基于ERP系统的数据挖掘应用研究2012-03-1215:12:36来源：CIO时代网万方数据摘要：将数据挖掘应用于ERP系统，分析利用ERP所形成的数据，从而形成帮助决策的知识，逐渐引起了研究者与企业的重视。关键词：ERP数据挖掘随着全球经济环境的进一步改变，企业的竞争压力也越来越大，而ERP（企业资源计划）体现了当今世界上最先进的企业管理理论，并提供了企业信息化集成的最佳方案，因此已经成为众多企业追求管理革新与信息化建设的必然选择。一方面，随着ERP系统的普及与广泛应用，必然会形成越来越多的数据，如何从大量的甚至海量的数据中提取有用的知识以支持管理决策，已经成为越来越重要的问题；另一方面，数据挖掘技术利用数据库系统、统计学、机器学习、可视化和信息科学等多学科技术，研究从大量数据中如何提取或“挖掘”知识，也逐渐从理论研究发展到了实际应用。因此，将数据挖掘应用于ERP系统，分析利用ERP所形成的数据，从而形成帮助决策的知识，逐渐引起了研究者与企业的重视。然而，由于数据挖掘源于多个学科，因此产生了大量的、各种不同类型的数据挖掘系统，尽管有普通的、全能的数据挖掘系统与通用的数据挖掘算法，但通用系统并不适合特定领域的挖掘任务，因此需要针对特定应用的数据挖掘进行分析研究。文中主要介绍ERP与数据挖掘的基本概念与发展，还分析了基于ERP的数据挖掘应用所面对的问题，讨论数据挖掘在ERP中的两个应用框架的构建。最后，比较并分析了两个应用框架的特点与优缺点。l概念与定义1.1ERP的概念与发展ERP的概念于20世纪90年代由美国GarterGroupInc咨询公司首先提出，其理论与系统从MRPⅡ发展而来，极大地扩展了业务管理的范围及深度，管理范围涉及到企业的所有供需过程。概括地说，ERP有如下定义：定义：ERP是建立在信息技术的基础上，利用现代企业的先进管理思想，全面地集成了企业的所有资源信息，并为企业提供决策、计划、控制与经营业绩评估的全方位和系统化的管理平台。ERP不仅仅是信息系统，更重要的是一种管理理论与管理思想，它代表了当前在全球范围内应用最广泛、最有效的一种企业管理方法，这种管理方法已经通过计算机软件得到了体现。ERP的核心管理思想就是实现对整个供应链的有效管理，包括物流、资金流与信息流。基于ERP理论的信息系统主要包括生产计划管理、质量管理、设备管理、采购管理、库存管理、销售管理、客户关系管理、成本管理、财务管理几个模块。随着ERP应用的深入发展，ERP的应用范围逐渐扩大，并不再限于制造业，已应用到金融业、高科技产业、邮电与通信业、能源行业（电力、石油与天然气、煤炭业等）、公共事业、商业与零售业、外贸行业、新闻出版业、咨询服务业，甚至于医疗保健业和宾馆酒店等行业，因此，美国生产库存学会（AmericanProductionandInventoryControlSociety，APICS）在2002年出版的《AFICS字典》（第10版）中对ERP系统的定义扩展为：一种在制造、分销或服务业公司中有效地计划和控制为接收、制造、发运和解决客户订单问题所需的所有资源的方法。从ERP的理论与实际应用可以看到，为企业提供决策足ERP的重要目的与功能之一。1.2数据挖掘概述随着信息技术的发展，人们积累了越来越多的数据，从大量的数据中获得有价值的知识也越来越成为迫切的需求。因此，自20世纪90年代初以来，数据挖掘或知识发现也越来越受到人们的重视。广义的数据挖掘等同于知识发现，而狭义的数据挖掘专指知识发现的一个基本步骤。作为知识发现的一个步骤，数据挖掘有以下定义：定义2：数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，即从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的，人们事先未知的，但又是潜在有用的并且最终可理解的信息和知识的非平凡过程。与传统的数据分析手段（如查询报表）相比，数据挖掘有以下几个特点：首先，数据挖掘处理的是大量或海量的数据；其次，数据挖掘的目的是发现隐含的、事先未知的知识；再次，数据挖掘更倾向于把任务交给程序自动完成，也是人工智能的一种应用；最后，数据挖掘是一个交叉学科，是高级的数据分析手段。数据挖掘使用各种不同的算法来完成不同...
