基于商業(yè)智能(BI)的利潤分析系統問題研究.pdf

1、企業(yè)利潤分析，是指對企業(yè)利潤的增減變動、結構狀況及影響利潤的收入與成本進行分析。通過對企業(yè)利潤進行分析，可以揭示各項利潤及成本費用與收入的關系，以反映企業(yè)各環(huán)節(jié)的利潤構成及成本費用水平。對于如何提高利潤分析的效率和準確性，是每一位企業(yè)管理者迫切關注的問題。在信息化技術不斷發(fā)展的今天，許多管理信息系統已經可以為利潤分析提供一定的信息支持，然而這并不能從根本上大幅提高利潤分析的效率和準確性。原因就在于傳統利潤分析所基于的各種工具或信息系統是

2、獨立開發(fā)的，數據分散且相關性不夠高。對于某一種分析行為，為了獲得分析所需要的數據，往往需要由多個人員去搜集并整理數據（比如由銷售部門的人員整理收入數據，財務部門的人員整理成本費用數據），加上每個人對業(yè)務理解的不一致，最終的結果可能并不理想。 針對這種情況，本文提出了以商業(yè)智能平臺為基礎建立企業(yè)利潤分析系統，該系統可以在很大程度上解決目前企業(yè)利潤分析中存在的一些問題。本文總體的研究思路如下： 1．首先，描述了為什么要用數據

3、倉庫、聯機分析處理及數據挖掘技術來解決利潤分析的問題，并概述了商業(yè)智能的相關概念及其發(fā)展過程，然后從國內外的相關資料中，找出本課題的目前世界范圍內的發(fā)展現狀及存在問題。 2．描述商業(yè)智能及其相關技術。首先將商業(yè)智能相關技術概括為四個部分，即ETL（數據預處理）、數據倉庫、OLAP（聯機分析處理）、數據挖掘。然后分別闡述每一種技術，利潤分析系統將以這些核心技術為支撐。 3．設計利潤分析系統的總體框架，并闡述其設計思路。

4、 4．利潤分析系統中相關技術的研究和設計。首先，對數據倉庫中的數據模型進行設計，包括粒度、數據分區(qū)以及各主題邏輯模型的設計；其次，對系統中的ETL流程、抽取策略，OLAP的功能設計、實現及查詢語言，數據挖掘中的相關統計模型（本文選擇客戶價值評價模型）以及系統元數據的管理進行了研究，最后總結了一些在系統構建中應當注意的其他比較關鍵的問題。 5．以服裝生產行業(yè)為背景，進行基于商業(yè)智能相關技術的利潤分析系統的實例開發(fā)。 事

5、實表明，利用商業(yè)智能相關技術對利潤數據進行分析，能為決策者提供更加簡明、全面的信息，幫助決策者快速、有效地從各個角度分析利潤構成狀況及影響利潤的主要因素，無論從宏觀還是微觀上都能對企業(yè)整個盈利狀況有全面而快速的把握。 本文是對基于商業(yè)智能的利潤分析系統進行前期探索性研究，鑒于現實情況還有諸多的制約因素，本文只是提出了這種解決方法的初步構想，探討了實現的方法以及相關技術，重點在于完成其架構分析和功能的設計，其中可能存在一些不完善的