内容摘要：由于现代先进管理理念加强了人和企业文化的关注，将业务自身的决策权下放到对应的作业层也就成为了趋势。原来单纯事物处理人员现在要做与他业务相关的决策。因而作业人员也要了解相关的综合性的数据和信息。这些传统ERP却不能够提供。于是产生了新一代事物处理和分析处理相结合的应用软件。

关键字：ERP、商业智能、数据仓库、联机分析处理、数据挖掘

ERP将企业所有资源进行整合集成管理，将企业的三大流：物流，资金流，信息流进行全面一体化管理的管理信息系统。它的功能模块不同于MRP或MRPII的模块。它不仅可用于生产企业的管理，而且在许多其它类型的企业如一些非生产、公益事业的企业也可导入ERP系统进行资源计划和管理。对企业来讲，它包括四个方面的内容：生产控制(计划，制造)，物流管理(分销，采购，库存管理)和财务管理(会计核算，财务管理)和人力资源管理( 规划，工资，工时，差旅)。

一、传统ERP的运行机制

传统ERP虽然增强了与客户和供应商业务的交互和互联能力，但在计划技术基础和功能方面都不具备协调多个企业间资源的观念和能力，ERP仍旧是面向企业内部的事物处理系统。

二、现代企业对新一代ERP的需求

ERP开通后，数据虽多，但对于高层管理人员来说，能够应用的仅仅是企业运作当前状态的作业数据和浅层次的现象信息。而他们更多的需要了解综合的、历史的、反映全过程的信息，以及对若干现象的分析，以发现有助于决策的趋势和模式。限于ERP当时的历史责任的局限性，从本质上说ERP系统的中存留的是数据而不是信息，高层管理人员直接用不上。因为，传统的ERP系统只着眼于企业后台的管理，缺少直接面对客户的系统功能设计。传统的企业只是着力于对买到物美价廉的原材料，快速高效地生产出产品，至于哪种产品更受欢迎，哪些服务最有待改进这一类的问题，却往往没有确切的答案，只能凭经验臆测。在电子商务的大环境中，客户可能分散在全球各地，企业不可能对他们的情况都了如指掌，所以必须有一个系统来收集客户信息，并加以分析和利用。

三、管理的商务智能

过去10年中，ERP技术和商务智能都有重大的发展，但它们的发展道路或多或少是并行的。两者的商业判断能力都有赖于信息技术，但功能特点却各自针对于商业智能和业绩跟踪的不同方面。虽然存在类似之处，但商务智能和ERP绝对不是同一事物或是同一事物体的两个方面，而是两个互补的系统。它们最大的共性就是，使企业运行得更有效率、响应更及时并易于整合。因此，已实施了ERP的企业需要商务智能是显而易见的。

商务智能能提高行业用户在关键领域的信息获知能力及掌控精度。首先，报告格式将大大改良,整合后的用户数据无疑使报告进行得更快、更及时、更精确。其次, 信息传输也将越来越实时化，在各部门周转时间将大为减少。最后，业务处理流程当中可能出现的问题和失误也易于及时发现，从而使纠错工作更加迅速和准确。

四、新一代的ERP及其所运用的技术 论文网在线 www.lunwenwang.com

商业智能是对与企业决策过程相关的所有内部的和可能得到的外部数据，进行采集、清洗、汇总、综合、分析、利用和传递，使数据转换成为信息和知识的过程。商业智能BI是企业信息化的新领域和更高的层次，是企业数据的全生命周期的第二阶段。

多年来，企业一直在寻找对商业智能的理解和实现的方式，以增强企业的竞争力。商业智能代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件的总和。它是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合。

于是ERP集成了两种数据处理方法：传统的联机事物处理OLTP（ On-line Transaction Processing ）和新增的联机分析处理OLAP（ On-line Analytical Processing ），也就是说把作业系统和业务智能分析联结起来。ERP为业务智能分析提供了集成的数据源，OLAP对原来没有利用的数据进行分析，形成了计划—执行—分析—决策—调整的不断优化作用，构成决策和执行的闭合循环系统，更多地释放了ERP的能量，帮助企业将数据变为信息和知识。给企业以开发“金矿”的工具。

将DW和OLAP技术应用在现有的ERP系统，实现了ERP在事务处理控制方面的本质飞跃。结合了DW和OLAP技术的ERP系统，强调了企业的事前控制能力，将设计、制造、销售等通过集成来并行地进行各种相关作业，为企业提供了保证质量、适应变化、客户满意、绩效等关键问题的实时分析能力。

五、现代企业管理的数据仓库

如何有效地管理企业在经营过程中所产生或收集的大量数据与信息，一直是信息管理人员所面临的一个重要的问题。20世纪70年代所出现的关系数据库在收集、存储、处理数据中发挥了重要的作用。随着市场竞争的加剧，信息系统的用户已经不满足于仅用计算机去处理日复一日的事务数据，而是需要能够支持决策的信息去帮助管理决策。这就需要一种能够将日常业务处理中所收集到的各种数据转变为具有商业价值信息的技术，而传统数据库系统已经无法承担这一任务。

传统数据库对日常事务处理十分理想，但是要给予事务处理的数据库帮助决策分析，就产生了很大的困难。其原因主要是传统数据库的处理方式和决策分析中的数据需求不相称，导致传统数据库无法支持决策分析活动。这些不相称性主要体现在决策处理中的系统响应问题，决策数据需求的问题和决策数据操作的问题。

以往的数据库是一种基础系统，严格说应该叫数据库管理信息系统。数据仓库只是它上面的一种应用系统，还有其它应用，如民航订票系统、银行ATM系统以及证券、期货交易系统等业务系统就属于OLTP。OLTP和OLAP无论是从使用方法和作用上来说都是相反的，前者是要尽快地把数据存进数据库里，后者是从数据库中提取数据，经过加工转换成规律信息供管理人员做分析用，而对速度要求不是很高。以前和现在的大部分数据库应用属于OLTP，而数据仓库应用属于OLAP，它的基础是数据库。

数据仓库Data Warehouse是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持数据分析和管理决策过程。在这个定义中，主题是数据归类的标准，每个主题对应一个客观分析领域，它可以为辅助决策集成多个部门、不同系统的大量数据。通俗来说，数据仓库是按照我们分析的对象组织的。它包含了大量的历史数据，因为经集成后进入数据仓库的数据是极少更新的。数据仓库内的数据时限一般为5年至10年，主要是用来进行时间趋势分析的。

商业智能是当前企业应用的热点。如何把商业智能应用到企业中给企业带来真正的价值，是商业智能应用真正成熟的标志。它能更好地制订战略和决策提供良好的环境，为特定的应用系统，如ERP提供数据环境和决策分析支持。当面向特定应用的特定战略和决策问题时，商业智能从数据准备做起，建立或虚拟一个集成的数据环境，在集成的数据环境之上，利用科学的决策分析工具，通过数据分析、知识发现等过程，为战略制订和决策提供支持。当然，在这整个过程中，集成的数据环境和决策分析工具是十分重要、不要缺少的。

参考文献： 论文网在线 www.lunwenwang.com

《数据仓库与数据挖掘技术》  陈京民等编著  电子工业出版社

http://www.e-works.net.cn/ewk2004/ewkArticles/467/Article16864.htm

http://www.towestit.com:81/readNews.php?Newid=3762&Code=zk

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http://www.chinaptc.com/erp/erp14.htm

http://www.chinabi.net/Article_Show.asp?ArticleID=198