目前,國內(nèi)制造型企業(yè)面臨著越來越大的競爭壓力,不僅面臨著國內(nèi)其他企業(yè)的挑戰(zhàn),還有來自國外企業(yè)的威脅,市場競爭日益激烈。為占領(lǐng)市場,企業(yè)需要不斷開發(fā)生產(chǎn)性能更高,價格更低的適合市場需求的新產(chǎn)品；企業(yè)要想獲得更多的利潤,就需要在擴大市場份額的同時,不斷地降低產(chǎn)品成本。 隨著計算機應用和信息化的普及,企業(yè)產(chǎn)生了大量的、不斷增長的歷史數(shù)據(jù),包括大量的企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù),如企業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、財務數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、人力資源數(shù)據(jù)等,以及企業(yè)的外部數(shù)據(jù)。企業(yè)只有對大量的歷史和現(xiàn)實數(shù)據(jù)進行分析,才能做出正確的決策、發(fā)現(xiàn)新市場,降低生產(chǎn)成本、銷售和管理成本,提高利潤。 為實現(xiàn)這一目標,本文針對我國機械制造業(yè)的成本問題,根據(jù)現(xiàn)代成本控制的特點,圍繞事先成本控制、事中控制、成本分析和成本降低環(huán)節(jié)進行功能設(shè)計；將計算機技術(shù)與會計相結(jié)合,引入數(shù)據(jù)倉庫技術(shù),構(gòu)建一個制造企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu),對數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中的聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等應用方面進行研究；將數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)與決策支持系統(tǒng)結(jié)合在一起,為決策支持提供海量的綜合、歷史數(shù)據(jù),為決策支持系統(tǒng)建立良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),通過基于數(shù)據(jù)倉庫的決策分析系統(tǒng)為企業(yè)提供多角度、多層次的企業(yè)信息分析的有效方法；最后結(jié)合某制造型企業(yè),實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫,并將其應用于成本控制決策支持系統(tǒng)。
【學位單位】：中南大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2009
【中圖分類】：TP311.13
【部分圖文】：

助的人機交互式的信息系統(tǒng)[z9l。2.2，2決策支持系統(tǒng)的基本模式DSS的基本模式如圖2一3所示。在圖中，一個完整的DSS系統(tǒng)模式被表示為DSS本身以及它與“真實系統(tǒng)”、人和外部環(huán)境的關(guān)系。由圖可見，管理者處于核心位置，他運用自己的知識，把他和DSS的相應輸出結(jié)合起來，對他所管理的“真實系統(tǒng)”進行決策。管理者往往需要協(xié)助人員的幫助。就“真實系統(tǒng)”而言，提出的問題和操作數(shù)據(jù)是輸出信息流，而人們的決策則是輸入信息流。圖的下部表示了與DSS有關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，它包括來自真實系統(tǒng)并經(jīng)過處理的信息(如Mls信息、統(tǒng)計信息等)、

(3)旋轉(zhuǎn)(Pivot)是變換維的方向，通過重新安排維的放置，得到不同視圖的數(shù)據(jù)。它包括交換行和列，把行維移到列維中去，或把列維移到行維中去，把頁面內(nèi)的維和頁面外的維進行交換等，如圖2一9。(4)其他OLAP操作:除了上述三種基本操作，按OLAP工具的不同，還有鉆過、鉆透、取線、取點和計算平均值、增長率、利潤等統(tǒng)計計算。鉆過是指對多個事實表進行查詢;鉆透是指對立方體操作時，利用數(shù)據(jù)庫關(guān)系，鉆透多維數(shù)據(jù)集的底層，進入后端的關(guān)系表;取線是指從多維數(shù)據(jù)集中選取一個維度，在這個維度上取某一區(qū)間或任意的維成員，而將其余的維都取定一個維成員;取點是指在多維空間的所有維度上，都取定一個維成員，它確定唯一的實體。產(chǎn)品銷售情況選定時間的維成員“2008年l季度”2008年1季度產(chǎn)品銷售情況選定兩個維:地區(qū)維和產(chǎn)品維數(shù)據(jù)切片地區(qū)維地區(qū)維圖2一8多維數(shù)據(jù)的切片產(chǎn)品銷售情況視圖1產(chǎn)品銷售情況視圖2時間維時間維圖2一9多維數(shù)據(jù)的旋轉(zhuǎn)

采取措施糾正這種偏差，確保成本控制目標的實現(xiàn)。3.3， 3CCDSS的基本結(jié)構(gòu)框架基于數(shù)據(jù)倉庫的成本控制決策支持系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)框架如圖3一2所示，系統(tǒng)的輸入主要是數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)以及知識庫中的知識和經(jīng)驗。數(shù)據(jù)倉庫管理模塊完成成本數(shù)據(jù)倉庫的創(chuàng)建以及數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的綜合、提取等各種操作，負責整個系統(tǒng)的運轉(zhuǎn)。多維數(shù)據(jù)庫建立于數(shù)據(jù)倉庫之上，是實現(xiàn)聯(lián)機分析處理的數(shù)據(jù)引擎，確定多維數(shù)據(jù)庫中主題維的數(shù)量和維的內(nèi)容，是多維數(shù)據(jù)庫設(shè)計的關(guān)鍵[4647]。通過一個復雜的多維數(shù)據(jù)庫來反映所有決策需求是不可能的，因此，應建立多個多維數(shù)據(jù)庫。挖掘工具用于完成實際決策問題中的各種查詢和數(shù)據(jù)開采，當用戶發(fā)出決策請求命令后，通過數(shù)據(jù)挖掘工具觸發(fā)數(shù)據(jù)倉庫管理模塊從數(shù)據(jù)倉庫中獲取與任務相關(guān)的數(shù)據(jù)。多維分析工具用于分析多維數(shù)據(jù)。知識發(fā)現(xiàn)工具控制并管理知識發(fā)現(xiàn)過程，將數(shù)據(jù)的輸入和知識庫中的信息用于驅(qū)動數(shù)據(jù)選擇過程、知識發(fā)現(xiàn)引擎過程和發(fā)現(xiàn)的評價過程。被選擇的數(shù)據(jù)經(jīng)過知識發(fā)現(xiàn)工具中的知識發(fā)現(xiàn)引擎抽取算法處理

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本文編號：2811081