企业资源计划与数据仓库

合性的分析功能，使用者仅能利用独立的、非整合在一起的应用程序来从事自己的分析工作，这就使得企业在取得及时可靠的资讯的同时，显得有些疲于奔命。    4）传统的ERP系统中跨地域的业务数据往往存放于分散的异构环境中，不易统一查询访问，而且还有大量的历史数据处于脱机状态，形同虚设，然而决策往往要求对历史数据进行比较、趋势分析和预测。       5）ERP系统是经常更新的，当数据经常改变时，就难于对企业的问题做出一致的回答，而回答的经常性改变往往会混淆决策过程。    6）ERP系统的设计主要是考虑将事务处理所需的细节信息有效地载入系统。有效性的要求导致应用开发者实现数据高度规范化，以及在数据存档之前就必须决定作为应用的一部分有多少数据可存储。虽然运作系统对日常事务处理的支持是非常有效的，但他们对于运用常规的软件技术支持报表制作、决策和行政信息系统并不是很好的。因为他们的侧重点在于数据的存储，而很少提供访问数据和将数据变为有用决策信息的工具。2 ERP系统应集成数据仓库    通过以上对传统ERP系统的局限性进行的分析，可以看出应集成数据仓库最主要的理由是企业现用的传统ERP系统已不能充分满足业务需要。传统ERP系统仅仅关注于事务处理，它能够保证事务处理所必须的自动化，但它只是为企业决策层及员工提供了一个决策运行手段的管理平台，而不能直接提供满足决策所需的信息，即传统的ERP是一个很好的后台管理系统，而企业发展需要其同时具有前台管理功能，集成数据仓库的ERP系统可以很好地实现这一功能转变。数据仓库是一个“以大型数据管理信息系统为基础的、附加在这个数据库系统之上的、存储了从企业所有业务数据库中获取的综合数据的、并能利用这些综合数据为用户提供经过处理后的有用信息的应用系统。”如果说传统ERP系统的重点与要求是快速、准确、安全、可靠地将数据存进数据库中的话，那么与ERP系统集成的数据仓库其重点与要求就是能够准确、安全、可靠地从ERP系统数据库中取出数据，经过加工转换成有规律信息之后，再供管理人员进行分析使用。    传统ERP系统所运用的联机事务处理（OLTP）已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SOL 对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。作为数据仓库关键支持技术的联机分析处理（OLAP）技术具有多维数据库和多维分析的概念，传统ERP系统集成数据仓库后就能使用户以动态随机查询、浏览、计算、时序分析以及复杂建模等方式来访问数据仓库中所存储的数据，从而可以支持复杂的分析操作，并且以一种直观易懂的形式将查询结果提供给决策人员，使决策人员从多种可能的观察角度快速、一致、交互地获取信息。    传统ERP系统对于深层次的分析，如数据分类、聚类和数据随时间变化的特征，仍然需要其他分析工具。作为数据仓库关键支持技术的数据挖掘（DM）技术能够从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。传统ERP系统集成数据仓库后就能够帮助用户理解有关数据的真正含义，并了解数据之间所存在的关系，能够在信息中揭示出相应的模式与趋势。    国内外大量组织机构已经发现，随着全球经济一体化竞争愈演愈烈，与ERP系统集成的数据仓库作为能够为商务运作提供结构与工具，以便系统地组织、理解和使用数据进行战略决策的有效途径，愈来愈为各大组织机构所重视和应用。如ERP业界的巨擘SAP利用它的业务应用程序接口BAPI 将第三方的DSS（Decision Supp