隨著企業(yè)計算機應用和信息化程度的不斷深入，企業(yè)已經積累了大量的業(yè)務和財務數(shù)據(jù)，并繼續(xù)隨著時間和業(yè)務的發(fā)展而呈幾何級膨脹趨勢。企業(yè)信息處理部門的工作重點已逐漸超越了簡單的數(shù)據(jù)收集，企業(yè)內的各級人員都希望能夠快速、準確并方便有效地從這些大量雜亂無章的數(shù)據(jù)中獲取有意義的信息，決策者也希望能夠充分利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)指導企業(yè)決策和發(fā)掘企業(yè)的競爭優(yōu)勢。決策效率和決策質量的高低將直接影響企業(yè)的運營績效和市場競爭力。由于集團企業(yè)具有分布、異構、自治等特點，集團企業(yè)運營過程中的決策將是一個復雜的過程，對于不同的決策問題需要采用不同的決策方法。同時，在集團企業(yè)運營過程中，決策的形式也是多種多樣的，它在一定的階段表現(xiàn)為個體的行為，在一定的階段又表現(xiàn)為群體的活動，從而給集團企業(yè)管理中的決策分析提出了高要求。

　　1集團企業(yè)決策分析活動的特點

　　集團企業(yè)管理要求從整體的角度來強調集成、協(xié)作以及信息共享，并實現(xiàn)具有柔性、穩(wěn)定和協(xié)調的合作關系，因此其決策活動具有以下一些特點：

　?。?）決策分析形式的多樣性

　　在集團企業(yè)運營過程中將會遇到各種不同的決策問題及相應的決策過程，針對不同的問題需要采用不同的決策方法。如在一定的時候需要控股企業(yè)集中進行個體決策，比如對于集團企業(yè)運營過程中風險的監(jiān)控與決策、對整個集團企業(yè)運營績效和對某個運營過程績效的評價與決策；而在某些時候，又需要進行群體決策，如在協(xié)同生產及運營過程中還可能出現(xiàn)各種沖突，此時又需要通過協(xié)商、仲裁等方式進行沖突消解；有些情況下還可能用到多種決策方法，如集團企業(yè)利益分配機制可能要根據(jù)分配模式的不同而采用個體、群體、或者兩者結合的方式進行。

　?。?）決策分析過程的復雜性

　　集團企業(yè)運營過程中包含了一系列的決策分析活動，這些決策分析活動之間呈現(xiàn)一種時序性，即后續(xù)階段中的決策是在前序階段決策結果的基礎上進行的，前序階段決策的結果還決定了后續(xù)階段需要進行什么樣的決策。

　　由于集團企業(yè)運營過程中大量不確定性情形的存在以及某些成員企業(yè)自治的特點，有關的決策信息是不完備的和模糊的。同時，集團企業(yè)決策問題中，不僅存在結構化的決策問題，而且還存在大量半結構化、非結構化的決策問題。

　　集團企業(yè)中不完備、模糊的決策信息以及非結構化、半結構化決策問題的存在說明集團企業(yè)運營過程中的決策是一個基于經驗和知識的復雜活動，這些經驗和知識有些是可以形式化表達的，但是還有一部分是不可形式化表達的。因而支持集團企業(yè)的協(xié)同決策體系并不能完全代替決策者的作用，而是提供給決策者一個良好的決策環(huán)境與工具，使得集團企業(yè)中的決策活動更為高效和合理。

　?。?）決策活動的分布性

　　集團企業(yè)中的決策活動是分布進行的。在集團企業(yè)運營過程中，各個成員企業(yè)可能位于世界范圍的不同國家或地區(qū)，單個節(jié)點成員企業(yè)的生產、設計、庫存也可能分散在不同的國家或地區(qū)。企業(yè)之間通過Intranet、Extranet和Internet等實現(xiàn)相互的協(xié)作，其決策活動就是在網絡的支持下分布、協(xié)同地完成。

　　在集團企業(yè)運營過程中，各個節(jié)點成員企業(yè)承擔了不同子任務或業(yè)務流程。由于總體目標是一致的，因而各節(jié)點成員企業(yè)之間將更多的是積極開展多種形式的合作，以保證個體效益和整體效益的最大化。然而由于各個自治的節(jié)點企業(yè)的具體戰(zhàn)略目標、企業(yè)的文化、決策者的偏好等各不相同，因而在決策中經常會出現(xiàn)各種沖突。為了保證集團企業(yè)的順利運營，需要隨時進行協(xié)調，解決沖突。

　　2集團企業(yè)決策分析的體系框架

　　根據(jù)集團企業(yè)管理中決策活動特點，可以建立如圖1所示的集團企業(yè)決策信息概念模型。決策信息的概念模型描述了集團企業(yè)管理中決策問題的邏輯層次和控制結構。

　　集團企業(yè)決策信息的概念模型分為戰(zhàn)略層（Strategic Level）、戰(zhàn)術層（Tactical Level）和執(zhí)行層（Operational Level）三個層次。

　　（1）戰(zhàn)略層。是集團企業(yè)決策信息模型中的最高層，負責管理、控制、協(xié)調整個集團企業(yè)網絡的正常運行。其控制范圍包括涉及集團企業(yè)全體成員整體利益的事務和對整個企業(yè)集團運營活動的調控與制約。在這一層次，可以設定集團企業(yè)決策模型的范圍和內容、集團企業(yè)的合作機制和行為準則的設定、運營過程的績效評價、利益分配機制和風險控制機制等任務，為集團企業(yè)正常運營提供了戰(zhàn)略決策框架和行動指南。根據(jù)集團企業(yè)實際情況進行群體決策，擔負著全局優(yōu)化以及在新機遇下的集團企業(yè)組建過程中的決策工作。

　?。?）戰(zhàn)術層。定義集團企業(yè)各成員企業(yè)的各種基本決策活動過程。雖然由于集團企業(yè)的動態(tài)特性，各企業(yè)的實際情況和操作流程會有所不同，但我們總能找到一些存在于企業(yè)業(yè)務活動中相對穩(wěn)定且有相同或類似行為特征的實體。同時也能找出系統(tǒng)中不能再分的最小粒度的原子過程，利用O-O技術，我們將企業(yè)中的各類實體和原子過程封裝成對象，根據(jù)產品結構信息和集團企業(yè)實際運行狀態(tài)信息，將客戶的訂單分解到集團企業(yè)的各成員企業(yè)，并派生出由不同的原子過程組成的工作流，對資源進行分配，并完成對工作流監(jiān)督、控制的任務。

　　（3）執(zhí)行層。完成集團企業(yè)具體任務的執(zhí)行工作，包括物流在各企業(yè)間的合理流動以及從原材料到成品的物理加工過程，如原材料的運輸、零件加工、部件裝配、檢測、倉儲等過程。在本層中，完成制造、銷售、供應、運輸?shù)热蝿盏耐瑫r，還要對第一線的信息進行采集、整理、反饋以供上層決策時使用。

　　顯然，戰(zhàn)略層的決策問題在集團企業(yè)管理運營過程中是最關鍵的，是確保集團企業(yè)穩(wěn)定運營、提高整個集團企業(yè)運營績效影響最重要的部分。

　　3集團企業(yè)決策分析的支撐技術

　　傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，即聯(lián)機事務處理系統(tǒng)（On-Line Transaction Processing，OLTP），作為數(shù)據(jù)管理手段，主要用于事務處理，但它對分析處理的支持一直不能令人滿意。因此，人們逐漸嘗試對OLTP數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進行再加工，形成一個綜合且面向分析的環(huán)境，以更好地支持決策分析。數(shù)據(jù)倉庫和聯(lián)機分析處理系統(tǒng)（On-Line Analytical Processing，OLAP）是決策分析系統(tǒng)的有機組成部分，數(shù)據(jù)倉庫從分布在公司內部各處地OLTP數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)并對所提取的數(shù)據(jù)進行預處理，為公司決策分析提供所需的數(shù)據(jù)；OLAP則利用存儲在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)完成各種分析操作，并以直觀易懂的形式將分析結果返回給決策分析人員。

　　數(shù)據(jù)倉庫是面向主題、集成、不可更新、隨時間而不斷變化、用于支持決策的數(shù)據(jù)集合。在集團企業(yè)環(huán)境下，我們認為通常有三種數(shù)據(jù)源聚居在數(shù)據(jù)倉庫中：一種是主導企業(yè)內部各個應用系統(tǒng)周期性遷移來的數(shù)據(jù)；一種是來自集團企業(yè)內部各成員企業(yè)的相關數(shù)據(jù)；另一種則是來自集團企業(yè)外部的數(shù)據(jù)。

　　集團企業(yè)環(huán)境下數(shù)據(jù)倉庫的組織結構與數(shù)據(jù)庫的組織結構有很大的不同：它從集團企業(yè)的各個應用系統(tǒng)中獲得基本數(shù)據(jù)和綜合數(shù)據(jù)并把它們分成不同的層次如圖2所示。

　　這些層次包括當前基本數(shù)據(jù)、歷史基本數(shù)據(jù)、輕度綜合數(shù)據(jù)、高度綜合數(shù)據(jù)以及元數(shù)據(jù)（Meta Data，MD）。當前基本數(shù)據(jù)是集團企業(yè)最近時期的業(yè)務數(shù)據(jù)，是用戶最感興趣的部分，其數(shù)據(jù)量也最大。隨著時間的推移，當前基本數(shù)據(jù)可以通過數(shù)據(jù)倉庫是時間控制機制轉換為歷史基本數(shù)據(jù)并被轉存于轉儲介質上。輕度綜合數(shù)據(jù)是當前基本數(shù)據(jù)經輕度綜合而形成的。最高層的高度綜合數(shù)據(jù)是經高度綜合、精煉的準決策數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)是關于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，它包括數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)源和主題定義、數(shù)據(jù)裝載/轉儲規(guī)則、聯(lián)機維護規(guī)則、概要信息的提取規(guī)則等。

　　操作數(shù)據(jù)存儲（Operational Data Store，ODS）是一種新型的數(shù)據(jù)環(huán)境，主要用以適應企業(yè)級的OLTP與“即時OLAP”數(shù)據(jù)處理。操作數(shù)據(jù)存儲對數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫起到承上啟下的作用，同時可以降低數(shù)據(jù)倉庫建立過程中的難度。

　　集團企業(yè)中完整的數(shù)據(jù)庫體系結構應由各個面向應用的數(shù)據(jù)庫、各個面向主題的數(shù)據(jù)倉庫以及操作數(shù)據(jù)存儲所組成，適應從OLTP到OLAP的所有應用。OLTP與OLAP是既相對獨立、松散耦合，又相互聯(lián)系、有機集成。完整的涵蓋集團企業(yè)所有操作和分析需求的數(shù)據(jù)庫體系結構DB-ODS-DW如圖3所示。

　　建構用于協(xié)同決策的集團企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫體系化環(huán)境，不僅要求建立各級數(shù)據(jù)庫、操作數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)倉庫，還要求對各個面向應用的數(shù)據(jù)庫之間、各操作數(shù)據(jù)存儲之間、各數(shù)據(jù)倉庫之間及數(shù)據(jù)庫、操作數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)倉庫之間的界限和相互聯(lián)系做出合理劃分和明確描述。對在不同的數(shù)據(jù)庫、操作數(shù)據(jù)存儲或數(shù)據(jù)倉庫上的數(shù)據(jù)處理和應用要進行明確的定義和劃分，對軟、硬件資源和人員的配置做出明確規(guī)定，以使該環(huán)境真正成為一個結構清晰、層次分明、聯(lián)系明確、可有序運行的有機的整體。

　　在集團企業(yè)環(huán)境下數(shù)據(jù)倉庫的設計應注重系統(tǒng)的可擴展性、一致性和可重用性。采用“自頂而下”的方法先設計面向集團企業(yè)的全局數(shù)據(jù)倉庫結構，進而在其基礎上設計面向具體業(yè)務的應用層數(shù)據(jù)倉庫和面向高層戰(zhàn)略決策的個人用戶數(shù)據(jù)倉庫。全局數(shù)據(jù)倉庫是面向原子級用戶需求的，即集團企業(yè)中最基本的分析需求，因此最好是將其完全獨立于任何應用邏輯。而在應用層數(shù)據(jù)倉庫和高層數(shù)據(jù)倉庫中，將數(shù)據(jù)組織與分析處理邏輯結合起來則有利于提高分析效率。

　　集團企業(yè)中數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn)可以采用“自底而上”的數(shù)據(jù)集市（Data Mart，DM）這一方法。數(shù)據(jù)集市的核心思想是從集團企業(yè)運營過程中當前最關心的部分開始，根據(jù)集團企業(yè)中各合作伙伴企業(yè)數(shù)據(jù)準備的實際情況，完成集團企業(yè)運營最為迫切的需求。以獲取最快的回報，然后再不斷擴充和完善。因為有“自頂而下”的全局數(shù)據(jù)倉庫設計框架作為指導，數(shù)據(jù)集市具有很好的一致性和可重用性，也易于調整。當有更多合作企業(yè)的數(shù)據(jù)集市投入使用后，數(shù)據(jù)在原子級或數(shù)據(jù)準備區(qū)可以相互聯(lián)結，從而這些數(shù)據(jù)集市的集合也就構成了集團企業(yè)的全局數(shù)據(jù)倉庫。其實現(xiàn)過程如圖4所示。

　　數(shù)據(jù)集市與數(shù)據(jù)倉庫不同的是，數(shù)據(jù)集市針對集團企業(yè)中某個具有戰(zhàn)略意義的應用或者業(yè)務流程的應用，支持用戶利用已有的數(shù)據(jù)獲得重要的競爭優(yōu)勢或者找到進入新市場的具體解決方案。數(shù)據(jù)集市比數(shù)據(jù)倉庫更小、更集中，也更經濟。目前，數(shù)據(jù)集市的趨勢是集中管理，這將減少分散式模型所固有的管理冗余。數(shù)據(jù)集市是面向主題的維數(shù)據(jù)庫，它通常采用維和事實表構成的“星型模式”，當存在大量需要用多張表來表達的復雜維時，則演變?yōu)椤把┢Ｊ健?。?shù)據(jù)集市與數(shù)據(jù)倉庫是局部和全局的關系，因此數(shù)據(jù)集市不能互相獨立地建立，而應該是從全局觀念來建立。

　　集團企業(yè)中的數(shù)據(jù)倉庫是一個由許多不同組件構成的組合體，它包括以下組件：數(shù)據(jù)準備區(qū)、數(shù)據(jù)倉庫、專用數(shù)據(jù)集市。以集團企業(yè)銷售過程為例，其拓撲關系如圖5所示。

　　數(shù)據(jù)準備區(qū)是一組數(shù)據(jù)庫表，它們將被用于操作型系統(tǒng)數(shù)據(jù)源接收信息。數(shù)據(jù)集市與數(shù)據(jù)倉庫共同支持終端用戶的OLAP、報表和知識挖掘。集團企業(yè)中全局代碼經常作為維表來保持數(shù)據(jù)集市維的一致性。

　　4集團企業(yè)決策分析系統(tǒng)的體系結構

　　模型主要由四個部分組成：人機交互模塊、決策問題分析與處理模塊、通訊模塊以及決策信息管理模塊。

　?。?）人機交互模塊。是系統(tǒng)與用戶之間交互的窗口，友好的可視化的界面是系統(tǒng)的重要組成都分。利用Web技術及多媒體技術，提供友好易用的人機交互界面。人機交互模塊由人機交互界面和知識獲取工具組成，實現(xiàn)集團企業(yè)決策支持的知識獲取以及與相關人員的信息交互，從而把管理中最關鍵的因素——人結合到系統(tǒng)之中。

　?。?）決策問題分析與處理模塊。首先對決策問題進行分析和分解，然后求解由原決策問題分解產生的一系列具體任務。其中知識系統(tǒng)是用于解決決策問題的智能決策系統(tǒng)。決策模型與算法描述集團企業(yè)運營過程中的決策問題，是對決策功能對象的框架結構進行抽象描述。決策模型的建立應與集團企業(yè)管理中某一決策問題領域相結合，形成相應的決策功能對象的具體結構描述。面向集團企業(yè)管理中決策問題的決策模型、決策方法、決策知識等封裝為一體，形成針對具體決策問題的決策功能對象，適應對實時性要求較高的決策問題。

　?。?）通訊模塊。用于決策成員之間的通信以及與集團企業(yè)決策支持系統(tǒng)外部進行信息交互。通訊模塊為決策群體提供交互協(xié)商的環(huán)境，需要考慮通訊語言和通訊協(xié)議兩方面的內容。

　　（4）決策信息管理模塊。該模塊由可被多個分布決策對象共享的庫構成，包括數(shù)據(jù)庫、知識庫、模型庫、方法庫、對象庫、參考模型庫和企業(yè)模型等。該模塊為決策支持系統(tǒng)的信息源，對決策信息進行搜集、處理和維護。系統(tǒng)的決策功能模塊從該部分獲得決策所需的，包括控股企業(yè)、各成員企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)中的信息。

　　顯然，決策問題分析與處理模塊是集團企業(yè)決策支持系統(tǒng)的核心，決策信息管理模塊對解決集團企業(yè)管理中分布、實時性要求高的決策問題起到至關重要的作用。

　　5金蝶集團企業(yè)決策分析解決方案

　　金蝶公司充分意識到數(shù)據(jù)倉庫技術在未來信息決策與分析領域中的特殊地位及其光明前景，潛心鉆研數(shù)年，終于自行開發(fā)成功了具有自主知識產權的金蝶數(shù)據(jù)倉庫產品，可以幫助企業(yè)成功建立起一種體系化的數(shù)據(jù)存儲環(huán)境，將決策分析所需要的大量數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)的操作環(huán)境中分離出來，使分散、不一致的操作數(shù)據(jù)轉換成集成、統(tǒng)一的信息。企業(yè)內不同單位、不同角色的成員都可以在此單一環(huán)境之下，通過運用其中的數(shù)據(jù)和信息，發(fā)現(xiàn)全新的視野和新的問題、新的分析和想法，進而發(fā)展出制度化的決策系統(tǒng)，并獲取更多的經營效益。同時，金蝶與國際知名商業(yè)智能軟件提供商攜手合作，共同構建完整的金蝶決策分析體系架構，充分滿足企業(yè)集團高層管理與決策者對決策信息的需求，成為金蝶集團財務管理解決方案的重要組成部分。

　　同時，自進入二十一世紀以來，經濟的加速轉型和資訊科技的日新月異催生出更多高速發(fā)展的成長性企業(yè)。但飛速發(fā)展的商業(yè)環(huán)境，與日俱增的競爭壓力，日益增長的客戶期望，使企業(yè)在高速成長的過程中，面臨越來越多的內外部的多重挑戰(zhàn)。加強企業(yè)內部管理，及時調整業(yè)務模式，完整掌握決策信息，正確制定戰(zhàn)略目標，成為企業(yè)在當今動態(tài)競爭環(huán)境中脫穎而出的另一個關鍵內容。金蝶決策分析解決方案亦為解決眾多企業(yè)這一關鍵問題提供了重要手段。金蝶目標管理系統(tǒng)可以幫助企業(yè)成功制定清晰的企業(yè)戰(zhàn)略并將它們的戰(zhàn)略實施到底。系統(tǒng)所提供的平衡計分卡工具，可以對企業(yè)戰(zhàn)略目標進行層層分解，并在設定目標時建立不同部門間的關聯(lián)指標，保證了橫向職能部門的有效協(xié)同，打破組織壁壘，加強信息共享，做到相互支持。制定目標后，可以對企業(yè)運行狀態(tài)，對指標的完成情況進行即時的監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)問題并采取措施，以便問題得到及時解決。當內外部條件發(fā)生變化時，也可以借助信息的及時獲得及時地發(fā)現(xiàn)這些變化，并對戰(zhàn)略進行調整。基于數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能技術的管理駕駛艙系統(tǒng)，能夠提供準確、及時、科學并且多視角、多維度的決策分析數(shù)據(jù)，包括KPIs分析、資金分析、成本分析、杜邦分析、經濟增加值分析、資產分析、損益分析等在內的多維度商業(yè)智能分析，從而讓企業(yè)的管理者能及時診斷指標與實際的差異，提高決策的準確性與高效率性，實現(xiàn)企業(yè)績效的持續(xù)改進。

　　金蝶決策分析解決方案將幫助集團管理者：

　　有效地集成各種業(yè)務系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫中信息，為企業(yè)改進業(yè)務流程、加強客戶服務、促進銷售并增加盈利提供有針對性的分析報告；

　　快速、連貫地分析數(shù)據(jù)，既保證信息的及時性，又保證信息的延續(xù)性；

　　為企業(yè)決策者構建管理駕駛艙，使決策者能全方面掌控企業(yè)運營，及時地做出科學周密的決策；

　　通過一個信息生產者和信息使用者的完整的信息供應鏈，實現(xiàn)企業(yè)商業(yè)智能化所帶來的價值，將準確的信息及時送達準確的人。