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1、论运用商业智能提升ERP应用价值的论文摘要：erp从被国人认知到实现普及经历了10年时间，企业通过应用erp系统，完善了日常事务的标准化和流程化，解决了事务处理和业务管理问题，但erp系统中留存的大量数据并没有被充分利用。商业智能通过对数据的收集、管理、分析和转化，可以增强企业决策者的洞察力和理解力，更好地辅助管理决策和指导行动，最大限度地发挥erp潜能。本文就erp与商业智能的关系、商业智能关键价值认知和在高等教育中如何嵌入教学内容进行研究探讨。关键词：erp；商业智能年，在我国进入普及应用阶段，相应地，各高校相继建立了实验室，通过开设系统的逐级递进的管理信息化实训项目，使受训者对管理软件的
2、总体架构、功能特点、数据流程及应用方式有了基本认识，初步掌握了信息化管理工具的使用方法，为我国信息化的普及培养了一大批后备人才，履行了高校人才培育的本位职能。那么，在“两化融合的大势下，之后下一个应用热点是什么，如何提升的应用效能，如何让企业决策者真正体验到信息化所带来的方便与快捷，成为社会各界普遍关注并着力解决的问题。与商业智能的效能与潜能企业通过应用系统，完善了日常事务的标准化和流程化，实现了以下几项基本事务处理和业务管理功能：财务管理、供应链管理、人力资源管理、采购管理、生产管理、库存管理、销售管理和客户关系管理等；建立了完备的基础数据，实现了企业内部资源与企业相关外部资源的整合。对原始
3、数据做高效率的实时运算加工，产生大量的实时的目标数据，用目标数据进行业务的计划和控制是的根本职能。11665.cOM的计划和控制过程结束后，有大量的过程数据留存在系统内。从数据利用的观点看，系统留存的数据除了“备查、“跟踪之外，没有被充分利用。系统更大的潜力并没有充分发挥出来，而迅速增长的数据量甚至还成为系统的沉重负担。从数据的全生命周期来看，系统里的数据记载着企业的生命轨迹，隐含着企业的“秘密。但是没有手段来识别它。因此企业对的巨大投资只回收了一部分，系统积累的数据如一座未曾开发的金矿，而本身没有发掘的手段，成为传统的一大遗憾。另外，数据库缺少对历史数据的有效组织。的数据主要是实时的，缺少对
4、历史数据的积累和便于分析访问的有效结构。从分析处理过程来看，分析一般需要多表操作和较长的运行时间，若直接利用业务系统的数据库中现有的数据进行决策的分析和推理，将影响系统的效率，并造成繁忙的网络数据传输。在需要直接访问历史数据时更是困难。运用商业智能提升应用价值站在企业决策者的角度，要纵观全局，运筹帷幄，必须能够迅速找到反映企业真实运营情况的实时数据和历史数据，才能有效预测未来。企业管理者要从不同角度审视和管理业务，必须能够从纷繁复杂的业务数据中迅速找到数据与数据之间的关系，并获得各种统计结果和分析判断，而其中有些内容是力所不及的。主要表现为：领导关注的指标不能一次性获得；关键指标获取的及时性、
5、准确性无法保证；各指标间缺乏关联；无法多角度、多层面、全方位地掌握企业运营状况。商业智能（），指通过对数据的收集、管理、分析和转化，使数据成为可用的信息，从而获得必要的洞察力和理解力，更好地辅助决策和指导行动。它是能够帮助用户对自身业务经营做出正确明智决策的工具；利用企业积累的数据增进对业务情况的了解，帮助我们在业务管理及发展上做出及时、正确的判断，然后采用明智的行动。系统的建设离不开企业高层领导的支持，但是等到系统搭建完成了，企业管理者却无法直接从系统得到有价值的决策信息。只有为企业提供更多、更有价值的辅助管理决策信息才能使的应用价值得到更大提升，使系统由现在的业务型升级为管理型，使企业管理
6、信息化水平迈上一个新的台阶。全面认识商业智能用友商业智能平台是针对于企业报表以及各类统计分析遇到的诸多问题，经过多年发展，形成的新一代满足企业应用的系统。是集企业多系统数据整合、报表中心、分析中心、控制中心于一体的全方位解决方案。帮助企业对各类数据进行整合，根据不同人员的需要，将信息进行展示，灵活快速地响应企业管理变化，为企业建立一套完善的辅助决策分析体系。满足不同层级人员的信息需求信息化过程中不同层级的人员所要获取的信息是不同的。决策层关注可以快速查看到反映企业经营的各类指标，及时做出决策；管理层通过关注部门的关键绩效指标来监控业务状况；信息部门的职能是快速响应各部门的信息化需求；而普通员工
7、只需要查看个人相关信息即可。针对这些不同的需求，中都提供了相应的解决方案（详见表）。认知商业智能关键价值.有效利用企业积累的数据通过大量历史数据挖掘企业管理“金矿，为企业决策者提供更有价值的辅助决策依据，满足不同管理层的需要。能呈现多年经营指标趋势。能呈现多年不同指标的对比分析。实现从指标向下逐级查询，直到明细数据。洞察企业存在的问题通过高效的挖掘、钻取等手段追溯数据，及时发现漏洞和问题，快速调整战略决策，最大程度减小决策者决策偏差。可根据条件定义示警方式，方便决策者及时发现问题。通过多种数据分析手段如数据穿透、数据钻取、旋转以及切片方式洞悉问题数据。通过多维报表，使用者能够按需设置多级交叉报
8、表，最大程度满足了不同使用者的需要。直观反映，透视经营建设企业全面决策分析平台，通过直观、丰富的展现形式，让企业决策者对企业经营状况一目了然，从中获取知识和洞察力，提升系统的应用价值，提升绩效管理。销售情况的变化、财务数据的变动都能通过图示化的方式呈现。将烦琐的业务逻辑处理的数据以适合管理者浏览的方式呈现。高效的数据呈现，确保企业决策者决策更加及时、准确。实现多业务、多系统的数据整合通过多种管理模型分析，以及多种数据分析方式，可以一站式、随时随地掌握所需信息，无需多业务切换，大大提升工作效率。没有业务系统局限性，能够提取不同业务系统中的数据。能够同时提取不同业务系统中的数据。通过一个平台能够掌
9、握整个企业运营状况，大幅提升工作效率。商业智能的关键价值参见图。教学解决方案教学方案面向本科经管类专业开设商业智能通识性认知课（）课程目标。体验商业智能产品对于企业管理的关键价值，体验信息化给企业管理与决策带来的方便和快捷，认识信息化新的热点应用商业智能。（）体验内容包括：异构数据整合能力：能将企业基于不同数据库的多个业务系统进行整合，搭建起企业的数据中心。复杂报表设计能力：报表设计简单灵活，及时满足不同业务需要。生成文字报告能力：与无缝集成，利用预置的模板，根据设定的参数，生成专业分析报告。多维数据查询能力：提供基于系统的自助组合查询，满足不同管理层对于数据即时查询的需要。完备的示警机制：实
10、现对于关键数据的示警提醒，还能够将示警信息自动发至管理者邮箱。构建企业分析模型：支持以更加直观、个性化的方式构建企业分析模型，为企业搭建数据分析平台。进行数据深度挖掘、钻取：支持立体化管理模型的构建。通过某一个指标的变化，其他相关指标联动，体现各种指标之间的关系；同时也可以通过向下进行挖掘，钻取某个指标的构成情况，逐层分析，直至最明细的数据。平台性特性满足各种变化的需要：从容应对业务变化和系统升级。作为目前学校开设的数据挖掘、商业智能等课程的实验课目前，部分院校工商管理、信息管理与信息系统、经济与统计学等专业开设有数据挖掘、商业智能课程。分为本科层次和研究生（）层次。此类课程的教学偏重理论与技
11、术综述，以及一些数据挖掘工具的介绍，缺乏一个系统的，与企业管理信息化紧密相关的综合管理平台作为实验课的支撑。商业智能实验室可以极大地丰富课程内容，让学生建立对数据挖掘、商业智能的直观认识。对于研究生（mba）层次，课程设计需要从企业战略规划的高度出发，延伸到决策需要业务数据支撑，通过对面向事务数据的提炼和分析，掌控运营。让学员充分体验到信息化的力量。作为信息管理与信息系统专业二次开发课程因为在使用的过程中，涉及多数据源处理、信息域构建、智能查询、多维报表、海量数据处理技术等二次开发工作，适合作为信息管理专业、计算机专业的实验课。科学研究商业智能具有多行业普适性，在地产、机械、建筑、化工、汽配、医药等各行各业都有成功应用案例。随着信息化应用的普及，有关数据挖掘的理论与应用研究成为热点研究课题之一。借助商业智能实验室，以行业信息化及企业信息化实际项目为切入点，可以展开对企业业务数据的收集、分析，为企业决策提供直接信息，增强学校的对外服务功能，增强教师的科研能力，提升学校的教育品论文网在线lunwenwang.co