Study and Implementation of Business Intelligence System in Manufacturing Enterprises

Abstract

비즈니스 인텔리전스는 기업이 현대 정보 기술을 사용하여 정형 및 비정형 비즈니스 데이터 및 정보를 수집, 관리 및 분석하고 비즈니스 의사 결정 수준을 개선하며 다양한 비즈니스 프로세스를 완성하고 비즈니스 성과의 모든 측면을 향상하고 종합적인 기능을 강화하는 지혜와 능력입니다.제조업의 경쟁력 성장 과정에서 두 가지 중요한 능력, 즉 현재의 명확성과 미래에 대한 통찰력이 있어야 합니다. 그리고 이 두 가지 능력을 습득하려면 비즈니스 인텔리전스의 도움이 필요합니다. 기업의 비즈니스 인텔리전스를 구축하여 기업의 핵심 경쟁력을 향상시키는 것은 기업 정보 개발의 불가피한 추세입니다. 전통적인 비즈니스 시스템의 한계로 인해 제조 기업의 기존 정보 시스템은 종종 기업 정보에 대한 글로벌 뷰를 얻을 수 없으며 데이터 분석, 연구 및 마이닝의 요구를 충족할 수 없습니다. 본 논문은 제조업 기업의 비즈니스 요구사항을 전제로 하여 비즈니스 인텔리전스의 솔루션 및 애플리케이션 구현 계획을 제안한다. 먼저 데이터웨어하우스의 기본 원리와 비즈니스 인텔리전스와의 관계를 연구하고 SQL Server 2008 BI 플랫폼을 기반으로 생산, 재고, 판매를 테마로 데이터 웨어하우스를 생성하고 추출, 변환한다. 그런 다음 SSAS 서비스를 사용하여 세 가지 분석 주제에 해당하는 다차원 데이터 세트를 만들고 다차원 및 다단계 OLAP 분석을 실현합니다. 그런 다음 SSRS 보고 서비스를 사용하여 비즈니스 인텔리전스 전달 작업을 완료합니다. 온라인 분석 마이닝은 데이터 마이닝 기술(OLAM)과 온라인 분석 처리 기술(OLAP)을 유기적으로 결합하고 서로 보완하는 방법을 연구하는 뜨거운 기술입니다. 본 논문에서는 영업 큐브의 고객 데이터를 데이터 소스로 사용하고, 비즈니스 인텔리전스 이론과 데이터 마이닝 기술을 기반으로 4 가지 데이터 마이닝 알고리즘의 모델을 비교하여 의사결정나무 분류 모델이 더 나은 유연성과 효율성을 가짐을 발견하였다. 대상 고객을 찾기 위해 기업의 요구 사항을 기반으로 대상 고객 그룹을 예측합니다. 14 키워드: 비즈니스 인텔리전스; 데이터웨어 하우스; 제조 회사; 온라인 분석 처리; then, SSRS reporting service is used to complete the business intelligence delivery task. On-line analytical mining is a hot technology to study how to combine data mining technology (OLAM) and on-line analytical processing technology (OLAP) organically and complement each other. In this paper, customer data in the sales cube is used as a data source, and based on business intelligence theory and data mining technology, the decision tree classification model is found to have better flexibility and effectiveness by comparing the models of four data mining algorithms for predicting target customer groups based on the needs of enterprises to locate target customers.; 온라인 분석 마이닝|Business intelligence, is the wisdom and ability of enterprises to use modern information technology to collect, manage and analyze structured and unstructured business data and information, improve the level of business decisions, perfect various business processes, enhance all aspects of business performance and strengthen comprehensive competitiveness. In the growth process of manufacturing companies, they should have two important abilities: clarity of the present and insight into the future. And the acquisition of these two abilities requires the help of business intelligence. It is an inevitable trend of enterprise information development to improve the core competitiveness of enterprises by establishing business intelligence of enterprises. Due to the limitations of traditional business systems, the existing information systems of manufacturing enterprises often cannot get a global view of enterprise information and cannot meet the needs of data analysis, research and mining. This paper proposes a solution and application implementation plan of business intelligence based on the premise of business requirements of manufacturing enterprises. Firstly, we study the basic principle of data warehouse and its relationship with business intelligence, and create a data warehouse based on SQL Server 2008 BI platform with production, inventory and sales as the theme, and extract, convert. Then, SSAS service is used to create the corresponding multidimensional data sets for the three analysis themes and realize the multidimensional and multi-level OLAP analysis