数据挖掘技术在ERP系统中的应用

文本分析了ERP系统在数据分析和决策支持方面存在的局限,在分析数据挖掘主要特征的基础上,阐明了应用数据挖掘技术提高ERP性能可行性,给出了分类方法在ERP销售子系统中应用的实例,并通过模型实验检测了这种挖掘策略的有效性。     

基于ERP系统的数据仓库的应用研究

本文阐述了数据仓库的基本概念,并结合ERP系统的特点,提出了ERP系统数据仓库的系统结构及其关键技术,为正在使用ERP系统的企业建立更高层的决策机制。     

企业ERP系统开发中的关键技术探讨

ERP系统是企业决策与管理的有效手段,为企业运营提供高效率的信息管理。ERP系统运用供应链管理的方式,优化了企业内部的资源。企业ERP系统开发需要诸多关键技术的支持,强化ERP系统开发的稳定性,保障企业资源的合理分配。因此,本文通过对企业ERP系统开发进行研究,分析系统内的关键技术。     

面向企业战略的ERP自动协同决策一致性系统

首先,定义面向企业战略的ERP自动协同决策概念;其次,提出战略自动协同决策一致性模型,并构造由战略决策个体感知Agent、战略决策协同感知Agent、多库协同管理Agent及数据挖掘者Agent组成的多Agent系统结构;最后,用自主开发的ERP协同决策系统,举例说明自动一致性系统应用。     

企业产品设计决策中对ERP系统的有效应用

经济的快速发展,使得我国的鞋业市场也面临很大的挑战,从最初的创意到最终的经济效益实现都是一个复杂的过程。因此,如果企业的产品设计决策中使用ERP系统,并根据目前我国鞋业单位使用ERP系统的现状加以分析并制定相应措施,必将对企业的发展有很强的推进作用。以下结合您探讨ERP系统对企业产品决策的有效应用。     

普析通用:超出预期的ERP应用成效

企业在什么时候会想到ERP系统?会对ERP系统提出什么样的要求?这些看似平淡的问题背后其实蕴藏着非常深刻的道理,因为,搞清楚企业家决策行为的来由和规律对包括ERP项目在内的一把手工程的成败起到决定性的作用。     

ERP环境下的数据仓库系统研究

ERP环境下的数据仓库不仅要满足传统数据仓库对OLAP的支持,还要满足用户对常规事务的实时、主动决策。文章提出了一种ERP环境下的零等待数据仓库系统结构,利用多Agent系统的交互性和协作性等特点实现了数据仓库系统中连续数据集成和主动决策的功能。     

数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用

数据仓库和数据挖掘是近几年迅速发展起来的技术,主要用于构建企业的决策支持系统。文章根据数据仓库和数据挖掘技术的这个特点,并针对传统ERP系统在决策方面的不足,提出把数据仓库和数据挖掘应用到ERP中去,以数据仓库作为企业底层的数据源,再配合以各种数据挖掘技术,结合ERP的管理思想,发挥数据仓库与数据挖掘技术在决策支持方面的长处。在此基础上,探讨了基于数据仓库的采购管理系统(DWBPMS)的实现,以提高ERP中的决策支持功能。     

数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用

数据仓库和数据挖掘是近几年迅速发展起来的技术,主要用于构建企业的决策支持系统。文章根据数据仓库和数据挖掘技术的这个特点,并针对传统ERP系统在决策方面的不足,提出把数据仓库和数据挖掘应用到ERP中去,以数据仓库作为企业底层的数据源,再配合以各种数据挖掘技术,以提高ERP中的决策支持功能。     

一种多企业协作的ERP与DSS整合构架设计

由于传统的ERP系统不具备决策支持能力,ERP与决策支持系统(DSS)的整合成为企业信息系统的必然发展趋势。然而仅仅如此,得到的决策支持力还是不够的。将这种整合在单个企业内部进行扩展完善,并发展到多个企业之间,能进一步提高各个企业的信息系统决策支持能力,并使之最大化。基于这样的思路,我们提出了一种多企业协作的ERP与DSS整合构架。     

基于行政服务的政务智能系统研究与设计①

针对行政服务中心中不断增加的数据量,如何处理这些海量的数据已成为一个关键问题。由此。引入了商业智能及其相关技术,并以行政服务中心中的实际数据为背景,提出基于行政服务的政务智能系统体系结构、系统框架、功能模块,并做了较详细的说明。最后分析了数据仓库的创建过程。     

Toward Better Understanding and Use of Business Intelligence in Organizations

This article provides valuable information on the chances and the possibilities of Business Intelligence applying in organizations. Three theories—the Resource-Based View, Maturity Models, and Critical Success Factors—were used to investigate Business Intelligence issues. They provided a comprehensive view on Business Intelligence. Using a semi-structured interview method, the results from 20 organizations applying Business Intelligence are presented. Finally, based on the analysis of the literature and on the qualitative surveys, conclusions for future research in Business Intelligence are provided.     

Management Support with Structured and Unstructured Data—An Integrated Business Intelligence Framework

In the course of the evolution of management support towards corporate wide Business Intelligence infrastructures, the integration of components for handling unstructured data comes into focus. In this paper, three types of approaches for tackling the respective challenges are distinguished. The approaches are mapped to a three layer BI framework and discussed regarding challenges and business potential. The application of the framework is exemplified for the domains of Competitive Intelligence and Customer Relationship Management.     

Management Support with Structured and Unstructured Data—An Integrated Business Intelligence Framework

Abstract

In the course of the evolution of management support towards corporate wide Business Intelligence infrastructures, the integration of components for handling unstructured data comes into focus. In this paper, three types of approaches for tackling the respective challenges are distinguished. The approaches are mapped to a three layer BI framework and discussed regarding challenges and business potential. The application of the framework is exemplified for the domains of Competitive Intelligence and Customer Relationship Management.     

Self-Service Business Intelligence Resulting in Disruptive Technology

Self-Service Business Intelligence (BI) requires a much greater consideration of the knowledge workers or reporting and analytics users' point of view than in traditional reporting. In order to meet the reporting and analytics users' needs, much greater interaction with the BI users was required because the awareness that those doing the development frequently did not share the reporting and analytics users' perspective or even understand it. The purpose of this Self-Service Business Intelligence effort was to provide customers with a window into available business data, so they can easily manipulate their data to answer business questions. This effort explores some of the disruptive technology available to empower a significantly more information-capable customer. In providing Self-Service Business Intelligence, a significant amount of cost savings can be achieved through better communication between business and information technology (IT) individuals, reducing the required development staff in IT, and increasing agility of the enterprise by using the agreed upon Semantic definition of terms and making the business data more accessible.     

基于SOA的商业智能平台的研究与设计

针对传统的商业智能工具难以集成到企业商业流程的缺点,提出以商业流程为中心的商业智能平台的设计原则,给出一种基于SOA架构的开放式商业智能平台,该平台将商业智能组件无缝集成到企业商业流程中,并通过基于SOA架构的集成机制有效集成现有系统和遗留系统。给出基于SBBIP的企业解决方案开发的模型和一个应用场景。     

商业智能系统构建中的问题及解决方案

就构建商业智能系统中需要考虑和可能出现的一些重要问题,结合相应的软件工程方法进行了讨论,并提供了一些相对灵活的解决方案。     

商业智能在互联网业务分析中的研究与应用

介绍了商业智能技术在互联网业的业务分析中的一些应用,并针对网站日志的分析应用,综合运用数据仓库、数据分析、数据挖掘技术,提出并实现了一套解决方案。针对商业智能技术在其它领域中的应用做出了一定的思考。     

商业智能在电力公司决策支持系统的研究与应用

基于最新的SAS AppDev Studio 3.0提供的新功能与新特性的基础上,提出了一种使开发人员基于SAS9.1快速开发商业智能应用的模式。加快基于SAS BI平台的Web应用的开发。并使用这些技术设计实现了六安电力公司的决策支持系统。