性；除對數據倉庫中的數據進行查詢以外，數據也可以發布到其他的數據倉庫系統中。元數據和文檔必須得到管理并支持搜索功能，應該能與其他系統進行開發式的交互。

b．數據倉庫運行。首先要對數據流進行控制，數據流能幫助創建數據傳輸進程和信息包，數據傳輸進程和信息包中設置了企業數據倉庫數據獲取時需要的各種參數，這個流程可以定義處理鏈，用來自動完成數據獲取工作；其次是管理及監控流程，用于計劃及監控企業數據倉庫日常工作的各種活動，包括對數據質量方面的控制；企業數據倉庫的性能優化集中體現在查詢性能方面的優化，查詢性能的提高有利于保持用戶的滿意度；信息生命周期管理有利于減少數據倉庫中管理的數據量，從而減少信息維護成本，提高系統性能。用戶管理實現了公司在數據安全方面的指導方針，并根據企業的業務需要以高度靈活的方式授予最終用戶權限。

2．1．2聯機分析處理

商務智能平臺提供了SAP BI技術的基礎架構及基于企業數據倉庫的各種分析技術和功能，是對企業數據倉庫的應用和深化。

OLAP是針對特定問題的在線數據訪問與分析。它通過多維的方式對數據進行分析、查詢和報表。維是人們觀察數據的特定角度，例如企業在考慮物資采購時，通常從時間、物料、供應商等不同的角度深入觀察采購物資的情況，這里的時間、物料和供應商就是維。而這些維的不同組合和所考察的度量指標構成的多維數組則是OLAP分析的基礎。

多維分析是指對多維形式組織起來的數據采取鉆取、切片、旋轉等分析動作剖析數據，使用戶能從多角度、多側面觀察數據庫中的數據，從而深入理解包含在數據中的信息。鉆取是指改變維的層次，變換分析的角度；切片是在一部分維上選定值后，度量數據在剩余維上的分布；旋轉是變換維的方向，即在表格中重新安排維的位置。

2．1．3數據挖掘

數據挖掘是一種深層次的數據分析方法，按企業既定業務目標，對大量的企業數據進行探索和分析，揭示隱藏、未知或驗證已知的規律性，并將其規模化的數據處理技術。數據挖掘能夠提高企業決策者的市場決策能力，能夠幫助企業檢測到異常模式，以及在過去的經驗基礎上預測未來的趨勢等。

商務智能系統左側為基礎數據層(源數據)。主要包括ERP系統的數據和外圍系統的數據。系統的中間部分為數據倉儲，包括主數據、數據存儲對象(DSO)和信息塊(CUBE)等存儲結構。數據轉換通過對數據源層的數據抽取、清洗和轉換形成統一的信息層。在邏輯和存儲上，對源數據和數據倉庫進行隔離，基于多模型、按照主題分析的需要建立企業級全局數據存儲。數據挖掘、報表查詢和OI。AP等智能引擎對數據倉儲中的數據進行分析和查詢，最后通過前端工具對智能引擎的結果進行展現，為企業管理層的決策提供支持。

2．3 信息的展現

通過數據轉換，將所需的數據源轉換成多維數據模型，再通過元數據模型工具發布生成數據立方體，再通過業務瀏覽器來進行多維分析。業務瀏覽器是SAP BI為企業戰略分析和決策支持提供靈活報表和分析工具的組件。在多維數據源(OLAP報表)的基礎上分析數據，使在同一時間對幾個維度進行分析成為可能。數據可以用表格或圖表來展示，既能清晰展示對比情況又能解答很多明細問題。

將業務瀏覽器套件與企業門戶集成，用戶可以通過互聯網和局域網訪問數據分析中的業務數據，不同角色的用戶擁有對應的訪問權限，有利于提高企業各級人員獲取信息的速度，使信息更好的服務于企業。

3 SAP商務智能系統的應用效果

SAP商務智能系統抽取ERP人力資源、財務、物資、設備、項目五大模塊數據庫中的數據，全面實現河北省電力公司ERP系統的流程、數據、界面的集成與展示，為企業領導的決策提供數據支持。ERP的實施為河北省電力公司管理層提供快速、豐富的人、財、物等統計分析數據和決策支持，進一步規范了公司的管理流程，大幅度提升了河北省電力公司系統的信息化水平。

4結束語

目前，SAP商務智能技術集中體現在數據分析上，但商務智能的應用不僅限于數據分析，在業務理論和系統實施實踐上，基于數據倉庫的應用在不斷增加。隨著電力企業信息化的建設和商務智能技術的不斷提高，商務智能技術會更加科學、準確地幫助企業決策者模擬、分析、監控、優化管理企業運行狀況，為決策者提供決策依據，使企業在競爭中處于領先地位。