如何利用ERP系统的数据挖掘优化企业

在积累业务处理的过程中,信息化企业通过ERP系统(企业资源计划)的信息集成功能提高了企业各部门的运营效率,并逐步在企业后台数据库中形成稳定、准确、完整的基础业务数据。如果这些数据使用得当,将对企业的战略决策大有帮助。迄今为止,ERP系统对企业未来的战略规划也仅限于分布式模块,如人事管理、财务收支、生产等。此外,对于使用半结构化、结构化和集成数据做出战略决策的企业来说,绝大多数企业使用的EPR处理效率仍然很低。最大限度地开发和利用ERP系统提供的丰富数据资源,充分发挥数据资源在企业战略规划中的作用,是提高企业ERP处理效率的方法之一。凡事都有利弊。在学习使用ERP系统的数据之前,我们需要知道ERP系统挖掘的数据中存在哪些缺点,然后分析这些优点。首先,我们知道ERP系统用于实时记录各部门的业务数据,而不是挖掘数据进行分析。ERP系统是从物料需求计划( MRP )发展起来的新一代综合管理信息系统。它扩展了MRP的功能,其核心思想是供应链管理,即及时从多个分布式模块获取个人业务数据。然而,如果ERP系统提供的大量数据资源得到充分利用,它将在企业下一个战略决策中发挥至关重要的作用。其次,ERP系统通过数据库技术存储在线交易数据,挖掘和分析数据主要是历史存储数据。企业将在日常运营中进行多项交易,每项交易都需要时间进行记录,这需要相对常规的数据库模式。完成业务后,阅读背景中的历史存储数据,并分析进一步的策略,当然,以确保记录数据的完整性。与传统的ERP系统相比,对各部门的大部分战略规划方案进行了模拟,然后通过比较选择最优方案。然而,这种方法在数据时代有很大的缺点,它不能快速响应市场的变化。企业需要使用ERP数据来获得对整个市场需求水平的及时反馈,这需要对数据进行相对控制,并且必须进行数据挖掘和分析。数据挖掘是根据企业指定的目标,通过算法搜索隐藏在数据仓库中的目标信息的过程。它可以通过数据分析历史存储数据,然后总结和整理数据以预测市场和客户趋势,并为企业下一步决策提供支持。数据挖掘和分析侧重于数据关联和完整性,因此数据仓库技术满足了这一要求。在数据挖掘和分析中,数据仓库技术可以基于相同的目标存储。这样,避免了存储在传统业务模块中的数据分散,只有确立企业的战略目标,才能实现数据存储查询和市场趋势分析。数据仓库技术可以对相关数据进行分析,从而分析数据之间的隐藏关系网络,找出特定规则下与市场情况相对应的计划处理数据,然后使用不同的数据集来描述和区分情况,形成预测趋势的模型。此外,及时性对于历史存储数据尤其重要。它可以通过历史数据变化规则和趋势来分析和预测企业的下一个战略决策。数据挖掘和分析可以充分利用企业运营过程中积累的大量历史数据,并根据市场变化做出反馈,为企业进一步决策提供参考,逐步推进企业信息化,这是充分利用ERP系统数据挖掘和分析的结果。

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