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,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。     

基于ERP的企业数据仓库设计

结合ERP的管理思想,把数据仓库、数据挖掘、联机分析处理技术应用到ERP中去,探讨了企业数据仓库整体建设过程。提出了基于ERP的企业数据仓库的组成与设计思路,以实例阐述了构建企业数据仓库的体系结构和数学模型以及数据挖掘、联机分析处理技术。详细介绍了构建企业数据仓库的特点。     

基于数据仓库技术的成本预算与控制系统设计

针对目前ERP成本系统面临的新问题,介绍ERP成本预算与控制的相关知识和决策支持系统的前沿技术--数据仓库、操作数据存储、数据挖掘和联机分析处理,并在此基础上,提出了以数据仓库为中心、数据挖掘和联机分析处理为手段的基于ERP系统的ERP成本预算与控制系统模型框架,描述了ERP成本数据操作流程和数据仓库等技术在其中所起的重要作用.     

基于数据仓库的数据挖掘在ERP中的应用研究

本文从ERP与数据挖掘的基本概念出发,分析了ERP中应用数据挖掘的原因,提出基于数据仓库的数据挖掘应用框架,总结其优点和不足,为ERP中数据挖掘的应用提供参考。     

数据仓库和数据挖掘技术在DSS中的应用研究

数据仓库和数据挖掘技术是目前信息技术研究的热点问题之一。介绍了数据仓库的特点、体系结构、联机分析处理及数据挖掘技术，讨论了如何在Microsoft SQL Server2000中将数据仓库和数据挖掘技术结合起来开发决策支持系统。     

用数据挖掘优化汽车ERP系统功能的策略与实践

针对目前一些汽车制造企业的ERP系统把需求预测作为外部输入、缺少发现海量数据中隐藏知识的功能等缺陷,提出在系统中植入包含关联规则、决策树算法的数据挖掘模型库,直接从现行ERP系统的内部数据仓库提取数据进行数据挖掘的应用策略;结合某汽车制造企业ERP系统的具体情况,编制程序实现了上述数据挖掘算法与ERP系统的整合。实验结果表明,这些策略是可行而有效的。     

基于纺织企业纱线质量数据仓库的设计

基于纺织企业纱线质量管理数据，结合数据仓库、数据挖掘、联机分析处理技术，探讨了纱线质量数据仓库整体设计过程，并且实施数据挖掘，分析数据挖掘结果，对企业生产提供依据。提出了基于纺织企业纱线质量数据仓库的组成与设计思路，以实例阐述了构建数据仓库的体系结构和数学模型以及数据挖掘、联机分析处理技术，结果表明基于纱线质量的数据仓库的建立结合数据挖掘和联机分析处理技术对企业质量管理层确实提供了有效的分析手段。     

基于ERP的制造企业商业智能研究

对一类基于ERP系统的制造企业,研究商业智能系统的数据挖掘、前瞻性数据分析和决策支持功能应用。商业智能系统采用BW与BO的组合设计。BW的标准数据接口与ERP系统无缝集成,使用处理链实时抽取EPR系统的业务数据到企业数据仓库;BO针对多样性分析需求提取数据仓库中的数据表,配置行业标准展现形式,使用钻取过滤技术制作深层次的动态业务分析报表。基于ERP的制造企业商业智能帮助企业管理人员把握发展趋势,做出科学决策,并在企业生产中取得良好效果。     

基于ERP系统的多层数据仓库设计方案

提出了基于ERP的多层数据仓库的应用模型 ,将为目前正在使用ERP的企业建立更高层的决策机制。阐述了多层开放型数据仓库的工作原理、数据仓库与ERP的接口和实现技术 ,并以煤矿企业ERP系统为例说明多层数据仓库模型的应用情况及应用前景。     

对于数据仓库和数据挖掘的理解

数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供更好的决策支持和服务,同时促进数据仓库技术的发展。主要介绍这两者的概念、应用,以及它们之间的关系。     

对于数据仓库和数据挖掘的理解

数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供更好的决策支持和服务,同时促进数据仓库技术的发展。主要介绍这两者的概念、应用,以及它们之间的关系。     

数据仓库与数据挖掘的关系及其安全性问题

数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供了更好的决策支持和服务,同时促进了数据仓库技术的发展。从数据仓库的相关技术和体系结构分析展开研究,分析了数据挖掘与数据仓库的关系,重点阐述了数据仓库的安全性问题,展望了数据仓库未来的研究方向。数据仓库和数据挖掘二者既相互结合、共同发展,又相互影响、相互促进。数据仓库越来越广泛地运用到各个领域中,成为企业获得竞争优势的关键武器。     

数据仓库相关技术

数据仓库技术是近年来信息技术领域迅速发展的一门新学科技术,并已成为信息化建设进程中重要内容。本文阐述了数据仓库概念、基本特征、数据仓库与数据库的关系、数据仓库的组成和体系结构以及数据仓库相关的工具．同时对数据挖掘和数据仓库以及数据挖掘技术进行了论述。     

基于空间数据仓库的空间数据挖掘研究

分析了空间数据仓库的特点和体系结构，在空间数据仓库的基础上提出了一种空间数据挖掘的模型结构，介绍了一些常用空间数据挖掘算法，并展望了其广阔的应用前景。     

基于供应链数据仓库的OLAP数据挖掘

现代企业的竞争已经转变为供应链之间的竞争，供应链管理是经济全球化发展的产物。在供应链系统的数据库或数据仓库之中存储了大量的数据，如果在供应链数据仓库的基础之上开发OLAP数据挖掘系统，可以使供应链数据仓库更好地适应物流企业决策的需求。文中介绍了基于供应链数据仓库的OLAP数据挖掘应用技术，最后给出了应用实例，并讨论供应链数据仓库的OLPA数据挖掘系统的工作模式及其今后的研究方向。