图1所示的应用框架描述如下:
a)数据处理模块:将ERP业务数据库的数据经过提取、转换与加载等,转换为符合数据仓库要求的数据。
b)数据挖掘引擎:用于执行数据挖掘任务,包括关联规则、聚类、分类等。
c)知识库:领域知识,用于指导数据挖掘执行,也用于评估数据挖掘的结果模式。
d)模式评估:该模块与数据挖掘引擎交互,也与用户交互,并根据知识库的相关知识,评估数据挖掘结果的兴趣度,过滤发现的模式。
基于数据仓库的数据挖掘应用框架的特点是:数据挖掘过程与ERP业务过程分离,挖掘过程不影响实时操作,但分析对象也不是实时数据。
图2 基于ERP业务数据库的数据挖掘应用框架
在图2所示的应用框架中,ERP数据挖掘模块直接处理分析业务数据,同样基于知识库进行模式评估,并与用户交互。必要的数据预处理功能作为数据挖掘模块内部功能存在,直接提取处理ERP操作数据库。事实上,大型的数据库系统也越来越向提供智能分析与数据挖掘功能的方向发展,因此,在不建立数据仓库的情况下,利用数据挖掘技术直接对ERP业务数据进行一定程度的分析也是可行的。
2.4 比较与分析
基于ERP的数据仓库的建立,是应用框架1中的核心内容,也是传统的数据挖掘应用模式在ERP系统中的应用,即先建立数据仓库,再进行数据挖掘。这种模式将ERP系统与数据仓库系统结合,既发挥了ERP系统处理事务的能力,又发挥了数据仓库之上的数据挖掘技术的决策支持作用。但根据ERP系统的特点,ERP业务数据库中的数据已经相对集中与规范,在企业没有建立数据仓库时,ERP系统同样需要有效的数据分析与决策支持,因此,基于ERP业务数据的数据挖掘应用框架也同样具有重要意义。
两个应用框架的优缺点比较分析如下:
(1)应用框架1:基于数据仓库的数据挖掘应用
应用框架1的主要优点:
a)操作型数据库与分析型数据库分离,使操作事务与分析任务互不干扰,能够保证数据挖掘进行大量数据查询时不影响业务操作性能;
b)数据仓库根据分析需要组织数据结构、内容与功能等,使数据挖掘更专注有效;
c)数据仓库可以整合不同数据源数据,使数据挖掘不仅局限于ERP系统,方便扩充。
应用框架1的主要缺点:
a)需要建立数据仓库,需要进行数据清理和数据集成,会增加数据挖掘应用的风险与成本;
b)数据仓库存储历史数据,与最新数据存在差异,因此分析结果有时间延迟。
(2)应用框架2:基于ERP业务数据库的数据挖掘应用
应用框架2的主要优点:
a)利用ERP系统数据库,不建立单独数据仓库,成本低;
b)基于业务数据的分析具有实时性,分析结果时问延迟小;
c)数据挖掘作为ERP模块,与ERP结合紧密,可以及时根据分析结果调整ERP业务,优化ERP流程与业务。
应用框架2的主要缺点:
a)与ERP使用同一数据库,复杂的分析与查询会影响业务操作性能;
b)数据挖掘需要考虑数据预处理,挖掘算法计算代价大;
c)可扩充性相对低,局限于仅对ERP数据的分析。进一步比较两个应用框架的特点,如表l所示。
由以上分析可以得出:基于数据仓库的应用框架,适合于信息化应用较成熟的大中型企业,通过建立面向主题的、集成的、时变的与非易失的数据仓库,通过数据清理与数据集成,能够充分进行数据挖掘与分析,为企业提供有效、全面的决策支持。基于ERP业务数据库的数据挖掘应用框架,适合于不具备建立成熟数据仓库,但又需要进行数据挖掘应用的中小型企业,尽管不能全面支持与实现数据挖掘各种算法,但在有限条件下可实现性高,灵活性大,也具有较高的应用价值。随着数据库与中间件技术的发展,基于操作型数据库的数据挖掘与分析也必将进一步发展。
3 结束语
本文在介绍ERP与数据挖掘概念与定义的基础上,描述了两个数据挖掘在ERP中的应用框架:基于数据仓库的应用框架与基于ERP业务数据库的应用框架。从两个应用框架出发,分析了它们的优缺点,并且从数据对象、及时性、有效性等多个方面,比较了两个框架的特点。数据挖掘技术作为数据分析与决策支持实现的高级技术,必将成为ERP应用的一个重要内容,随着ERP系统与数据挖掘技术的进一步发展,在ERP系统中的数据挖掘应用必将为企业提供更快、更有效的决策支持服务,也必将给企业带来巨大的经济效益。
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