基于Analyzer+SQL2005的商业智能解决方案
三、方案描述
3.1、总体方案
总体框架由数据源、数据中心（按需要而定）、数据仓库及分析平台和信息服务四个部分构成，数据源即为数据仓库的基础数据源，其主要是公司的多个基础业务数据。数据中心是把业务数据源通过数据迁移，经过统一标准转化集中存储，为以后经营分析建立数据仓库。
经营分析系统的总体框架图如下：
3.2、应用层次
系统纵向应用层次分为四个层次，分别是数据集成部分，数据服务部分，应用逻辑部分，信息展现部分。数据集成部分主要分为基础数据源层次，数据源为各个部门的业务系统；数据服务部分主要分为数据加工转换层次和数据存储中心层次，数据加工层次主要是各个部门的业务数据与标准数据进行比较转换。应用逻辑部分主要是对各个业务信息系统的业务数据
进行整合并按分析模型进行存储,根据需求建立各种分析模型，以及查询、报表应用层次；信息展现部分主要是为各个部门以及公司领导提供信息服务的应用层次。
3.3、系统架构
如下图，通过ETL工具（DTS/SSIS）从数据中心提取数据，根据不同的业务主题存储到数据仓库里面
四、数据仓库设计
4.1、SSIS概览
4.1.1.传统资料整合方式
数据整合与数据仓储建立过程中需要额外的暂存性数据区(Staging)与数据库汇总作业 数据处理需要不同多种工具(如CRM系统的文字采矿工具) 且工具间有兼容性问题存在 回报机制与问题层级提升的速度缓慢
数据过多时往往会造成该策略无法运作
传统数据整合模式图
4.1.2.SSIS整合模式
使用Integration Services可以在作业过程将需要数据库处理的部分，直接处理完毕 所有的作业包括文字采矿、汇总、合并、资料比对等都可以整合在同一个服务中
分离增加数据库与ETL工具的作业范围，强化数据库的高可用度
直接透过Integration Services进行问题的警示与回报
SSIS数据整合模式
4.1.3.SSIS 功能
A．整合多种企业异质数据来源
SQL、Oracle、XML、Excel 、 Text…
使用.NET 、OLEDB 、 ODBC…
B．建置数据仓储与数据超市
透过Restart机制增强处理速度
提供Slowly Changing Dimension 强化数据更改功能
提供汇总函数功能 SUM、AVG、COUNT、PIVOT等
C．整理与标准化数据
提供多种数据的合并转换、去除重复作业功能
提供Fuzzy 群组化与寻查的功能，Micro Soft = MSFT = Microsoft
提供多种Container、Task、数据转换功能
可以提供给报表服务作为数据来源
E．自动管理与整合数据库
整合数据、对象、账号转换
整合在Management Studio进行管理Integration Services 整合SQL Server代理程序作业
4.1.4.SSIS 架构
A.Integration Services service
独立的服务程序(Windows service)
整合在Management Studio一起管理
监控封装的执行状况
管理封装的储存与移转
封装开发与封装执行可以不用启动该服务
B.Integration Services Object Model
提供应用程序API接口整合.NET
提供整合组件进行程序开发
提供客制化组件开发包括
Task、Data Flow Component…
C.Integration Services runtime +executables
管理封装执行、记录、交易与连结处理
封装, Containers, Tasks, Event handlers…
D.Data Flow task
Data Flow Engine提供在内存处理数据搬移、转换、修改等作业 项目有数据来源、转换、数据目的三大组件
SSIS架构图
4.2、数据ETL方案
ETL的过程就是数据流动的过程，从不同异构数据源流向统一的目标数据。其间，数据的抽取、清洗、转换和装载形成串行或并行的过程。
ETL的核心还是在于T这个过程，也就是转换，而抽取和装载一般可以作为转换的输入和输出，或者，它们作为一个单独的部件，其复杂度没有转换部件高。和OLTP系统中不同，那里充满这单条记录的insert、update和select等操作，ETL过程一般都是批量操作，例如它的装载多采用批量装载工具，一般都是DBMS系统自身附带的工具，例如Oracle SQLLoade r、DB2的autoloader、MS的SSIS等,数据ETL方案如下图所示
图数据仓库ETL设计方案
本方案选取的是企业级数据整合平台Integration Services（SSIS）工具，它提供了构建企业级ETL应用程序所需的功能和性能。SSIS是可编程的、可嵌入的和可扩展的，这些特性使其成为理想的ETL平台。
开发环境。用于快速开发SSIS包的、非常直观的开发界面被集成在Business Intelligen ce Development Studio中。在这个Studio中，可以构建与分析服务、报表服务共享的解决方案，包括源控制、元数据整合等。同时，这个Studio还是一个完整的商业智能应用程序的开发环境，在其中，你可以设计、测试、部署和维护端到端的商业智能应用程序。
可视化调试。在Data Viewers中，设计人员能够非常清楚地看到数据管道的工作状况，它通过图表的形式来可视化数据的传输，同时，断点、变量和调用堆栈提供了非常强大的调试功能。除传统ETL的功能之外
支持非传统的数据（Web Service，XML）：
SSIS可对不持续的数据进行分析
在数据流中的数据挖掘和文本挖掘
数据流中的数据挖掘和分析可用于数据质量和数据清洗
4.2.1.数据抽取
提取（Extraction）就是从源系统中获取数据（无论是何种格式）。这个过程可能很简单，只需要从数据库或者电子表格转储文本文件（flat file）；也可能很复杂，需要建立与外部系统的联系，然后控制数据到目标系统的传输。
A．数据质量
“不要绝对的数据准确，但要知道为什么不准确。”这是对数据准确性的要求。准确的东西需要一个标准，但首先要保证这个标准对目前企业是准确的，
导致数据质量问题的原因可以分为下面几类：
数据格式错误：例如缺失数据、数据值超出范围或是数据格式非法等。要知道对于同样处理大数据量的数据源系统，他们通常会舍弃一些数据库自身的检查机制，例如字段约束等。他们尽可能将数据检查在入库前保证，但是这一点是很难确保的。这类情况诸如身份证号码、手机号、非日期类型的日期字段等。
数据一致性：数据源系统为了性能的考虑，会在一定程度上舍弃外键约束，这通常会导致数据不一致。例如在帐务表中会出现一个用户表中没有的用户ID，在例如有
些代码在代码表中找不到等。
业务逻辑的合理性：通常，数据源系统的设计并不是非常严谨，例如让用户开户日期晚于用户销户日期都是有可能发生的，一个用户表中存在多个用户ID也是有可能发生的。
B．数据连接。
整合不同的数据源和数据目标变得非常容易。除了那些常见的数据源，例如文本文件、OL EDB和https://www.doczj.com/doc/a211539474.html,（包括针对.NET的ODBC），在SSIS中还简化了访问SAP target=_blank clas s=link_tag>SAP中数据的方式。内置的对XML和Web Services的支持使得与面向服务的架构以及其它非标准数据源的整合变得非常轻松。用于数据装载的SQL Server数据目标经过了优化，甚至SQL Server Mobile数据库也能被直接定位。由于具有整合元数据的能力和可共享的解决方案，报表服务的报表或者分析服务的多维数据集都能通过SSIS管道直接读取。
在SSIS中多源抽取整合案例图
4.2.2.数据清洗
清洗（Data Clean）就是对进入数据仓库的数据清除那些脏数据（dirty data）或噪音，以保证一定数据质量。
A. 脏数据定义
包括错误的，不一致的及没有用的数据：
单数据源的结构级脏数据：违反数据模式及完整性约束要求的那些数据
表单数据源的结构级脏数据
单数据源的实例级脏数据：在结构上是没有任何错误，但是在数据实例级会有一些错误和矛盾
表单数据源的实例级脏数据
多数据源的结构级脏数据：由于各个数据源的结构不一致导致同名异议，异名同义等，表示不一致
多数据源的实例级脏数据：比如重复数据，矛盾数据等
表多数据源的实例级脏数据
B．数据保证
针对于数据的质量，Fuzzy Lookup和Fuzzy Grouping组件提供了不精确匹配和消除重复数据的功能。为了保证数据质量，可使用预测模型来避免数据的不完整和丢失，或者使用关
联和聚集模型来找出异常的和不规则的数据。如下图为使用了Fuzzy Lookup的数据清洗的例子
C. 脏数据清洗
一般分为结构级和实例级两种清洗类型，通过对脏数据的改造或清除，保证进入数据仓库的数据是有效的，一致的和清洁的
结构级清洗规则：
1．统一的数据模式（包括数据类型）定义
2．统一的完整性约束定义
3．统一的安全性约束定义
4．统一的函数依赖要求定义
实例级清洗规则：可以通过在SSIS中设置数据有效值检验机制与重复值检查机制1．分析脏数据。
2．定义转换规则
3．评估与验证
4．执行转换。
在SSIS中清洗脏数据例图
4.2.3.数据转换
转换通常不仅仅是数据格式的转换（虽然这是将数据导入系统的关键一步）。外部系统中的数据可能包含不一致或者不正确的信息，这取决于外部系统上实施的检查和平衡。转换步骤的一部分是”净化”或”拒绝”不符合条件的数据。这个阶段常用的技术包括字符检查（拒绝包含字符的数值性数据）和范围检查（拒绝超出可接受范围的数据）。被拒绝的记录通常存放在单独的文件中，然后使用更复杂的工具处理，或者手工改正问题。然后将这些数据合并到已转换集合中。
A.转换规则组成
1．数据类型转换。将数据源中的不同数据类型转换成数据仓库中的类型
2．数据表示方法转换。命名代码统一，汉字编码同义，度量衡表示统一以及其他数据表示方法的统一等
3．命名转换。将数据模式，表名，属性名转换成数据仓库中的统一命名方式
4．数据综合。按粒度要求对动态属性数据进行统计，汇总形成综合性数据
5．数据筛选。按照分析及决策的需要从数据源中作纵向的属性选择及横向的实例选择。
在SSIS中规则的设置图例
B．高效率转换
在SQL Server Integration Services中包含了许多非常有效的组件，例如数据和字符相互转化、计算列、用于分区和筛选的条件操作符、查找、排序、聚集以及合并。高级组件简化了其它复杂的操作，例如缓慢变化维度的装载等。对于某些自定义的需求，我们可以使用灵活和快速的https://www.doczj.com/doc/a211539474.html,脚本来实现，同时，开发人员可以毫不费力地编写和分发他们自创的可重用组件
以下组件使用整批处理方式
汇总处理：例如Sum、Average、Group By
排序处理：递增、递减并将结果输出
模糊寻查与去除重复：Fuzzy Lookups and Deduplication
取样处理：百分比取样、笔数取样
枢纽功能：Pivot、Unpivot
C．高可靠性：
包可以通过配置来定制其在不同情况下运行的方式，例如针对不同的服务器环境。使用数字签名来保证用于部署的包的安全性；运行一个简单的向导就能完成已部署包的安装；检查点重启和对事务的支持；加上WMI侦听器和灵活的异常处理、事件驱动功能保证无人值守运行的可复原性；与SQL Server Management Studio的集成简化了在SQL Server环境中对包的管理和监视。
C．数据的输入输出：
大小交，这种处理在数据清洗过程是常见了，例如从数据源到ODS阶段，如果数据仓库采用维度建模，而且维度基本采用代理键的话，必然存在代码到此键值的转换。如果用SQL 实现，必然需要将一个大表和一堆小表都Join起来，当然如果使用ETL工具的话，一般都是先将小表读入内存中再处理。这种情况，输出数据的粒度和大表一样。
大大交，大表和大表之间关联也是一个重要的课题，当然其中要有一个主表，在逻辑上，应当是主表Left Join辅表。大表之间的关联存在最大的问题就是性能和稳定性，对于海量数据来说，必须有优化的方法来处理他们的关联，另外，对于大数据的处理无疑会占用太多的系统资源，出错的几率非常大，如何做到有效错误恢复也是个问题。对于这种情况，我们建议还是尽量将大表拆分成适度的稍小一点的表，形成大小交的类型。这类情况的输出数据粒度和主表一样。
站着进来，躺着出去。事务系统中为了提高系统灵活性和扩展性，很多信息放在代码表中维护，所以它的“事实表”就是一种窄表，而在数据仓库中，通常要进行宽化，从行变成列，所以称这种处理情况叫做“站着进来，躺着出去”。大家对Decode肯定不陌生，这是进行宽表化常见的手段之一。窄表变宽表的过程主要体现在对窄表中那个代码字段的操作。这
种情况，窄表是输入，宽表是输出，宽表的粒度必定要比窄表粗一些，就粗在那个代码字段上。
聚集。数据仓库中重要的任务就是沉淀数据，聚集是必不可少的操作，它是粗化数据粒度的过程。聚集本身其实很简单，就是类似SQL中Group by的操作，选取特定字段（维度），对度量字段再使用某种聚集函数。但是对于大数据量情况下，聚集算法的优化仍是探究的一个课题。例如是直接使用SQL的Group by，还是先排序，在处理
4.2.4.数据加载与数据刷新
加载阶段将获取并转换的数据存放到新的数据存储中（数据仓库、数据集市等）。
在SSIS中可以对增量更新数据进行封包设计，按照不同的进度来调用。
对于数据刷新一般都采取增量方式，其方式有：
A．时标法
大多数据源中需刷新的数据记录均会有时间属性。所谓时标法即是根据该属性判断数据是否需要更新
B．Delta文件
由应用生成的Delta文件，记录了应用所改变的所有内容。利用Delta文件可以判断要刷新的数据。效率较高，避免了扫描整个数据库
C．日志文件
利用数据源中数据库的日志文件来判别要更新的数据
4.3、逻辑数据模型
4.3.1. OLAP概述
逻辑数据模型对任何企业元数据来说都是相当重要的。事实上，逻辑数据模型是建立一个企业级元数据管理最终目标的第一步。这一步的实现方式主要是将类似ERWIN中的模型信息纳入到元数据管理中
这里使用归纳推理方法――联机处理分析，简称OLAP
4.3.2. OLAP概念模型
概念模型的设计是整个概念模型开发过程的第三阶段。设计阶段依据概念模型分析以及分析过程中收集的任何数据，完成星型模型和雪花型模型的设计。如果仅依赖ERD，那只能对商品、销售、客户主题设计成如图2所示的概念模型。这种模型适合于传统的数据库设计，但不适合于数据仓库的设计。
A. 星型模型设计
为设计星型模型，需要确定概念模型中的指标实体和维度实体。在表1的用户信息需求表中，可以确定该用户的主题是商品销售的趋势分析。因此，用户的指标实体是销售趋势，该指标实体应位于星型模型的中心。此为，从表1中还可以发现，用户对销售趋势分析中所需要的信息有销售日期、销售地点、销售商品、客户年龄、客户的经济状况和客户的信用状况，这些信息就构成了星型模型的维实体。因此，最终可以获得销售主题的星型模型.
当构成了星型模型后，如果用户希望对相关的维度进行深入的分析，了解销售趋势所产生的更深入的原因，这就需要对星型模型进行修改，使其更深入地反映销售趋势变化的原因。为此，就需要设计一个雪花模型。在星型模型的维度实体增加需要进行深入分析的详细类别实体：商品细节实体和客户细节实体，产生销售主题的雪花模型.
C. 星座模型设计
星座模式是星型模式的直接扩充，为了表示多个事实间的关系，可以通过共享维，将多个星型模式连接在一起构成一种新的模式，称为星座模式
4.3.3.OLAP逻辑模型
完成概念模型的定义后，还要进一步考察模型中的用户要求和系统环境。分析数据仓库范围内的主要对象，确定系统的主要主题域以及主要主题域之间的关系。分析阶段将详细检查定义阶段所提出的要求，并且研究任何可能提供解决方案的环境。数据仓库的设计者通过对用户的访问，得到用户对数据仓库结构以及数据仓库存在环境的要求，并将分析结果转变成概念模型，提交给被访问者进行确认，以保证设计者对当前环境的正确理解。参见下图。
多维分析模型示例图
纬度建模实例图
4.3.4.OLAP物理模型
一般OLAP存储分为MOLAP/ROLAP/HOLAP三种类型，MOLAP是在多位数据库上实现，ROLA P是在关系数据库上实现，HOLAP是综合以上两种类型的概念模型
4.3.
5.OLAP功能实现
相较于固定式报表，OLAP可以透过预先建置的维度与量值，以及事先汇总的统计值，让使用者透过简易的接口拖拉即可产生实时分析数据，以找出营运问题之所在。采用微软Anal ysis Services作为OLAP引擎工具，其主要功能如下：
支持MOLAP (Multi-dimentional OLAP)，ROLAP (Relational OLAP)，HOLAP (Hybrid O LAP)等多维度分析架构
支持星状架构 (Star Schema)、雪花状架构、父子式维度、虚拟维度以及数据挖掘数据维度，同时提供预设接口产生时间维度。
文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 数据分析平台 解决方案 成都四方伟业软件股份有限公司 2017年1月 目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 传统BI模式 ................................................................................. 敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10)
文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 多数据源 ..................................................................................... 数据建 模 ..................................................................................... 多维BI分 析 (18) 5.2.设计运行 (20) 文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.
商业智能FineBI行业应用解决方案 目录 商业智能银行业应用方案 (2) 商业智能地产行业应用方案 (4) 商业智能制造业应用方案 (6) 商业智能税务行业应用方案 (9) 商业智能汽车行业应用方案 (13) 商业智能电信行业应用方案 (15)
商业智能银行业应用案例 随着银行信息化的不断深入，银行积累的数据越来越多，面临着“数据爆炸”和“信息缺乏”的矛盾；另一方面，在目前复杂的商业环境中，无知或一知半解做出的决策是现代银行的最大威胁。而商业智能的最大优势就是充分利用银行在日常经营活动中搜集和积累的大量数据，并将他们转化为信息和知识来为银行找出市场发展趋势和经营上的问题，发现市场机会，帮助银行企业从数据中“挖金”。 在刚刚结束的亚太银行IT价值高峰论坛上，对于提升银行企业信息化水平，实现数据价值变现，各企业IT管理者一致认为商业智能在银行业信息化数据管理中发挥着重大作用。整合数据，统一门户 商业智能系统的建立，一来是提供一个数据分析平台，为业务部门更好的分析商业特征。比如企业领导每天查看相关的数据，比如全行的主要经济指标：存款、贷款、贴现、现金、准备金、存贷款结构占比、各网点主要任务完成情况，以及各类考核指标中完成任务较好、较差的网点和个人。这些信息的背后都涉及不同的数据源和应用系统，通过商业智能平台建立数据仓库，可将银行的所有相关数据经过ETL转换，数据清洗后放到数据仓库中，给分析者和决策者一个关于银行各方面情况的分析数据。二来，业务人员在数据分析时，会不断加深数据分析的思想，可以更大程度上提高业务分析人员的决策能力。 业务多元，灵活分析
商业智能系统最基本的价值体现在有效及时地产生有用的信息。在应用商业智能FineBI 时发现，业务人员分析的难点其实在于系统中存在着大量结构或非结构化的多维数据，简单的数据关联还行，如果需求复杂多样，就难以做到及时跟进。商业智能的便捷就在于此，由于自动建模，所有维度、指标、索引关联在一开始就建立好，做分析和查看分析都可以任意切换维度。比如，在存款账户分析中可以知道发生了那些业务，业务量和频率如何，趋势是怎样，进一步深究，可切换至哪个网点，哪个业务产品实现好的效益。 研究客户，指导营销 如今银行都意识到经营方式要从经营产品转向经营客户，因此目标客户的寻找，潜在客户的挖掘成为银行数据应用的主要方向，尤其是高端财富管理和大客户的开发。 以分析大客户为例，各银行都在采用各种手段“挖”竞争对手的优质客户，现有客户的维护和二次开发也显得尤为重要，典型的营销方式就是目标营销和交叉销售。比如对已有客户分析，可以发现具有某种特征的用户具有某种特定的偏好，从而推出针对性产品。又或者通过对优质客户群体的行为分析、忠诚度分析、构成分类进行分析，采取差异化的销售策略，提供个性化的金融产品及服务，在留住优质客户的同时，增加银行的利润增长点。 加强内管，全面发展 商业智能系统可以应用是广泛的，除了银行业务分析，还可以进行人力综合成本预算分析、人员绩效考核、平衡计分卡等。领导层通过这些分析可以更加直观地了解员工工作情况，以此采取相应地奖惩措施。 总而言之，从当前我国银行业的发展趋势来看，数据到价值的转化必将驱动商业模式与运营模式的深刻变革，企业信息化建设必须跟上步伐，及早出发，积极、理性地试水投入，才能借力实现竞争优势提升。
数据共享交换平台解决方案 1. 概述 在我国，政府职能正从管理型转向管理服务型，如何更好地发挥政府部门宏观管理、综合协调的职能，如何更加有效地向公众提供服务，提高工作效率、打破信息盲区、加强廉政建设 已成为当前各级政府部门普遍关注和亟待解决的问题。国家“十五”计划纲要要求“政府行政管理 要积极运用数字化、网络化技术，加快信息化进程”。各级政府、行政管理部门都面临着利用 信息技术推动政务工作科学化、高效率的新局面。 随着电子政务建设的不断发展，政府拥有越来越多的应用数据，如何建立政府信息资源采集、处理、交换、共享、运营和服务的机制和规程，实现分布在各类政府部门和各级政府机关 的信息资源的有效采集、交换、共享和应用，是电子政务建设的更高级的阶段和核心任务。 信息资源只有交流、共享才能被充分开发和利用，而只有打破信息封闭，消除信息“荒岛” 和“孤岛”，也才能创造价值。目前各级政府都在进行政务资源数据的“整合”，但“整合”什么？ 如何“整合”？“整合”后做什么？将是摆在政府各级领导面前的首要问题。 北京华迪宏图信息技术有限公司凭借自身丰富的电子政务建设经验、自主创新的技术研发优势，为各级政府机构的实际需求提供了政务资源整合的综合解决方案——华迪宏图数据共享 交换平台。 2. 电子政务总体框架 华迪宏图数据共享交换平台总体框架如下： 由上图可以看出，华迪宏图数据共享交换平台交换体系共分为六个层次，分别是安全和标准体系、网络基础设施、信息资源中心、共享交换平台、应用层和展示层。 （1）展示层 通过建立综合信息集成门户系统为用户提供统一的用户界面，信息和应用通过门户层实现统一的访问入口和集中展现。 （2）应用层
商业智能定义和解决方案 什么是商业智能？ 商业智能，或 ，是一种统称，泛指用于对一个企业的原始数据进行分析的各种各样的软件系统。商业智能（ ）是由若干相关的活动组成的领域，包括 数据挖掘，在线分析处理，查询和报表。 企业用商业智能（ ）来提高决策制定，降低成本和识别新的商机。商业智能（ ）不仅仅只是公司的报表或从企业系统中引导出信息的一套工具。信息主管通过商业智能（ ）来发现企业内低效的，需要改进的商业流程。 利用现在的商业智能（ ）工具，商业人士可以随时自己开始对数据进行分析，而不要等待 来运行一个复杂的报表。这样民主化的信息访问让用户在做商业决策时有了硬性数据的支持，否则就只能基于直觉来做出决策。 虽然商业智能（ ）有光明的前景，但它的安装启用却受到技术和企业文化挑战的困扰。高管们必须确认在商业智能（ ）系统中所用的数据是干净与一致的，所以用户才会信任它。 什么样的企业会使用 系统？ 象 ， ， 和 这样的连锁餐馆业大量地使用着商业智能（ ）软件。他们用商业智能（ ）做出战略决策，诸如在菜单上添加什么新品，哪一种菜式要被删 除和哪一个业绩欠佳的店要被关闭。他们还用商业智能（ ）来决定战术的事项，象与食品供应商重新谈判合同和找到改进低效率流程的
机会。因为连锁餐馆深受 日常商务运作的驱动，而商业智能（ ）对他们经营上的帮助是如此的重要，所以他们成为所有行业中使用 的中坚力量，而真正地从这些 系统中得到实际 价值。 的关键组件之一 业务分析 是在各种行业中成为一个成功企业所必不可少的，在专业的体育团队像波士顿的 ，奥克兰的 和新英格兰的 中，业务分析就更加的必不可少。 利用一种分析的方法， 在四年中赢得了三次美国橄榄球超级杯大赛。这个球队在很多方面都用到了 数据和分析模型，无论是在场内还是场外。深入的分析帮助这个球队在全美橄榄球联盟（ ）的薪资上限之下选择球员。 的教练与球员对比赛 录相和统计资料的研究是出了名的，教练 阅读由经济学者写的关于足球赛结果的统计概率的学术文章。在场外，这只球队利用详细的分析评价和改进 全体球迷体验 。在每一场主场比 赛，举例来说，会特别安排 至 人进行定量测定体育场的食物、停车、人员、浴室整洁和其他因素。 在零售业，沃尔玛（ ）利用大量的数据和分类分析来帮助它占领市场。 在赌博业 的竞争中改变了它的基调，从建立大型赌场转向分析周边客户的忠诚度和服务上。亚马逊（ ）和雅虎（ ）不仅仅是电子商务网站，他们忙于 分析和遵循一种 测试和学习 的方法转变商业。 一年要做 多次的实验来鉴定理想的客户和为信用卡定价。 谁应该起到领导的作用？
IBM公司数据仓库商业智能解决方案(DOC 45页)
1. 技术瓶颈：海量数据收集、海量数据存储、海量数据多维分析等一系列的问题，即使最热门最被业内人士看好的Hadoop技术能否撑得住？ 2. 资源投入：海量数据处理伴随着相应的硬件、软件需求的增长，技术人员的投入上对企业势必成为新的负担。 3. 价值金矿：海量数据中的非结构化数据蕴含着的“价值金矿”，能够帮助企业从未所触及的角度和维度为企业提供商业决策和辅助。 从海量数据价值挖掘层面上看，传统的思维是数据量加大是一定要考虑OLAP的，一般的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此从一般意义上认为处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。 然而目前OLAP存在的最大问题是: 业务灵活多变,必然导致业务模型随之经常发生变化,而业务维度和度量一旦发生变化,技术人员需要把整个Cube重新定义并重新生存,业务人员只能在此Cube上进行多维分析,这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度,从而使所谓的BI系统称为死板的日常报表系统. 在思达商业智能平台 Style Intelligence上进行海量数据的多维数据分析，从业务需求的角度出发，维度和度量才是直接针对业务人员的分析语言。在自主知识产权数据块儿技术支持下，直接把维度和度量的生成交给业务人员，由业务人员自己定义好维度和度量之后，将业务的维度和度量直接运行，并最终生成报表。 此种以终为始的设计思路，首先能解决传统OLAP分析中维度难以改变的问题，利用思达商业智能平台 Style Intelligence中数据非结构化的特征，业务人员可以灵活地改变问题分析的角度，对业务人员非常友善。其次思达商业智能平台Style Intelligence 在海量数据处理中利用分布式数据处理架构强大的分布式数据处理能力，无论OLAP分析中的维度增加多少，系统开销并不显著增长。
东南融通 行业解决方案 > 商业智能（BI） > 数据治理 数据标准管理平台解决方案 数据标准的定位与作用 数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。 数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。 数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。 ¤增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性 ¤减少数据转换，促进系统集成 ¤促进信息资源共享 ¤促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展 数据标准管理平台架构
数据标准制定策略 数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求，优先解决普遍的、急需的问题。制定数据标准有以下几个原则： ¤遵循“循序渐进、不断完善”的原则。 ¤制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准，以公共代码数据标准为起点。 ¤开发数据标准的同时，建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。 ¤在公共代码和通用数据标准的基础上，遵循数据标准管制和维护的相关规定，予以维护管理，不断丰富完善。 ¤与系统建设密切配合，重点服务战略性的系统，确保贯彻执行。 数据分类策略 对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段，它能方便数据标准维护和扩充，同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。 ¤数据的业务属性角度分类 数据分为十二大数据类，包括：团体，产品，账户，总账，营销，渠道，申请，事件，风险，模型，人口统计，地址和地理位置。
速度冲击规模效率决定生命——金蝶化工行业解决方案 先进的管理思想与中国业务实践的最佳结合
“顾客是我们的朋友，也是我们的良师，顾客的成功就是我们的成功。我们应当竭尽全力确保顾客100%的满意，帮助顾客取得成功。” ——金蝶国际软件集团主席兼行政总裁徐少春
目录 目录 (3) 倾听客户心声 (4) 成功案例及典型客户名单 (5) 其他典型客户....................................................................................................................... 错误！未定义书签。化工行业管理面临的挑战及策略 (6) （一）行业现状 (6) （二）企业管理面临的挑战 (6) 金蝶化工行业解决方案 (8) （一）解决方案—概览 (8) （二）解决方案—应用框架 (8) （三）解决方案—产品 (9) 1、方案组成 (9) 2、整体结构图 (10) 1、建立快速、科学决策体系 (10) 2、精益生产管理，提高生产率 (11) ●灵活的计划管理 (12) ●全面的工程变更管理 (13) ●联副产品和批次跟踪管理功能 (14) ●完善的工程数据管理 (14) ●强大的车间管理功能 (15) ●精细及时的成本管理 (15) 3、改进客户体验，提高客户忠诚度............................................................... 错误！未定义书签。 4、改善设备管理，提高资产回报率 (15) 金蝶化工行业解决方案客户价值 (15) 成功保障：实施与服务 (16) 社会各界的广泛赞誉 (16) 科学的实施是管理软件成功应用 (17) 值得信赖的服务体系 (19) 封底 (20)
金蝶EAS集团管控解决方案系列之 财务共享服务中心 解决方案 金蝶软件（中国）有限公司 集团财务解决方案部 2011年4月
未经金蝶国际软件集团有限公司书面许可，本建议书任何部分的内容不得被复制或抄袭用于任何目的。 本建议书并不暗示金蝶国际软件集团提供的任何产品或服务或其功能与本建议书描述的内容完全一致，对建议书的观点并不意味着金蝶国际软件集团的服务承诺。 除以下已经声明之外，本建议书提及一些产品或技术还可能是以下或其它产品供应商的权益。 Microsoft、Windows、Windows/NT、Windows2000、SQL Server、.net是Microsoft公司的注册商标。 IBM、Visual Age、WebSphere、DB2、OS/400、AIX、OS/390、eServer是IBM公司的注册商标。 Intel、IA是Intel公司的注册商标。 Java是SUN公司的注册商标。 Oracle是Oracle公司的注册商标。 Unix是SCO Santa Cruz公司的注册商标。 金蝶EAS、金蝶BOS是金蝶软件（中国）有限公司的注册商标。
目录 1．财务共享服务中心概述 (4) 2. 财务共享服务是财务管理发展的一种趋势 (5) 2.1集团企业财务管理业务模式分析 5 2.2大型集团企业面临的问题 6 2.3财务共享服务中心的特点 6 2.4为什么需要共享服务 6 3. 如何建设与推进财务共享服务 (8) 3.1建立财务共享服务中心必须充分考虑的关键因素9 3.2财务共享服务中心建设的必要条件13 3.3财务共享服务中心实施方法15 4. EAS财务共享服务中心解决方案 (16) 4.1 任务池管理17 4.2角色管理19 4.3门户及工作流管理20 4.4多组织操作21 4.5财务共享服务中心典型应用－费用报销22 5. 财务共享服务中心方案应用价值 (25) 5.1中国企业实施财务共享服务中心的宏观环境25 5.2财务共享服务中心应用价值26
商业智能与数字化管理解决方案 （一）方案简介 该方案基于海航集团多年实施“数字化海航”战略经验，依托先进的商业智能技术（BI），整合企业核心业务系统，建立关键管理指标数字化、可视化的管理模式，实现企业合规与风险控制的智能化框架，满足业务操作层、经营管理层和决策层不同需要的“数字化”管理整体解决方案。 (1)方案综述： 海南海航航空信息有限公司以其强大的技术实力，丰富的项目实施经验，在数据整合，辅助决策支持项目建设各个阶段都能为客户提供咨询和开发服务，并提供一套完整的解决方案 ?数据集成平台解决方案：含数据整合、数据同步、数据迁移、数据合并、数据交换、数据联邦、数据质量监控、数据整合流程监控等服务。 ?OLAP建模解决方案：采用主流的多维展现工具，支持高度的客户个性化以及强大的行业二次开发。 ?报表平台解决方案：集成业界流行的报表引擎，并支持客户化，使得报表与企业门户无缝集成。 ?BI多门户解决方案：采用B/S模式，统一以Web浏览器作为客户端，将功能实现的核心部分集中到服务器上,可以最大限度降低客户端的维护成本，同时通过灵活的权限配置管理，实现不同用户不同需求的BI多门户展示效果。 ?3G-BI门户解决方案：针对移动商业用户提供可以浏览、搜索、定位公司生产经营业绩指标并查看指标细节，从而延伸管理半径，通过智能手机随时随地掌握企业经营状况。 (2)方案价值： ?跨系统整合核心业务数据，为不同决策群体提供相关辅助决策支持服务 ?建立统一的数据规范标准，持续提高整合业务系统数据质量，同时推进业务系统的不断完善 ?建立数字化、可视化的管理、监控、预警模式 ?建立数字化、可视化管理的商业智能门户，为企业经营管理层提供准确、及时的关键指标监控平台 ?实现企业战略规划与生产经营紧密结合。将“数字化”、“精细化”和“科学化”管理贯穿于企业战略执行和日常生产经营活动中，并形成有效的“闭环管理” (3)适用客户： ?企业集团 ?大中型企事业单位 ?政府单位
金蝶方案式营销 SOLUTION SELLING
指导老师：吴小林 组 员：陈文、万志平 王宁、熊峻峰 日 期：2008 年 3 月
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目录
一、集团介绍 .................................................. 3b5E2RGbCAP 二、市场现状分析 .............................................. 4p1EanqFDPw 三、市场机会与问题分析 ......................................... 7DXDiTa9E3d （一）市场分析 ............................................ 7RTCrpUDGiT （二）用户分析 ............................................ 95PCzVD7HxA （三）产品特点 ............................................. 10jLBHrnAILg (四)SWOT 分析法 ........................................... 11xHAQX74J0X 四、营销目标 .................................................. 12LDAYtRyKfE （一）目标客户 ............................................ 12Zzz6ZB2Ltk （二）客户价值 ............................................. 13dvzfvkwMI1 五、营销战略 .................................................. 16rqyn14ZNXI 纲要 ...................................................... 16EmxvxOtOco （一）ERP 产品销售特点 .................................... 16SixE2yXPq5 （二）ERP 系统中方案营销策略： ............................ 176ewMyirQFL （三）销售中的原则及技巧： ............................... 17kavU42VRUs 六、营销策划方案 .............................................. 19y6v3ALoS89 （一）广告策划方案 ....................................... 19M2ub6vSTnP （二） “金蝶”客户新春联谊方案 .............................200YujCfmUCw
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BI商业智能地产行业 解决方案
目录 1、地产行业方案概述....................................................................................................................... - 2 - 2、房地产行业财务分析................................................................................................................... - 2 - 2.1BI财务智能分析系统 (2) 2.1.1 BI财务智能分析系统概述 ............................................................................................... - 2 - 2.1.2 BI财务智能分析系统应用价值 ....................................................................................... - 3 - 2.1.3 财务分析关键指标的建立............................................................................................... - 4 -2.2财务确认收入分析 . (4) 2.2.1 财务确认预收收入分析................................................................................................... - 5 - 2.2.2 租金收入分析................................................................................................................... - 6 - 2.2.3 收入构成分析................................................................................................................... - 7 -2.3利润分析 (8) 2.3.1利润表分析........................................................................................................................ - 8 - 2.3.2利润构成分析.................................................................................................................... - 9 - 2.3.3项目公司业绩分析.......................................................................................................... - 10 - 2.3.4利润完成情况分析........................................................................................................... - 11 -2.4开发成本分析.. (11) 2.4.1开发成本结构分析........................................................................................................... - 11 -2.5费用分析. (14) 2.5.1费用结构分析.................................................................................................................. - 14 - 2.5.2费用趋势分析.................................................................................................................. - 15 -2.6五方面能力综合统计分析 (16) 2.7关键指标分析 (18) 2.7.1短期偿债能力分析.......................................................................................................... - 18 - 2.7.2长期偿债能力.................................................................................................................. - 18 - 3、BI HR解决方案......................................................................................................................... - 19 - 3.1方案概况 (19) 3.2人力资源BI分析模型 (19) 3.2.1人力资源概况.................................................................................................................. - 19 - 3.2.2人员结构.......................................................................................................................... - 21 - 3.2.3人员变动.......................................................................................................................... - 23 -3.3关于HR的薪资方面 .. (26) 3.3.1薪资项目分类对照表...................................................................................................... - 26 - 3.3.2可参考的部分模型.......................................................................................................... - 28 -
数据分析平台解决方案设计 一、数据建模 Microsoft? SQL Server? 2012可帮助企业构建全面的企业级分析解决方案，通过熟悉的工具进行可行性分析。SQL Server 2012 分析服务引入了商业智能语义 模型，一种可供用户以多种方式构建商业智能解决方案的统一模型。这意味着：可为强大的联机分析处理(OLAP) 技术提供持续支持，从而使SQL Server 分析服务成为商业智能专家不可或缺的好帮手。 可作为经常按行和列处理数据的IT 专业人员和开发人员的专用工具。 可跨越个人、团队和企业环境为一系列商业智能解决方案提供支持。 Figure 数据模型- 多维模型和表格模型 （1）灵活性 SQL Server 2012 分析服务可支持一系列商业智能解决方案（包括报表、分 析、仪表板和记分卡），适用于各种范围的业务环境。 更多技术选择 随着统一维度模型的发展，商业智能语义模型将强大的多维分析技术与常见 的表格格式数据模型紧密结合，从而实现分析模型创建和消费的灵活性。这种单一模型无需调整现有项目，并可为未来项目开辟新天地。
设计和开发 常用的集成工具可帮助简化和加速设计和开发流程。利用在Business Intelligence Development Studio 领域的直观数据驱动经验加速商业智能应用程 序设计迭代过程。采用强大的开发工具管理源控件及无缝部署Microsoft Visual Studio? 开发、测试和生产。 （2）丰富性 SQL Server 2012 分析服务能够与大量开发工具和技术构建基块搭配使用， 因而BI 专家和其他IT 专业人员既能构建简单的商业解决方案，又能构建复杂 的商业解决方案。分析服务还能通过Microsoft Office和Microsoft SharePoint? Server 2010 的互操作性为商业智能用户提供丰富的体验，从而帮助用户获取、使 用及共享信息。 丰富多样的建模功能和成熟严谨的业务逻辑 利用分析服务丰富多样的建模功能简化构建复杂解决方案的过程。采用适当的技术满足各种不同类型的需求。 细化安全方案 分析服务中基于角色的安全模型采用Active Directory 和行级安全方案。 与Microsoft Office 2010 的互操作性 帮助企业用户从熟悉的Microsoft Excel? 2010 环境访问多维数据。利用SQL Server 数据挖掘插件直接在Excel 2010 中进行预测性数据挖掘。 无处不在的业务洞察 通过分析服务和SharePoint Server 汇总性能管理的方方面面（包括监控、 分析和规划）。 Web 服务 轻松开发新的应用程序，实时集成分析功能与运营。 （3）扩展性与性能 SQL Server 2012 分析服务充分最新硬件的优势，随时准备处理最具挑战性 的企业部署环境。 支持最新硬件
可视化商业智能大数据 分析平台 建 设 方 案
目录 第1章客户需求概述 (1) 1.1需求分析 (1) 第2章可视化商业智能大数据整体建设解决方案 (2) 2.1解决方案系统架构 (2) 2.2解决方案组成 (3) 2.2.1数据仓库（InfoSphere Warehouse Layer） (4) 2.2.2数据集市（Data Mart Layer） (4) 2.2.3数据ETL处理系统 (4) 2.2.4业务应用 (5) 2.2.4.1Cognos客户洞察分析报表 (5) 2.2.4.2报表门户 (5) 2.2.4.3多维数据集 (11) 2.3配置建议 (15) 2.4整体解决方案优势 (17) 第3章可视化商业智能数据仓库方案 (20) 3.1可视化商业智能数据仓库方案概述 (20) 3.2可视化商业智能数据仓库解决方案带来的价值 (21) 3.3可视化商业智能数据仓库方案功能特点 (21) 3.3.1数据分区技术 (DPF, Database Partitioning Feature) (22) 3.3.2深度压缩技术 (24) 3.3.3极限工作负载管理 (25) 3.3.4嵌入式分析 (26) 3.3.5数据挖掘、建模和打分 (26) 3.3.6非结构化信息分析 (28) 3.3.7OLAP Cubing 服务 (29) 3.3.8灵活包装和许可选项 (30) 3.4为什么选择I NFORMATION M ANAGEMENT软件 (32) 第4章可视化商业智能客户分析应用方案 (35)
4.1I NFO S PHERE DW P ACK FOR C USTOMER I NSIGHT 方案概述 (35) 4.2解决方案带来价值 (37) 4.3I NFO S PHERE DW P ACK FOR C USTOMER I NSIGHT功能特点 (38) 4.3.1物理数据模型 (38) 4.3.2Cognos 应用报表 (42) 4.4为什么选择I NFO S PHERE DW P ACK FOR C USTOMER I NSIGHT (45) 第5章数据抽取、转换和加载方案 (47) 5.1I NFO S PHERE D ATA S TAGE 方案概述 (47) 5.2I NFO S PHERE D ATA S TAGE ETL方案带来价值 (49) 5.3I NFO S PHERE D ATA S TAGE 软件功能特点 (51) 5.3.1DataStage基于Information Server的架构 (51) 5.3.1.1通用用户界面 (52) 5.3.1.2通用服务 (53) 5.3.1.3通用知识库 (53) 5.3.1.4通用并行处理引擎 (54) 5.3.1.5通用连接器 (54) 5.3.2直观易用的开发和维护环境 (55) 5.3.3企业级实施和管理 (57) 5.3.3.1作业顺序器 (57) 5.3.3.2任务资源使用预估 (59) 5.3.3.3图形化监控工具 (60) 5.3.4高扩展的体系架构 (62) 5.3.5具备线性扩充能力 (65) 5.3.6ETL元数据管理 (66) 5.4为什么选择I NFO S PHERE D ATA S TAGE软件 (68) 第6章COGNOS (71) 6.1C OGNOS 方案概述 (71) 6.2C OGNOS方案带来价值 (73)
金蝶方案式营销SOLUTION SELLING 指导老师：吴小林 组员：陈文、万志平 王宁、熊峻峰 日期：2008年3月
目录 一、集团介绍 (3) 二、市场现状分析 (4) 三、市场机会与问题分析 (7) （一）市场分析 (7) （二）用户分析 (9) （三）产品特点 (10) (四)SWOT分析法 (12) 四、营销目标 (13) （一）目标客户 (13) （二）客户价值 (13) 五、营销战略 (17) 纲要 (17) （一）ERP 产品销售特点 (17) （二）ERP 系统中方案营销策略： (17) （三）销售中的原则及技巧： (17) 六、营销策划方案 (19) （一）广告策划方案 (19) （二）“金蝶”客户新春联谊方案 (20) （三）和地方院校建立战略合作伙伴 (21) (四) 客户关系营销 (22) 七、致谢 (23)
一、集团介绍 金蝶国际软件集团有限公司是亚太地区领先的企业管理软件及电子商务应用解决方案供应商，是全球软件市场中成长最快的独立软件厂商之一，是中国软件产业的领导厂商。金蝶开发及销售企业管理及电子商务应用软件和为企业或政府构筑电子商务或电子政务平台的中间件软件。同时，金蝶向全球范围内的顾客提供与软件产品相关的管理咨询、实施与技术服务。金蝶独特的“快速配置，快速实施，快速应用，快速见效”的个性化产品与服务定位，能够帮助顾客从容面对动态不确定商业环境带来的挑战，实现业务流程 与IT 技术的完美结合，有效管理变革，确保组织 快速持续和健康成长。 金蝶国际软件集团有限公司总部位于中国深圳，始创于1993年8月，于2005年7月20日在香港联合交易所主板成功上市，股份代号为268。金蝶集团附属公司有专注于中国大陆市场的金蝶软件（中国）有限公司、专注于除中国大陆以外的亚太地区市场的金蝶国际软件集团（香港）有限公司，以及专注于中间件业务的深圳金蝶中间件有限公司等。 金蝶国际软件集团有限公司是中国首家获得ISO9001国际质量体系认证的企业应用软件供应商，在中国深圳、上海和北京设有研发中心。金蝶在中国大陆拥有39家以营销与服务为主的分支机构和1000余家咨询、技术、实施服务、分销等合作伙伴。金蝶营销、服务及伙伴网络在中国大陆分为华南、华东、华北、华中、东北、西南、西北七大区域，遍及221个城市和地区；目前本集团拥有员工3200人，客户遍及亚太地区，包括中国大陆、香港、台湾、新加坡、马来西亚、印度尼西亚、泰国等国家和地区，总客户数量超过40万家。 金蝶国际软件集团有限公司是中国第一个WINDOWS 版财务软件及小企业管理软件--金蝶KIS 、第一个纯JA V A 中间件软件—金蝶Apusic 和金蝶BOS 、第一个基于互联网平台的三层结构的ERP 系统—金蝶K/3的缔造者，其中金蝶KIS 和K/3是中国中小型企业市场中占有率最高的企业管理软件。2003年3月，金蝶正式对外发布了第三代产品—金蝶EAS (KINGDEE ENTERPRISE APPLICATION SUITE)。金蝶EAS 构建于金蝶自主研发的商业操作系统—金蝶BOS 之上，面向中大型企业，采用最新的ERP Ⅱ管理思想和一体化设计，有超过50个应用模块高度集成，涵盖企业内部资源管理、供应链管理、客户关系管理、知识管理、商业智能等，并能实现企业间的商务协作和电子商务的应用集成。 金蝶国际软件集团有限公司以快速响应客户需求、技术创新和国际化作为不断前进的动
分模块解决方案 生产解决方案 1生产解决方案 1.1生产型企业的需求 服装生产型企业属于劳动密集型企业，作业过程复杂、繁琐，企业每天处理着成百上千的库存单位，管理着无数的款式、结构、客户标识甚至更多的数据。服装行业有着瞬息万变的市场需求，因而产品前导期越来越短，抢先生产出市场需要的产品成为一个服装企业成为市场领导者的关键。一旦生产的产品与市场的需求不符合，容易造成库存积压，员工则是加班加点来应付预测外发生的订单。为了加强采购和库存控制，服装企业需要提高供应链管理的透明度，要能够精确地跟踪原材料、生产计划及加工流程管理。 生产型企业主要需求有： 1满足简化成本计算流程，获取实时成本分析数据，制作客户报价表。 2可产生成本比较和分析报告。 3完整的订单跟进记录，有助于缩短交货期。 4快速物料需求计划，及动态变动数据，减少库存积压 5物料采购跟踪，掌握价格变动，交货情况，有效控制成本及避免缺料待工 6可以减少库存积压和浪费；降低安全库存指数； 7合理的生产排产，满足修改计划适于调配资源。 8实时跟进订单每一个环节和执行进度，确保按时交货。 1.2.生产解决方案简介与结构图 金蝶服装行业生产解决方案通过借鉴服装行业典型的生产业务流程，以订单为核心，以市场预测为导向，依据生产计划，快速准确计算物料需求，以RFID技术和条形码工票扫描手段，有效控制生产进程及在制品交接，进而完成员工计件及工资发放，确保企业生产运作井然有序，控制生产成本，提高企业准时交付能力。 系统结构图
1.3生产解决方案应用价值 1规范物料管控，提高库存准确率； 2缩短前置时间降低了整个供应链系统的库存(包括原材料、在制品和成品)水平，从而减少库存持有成本； 3提高产出和生产率，从而减少管理费用、劳动力和设备成本； 4增加了生产的柔性，从而减少了产品多样化的成本； 5合理排产，掌控生产进度； 6工人工资管理科学、透明，提高劳动率； 1.4生产解决方案功能介绍 版房管理：版单管理集成版房信息，记录版单建立与修改信息，计算样衣成本等难题。通过版单、评版、工艺工序定义、标准BOM制作等业务流程，确保企业成本有效控制，为大货生产提前备料，生产运作及时响应。 生产计划：系统将销售和生产紧密衔接，综合考虑订单销售、库存数据等因素，将销售订单、大货订货、销售计划转化为生产计划，提高计划的先进性与可执行性，从计划层面降低库存量，确保订单的及时交付。 物料需求计划：系统通过物料清单（BOM）、库存数据和生产计划计算物料需求，进行缺料分析，产生补充物料的订单建议，明确企业制造资源的投入与方向。 制造供应链管理：提供面辅料采购、生产领收料、委外加工、面辅料及产成品仓存核算功能，构建包括制造工厂、外协工作、面辅料供应商、OEM伙伴的全面协同供应链，实现信息共享，快速响应市场需求。 生产管理：生产管理提供生产计划的制定和制造过程的全面跟踪管理。生产计划实现对企业订单、销售目标数据的整合、综合分析并制定生产计划，安排车间生产并及时掌握生产进度，使各级管理人员掌握车间生产情况，及时调整产