最新商业智能在物流中的应用教学讲义PPT课件.ppt

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1、商业智能在物流中的应用010304商业智能技术概述OLAP对物流决策的支持OLAP在物流企业中的应用02OLAP在物流数据仓库应用商业智能的概述商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程。目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。3.数据挖据技术数据挖掘是按照预定的规则对数据库和数据仓库中已有的数据进行信息开采、挖掘和分析，从中识别和抽取隐含的模式和有趣知识，为决策者提供决策依据。数据挖掘的任务是从数据中发

2、现模式。模式有很多种，按功能可分为两大类：预测型模式和描述型模式。数据挖掘的研究重点偏向数据挖掘算法以及在新的数据类型、应用环境中使用时所出现新问题的解决上。4.BI的表示和发布技术为了使分析后的数据直观、简练地呈现在用户面前需要采用一定的形式表示和发布出来，通常采用的是一些查询和报表工具。不过，目前越来越多的分析结果是以可视化的形式表现出来，这就是信息可视化技术。随着Web应用的普及，商务智能的解决方案能够提供基于Web的应用服务，这样就扩展了商务智能的信息发布范围。2.OLAP在物流数据仓库中的应用在物流领域建立

3、数据仓库主要是实现对物流服务需求分析、物流成本分析、和物流过程分析，这主要以分析实时数据为主，将数据在供应链上按需重组，辅助决策者获取与目标相关的具体信息。1.物流信息数据采集物流信息数据采集是一个动态过程，物流作业中产生的信息经过一系列的加工才最终被存放在数据仓库中。采购、仓储、配送、运输、流通加工等作为物流基础作业信息源，包括物流基础作业和增值服务作业的数据信息，也包括HTML文件，知识库等各种信息，信息首先经过包装器，包装器负责把信息从信息源的数据格式转换成数据仓库的数据格式和数据模型，加工形成可以多维分析的数

4、据，监视器负责自动监测信息源中数据变化并把这些变化传递给集成器，集成器对收到的信息进行过滤、提取、和合并处理，然后再存放在数据仓库中。2.物流管理信息系统平台开发由数据仓库支持的物流信息系统平台能够满足管理人员的决策需要，能快速响应其对信息数据的多维查询和分析的需要。数据模型支持业务过程所需的数据，统一规范定义企业具体的业务流程，形成书面标准格式，数据描述是规定信息数据的格式、种类、时间等数据属性建立数据信息的维度。在完成详细的过程描述和数据描述后，一部分工作是按照数据描述开发数据仓库的层次结构，另一部分是编译业务过

5、程描述，开发系统平台的应用程序，以实现管理人员对物流信息系统的交互式操作。3.物流决策支持子系统建立物流管理信息系统是为企业进行物流管理与决策服务，决策支持系统是其中的一个子系统。决策支持系统由人机交互子系统、数据仓库管理子系统和模型管理子系统组成。在决策支持子系统中，模型库自带所需的数据文件各模型之间通过数据连接，把公用的数据放入数据仓库中进行共享，形成系统决策基础。物流决策者通过人机交互子系统对确定的主题进行分析、对比、预测，对决策用的数据进行各种查询，要求控制输出形式，并要求对输出的结论进行解释等命令根据这些命

6、令调用不同的子系统，获得分析处理结果后，通过人机交互方式输出给决策人员，完成决策过程。3.OLAP对物流决策的支持对数据仓库中的数据利用OLAP技术进行联机分析，并利用多维数据集和数据集聚技术对数据仓库中的数据进行组织和汇总，并对这些数据进行评价，最后将分析查询结果快速返回给决策者。1.OLAP技术如何支持智能决策在物流数据仓库中，OLAP技术是前端展示工具，他可以与数据挖掘工具、只是发现技术和专家系统配合使用，增强决策分析功能。利用OLAP技术可实现数据仓库前端应用与后端智能分析判断的结合，提高决策准确性。2.从数

7、据仓库获取物流决策信息物流作业产生的原始数据信息经数据抽取如分类、求和、统计等处理，完成数据在组织，进入数据准备区，再将数据进行清理、净化、转换之后，经数据加载形成可靠地易于进行决策的数据仓库。根据决策分析端的查询主题需要，采用OLAP技术从数据仓库中提取分析有用的数据，比如决策者需要分析某一阶段内物流订货作业与发货作业量，以便调整库存量来调整成本，减少下一阶段的资金占用，即可利用OLAP技术对物流数据仓库进行分析。在数据提取中，完成数据清理转化，必要时要对缺损的数据加以补充，提供给决策人员的相关信息。决策人员也可以

8、改变分析、决策的主题进行查询，如需查询不同地理位置的分销商对该物品的经销情况或供应链上各地销售商对该物品的经销情况，则能从当前主题转到下一主题进行数据提取分析。4.OLAP在物流企业中的应用上海联华生鲜食品加工配送中心有限公司是联华超市股份有限公司的下属公司，是具有国内一流水平的现代化的生鲜加工配送企业，通过建设信息处理系统，合理安排生产和库存