首钢数据分析与决策支持系统在财务成本管理中的应用

首钢数据分析与决策支持系统在财务成本管理中的应用

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1、ApplicationofShougangDataAnalysisandDecisionSuppo~SystemsinFinancialCostManagement首钢自动化信息技术有限公司陈志I~Jll大学计算机学院王昊字摘要:通过管理模型的应用,实现了利用财务成本倒推法来控制生产成数据仓库还可以将分布在不同应用系统中的数据集成在一本。通过逆向成本管理实现对财务成本的有效控制,并收到良好效果。起,并利用这些数据进行分析、提炼,推导出数据库中的本质的关键词:数据分析;成本;数学模型和内在的联系。同时,数据仓库还要为其他系统提供数据,所以数据仓库中的数据质量特别重要,数据进入系统时有多种途径

2、可Abstract:Throughtheapplicationofmanagementmodel,wecancontrol以产生错误,修正这些错误需要将数据仓库和数据质量控制过程productioncostsbyusingfinancialbackpushcostingmethod.Throughreverse融入到应用环境中。在这些应用环境中,需要定义相应的业务规costmanagement,wecancontrolfinancialcosteffectively,andachievegood则和数据标准,这些规则就是元数据,要保存在业务规则库或主efFectKeywords:Dataa

3、nalysis;Cost;mathematicalmodel数据库中。元数据(metadata)是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据,是描述数据的数据,是定义数据仓库对象的数据。元数据的典型表现为对象的描述,是抽象的数据,但其重要随着社会对企业信息化建设认识理论的不断深化与提升,性也正体现在其所包含的信息中。如元数据用作目录,可以帮助企业信息化建设的内容与方法越来越贴近企业成本战略发展的需决策支持系统(DSS)的分析者对数据仓库的内容定位;当数据要,其科学与应用水平也越来越高。当前,我国许多企业在信由操作环境到数据仓库环境映射时,作为数据指南。统一合理的息化建设方面,企业的ERP建设

4、已经初显成效,下一步的重点该元数据则能有效地描绘出信息的关联性。如何发展,也就是说在企业后ERP时代的信息化建设的主要内容在整个数据仓库项目中ETL(数据抽取,Extract、Transform、是什么?许多企业都把目光关注到了数据,几年来的企业信息化load)规则设计和实施是工作量最大的。ETL包含了三方面的内建设的长足发展,为企业积累了大量的数据资源,如何将这些数容,首先是“抽取”,将数据从各种原始数据的业务系统中读取出据资源进行科学合理的利用,使之进一步发挥作用,提升企业的来;其次是“转换”,按照预先设计的规则将抽取出来的数据进核心竞争力等,都为今后的企业信息化建设提出了新的任务和课

5、行转换,使本来异构的数据格式能统一起来。最后是“装载”,将题。转换完成的数据按计划增量或全部导入到数据仓库中。统一,合理l数据仓库与数据挖掘的元数据则能有效地描述出信息的关联性。企业数据的深层次应用,离不开数据仓库与数据挖掘技术。元数据对于ETL过程产生的影响集中表现为:1l1数据仓库(1)定义数据源的位置和数据源的属性。数据仓库(DW:datawarehouse)的定义版本很多,经反复(2)确定从源数据到目标数据的对应规则。对比,来这样描述数据仓库可能会恰当一些:数据仓库是支持管(3)确定相关的业务逻辑。理决策过程的。面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据(4)在数据实际加载前的其它

6、必要的准备工作。集合。数据仓库可以为用户提供统一的目的性更强的数据视图,元数据贯穿整个数据仓库项目,ETL的所有过程必须最大化为进一步的数据分析与应用提供可能。的参照元数据。2010年o7.~1刊自动化博览51三I■旧菜例推介j.2数据挖掘所示)在海量的原始数据内部蕴藏着丰富的内在关系和隐含信息,客户端需要利用先进的技术去开采,这就是数据挖掘。数据挖掘(dataminingDM)的定义虽然有许多种版本,但其基本内容都是一致的。笔者的个人观点更倾向于这样一种观点,即:数据挖掘是从中间服务器存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘感兴趣知识的过程。这些知识是隐含的、事先未知的、潜在

7、有用信数据仓库服务器息,提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式。利用数据库技术与人工智能技术对数据库中的大量数据信息进行处理,图2三层数据仓库架构发现并合理利用这些数据,指导我们的生产实践与管理,这就是客户端,包括查询和报表工具,OLAP(联机分析处理)分数据挖掘的主要内容。数据挖掘工作主要有三种形式,即关联分析、数据挖掘等前端工具,为客户提供最直接的信息资源。析、预测分析和演变分析。数据挖掘是一个多步骤、可能需要

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