38000字硕士毕业论文模具行业商业智能系统的建立与实现

论文类型：硕士毕业论文

论文字数：38000字

论点：商业,智能,企业

论文概述：

Analyzer是先特计公司的研发的商业智能分析工具，是一套纯Web的商业智能前端应用工具。Analyzer的用户接口具有易学易用、清晰美观、灵活弹性等特点，能够在数秒的时间内，呈现出图文并茂、

论文正文：

第一章导言

1.1研究背景和意义
模具企业迫切需要一种方法，从企业的海量数据中筛选出有用的信息，并将原始交易数据转化为决策支持数据，以提高企业的决策能力。在这样的背景下，伴随着海量数据存储、并行处理、数据集成、人工智能、数据挖掘等相关信息技术的快速发展，商业智能系统应运而生。商业智能是一种基于数据管理和利用的综合技术和解决方案，在制造业信息化领域具有巨大的潜力。商业智能为支持管理决策提供了一个信息平台。数据是从业务处理系统获得和组织的。通过数据提取、整理和分析，可以发现潜在的知识和规则。最后，通过分析结果可以快速准确地制定相关策略，从而不断提高企业的管理水平，优化资源配置，节约成本，提高效益，最终提升企业竞争力。

1.1.2国内外研究现状
无论是在学术界还是在企业界面，商业智能都没有统一的定义。“商业智能”一词最早是由汉斯·彼得·卢恩(Hans Peter Luhn)于1958年提出的，但一般认为“商业智能”一词最早是由高德纳集团的霍华德·德累斯顿(Howard Dresner)于1989年提出的。他认为商业智能描述了一系列概念和方法，并应用基于事实的支持系统来帮助做出商业决策。商业智能技术为企业提供了快速收集、管理和分析数据、将这些数据转换成有用信息以及提高企业决策质量的技术和方法。根据商业智能的各种定义，商业智能是先进信息和创新管理理念的结合。它整合企业内外的数据，处理和提取能够创造商业价值的信息。它面向企业战略，为管理层和业务层服务。它指导企业管理决策，增强企业竞争力。它涉及企业战略、管理思想、业务集成和技术体系，促进了从信息到知识到利润的转化，从而取得更好的绩效。商业智能技术日益成熟。越来越多的企业决策者意识到商业智能可以增强竞争力，给企业带来价值。
目前，商业智能已广泛应用于各个领域，涉及几乎所有行业，主要包括银行、电信、医疗、零售、政府、保险、电力、零售等地方，尤其是金融、通信和制造业等较为成熟的信息产业。对这些应用的需求进一步推动了理论研究的发展。

1.2.1国外现状
商业情报在国外非常受欢迎。它不仅针对企业的高层，也可以被管理者使用。它被广泛用于每个业务部门。国外企业市场化发展更加成熟，管理模式和具体操作也更加合理。他们更习惯于通过例子和清晰的数据，通过归纳的方法进行文体分析和商业决策。早在十年前，商业智能就已经成为欧美关注的焦点。在北美，商业智能已经应用于社会生活的各个方面，如政府管理决策、商业运作、科学研究和企业决策支持。在美国，500强公司中有90%以上使用商业智能软件来帮助管理者做出决策。
商业智能在国外不同地区企业的应用也有所不同，主要表现在使用策略上。美国企业专注于为OLAP使用商业智能，而欧洲企业专注于使用商业智能进行高级分析。商业智能在国外已经发展了十多年。随着商业智能市场的不断扩大，商业智能服务提供商之间的竞争也越来越激烈。越来越多的企业开始开发商业智能，并进行大量收购。例如，甲骨文收购了亥伯龙，思爱普收购了业务对象，而IBM收购了科诺斯。

第二章系统总体设计

2.1系统概述
商业智能包括数据报告、数据分析和数据挖掘。早期的报告系统可以称为商业智能，但它只是商业智能的低端实现。目前，大多数外国企业已经进入了被称为数据分析的中端商业智能领域。具有数据挖掘功能的称为高端商业智能。从技术上讲，高端商业智能也不是一项新技术。它只是数据仓库、在线分析处理(OLAP)和数据挖掘(数据挖掘)的综合应用。数据仓库是商业智能的数据库，它为OLAP和数据挖掘应用程序提供所需的、整洁和一致的数据。OLAP技术帮助分析师和经理将原始数据转换成用户能够真正理解的信息，并从各个角度真实反映数据维度的特征。数据挖掘高度自动化地分析企业的原始数据，进行归纳推理，挖掘潜在的模式。OLAP和数据挖掘在功能上是互补的。在实际应用中，商业智能系统的决策支持功能应根据实际需要进行设计。目前，商业智能已经发展成多种形式。一些学者认为商业智能系统是管理船舶驾驶、OLAP和数据挖掘的整体。事实上，管理驾驶舱已经具备了OLAP分析功能，所以一个采用数据挖掘技术的管理驾驶舱系统可以形成一个高端的商业智能系统。
管理驾驶舱(Management Cockpit，MC)是驾驶舱的形式，通过一系列详细、量化的指标体系，以可视化、直观、具体的方式实时反映企业的运行状况，使企业的高级管理人员能够及时、准确地掌握和调整企业的发展方向。当然，它还包括监控企业运营的关键绩效指标(KPI)，可用于异常KPI的预警和挖掘分析。由于时间有限，本文没有对数据挖掘进行研究。本文当前的研究方向是在分析管理驾驶舱系统丰富指标的基础上，建立模具企业商业智能系统。并为用户提供灵活多样的呈现方法，包括报告、图表、特别查询、OLAP分析、指标监测等。

第三章模具企业关键绩效指标体系设计.........................................22-28
3.1关键绩效指标系统设计方法.............................................22-23
3.2关键绩效指标系统设计步骤.............................................23-24
3.3企业关键绩效指标体系设计.............................................24-27
3.3.1阐明公司的战略目标.............................................24-25
3.3.2分析关键成功因素.............................................25
3.3.3企业关键绩效指标的提取和筛选.............................................25-27
3.3.4指数权重的分配.............................................27
3.3.5设置指数值.............................................27
3.4本章概述.............................................27-28
第四章模具企业数据仓库的建立.............................................28-55
4.1专题需求分析.............................................28-31
4.2数据仓库设计方法.............................................31
4.3数据模型建立方法.............................................31-33
4.3.1多维模型的实施.............................................32
4.3.2多维模型的基本结构.............................................32-33
4.4逻辑模型设计.............................................33-43
4.5物理模型设计.............................................43-44
4.5.1存储分配.............................................43
4.5.2指数构建.............................................43-44
4.5.3分区设计.............................................44
4.6数据ETL.............................................44-54
4.7本章概述.............................................54-55
第五章商业智能在模具企业的实施.............................................55-61
5.1公司背景.............................................55
5.2发展环境.............................................55-56
5.3数据展示.............................................56-60
5.3.1数据呈现框架.............................................56-57
5.3.2关键绩效指标监测.............................................57[/比尔/] 5.3.3指数分析.............................................57-60
5.4本章摘要.............................................60-61

结论

分析仪是仙台公司开发的商业智能分析工具。它是一套纯粹的网络商业智能前端应用工具。分析仪的用户界面易于学习和使用，清晰美观，灵活灵活。它可以在几秒钟内用插图、简单的理解和安排呈现美丽的分析结果。此外，它很容易与现有系统集成，并且可以完全支持各种数据源和访问所有形式和数据源。同时，Analyster的高度开放性和兼容性使企业能够将Analyster作为商业智能门户，并将Analyster创建的分析报告嵌入到原有的商业门户中，这样定制的操作信息和分析信息可以帮助每个员工的日常工作，或者集成到企业资源规划、供应链管理、客户关系管理等企业运行的应用系统中，通过Analyster的商业智能动态数据分析能力来利用企业的数据宝库。
工具栏包括一些常用的报表操作功能，具体功能如图5-4所示。从图中可以看出，它具有显示/隐藏数据源、管理订阅、保存报表、另存为新报表、发送消息、添加书签、更新书签、关闭报表、基本设置、查看附件、刷新、订阅报表、打印报表、导出到EXCEL等功能。其中，“导出到EXCEL”功能是将当前过滤条件下的查询结果导出到EXCEL，生成传统的EXCEL报表。