1.引言
聚银公司从2006年至今，信息化建设得到了长足进步，从最开始的网络环境搭建到现在的MES生产执行系统与管理信息平台的融合，基本上完成了企业生产数据与管理数据的有效融合，随着信息化时代的来临和市场竞争白热化的稳步推进，聚银公司要保持竞争优势成为新经济时代的赢家，就需要把握住“信息”这条命脉。生产型企业想在竞争中立于不败之地，就必须全面提升行业信息化建设水平。公司最近几年在信息系统的建设上取得了一定的阶段性成果，包括IT基础建设、MES/ERP等系统的建立，积累了一定的业务数据，为商务智能的实施奠定了坚实的基础。已经有很多企业开始认识到商务智能的重要，并纷纷着手实施商务智能系统，构建自己企业的数据仓库及商务智能平台，综合看来商务智能在生产企业中的应用起着至关重要的作用。
2.商务智能系统的设计方案
数据仓库及商务智能平台主要功能包括：数据建模、数据采集、分析模型。根据甘肃银光聚银的业务状况，建立了一个符合企业实际数据分析需求的商务智能平台，实现对业务信息平台数据的收集、清理、建模、整合，并保证商务智能平台的可扩展性。清理整合数据，实现数据的唯一性、准确性、完整性、规范性和时效性，为企业经营绩效指标、分析主题准备展示数据，达到分析展示数据与业务系统数据库的实时和准确，利用先进的报表展示为企业报表使用者和各级管理人员提供一个快速便捷的查询分析决策数据平台。
2.1 系统架构
根据发展战略，建立在该平台上的领导决策支持系统具有统一的战略规划与设计，数据架构的规划分为四层，如图1所示。
图1 商业智能系统架构图
原始数据层：该层属于原始业务系统层，包括现有企业信息系统、手工输入平台和外部竞争情报系统等。
中间数据层：该层为对不同业务系统的不同业务数据进行接口设计和数据清洗工作的中间数据库，基于不同的业务系统，提供不同的数据接口，将数据抽取到中间数据库，并在数据库中统一规范主数据，将数据按照业务需求清洗完成。
数据仓库层：按照要分析的业务主题存放所有的业务数据，并搭建不同的业务模型，构建企业级数据仓库。按照不同的分析维度存放数据，方便用户进行多维、多层的数据分析。
业务分析层：此层面将主要面向不同层面的业务用户，可以建立针对业务分析和面对部门的决策数据支持。针对公司总部和业务部门的高层领导，为企业的绩效管理和战略决策提供综合的决策数据支撑。本层面主要包含企业领导绩效监控、管理驾驶舱、领导查询系统等几个方面的数据需求。
对于未来各业务商务智能平台应用需使用当前模型架构中的原始数据层和数据清理层，保证系统的可扩展性及本期项目成果的延续性，减轻业务系统负载压力。
2.2 软件架构
以Oracle数据仓库构建企业统一数据仓库，依照业务需求将各主题分析的数据和指标创建分析模型，并从各个业务系统将数据抽取上来（中间数据库作为数据整合及数据接口的中间层将数据进行清洗和整理，最终再通过ETL工具Data Services加载到数据仓库中）。
以SAP Business Objects作为商务智能解决方案的前端展现工具，商务智能平台的数据通过Oracle数据仓库提供，SAP Business Objects的前端展现工具可以与Oracle数据仓库紧密集成，通过统一的商务智能平台，为最终用户提供企业绩效管理驾驶舱、灵活查询分析和固定报表等应用，并统一集成到企业内部门户供用户访问。
2.3 设计原则
(1)前瞻性：系统设计要体现前瞻性，系统具有很长的生命周期。主要包括体系结构的前瞻性、技术路线前瞻性、产品选择前瞻性和应用设计的前瞻性。我们将在本项目中本着“总体规划、分布实施”的原则，对化工企业的统一数据平台进行建模，根据项目各阶段的目标分别建设面向业务的主题分析，在整体架构上保证未来系统的扩展。
(2)实用性：在考虑前瞻性的同时，必须兼顾实用性。不能选择只有先进技术，但没有实用价值的产品和方案。实用性主要从以下方面考虑：界面的友好程度、中文的支持、操作的难易程度、产品的稳定性和效率、厂商及其它可能的产品、服务提供商的本地服务和支持能力等。
(3)可靠性：我们将采用国际领先的产品及解决方案来建设该项目，这样的产品和解决方案是经过大量用户验证的。在整个系统部署上，我们将根据系统的重要程度，制定系统集群以及备份方案，避免单点故障，保证该系统的正常使用。
(4)开放性：体系结构的开放性：整体结构具有很好的模块化设计，模块之间有明确的接口，平台之间有明确的规范。
(5)应用设计的开放性：在应用设计上注重开放性设计，组件之间的可配置程度要好。
(6)可扩展性：数据量增长时具有良好的扩展性；用户增长时具有良好的扩展性；应用系统增加时具有良好的扩展性。
(7)安全保密性：系统应具备统一的安全管理机制，严格控制数据权限，保证信息不被非法篡改和非法查看。
3.商务智能系统的设计和实现
3.1 数据仓库设计
按照标准数据仓库设计分为抽取层、转换合并层和展现层，数据源为业务相关数据，加载到抽取层，然后将相关的金额和数量等进行转换（如将外币转换为人民币），转换后进行数据合并，只保留分析的维度，最后加载到展现层，设计的信息立方体维度为时间维度，销售维度，区域维度，客户维度科目项目维度及销售的数量和金额关键值。
3.2 数据仓库数据加载策略
一般ETL数据加载存在以下几种方案：
(1)时间戳方式
需要在OLTP系统中业务表中统一添加时间字段作为时戳（如表中已有相应的时间字段，可以不必添加），每当OLTP系统中更新修改业务数据时，必须同时修改时间戳字段值。当作ETL加载时，通过系统时间与时间戳字段的比较来决定进行何种数据抽取。
优点：ETL系统设计清晰，源数据抽取相对清楚简单，速度快。可以实现数据的递增加载。
缺点：时间戳维护需要由OLTP系统完成，需要修改原OLTP系统中业务表结构；且所有添加时间戳的表，在业务系统中，数据发生变化时，同时更新时间戳字段，需要对原OLTP系统业务操作程序作修改，工作量大，改动面大，风险大。但如果业务表在最初设计的时候考虑到这点，应用此方案是最好的选择。
(2)日志表方式
在OLTP系统中添加系统日志表，当业务数据发生变化时，更新维护日志表内容，当作ETL加载时，通过读日志表数据决定加载那些数据及如何加载。
优点：不需要修改OLTP表结构，源数据抽取清楚，速度较快。可以实现数据的递增加载。
缺点：日志表维护需要由OLTP系统完成，需要对OLTP系统业务操作程序作修改，记录日志信息。日志表维护较为麻烦，对原有系统有较大影响。工作量较大，改动较大，有一定风险。
(3)全表比对方式
在ETL过程中，抽取所有源数据，并进行相应规则转换，完成后先不插入目标，而对每条数据进行目标表比对。根据主键值进行插入与更新的判定，目标表已存在该主键值的，表示该记录已有，并进行其余字段比对，如有不同，进行Update操作，如目标表没有存在该主键值，表示该记录还没有，即进行Insert操作。
优点：对已有系统表结构不产生影响，不需要修改业务操作程序，所有抽取规则由ETL完成，管理维护统一，可以实现数据的递增加载，没有风险。
缺点：ETL比对较复杂，设计较为复杂，速度较慢。
(4)全表删除插入方式
每次ETL操作均删除目标表数据，由ETL全新加载数据。优点：ETL加载规则简单，速度快。
缺点：对于维表加代理键不适应，当OLTP系统产生删除数据操作时，OLAP层将不会记录到所删除的历史数据。不可以实现数据的递增加载。
(5)设置触发器方式
通过在源系统的数据库中设置触发器，每当有Update、Insert、Delete操作时触发一个事件将发生改变的记录抽取到相应的临时表中。
优点：ETL加载规则简单，速度快，不需要修改OLTP表结构，可以实现数据的递增加载。
缺点：对源系统性能有一些影响。需建立一张临时表。
3.3 前端展现设计
商务智能系统通过“仪表盘”(Dashboard)能可视化地呈现信息，且有助于判断、监控并支持决策，从而有效地提升信息系统的实时信息处理能力，这一特性使得商务智能平台的实施成为缓解和解决上述问题的重要途径，并日益赢得使用者的青睐，前端展示使用SAP BO提供的多种报表工具（如：Dashboard、Web Intelligence、Crystal Report等）制作仪表盘、中国式报表、财务报表、固定报表等形象生动的图表，将企业庞大的业务数据转化为有用的信息，通过预警管理、预测管理、趋势分析等帮助管理者更好的进行管理决策工作。
4.系统实现及收益
4.1 系统实现对决策管理的支持
通过多种分析和展现方式，为管理者提供决策支持。
可以通过重点指标来分析影响企业经营发展以及对绩效进行考核，通过与计划值、同期值的对比情况，反应主要经济指标的达标情况，提供的预警及警告可以快速发现问题，并可进行下钻查看构成数值进行详细分析，找出产生问题的根本所在，为改善主要经济考核指标提供有效帮助；利用杜邦分析法则对最终的经济进行分析，通过对关键影响因素的调节，查看影响因素到达什么值，最终经济指标可到达预期结果的一个结果分析，杜邦分析模型同样可以用作预测分析。并通过单点登录技术与现有系统高度集成，为管理者提供便捷访问方式来对企业进行决策分析。
4.2 应用结果分析
应用表明，通过分析模型中的数据，运用仪表盘和报表分析能够帮助领导了解企业内部的生产运营情况，并通过预警及分析为领导提供决策支持，从而对企业生产运营进行决策管理，提高企业经营管理水平，并最终为管理者在日常获得数据时间上节省了80%以上的时间，管理者可以通过商务智能平台直接访问关心的数据指标，为统计人员在日常数据统计上减少了50%以上的统计工作时间，在节省了日常繁杂工作的同时可以将更多的时间用于日常数据分析中，提前发现企业生产运营中出现的问题或者即使发现更多的运营问题。可以将更多的工作内容转移到数据分析及对运营问题的处理中，充分发挥个人职能作用。
4.3 商务智能平台为生产企业带来的收益
通过建立数据仓库，可以集成企业现有的分布、异构的多个业务应用系统，建立统一的数据平台，形成企业级数据仓库并构建商务智能平台，在使用过程中为企业带来以下收益：
(1)通过整合数据平台的统一建设，促进各级数据的流程化、标准化，提升企业的数据质量和管控能力。
(2)商务智能平台大幅减少了统计人员和开发人员的时间和人力成本，可以降低生产企业的运营成本。
(3)通过商务智能的数据挖掘技术可以更快的发现新的市场动向，从而为企业带来更大的效益。
(4)整合各单位的系统信息，为企业领导及业务人员提供信息资源的完整视图；通过整合数据的分析利用、挖掘提炼，提高对企业市场、客户的洞察力，加强领导的决策与监管力度，提升生产企业核心竞争力。
5.结论
聚银公司通过构建数据仓库和商务智能平台，将财务、采购、生产、销售数据有效地集中管理起来，增进了各部门间的信息共享和办公协同性，同时为企业各个层级提供管理和决策分析支持，最终提升企业核心竞争力。
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