融入大數據技術的ERP數據新價值分析與研究

劉青

[摘 要] ERP系統經過幾年的運行在后臺數據庫中積累了大量的數據信息，同時因為系統具有嚴格的管控手段，所有的業務操作都可追溯，但ERP本身是面向事務處理型的系統，傳統的數據分析也無法快速有效的挖掘這些數據的價值。因此，亟待利用大數據分析技術進行ERP數據價值挖掘，以實現業務流程監控、薄弱環節管理、預測企業未來，從而進一步提升管理水平。

[關鍵詞] ERP系統；大數據；數據挖掘

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 11. 028

[中圖分類號] F270.7 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2017）11- 0061- 02

0 引 言

ERP系統是公司主要的經營管理系統，目前財務、物資、設備、銷售等業務全部納入系統運行，實現了業務與財務的無縫集成，是公司智慧管理的重要組成部分。系統上線運行以來，結合公司自身的業務管理需要不斷進行深化應用，目前正著手開展ERP系統數據價值挖掘的相關工作。

大數據技術就是從各類數據中快速獲得有價值信息的技術，適用于大數據的技術包括大規模并行處理（MPP）數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。

1 ERP系統應用概況

1.1 建設成效

ERP的實施規范了業務流程，統一了數據標準，強化了業務管控，推動油田管理理念的提升，給精細管理注入新鮮血液，進一步提高了勘探開發整體效率和整體效益。實現各部門在同一平臺上協同工作；實現成本控制與計劃執行的實時監控；實現物流、資金流和信息流“三流合一” ；實現全油田各經營管理流程規范統一；實現公司基礎數據規范、唯一，經營管理數據來源統一。

2 大數據與ERP的契合

2.1 存在問題

ERP系統經過幾年的運行，在后臺數據庫中積累了大量的數據信息，同時因為系統具有嚴格的管控手段，所有的業務操作都可追溯。但ERP本身是面向事務處理型的系統，滿足不了企業對數據挖掘分析的需求。傳統的數據分析也無法快速有效的挖掘這些數據的價值。因此，亟待利用大數據分析技術進行ERP數據價值挖掘，以實現業務流程監控、薄弱環節管理、預測企業未來，從而進一步提升管理水平。

2.2 ERP數據挖掘流程

ERP數據通過FTP接口推送到本地服務器，針對推送過來的數據進行解析，并存儲到本地數據資源池中。利用ETL技術對數據資源池中的數據進行抽取、轉換、加載，清洗過的數據放置數據倉庫，再通過大數據分析平臺對其進行分析建模，最終以圖文形式展現分析結果。

2.3 ERP數據分析

ERP系統中即累積了大量的業務數據，也記錄了用戶操作行為的日志數據，對ERP數據的分析，主要從兩個方面入手，即用戶行為分析和相關業務分析。

2.4 ERP用戶分析的取數方案

用戶行為分析，是指對獲得的用戶數據進行統計、分析，從中發現用戶的活動規律。用戶行為分析涉及的數據包括用戶登錄日志、操作日志和權限配置等相關數據，通過對這些數據的組合分析，讓管理者能夠直觀地了解本單位用戶的工作狀態，找出工作中的薄弱環節，掌握工作鏈條中各崗位的工作情況，有針對性地開展崗位培訓和管理，合理安排工作計劃。

2.5 優質用戶分析

ERP系統涉及業務多，用戶量大，挖掘優質用戶將會帶動系統整體應用水平的提高。本次分析選取用戶量大、業務處理相對集中的供應處為例進行。從ERP服務器中抽取供應處80多名業務人員2014年系統中處理的采購申請、采供訂單等10萬多條憑證，從業務處理量、準確性兩個指標綜合考慮進行優質用戶的選取。

2.6 用戶登錄習慣分析

抽取系統中2012-2014年三年的100余萬條，對所有業務憑證的處理時間進行提取匯總，以此來反映出用戶登錄系統處理業務的時間，可以直觀的反映出在每年的四季度尤其是年底，及每月的15-25日為業務處理集中的時段，給系統的運行帶來很大壓力。

針對這種集中做業務導致的系統負載均衡高、速度慢的情況，提出了業務處理的理想化狀態曲線，為達成這種狀態，建議從管理層面和系統層面控制兩方面進行優化。 在管理層面：分批次提報計劃，加強考核管理，以此實現合理調峰；在系統層面：對系統做增強控制，分流管控業務操作時段，需求計劃的提報放在每月的中上旬進行處理。

3 ERP數據深度挖掘

在前期ERP數據分析的基礎上，根據業務管理的需要，配合集團公司應用集成項目及決策支持平臺、用戶訪問平臺的開展，并與公司管理一體化平臺以及其他經營管理系統相結合，充分挖掘數據新價值，對數據進行主題分析、績效分析、戰略分析。

3.1 主題分析

主題分析是指對歷史數據進行價值挖掘，分析出改善的空間和手段，付諸到業務管理中，以提高管理效益，可以從投資管理分析、項目效益評價、設備維修成本分析、物資計劃分析、質量檢驗分析等方面入手進行。這些需要與業務部門進行充分的溝通，根據業務部門的真正需求開展。

3.2 績效分析

績效分析指對執行時間長、時效性要求高的業務流程進行監控，分析出影響執行效率的短板崗位或流程節點，進而優化流程，提升業務運行效率。

3.3 戰略分析

戰略分析是根據用戶需求的不同，將其最關注的業務指標，以圖文并茂的方式呈現出來，使決策者實時掌握經營管理全貌，并根據指標預警信息來判斷是否需要干預業務。

4 結 語

隨著云計算、物聯網、移動互聯網、大數據等新技術的發展，企業的管理需求不斷深化，不再局限于傳統優化內部業務流程、提升運營效率的層面上，轉而著眼企業管理系統能否提供有價值的商業信息，供管理層進行科學決策。

運轉多年的EPR系統積累了大量的行業數據，這些數據對于企業的經營管理和決策分析來說意義重大。如何確保這些數據安全存儲和及時運用，將影響到企業能否最大化地發揮ERP的價值。可以說，后ERP時代，數據的深度挖掘和應用分析將是企業管理的焦點，而大數據與ERP的融合給這一切帶來了無限可能。

主要參考文獻

[1]周英，卓金武，卞月青.大數據挖掘：系統方法與實例分析[M].北京：機械工業出版社，2016.