0 前言
隨著以計(jì)算機(jī)為主的信息技術(shù)的發(fā)展，煤炭企業(yè)的數(shù)據(jù)量越積越多，但其中能為企業(yè)管理者有用的信息并不多，這里的有用的信息主要是能為企業(yè)決策者提供依據(jù)或提供參考的信息。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、甚至是隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。它可以按照企業(yè)的管理目標(biāo)，對(duì)企業(yè)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，挖掘其中隱藏的、未知的規(guī)則和信息，并進(jìn)一步將其模型化，然后將分析結(jié)果用于管理決策，提高企業(yè)管理者的決策能力和決策水平，進(jìn)而提高企業(yè)管理者的管理效率和企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。
目前，許多企業(yè)都廣泛采用了ERP軟件系統(tǒng)，但由于ERP軟件本身功能的不足，有的只能提供基本的數(shù)據(jù)查詢和分析。有的缺乏對(duì)高層次的數(shù)據(jù)分析和決策行為的支持，這就需要通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在ERP中的應(yīng)用來(lái)改善現(xiàn)有ERP系統(tǒng)。
1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
1.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念
數(shù)據(jù)挖掘，在人工智能領(lǐng)域，習(xí)慣上又稱為數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database，KDD)，也有人把數(shù)據(jù)挖掘視為數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程的一個(gè)基本步驟。知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程由以下3個(gè)階段組成：(1)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備；(2)數(shù)據(jù)挖掘；(3)結(jié)果表達(dá)和解釋。數(shù)據(jù)挖掘可以與用戶或知識(shí)庫(kù)交互。典型數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示。
圖1 典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
并非所有的信息發(fā)現(xiàn)任務(wù)都被視為數(shù)據(jù)挖掘。例如，使用數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)查找個(gè)別的記錄，或通過(guò)因特網(wǎng)的搜索引擎查找特定的Web頁(yè)面．則是信息檢索(information retrieval)領(lǐng)域的任務(wù)。雖然這些任務(wù)是鶯要的。可能涉及使用復(fù)雜的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但是它們主要依賴傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)和數(shù)據(jù)的明顯特征來(lái)創(chuàng)建索引結(jié)構(gòu)，從而有效地組織和檢索信息。盡管如此．?dāng)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)也已用來(lái)增強(qiáng)信息檢索系統(tǒng)的能力。
1.2 數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程
一般而言，數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程中各步驟的大體內(nèi)容如圖2：
圖2數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程圖
第1步確定挖掘?qū)ο?/p>
清晰地定義出主題業(yè)務(wù)，明確數(shù)據(jù)挖掘的目的是數(shù)據(jù)挖掘的首要步驟，挖掘的最后結(jié)構(gòu)是不可預(yù)測(cè)的，但要探索的問(wèn)題應(yīng)是具有預(yù)見性的，為了數(shù)據(jù)挖掘而數(shù)據(jù)挖掘則帶有盲目性，是不會(huì)成功的。
第2步挖掘前的準(zhǔn)備
(1)數(shù)據(jù)選擇
搜索所有與業(yè)務(wù)對(duì)象有關(guān)的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)信息，并從中選擇出適用于數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的數(shù)據(jù)。
(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理
研究等挖掘數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為進(jìn)一步的分析做準(zhǔn)備，并確定將要進(jìn)行的挖掘操作的類型。
(3)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
將待挖掘數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)分析模型。這個(gè)分析模型是針對(duì)某種或某幾種挖掘算法建立的，建立一個(gè)真正適合挖掘算法的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘成功的關(guān)鍵。
第3步數(shù)據(jù)挖掘
對(duì)所得到的經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。除了完善從中選擇合適的挖掘算法外，其余一切工作都應(yīng)該可以自動(dòng)地完成。
第4步數(shù)據(jù)結(jié)果分析
解釋并評(píng)估分析結(jié)果，其使用的分析方法一般應(yīng)依數(shù)據(jù)挖掘操作而定，通常情況下可能會(huì)用到可視化技術(shù)。
第5步知識(shí)的同化
將數(shù)據(jù)分析所得到的知識(shí)集成到業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)中去。
2 煤炭企業(yè)ERP的功能分析
企業(yè)資源計(jì)劃(EntERPrise Resource Planning，ERP)是建立在以計(jì)算機(jī)為主的信息技術(shù)基礎(chǔ)上，利用現(xiàn)代企業(yè)的先進(jìn)管理思想，全面集成企業(yè)各種資源信息，為企業(yè)提供計(jì)劃、組織、控制和決策等方面的全方位和系統(tǒng)化的管理平臺(tái)。煤炭企業(yè)ERP涉及煤炭企業(yè)的采購(gòu)管理、生產(chǎn)管理、銷售管理、物流管理、財(cái)務(wù)管理以及人力資源管理等各個(gè)方面的管理問(wèn)題。
中國(guó)煤炭企業(yè)經(jīng)過(guò)多年的努力，企業(yè)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)已經(jīng)具備一定規(guī)模，在信息建設(shè)和資源管理等方面，計(jì)算機(jī)設(shè)備和計(jì)算機(jī)應(yīng)用水平處于國(guó)內(nèi)領(lǐng)先地位。煤炭企業(yè)高層已經(jīng)意識(shí)到了以計(jì)算機(jī)為主的信息技術(shù)的是企業(yè)行業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)，煤炭企業(yè)會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)逐步從核算型過(guò)渡到財(cái)務(wù)管理型，適應(yīng)ERP企業(yè)的管理模式，具有財(cái)務(wù)分析和領(lǐng)導(dǎo)決策功能，覆蓋整個(gè)財(cái)務(wù)、采購(gòu)、銷售等工作范圍，成為ERP和電子商務(wù)系統(tǒng)的核心系統(tǒng)。
但是在煤炭企業(yè)ERP實(shí)施當(dāng)中，隨著ERP軟件系統(tǒng)積累的數(shù)據(jù)不斷增加，數(shù)據(jù)管理相對(duì)落后的問(wèn)題已隨之出現(xiàn)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和處理方法(如查詢、報(bào)表)根本無(wú)法快速、有效地從大量數(shù)據(jù)中獲取所需的數(shù)據(jù)，煤炭企業(yè)ERP系統(tǒng)自身也缺乏高層次的數(shù)據(jù)分析和決策支持手段，只能提供較為簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)顯示和數(shù)據(jù)查詢，企業(yè)管理決策者們無(wú)法從龐大的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中獲取隱藏的知識(shí)，這就使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在煤炭企業(yè)ERP的數(shù)據(jù)分析和處理中有廣泛的應(yīng)用空間。
3 數(shù)據(jù)挖掘在煤炭企業(yè)ERP中的應(yīng)用實(shí)例
為了證實(shí)基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的煤炭企業(yè)ERP的應(yīng)用的可行性和有效性，通過(guò)下面相關(guān)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行說(shuō)明。通過(guò)對(duì)近年來(lái)中國(guó)部分煤炭企業(yè)ERP系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢，得到了2006～2010年煤炭企業(yè)營(yíng)業(yè)額的相關(guān)數(shù)據(jù)(見表1)，利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行未來(lái)3a的營(yíng)業(yè)額數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。
表1 2006-2010年中國(guó)部分煤炭企業(yè)營(yíng)業(yè)額單位：億元
預(yù)測(cè)方法采用灰色預(yù)測(cè)模型GM(1，1)。灰色理論的微分方程模型稱為GM模型(Grey Model)。模型是將原始數(shù)據(jù)列作生成處理后建立模型方程。GM(1，1)表示1階1個(gè)變量的微分方程模型模型。
建模的步驟如下：
(1)由原始數(shù)列x(0) ，計(jì)算累加生成數(shù)列x(1) 。
(2)對(duì)x(1) ，采用最上二乘法按下式確定模型參數(shù)：
(3)建立預(yù)測(cè)模型，求出累加序列：
計(jì)算之后，可得預(yù)測(cè)結(jié)果，如表2所示。
表2中國(guó)部分煤炭企業(yè)營(yíng)業(yè)額預(yù)測(cè)值單位：億元
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，GM模型預(yù)測(cè)精度較高，這說(shuō)明單變量灰色預(yù)測(cè)在煤炭企業(yè)銷售最預(yù)測(cè)中是可行的，其分析結(jié)果對(duì)于煤炭銷售策略的制定、市場(chǎng)細(xì)分、目標(biāo)客戶群的確定具有一定的參考價(jià)值。
4 結(jié)語(yǔ)
煤炭企業(yè)與標(biāo)準(zhǔn)的制造業(yè)相比，具有很多不同的特點(diǎn)，研究煤炭企業(yè)實(shí)施ERP的可行性和解決方案具有很強(qiáng)的理論和實(shí)際意義。文中通過(guò)對(duì)煤炭企業(yè)各種數(shù)據(jù)深入分析，探索數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在ERP企業(yè)中的應(yīng)用模式，建立基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的煤炭企業(yè)ERP系統(tǒng)，從而提高煤炭企業(yè)ERP系統(tǒng)的決策功能，真正做到運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘等信息技術(shù)改造傳統(tǒng)的煤炭企業(yè)，優(yōu)化企業(yè)資源，提高決策分析水平，增強(qiáng)綜合競(jìng)爭(zhēng)力。
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本文標(biāo)題：基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的煤炭企業(yè)ERP應(yīng)用
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