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文檔簡介
1、 基于數(shù)據(jù)倉庫的煤炭運銷決策支持系統(tǒng)研究 摘要:分析了中國煤炭運銷管理存在的問題,結合煤炭運銷管理的特點,對運銷決策的功能需求進行了分析,并在此基礎上構建了基于數(shù)據(jù)倉庫的煤炭運銷決策支持系統(tǒng)模型。 關鍵詞:數(shù)據(jù)倉庫,決策支持系統(tǒng),煤炭運銷 1煤炭企業(yè)運銷管理存在的問題 (1)營銷管理觀念落后,營銷方法單一。由于煤炭產(chǎn)品的特殊性及受長期計劃經(jīng)濟的影響,煤炭企業(yè)營銷觀念基本上仍然停留在產(chǎn)品上,盈利主要是依靠規(guī)模效應和成本節(jié)約,銷
2、售產(chǎn)品仍然采取的是傳統(tǒng)的人員推銷的方式,先進的營銷觀念及方法在實際工作中應用比較少, (2)運銷管理手段仍然比較落后。目前煤炭企業(yè)的運銷管理工作很多仍停留在手工處理或半手工處理階段,信息技術的應用并不普及,從總體來看,煤炭運銷信息化管理水平仍有待進一步提高。 (3)信息溝通不充分。煤炭運銷管理涉及的業(yè)務部門眾多,其業(yè)務流程涉及合同管理、計劃、調運、裝車、煤炭采制化驗、用戶回款結算等多個業(yè)務環(huán)節(jié),由于缺乏利用先進的信息技術手段進行管理,其信息資源沒有得到充分、合理地利用,運銷各部門之間信息溝通并不充分,對客戶信息、市場情況的變化,由于溝通不及時,無法做出快速反應。
3、(4)運銷決策過程缺乏科學理論的指導。目前煤炭企業(yè)的運銷決策仍然憑借的是決策者的經(jīng)驗和直覺,沒有在基于市場信息、客戶信息、企業(yè)內(nèi)部廠礦生產(chǎn)信息、鐵路運力等諸多信息的基礎上做出科學的分析、合理制訂最佳決策,煤炭產(chǎn)品定價、銷售計劃制定、鐵路發(fā)運調度等等諸多的決策問題具有很大的優(yōu)化空間。 在市場經(jīng)濟環(huán)境下,煤炭企業(yè)面臨的決策環(huán)境具有信息量大,信息變化快的特點,并且運銷決策本身并不是一個結構化的決策問題,決策目標之間往往互相沖突,行動方案帶來的影響具有高度的不確定性。決策支持系統(tǒng)(Decision Support System,DSS)可以很好地集成企業(yè)內(nèi)外部信息資源,解決非結構化決策領域問
4、題,消除不確定因素,輔助管理人員進行科學、及時、合理的決策。因而開展煤炭運銷決策支持系統(tǒng)研究工作,對于克服目前煤炭運銷管理存在的問題,提升煤炭企業(yè)運銷管理水平,進而增強煤炭企業(yè)競爭力具有重要現(xiàn)實意義。 2傳統(tǒng)DSS的不足和DW、OLAP及DM概述 2.1DSS和傳統(tǒng)DSS不足 決策支持系統(tǒng)是綜合利用大量數(shù)據(jù),有機組合眾多模型如數(shù)學模型、數(shù)據(jù)處理模型等,通過人機交互輔助各級決策者實現(xiàn)科學決策的系統(tǒng)。傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)由對話部件、數(shù)據(jù)部件、模型部件構成,其結構如圖1所示。對話部件作為人機交互接口;模型部件則是決策支持系統(tǒng)的核心,其中存放各類型的模型,通過與對話系統(tǒng)交互
5、以及調用數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)完成決策問題的求解;數(shù)據(jù)部件用于管理和存儲與決策相關問題領域的有關數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的DSS通常是建立在數(shù)據(jù)庫基礎之上,隨著數(shù)據(jù)量的增大,數(shù)據(jù)的查詢也趨于復雜,基于數(shù)據(jù)庫的DSS顯現(xiàn)出了如下不足之處。 (1)數(shù)據(jù)往往缺乏組織性,由于應用環(huán)境下各部門數(shù)據(jù)具有不同組織、存儲形式,從各個部門抽取的數(shù)據(jù)沒有統(tǒng)一格式標準,數(shù)據(jù)雜亂且不穩(wěn)定。 (2)數(shù)據(jù)利用率低,由于數(shù)據(jù)缺少統(tǒng)一標準以及原始數(shù)據(jù)定義的不一致性,數(shù)據(jù)在語法及語義上均無法很好地被定義描述,很難轉化為對于決策有用的信息。 (3)數(shù)據(jù)處理效率低,數(shù)據(jù)庫語言數(shù)值計算能力較低,只能對原始數(shù)據(jù)進行一般的加工和匯
6、總,大量的數(shù)據(jù)并不能得到及時的綜合分析,無法很好地滿足決策的需要。 2.2DW、OLAP及DM技術概述 隨著數(shù)據(jù)倉庫技術、聯(lián)機分析處理以及數(shù)據(jù)挖掘技術的不斷發(fā)展,出現(xiàn)了以數(shù)據(jù)倉庫為核心,聯(lián)機分析處理與數(shù)據(jù)挖掘技術為手段DSS解決方案,能夠很好地克服傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)庫的DSS應用開發(fā)存在的問題。 數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse,DW)是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數(shù)據(jù)集合,用于支持經(jīng)營管理中決策制定過程。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫相比,數(shù)據(jù)倉庫存放的是概括性數(shù)據(jù)、歷史性數(shù)據(jù)、分析性數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)按照分析領域對象的標準進行歸類并經(jīng)過了集成的規(guī)范化處理,數(shù)據(jù)訪問頻率較低但
7、訪問量卻遠高于數(shù)據(jù)庫的訪問量,其數(shù)據(jù)存儲結構具有多維特征,能克服數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)組織性差、利用率低的缺點,滿足DSS對數(shù)據(jù)的分析要求。 聯(lián)機分析處理(OnLine Analytical Processing,OLAP)是專門設計用于支持復雜數(shù)據(jù)的分析操作,其側重于對分析人員和中高層管理人員提供決策支持。它可以應分析人員的要求,對多維數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進行切片和切塊、鉆取、旋轉操作,快速、靈活地進行大數(shù)據(jù)量的復雜查詢處理,輔助決策人員對數(shù)據(jù)進行多角度、多側面的分析,克服傳統(tǒng)DSS交互能力差的缺點。 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining,DM)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的
8、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的過程。它以大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫為基礎,運用人工智能、機器學習、統(tǒng)計學等技術,分析企業(yè)原有的數(shù)據(jù),通過關聯(lián)分析、時序模式、分類、聚類、偏差監(jiān)測、預測等六個方面的挖掘任務,做出歸納性的推理,從中發(fā)現(xiàn)潛在的模式,幫助決策者做出正確決策。 3煤炭運銷決策支持系統(tǒng)功能分析 本文結合目前煤炭企業(yè)運銷管理業(yè)務的特點及業(yè)務現(xiàn)狀,提出煤炭運銷決策支持系統(tǒng)應實現(xiàn)的6大業(yè)務功能,如圖2所示。(1)客戶分析??蛻羰瞧髽I(yè)的重要戰(zhàn)略資源,客戶分析是DSS系統(tǒng)的核心內(nèi)容之一??蛻舴治龅年P鍵在于全面的客戶歷史發(fā)運、回款、結算、煤炭數(shù)量
9、或質量原因引起的商務糾紛處理記錄等業(yè)務數(shù)據(jù)。分析的內(nèi)容主要包括客戶細分、客戶信用分析、客戶購煤行為分析、客戶貢獻率分析等,通過客戶分析可以獲取、保持、增加價值客戶,提高客戶滿意度、降低企業(yè)的交易風險。 (2)市場分析。市場分析的數(shù)據(jù)來源于同行業(yè)銷售及市場調研數(shù)據(jù),分析的內(nèi)容主要包括市場現(xiàn)狀分析、競爭狀況分析、市場預測分析、煤炭價格分析等。通過市場分析,煤炭企業(yè)可以把握煤炭市場銷售動態(tài),準確對未來煤炭需求及價格走勢進行合理預測,從而為企業(yè)營銷策略的制訂提供參考。 (3)銷售分析。銷售分析主要包括煤炭銷量構成分析,銷量變化及影響因素分析,銷售利潤分析,商品煤煤質變化分析,銷售分
10、部績效分析等。通過銷售分析可以考核業(yè)務績效,及時發(fā)現(xiàn)運銷管理過程中存在的問題并提出解決方案,以調整營銷策略,提高企業(yè)贏利能力,使企業(yè)利潤最大化。 (4)業(yè)務決策。為實現(xiàn)煤炭企業(yè)產(chǎn)運銷平衡的目標,在企業(yè)內(nèi)部銷售生產(chǎn)計劃編排、月度鐵路運輸計劃制定、發(fā)運調度配車方案確定的過程中,系統(tǒng)綜合煤炭需求、鐵路運力、生產(chǎn)礦產(chǎn)量以及生產(chǎn)礦煤質數(shù)據(jù)進行決策優(yōu)化,為運銷管理人員提供切實可行的優(yōu)化方案。 (5)綜合查詢。主要實現(xiàn)對運銷業(yè)務情況的全面綜合的在線查詢,包括合同執(zhí)行計劃查詢、鐵路月度計劃執(zhí)行情況查詢、發(fā)運統(tǒng)計查詢、商品煤煤質查詢、用戶往來賬款查詢等等,通過綜合查詢可以讓管理者全面清楚地了
11、解運銷業(yè)務情況,為決策制訂提供參考。 (6)業(yè)務報表。綜合的統(tǒng)計報表是煤炭運銷管理中的重要內(nèi)容,業(yè)務報表應具備操作簡單、自動化程度高等特點,使用者可很方便地在短時間提取不同數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)并按靈活定制的各種表格樣式生成相應的統(tǒng)計報表,滿足不斷變化的報表需求。 客戶分析、市場分析、銷售分析是DSS的核心部分,可以采用OLAP多維分析的方式,也可以采用DM技術方式,例如客戶細分可以采用DM的聚類分析方法。業(yè)務決策可以采用模型決策技術加以實現(xiàn),比如發(fā)運調度配車方案問題可以轉化為多目標優(yōu)化問題。對于綜合查詢部分屬業(yè)務數(shù)據(jù)的綜合統(tǒng)計查詢,可以直接建立在數(shù)據(jù)倉庫上實現(xiàn),業(yè)務報表既可自行開發(fā)也
12、可利用一些成熟的報表工具來實現(xiàn)。 4煤炭運銷決策支持系統(tǒng)模型 結合前面對于煤炭運銷決策支持系統(tǒng)功能的分析,本文提出煤炭運銷決策支持系統(tǒng)模型如圖3所示。在決策支持系統(tǒng)模型中,數(shù)據(jù)倉庫依據(jù)擬解決的運銷決策領域問題,實現(xiàn)所需底層數(shù)據(jù)的有效集成。運銷管理過程中涉及的發(fā)運、煤質、生產(chǎn)庫存、財務等內(nèi)外部數(shù)據(jù)信息作為不同的數(shù)據(jù)源經(jīng)ETL工具進行抽取、綜合、轉換后,以統(tǒng)一的結構和規(guī)范整合到數(shù)據(jù)倉庫中。在決策分析時,人機交互圖形用戶界面提供用戶和系統(tǒng)之間的信息傳遞和交流,引導解釋系統(tǒng)作為系統(tǒng)的核心部分,實現(xiàn)對用戶輸入的相關決策問題語言的解釋和處理,并依據(jù)決策問題類型的不同調用相應的決策分析子
13、系統(tǒng)。系統(tǒng)的決策分析由OLAP子系統(tǒng)、DM子系統(tǒng)以及模型決策子系統(tǒng)3部分組成,OLAP通過構建多維的數(shù)據(jù)模型,實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)的分析處理,DM發(fā)掘數(shù)據(jù)內(nèi)部隱藏的知識和規(guī)律,而模型決策子系統(tǒng)通過各種決策模型實現(xiàn)問題的求解,決策分析所涉及的領域知識、方法、數(shù)學模型由系統(tǒng)的知識庫、方法庫、模型庫支持,分析所需的數(shù)據(jù)來源于數(shù)據(jù)倉庫。決策分析的結果經(jīng)引導解釋系統(tǒng)處理后,由人機交互圖形用戶界面向用戶展現(xiàn)。參考文獻: 1付永水.當前煤炭營銷市場存在的問題與策略J,中州煤炭,2000(1) 2陳文偉.決策支持系統(tǒng)及其開發(fā)M.北京:清華大學出版社,2000 3高洪深.決策支持系統(tǒng)M.北京:清華大學出版社,2000 4康曉東.基于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)挖掘技術M.北京:機械工業(yè)出版社,20055王艷華,蔣加伏.數(shù)據(jù)倉庫技術J.
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