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ERP 系统中的 BI 应用案例
商业智能的一大重要应用是在数据量庞大而嘈杂的制造业中，可以说，制造业是非常需要
商业智能的行业。因此，本期我们就将目光转向制造业，讨论一下商业智能在 ERP 业务
中的应用。在文中，我们以一家鞋服制造企业为例，描述其 ERP 相关的 BI 系统工程特点，
让大家对制造业 BI 在 ERP 业务的应用有一个直观的印象和清晰的理解。
商业智能的一大重要应用是在数据量庞大而嘈杂的制造业中，可以说，制造业是非常需
要商业智能的行业。因此，本期，我们就将目光转向制造业，讨论一下商业智能在 ERP 业
务中的应用。一、ERP 业务数据的特点 1、数据量庞大。制造业的数据量非常大，动辄以
百万、千万为单位计，甚至上亿条，可以说是海量的，会对企业的业务数据库造成极大的
负荷，因此，制造业是非常适合做 BI 工程的。2、数据整齐程度差，随意性较大。大量数
据采集是人工归集的，数据准确性很差，且很不规整，数据格式很不统一，数据类型混乱
而嘈杂。3、信息分散、不及时、不共享。和其他行业不同，制造业产、供、销、人、财、
物是一个有机的整体，它们之间存在大量信息交换。而人工管理信息分散，缺乏完善的根
底数据，大大影响管理决策的科学性和准确性。二、ERP 业务 BI 工程特点¦¦¦¦¦下面，我们
就以一家鞋服制造企业为例，描述其 ERP 相关的 BI 系统工程特点，让大家对制造业 BI 在
ERP 业务的应用有一个直观的印象和清晰的理解。我们都知道，一个完整的 BI 工程流程包
括三个根本步骤：第一步，通过 ETL 流程，利用 WINDOWS SQL SERVER 2005 中的组
件 INTEGRATION SERVICES 工具，将数据从业务数据库源系统中抽取、转换、清洗和加
载到数据仓库中；第二步，通过 OLAP 流程，利用 WINDOWS SQL SERVER 2005 中的
组件 ANALYSIS SERVICES 工具，将数据仓库中的数据，按照分析的模式进展聚合和计算，
并把计算结果以某种特定的结果存储起来，搭建起多维分析模型，以便客户端快速查询和
使用。第三步，通过报表流程，利用 WINDOWS SQL SERVER 2005 中的组件
REPORTING SERVICES 报表工具，将客户端需要的信息完整、迅速而灵活地展现出来，
完成数据前端展现任务。在本例中，源数据来自于企业的 ERP 系统，8 个事实表记录以每
天几万条的数量级增加，目前均已累计到达百余万行。针对这样的系统特性，为了提高查
询效率，我们在设计数据仓库的时候，需要注意如下几点：1〕为了加快数据查询的速度，
提高数据仓库的执行性能，在每维度表的主键列上建立聚集索引，在每事实表的 ID 列上建
立聚集索引，并在每个关联列上建立非聚集索引。2〕尽量将常用的计算固化成数据表中
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