圖1 QSMES整體功能架構(gòu)圖

在QSMES中，下面四個(gè)層次主要負(fù)責(zé)生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)的采集和管理，進(jìn)行即時(shí)信息的處理并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取(Extraction)、轉(zhuǎn)換 (Transformation)，然后加載(Loading)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。最上面的決策支持層主要功能是：將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通過(guò)聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘轉(zhuǎn)化成有效的輔助決策信息，并通過(guò)報(bào)表服務(wù)及其它方式展現(xiàn)給管理人員。

2 商業(yè)智能與中藥企業(yè)QSMES集成的體系結(jié)構(gòu)

在BI與中藥企業(yè)QSMES的集成過(guò)程中，中藥企業(yè)可以根據(jù)自己的條件選擇不同的BI應(yīng)用軟件、工具和技術(shù)平臺(tái)。圖2所示的是以Mierosoft SQL Server 2008企業(yè)BI平臺(tái)技術(shù)為例的一個(gè)BI與中藥企業(yè)QSMES集成的體系架構(gòu)。主要由QSMES業(yè)務(wù)子系統(tǒng)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、 OLAP分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具和決策支持系統(tǒng)組成。QSMES業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中的海量數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)抽取、轉(zhuǎn)換、加載(ETL)等過(guò)程，轉(zhuǎn)換為分析型數(shù)據(jù)，加載入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。利用OLAP和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。分析和處理的結(jié)果，通過(guò)決策支持系統(tǒng)的報(bào)表服務(wù)或Excel中的數(shù)據(jù)透視表動(dòng)態(tài)視圖提供給企業(yè)管理決策人員。

圖2 商業(yè)智能與QSMES集成的體系絮構(gòu)

3 商業(yè)智能與QSMES集成的解決方案

對(duì)于中藥企業(yè)的QSMES，將每一個(gè)子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)按主題域進(jìn)行集成，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘形成支持管理決策分析的信息。整個(gè)系統(tǒng)采用SQL Server 2008的作為商業(yè)智能整體解決方案的軟件平臺(tái)，通過(guò)與Microsoft Visual Studio的協(xié)同工作，可以輕松構(gòu)建并維護(hù)強(qiáng)大、安全、可伸縮的商業(yè)智能解決方案。在SQL Server 2008中Business Intelligence Development Studio提供了統(tǒng)一的工具，它涵蓋了多種類型的商業(yè)智能解決方案，并為開(kāi)發(fā)ETL、分析和報(bào)表解決方案提供了統(tǒng)一的開(kāi)發(fā)環(huán)境，包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、 OLAP、以及數(shù)據(jù)挖掘等應(yīng)用程序。

3.1 建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 在商業(yè)智能中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是整個(gè)解決方案的基礎(chǔ)也是核心，它的數(shù)據(jù)來(lái)自企業(yè)中不同的數(shù)據(jù)源，并與其同步。本方案把SQL Server 2008 Management Studio作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的管理工具。完成多維數(shù)據(jù)庫(kù)的建模。SQL Server 2008 Integration Services提供了一個(gè)全面的平臺(tái)，可以從不同的數(shù)據(jù)源系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)或其結(jié)構(gòu)、格式做任意修改，然后將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中間。

3.2 建立Analysis Services OLAP SQL Server 2008 Analysis Services提供了用于聯(lián)機(jī)分析處理(Online Analytical Processing，OLAP)的分析引擎.包括在多維度和關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)(KPI)中實(shí)現(xiàn)商業(yè)量值聚集，并使用特定算法來(lái)辨別模式、趨勢(shì)以及與商業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘解決方案。使用Analysis Services完成整個(gè)模型的構(gòu)建、指標(biāo)的設(shè)置、維度的設(shè)計(jì)、計(jì)算指標(biāo)的定義、模型分區(qū)設(shè)計(jì)、進(jìn)行模型操作應(yīng)用設(shè)計(jì)，設(shè)置多維數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)模式、定義多維數(shù)據(jù)集的聚合策略，以及多維數(shù)據(jù)集的處理、多維數(shù)據(jù)集的備份及還原等操作。

3.3 數(shù)據(jù)挖掘 SQL Server 2008提供用于創(chuàng)建和使用數(shù)據(jù)挖掘模型的集成環(huán)境，稱為Business Intelligence Development Studioo該環(huán)境包括數(shù)據(jù)挖掘算法和工具，使用這些算法和工具更易于生成用于各種項(xiàng)目的綜合解決方案。創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘解決方案后，可以使用SQL Server Management Studio維護(hù)和瀏覽該解決方案。在該環(huán)境中可以使用維度引擎來(lái)構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型，平衡其加載數(shù)據(jù)以及快速執(zhí)行基本的統(tǒng)計(jì)計(jì)算的能力。Business Intelligence Development Studio使用數(shù)據(jù)挖掘向?qū)?lái)創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)構(gòu)以及最初的數(shù)據(jù)挖掘模型，并提供圖像化工具，方便地調(diào)用BI Studio Analysis Services數(shù)據(jù)挖掘引擎中的算法，針對(duì)QSMES中的具體問(wèn)題。進(jìn)行樣本集的生成、信息發(fā)掘和智能預(yù)測(cè)等應(yīng)用，簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用開(kāi)發(fā)過(guò)程，使得數(shù)據(jù)挖掘工程師無(wú)需編寫(xiě)程序代碼，即可完成數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用。

3.4 前端呈現(xiàn)工具、報(bào)表工具 SQL Server 2008 Report Services是Microsoft公司為企業(yè)報(bào)表提供的一款產(chǎn)品。Reporting Services的核心是一個(gè)無(wú)狀態(tài)的WEB服務(wù)，稱作Report Server。它位于Interact Information Services(IIS)內(nèi)部，作為一個(gè)ASP.NET應(yīng)用程序，它是從底層開(kāi)始構(gòu)建的，建立在ASP.NET的WEB服務(wù)基礎(chǔ)上。這就意味著它的功能可能通過(guò)指向Report Server URL的瀏覽器來(lái)訪問(wèn)。

SQL Server 2008通過(guò)在網(wǎng)絡(luò)上安全地發(fā)布報(bào)表，從而使你可以擴(kuò)展報(bào)表服務(wù)解決方案的范圍，將其傳遞給外部用戶。

Excel與SQL Server分析服務(wù)相結(jié)合，你可以將OLAP解決方案的優(yōu)勢(shì)通過(guò)Excel中的數(shù)據(jù)透視表動(dòng)態(tài)視圖以及Microsoft Pivot Chart動(dòng)態(tài)視圖方式呈現(xiàn)給用戶。

SQL Server 2008與SharePoint Services緊密集成，從而很容易在一個(gè)SharePoint站點(diǎn)中集中發(fā)布和管理報(bào)表，并建立用戶指定的儀表盤(pán)，該儀表盤(pán)提供了相關(guān)報(bào)表的可定制視圖。

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著中藥企業(yè)信息化的推進(jìn)，傳統(tǒng)的QSMES已不能滿足企業(yè)日益多樣化的需要。將商業(yè)智能與QSMES集成，提供輔助決策支持功能，通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，對(duì)中藥生產(chǎn)過(guò)程中積累的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和提煉，總結(jié)出通常不易發(fā)現(xiàn)的、具有一定指導(dǎo)意義的信息，從而為企業(yè)管理者提供輔助決策功能，不斷挖掘企業(yè)潛力。在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中取得更大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

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