決策支持技術在企業(yè)ERP中的研究與應用.pdf

1、信息技術的廣泛發(fā)展，使得企業(yè)信息化建設的步伐越來越快。企業(yè)已經不滿足于基于業(yè)務的簡單數據處理，而進一步提出了從數據中發(fā)現(xiàn)對其發(fā)展有指導意義的知識，即商業(yè)智能方面的需求。決策支持的概念正是針對這一需求而提出，它將企業(yè)中龐大繁雜的數據轉換為知識，進而輔助企業(yè)經營決策，甚至自動生成商業(yè)決策。因此，決策支持已經成為企業(yè)競相追逐的目標。 決策支持技術主要包括數據倉庫、OLAP(聯(lián)機分析處理)、數據挖掘三項。數據倉庫整合了分散在企業(yè)各個方面

2、的數據，為提供決策準備了大量的有效數據；OLAP提供了從不同的角度分析數據的功能，能為企業(yè)經營者提供企業(yè)數據的全局視圖；數據挖掘從企業(yè)數據中找出隱藏在數字背后的有價值的模式和關聯(lián)，為企業(yè)經營者制定決策提供有參考意義的知識。 論文以遼寧某印染股份有限公司的實際需求為背景，合理處理歷史數據，通過適當的數學模型對數據進行整合，最后使用決策支持的關鍵技術，構建了歷史銷量分析模型和新品種收益度預測模型，并將這些模型嵌入到該公司ERP系統(tǒng)中

3、。 企業(yè)經營者可以使用歷史銷量分析模型，分析產品的淡旺季、掌握不同客戶對不同品種的需求量，從而輔助經營者制定正確的營銷戰(zhàn)略，如定期促銷、聯(lián)系客戶等等。新品種收益度預測模型可用于企業(yè)開發(fā)新品種之前，對其銷售前景、收益程度進行預測，為制定是否開發(fā)該新品種的決策提供指導。 模型解決了企業(yè)經營者制定決策時，僅憑借經驗判斷，而缺少數據支持這一問題。實踐證明，使用模型之后，經營決策的正確率得到很大提高?？梢?，模型為企業(yè)制定正確的發(fā)展