基于商務(wù)智能的鋼鐵行業(yè)銷售系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

1、<p>　　基于商務(wù)智能的鋼鐵行業(yè)銷售系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)</p><p>　　摘 要：鋼鐵行業(yè)信息化的建設(shè)日趨成熟，但也導(dǎo)致企業(yè)積累了大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)無法有效利用，企業(yè)用于輔助決策活動的數(shù)據(jù)信息匱乏。本文提出了構(gòu)建基于BI的鋼鐵行業(yè)銷售系統(tǒng)，集銷售信息管理和決策分析為一體的綜合解決方案，可處理企業(yè)日常銷售業(yè)務(wù)還可有效提取分析企業(yè)歷史數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息，為企業(yè)提供決策支持。 </p><p

2、>　　關(guān)鍵詞：商務(wù)智能 銷售管理系統(tǒng) 銷售預(yù)測 決策支持 </p><p>　　目前國內(nèi)鋼鐵企業(yè)基本實現(xiàn)企業(yè)信息化的建設(shè)，整體上處于管理信息化的水平。由于各種信息系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，一方面使得企業(yè)累計的歷史數(shù)據(jù)達(dá)到了龐大的規(guī)模；另一方面由于缺少先進(jìn)數(shù)據(jù)分析工具的輔助無法做出高效合理的戰(zhàn)略決策。本文以重慶四鋼鋼業(yè)股份有限公司的實際業(yè)務(wù)需求為背景，提出基于商務(wù)智能的銷售管理系統(tǒng)來輔助企業(yè)的銷售管理工作，以加強銷售分

3、析水平輔助企業(yè)做出合理的決策行為，并且根據(jù)公司銷售業(yè)務(wù)的實際需求，進(jìn)行業(yè)務(wù)流程的重組和設(shè)計以提升業(yè)務(wù)水平。 </p><p><b>　　一、系統(tǒng)總體設(shè)計 </b></p><p>　　商業(yè)智能系統(tǒng)由數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和分析、前端展示、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等組成。首先，從各種業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)中提取有用的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、轉(zhuǎn)換以保證數(shù)據(jù)的正確性和一致性，然后將數(shù)據(jù)重構(gòu)并存入數(shù)

4、據(jù)倉庫，這時數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成為有用的信息然后通過查詢分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具及OLAP（聯(lián)機分析處理）工具對信息進(jìn)行處理，使信息轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌蜉o助決策的知識，最后將知識呈現(xiàn)于用戶面前供決策者使用。 </p><p>　　建設(shè)基于商務(wù)智能的銷售管理系統(tǒng)，要以銷售合同為核心對訂單的執(zhí)行過程和狀態(tài)進(jìn)行跟蹤和反饋，協(xié)調(diào)企業(yè)內(nèi)部不同業(yè)務(wù)部門之間的關(guān)系并為用戶提供形式靈活的各類統(tǒng)計報表，使其能夠準(zhǔn)確實時地了解企業(yè)經(jīng)營狀況，并在進(jìn)一步綜合

5、分析的基礎(chǔ)上為領(lǐng)導(dǎo)提供合理的決策依據(jù)。 </p><p>　　本文所設(shè)計的基于BI的銷售管理系統(tǒng)，主要功能包括銷售業(yè)務(wù)管理模塊、客戶管理模塊和決策支持模塊。其中銷售業(yè)務(wù)管理模塊和決策支持模塊是該系統(tǒng)的核心部分。銷售業(yè)務(wù)管理模塊主要涉及日常的銷售業(yè)務(wù)工作，基本上覆蓋整個合同執(zhí)行的周期，銷售決策支持管理主要包括銷售統(tǒng)計、銷售分析、銷售預(yù)測和銷售計劃管理。決策支持管理模塊是銷售信息系統(tǒng)的最高應(yīng)用層次，主要負(fù)責(zé)對業(yè)務(wù)層的

6、日常業(yè)務(wù)處理信息以及相關(guān)的客戶信息進(jìn)行匯總和綜合分析，為企業(yè)提供管理依據(jù)和決策支持。系統(tǒng)總體功能結(jié)構(gòu)如圖所示。 </p><p>　　圖1 系統(tǒng)總體功能結(jié)構(gòu)圖 </p><p>　　二、基于BI的銷售系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn) </p><p>　　在數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中采用數(shù)據(jù)模型來對現(xiàn)實世界進(jìn)行抽象，反映數(shù)據(jù)本身及其相互之間的聯(lián)系。概念模型最常用的表示方法是實體-關(guān)系（E-R）

7、模型，它反映的是客觀事物及其相互聯(lián)系。實體-關(guān)系模型中涉及三個主要概念：實體、屬性和關(guān)系。通過分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)流程中的數(shù)據(jù)文件，確定客戶需求計劃、銷售訂單及合同、發(fā)貨單等實體及其屬性，并分析出實體之間的聯(lián)系和其類型消除冗余聯(lián)系，得出如下銷售管理系統(tǒng)E-R圖。 </p><p>　　圖2 銷售管理系統(tǒng)E-R圖 </p><p>　　在概念模型的基礎(chǔ)上，將其進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型利用數(shù)據(jù)庫管理

8、系統(tǒng)實現(xiàn)用戶的需求。本系統(tǒng)主要針對銷售系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型的設(shè)計，采用關(guān)系模型，用二維表結(jié)構(gòu)來表示實體與實體之間關(guān)系的數(shù)據(jù)模型。主要對產(chǎn)品基本信息表、客戶基本信息表、合同基本信息表等主要數(shù)據(jù)庫表的結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述。 </p><p>　　數(shù)據(jù)倉庫采用維度建模來設(shè)計。業(yè)務(wù)系統(tǒng)是面向事物的而決策分析系統(tǒng)是面向主題的，設(shè)計時需將查詢系統(tǒng)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)分開。為將決策分析需要的信息導(dǎo)入到數(shù)據(jù)倉庫，需要建立ETL包將抽取轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)

9、通過包加載到數(shù)據(jù)倉庫中。本系統(tǒng)進(jìn)行多維數(shù)據(jù)立方體、ETL包的實現(xiàn)。ETL包的控制流設(shè)計中包括維度設(shè)計、事實表設(shè)計、Cube任務(wù)處理以及對ETL的更新處理，而數(shù)據(jù)流的設(shè)計是對控制流中的各項的具體的設(shè)計。 </p><p>　　三、功能模塊的實現(xiàn)與測試 </p><p>　　實現(xiàn)該方案的開發(fā)平臺為visual studio環(huán)境，各主要模塊對應(yīng)開發(fā)工具如下： </p><p&

10、gt;　　數(shù)據(jù)倉庫（Microsoft SQL Server 2005），構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的存儲、管理環(huán)境，利用數(shù)據(jù)庫引擎控制訪問權(quán)限并快速處理事務(wù)。OLAP服務(wù)器（Microsoft SQL Server Analysis Services），構(gòu)建多維數(shù)據(jù)集，分析服務(wù)允許創(chuàng)建并管理其中從企業(yè)其他數(shù)據(jù)源聚合而來的數(shù)據(jù)的多維結(jié)構(gòu)從而提供OLAP支持。數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測（Microsoft SQL Server Analysis Services），

11、外接時序算法程序包實現(xiàn)銷售預(yù)測。 </p><p>　　銷售統(tǒng)計分析模塊能夠完成基本的銷售業(yè)務(wù)統(tǒng)計分析并進(jìn)行多維分析。此模塊抽取各個信息點主要的、指標(biāo)性的信息來進(jìn)行處理，具有數(shù)據(jù)快報、主要指標(biāo)數(shù)據(jù)的比較分析、各信息結(jié)點的個性化統(tǒng)計報表等功能。如下圖折線區(qū)域圖顯示了各個地區(qū)的客戶銷售情況分析結(jié)果和堆疊區(qū)域圖顯示了華東和華北地區(qū)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)對比結(jié)果。 </p><p>　　圖3客戶銷售分析折線區(qū)

12、域圖和區(qū)域產(chǎn)品結(jié)構(gòu)對比分析結(jié)果 </p><p><b>　　四、結(jié)術(shù)語 </b></p><p>　　本文設(shè)計開發(fā)的基于BI的銷售管理系統(tǒng)覆蓋企業(yè)銷售的全部業(yè)務(wù)以合同管理為核心，包括合同訂貨、合同變更、合同需求計劃和合同跟蹤管理等核心功能?；跀?shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計分析系統(tǒng)可以對銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度全面的分析，用戶可獲得所需信息對決策者而言也可獲得一個宏觀的全面的信息圖景，基

13、本達(dá)到了信息共享信息整合信息分析以及為領(lǐng)導(dǎo)層提供決策支持這一目的。 </p><p><b>　　參考文獻(xiàn) </b></p><p>　　[1]成蕾，左雷，李士安.數(shù)據(jù)挖掘在銷售決策中的應(yīng)用.軟件導(dǎo)刊.2012，7（7.） </p><p>　　[2]趙相東，張浩，陸劍峰.面向大型鋼鐵集團(tuán)的商務(wù)智能應(yīng)用系統(tǒng)解決方案[J].計算機集成制造系統(tǒng)，2