【摘要】：伴隨著企業(yè)信息化的不斷提升,中小型ERP系統(tǒng)的使用在企業(yè)中變得越來越普遍,信息的總量也在以驚人的速率增長。企業(yè)通過業(yè)務系統(tǒng)所積累的數據是十分寶貴的,但是企業(yè)如何從海量的歷史數據中找到對于自身企業(yè)發(fā)展有用的知識來指導自身的經營業(yè)務,成為現行企業(yè)發(fā)展中的一個重要課題。本文以中小企業(yè)中比較關注的經營分析為例,重點研究了基于數據倉庫的OLAP技術與數據圖形可視化技術的結合,將兩者的優(yōu)勢融為一體。依托企業(yè)日常ERP系統(tǒng)中的業(yè)務數據為基礎,借助優(yōu)秀的ETL抽取工具,對企業(yè)的原始數據進行整合分析,進而解決兩者各自在企業(yè)應用中存在的問題,實現了提升企業(yè)日常業(yè)務分析效率的目的。本文首先對企業(yè)經營分析的需求進行了詳細的了解與分析,提出了構建OLAP多維數據挖掘模型的思路,并給出了建立該模型的方案;然后研究了OLAP的分析結構、內容與方法,提出建立符合要求的數據倉庫系統(tǒng)和ETL數據整理過程;接著在此基礎上設計并實施了基于BIEE(Business Intelligence Enterprise Edition)的OLAP多維分析系統(tǒng),使得企業(yè)經營的過程實現了圖形可視化的展示;在整個系統(tǒng)原型完成后,針對系統(tǒng)中重要的部分提出了有目的的優(yōu)化意見,并設計了相關切實可行的實現方案;最后,在系統(tǒng)運行過程中對影響系統(tǒng)的幾個環(huán)節(jié)進行了充分的測試,以保證系統(tǒng)正常使用的完善性、準確性和正確性。該系統(tǒng)結構的特點是具有多個業(yè)務主題并融合了數據倉庫、多維OLAP分析以及數據挖掘技術和數據可視化技術;構建了OLAP的多維數據模型,并通過開發(fā)工具彌補了BIEE中圖形呆板、簡易與難看的缺點。通過在企業(yè)中的實際應用,充分體現了該系統(tǒng)的強大功能,能夠較好的為企業(yè)運行提供有力支持,滿足用戶在經營分析當中的實際需求。
【圖文】：

論文的研究思路從分析研究現狀開始，結合理論、方法與研究的工具對選取的實際案例加以解析。通過需求調研、數據庫搭建、原型開發(fā)和運行測試來構建符合要求的經營分析系統(tǒng)，然后在此基礎上進行關鍵性能的調優(yōu)和展示，最終形成一款較為優(yōu)秀、完整的經營分析系統(tǒng)，，具體如圖 1.1 所示：

9圖 2.1 數據倉庫結構圖 介紹BIEE）原名叫做SiebelAnalytic，誕生于Oraerion BI 中的部分組件相整合，合并升級為作為 Oracle 新的商業(yè)智能平臺企業(yè)版，在傳上，通過平臺構建了一套非常清晰的數據模同的數據源組織到一起，甚至包括多個企業(yè)基礎上提供了更加全面、有效、詳細、及時有效的整合、提取、展現以幫助企業(yè)管理層
【學位授予單位】：武漢輕工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F274;TP311.13

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本文編號：2633233