一、 公司簡介

　　開灤集團始建于1878年，迄今已有130多年歷史，有“中國煤炭工業源頭”之稱。伴隨著百年開灤的發展，開灤物流相伴發展，歷經從小到大、由傳統到現代，經過了從企業物流到物流企業的成功轉型，目前，又完成了由企業物流向社會物流到煤炭專業物流的升級。開灤集團國際物流有限責任公司，為開灤集團所屬全資子公司，承擔著發展開灤物流的使命，下轄鐵路運輸公司、港口儲運公司、進出口公司、香港公司等15個子分公司，形成了布局合理的物流網絡。2010年在全國物流百強企業評比中，排列第五名。

　　在國內外物流產業迅猛發展的今天，公司創新探索“三位一體”煤炭專業物流發展新模式，將供應鏈理論運用于物流建設與發展中，率先提出并踐行了“煤炭供應鏈管理、煤炭戰略儲配體系、煤炭市場交易體系”三位一體發展新模式，為中國煤炭行業走向集約、高效、低碳的發展之路，發揮了引領和示范作用。公司構建了“一個中心、兩大體系、三大特色、四大園區、五大區域、六大板塊、七大基地、多種服務”的綜合物流產業體系;大力發展煤炭加工物流、物資倉儲加工配送物流、運輸服務物流、國際物流、鋼鐵物流、汽車物流;開工建設了曹妃甸國家級數字化儲配煤基地、唐山灣煉焦煤儲配基地、古冶物流中心三大園區，同步規劃河北省、內蒙古、山西、新疆、海外五大區域物流網絡，形成了較完善的現代物流產業體系。

　　公司獲得了眾多榮譽和獎項：2007年獲得國家物流實驗基地榮譽、2008年成為煤炭行業首家國家5A級綜合服務型物流企業，2009年獲得河北省物流領軍企業、中國煤炭物流領軍企業、河北省誠信企業、中國物流學會產學研基地等獎項，2010年被評為“中國物流十大杰出貢獻企業”、河北省首批物流業“雙十示范工程”，綜合物流管理信息系統獲得中國物流與采購聯合會科技進步二等獎。綜合實力的增強，促進了社會地位和影響力的顯著提高，進一步發揮了品牌效應。

　　二、 項目建設背景

　　開灤物流在業界取得如此驕人的成績，依托于兩大核心技術：供應鏈管理和信息化建設。強大的信息系統是供應鏈管理體系的基石，能夠以最低的成本、最優質的服務、最快捷的管理反應進行供應鏈運作，還能整合物流資源，為領導決策提供信息支持，推進物流信息化、網絡化、數字化、智能化、標準化和社會化進程，實現物流產業升級。2003年公司實施辦公OA軟件，實現了無紙化辦公，2005年實施浪潮財務軟件，財務管理實現了集中管控。2007年9月，由浪潮集團利用其GS5.0管理平臺，開發綜合物流管理信息系統，這套系統覆蓋了煤炭銷售、物資供應、鐵路運輸和港口儲運等業務范圍，是開灤最大的軟件項目，經過業務調研、軟件開發和測試、項目實施等幾個階段的建設，系統于2008年底完成。綜合物流信息系統成功運轉后，所有物流業務和物流節點全部實現信息化管理，實現物流、商流、信息流的統一，成為開灤物流信息化發展的里程碑。

　　隨著各個軟件系統的深入使用，出現了一些新問題：

　　1、各軟件之間數據沒有徹底共享，不能為企業決策分析提供全面、準確的數據。所建設的應用和管理信息系統主要是及時快速滿足各種業務管理的需要,綜合性、全局性的數據分析、查詢功能較弱。

　　2、決策依據的時效性難以得到保障。任何信息的價值都有其時效性，過時的信息只能作為歷史資料。開灤的各個應用系統之間相對獨立，數據匯總的渠道和時間有差異，造成決策分析的數據口徑不一致，對異常情況不能實施有效的、及時的反映。

　　3、數據格式不統一，決策結果不準確。盡管各個應用系統都提供靈活多樣的查詢和報表，但由于業務數據分散在不同的系統中，數據共享度低且格式不統一，造成領導想獲得業務數據，要從不同業務系統中提取，程序較為繁瑣，對復雜的問題難以迅速做出決斷。

　　另一方面，隨著系統使用的深入，各軟件系統積累了海量的財務數據和物流業務數據資源。如何既能克服上述存在問題，又能整合數據并進行深入的數據挖掘，為領導經營決策提供支持、為經濟運行提供分析與預警、為供應鏈上下游企業共享數據從而實現相互協同，公司經認真分析，認為建立BI領導決策支持系統是必然的選擇。BI(Business Intelligence)，又稱商業智能,提供使企業迅速分析數據的技術和方法，包括收集、管理和分析數據，將這些數據轉化為有用的信息，然后提供給各級領導進行決策。

　　三、系統設計原則和建設目標

　　(一)系統設計原則

　　1、安全性原則

　　要求在系統設計上考慮整個系統的安全措施，使用業界技術成熟的產品，采用安全可靠的系統架構，利用完善的安全策略保證信息的安全可靠。

　　2、先進性原則

　　服務器系統、存儲設備、網絡產品、應用服務器、數據庫產品等要選用業界領先和主流的產品，既要著眼于目前系統的需求，還要面向未來的發展。

　　3、可靠性原則

　　信息管理系統每天都處理著大量的業務數據，任何時刻的系統設備故障都有可能帶來損失，這要求系統具備很高的穩定性和可靠性，以及很高的平均無故障率。

　　4、 開放性原則

　　可與目前公司總部采用的其他系統進行有效集成，并可以與B/S結構的應用系統共用HTML頁面;可以方便抽取各下屬公司的數據，把關鍵指標裝載到決策智能分析系統的住居倉庫中，能夠提供完全符合業界標準、主流的接口。

　　5、 實用性及可擴展性原則

　　既要充分利用現有資源，合理配置系統軟硬件，又要著眼建成后實際的使用與未來技術發展方向，具有良好的擴充能力。系統應對企業組織架構和業務流程的變動具備低敏感性和優秀的支持性能，企業組織機構或業務流程發生變動時，系統如需變更，應變手段應簡單易行。

　　(二)系統建設目標

　　通過BI領導決策平臺的數據挖掘、展現和分析工具，快速獲取與關鍵業績指標相關的業務數據，從多個層次、多維度對業務數據進行OLAP(聯機分析處理)分析，揭示指標運行質量，有效及時地反映企業運營狀況和發展趨勢，為集團領導決策提供準確、及時、全面的信息依據。

　　三、 系統解決方案

　　(一)系統架構

　　 



 

　　圖一 系統架構

　　系統架構由運營系統、數據倉庫系統、應用系統、信息門戶四個部分組成。

　　1、運營系統指目前運行在國際物流公司的物流系統、財務系統、交易系統等，是為業務運營管理提供支持的信息系統，運營系統是此次BI決策支持系統的重要基礎和數據來源。

　　2、在運營系統基礎之上是數據倉庫系統，數據倉庫系統包括數據采集(ETL)、數據管理、數據展現等功能，是此次BI決策支持分析系統的心臟。

　　①數據采集(ETL)是指數據抽取、凈化、轉換、裝載的整個過程，其功能是從數據源中抽取數據并對數據進行檢驗和整理，還能根據業務設計的要求，對數據進行重新組織和加工，進行轉儲或裝載到數據倉庫中，并且可以周期性地刷新數據倉庫以反映數據源的變化。

　　②數據管理是指對國際物流公司數據倉庫系統中不同層次的數據進行處理和管理，這些數據包括：

　　實時易變的數據，由日常業務的操作型應用系統創建和管理，是此次數據倉庫系統的數據來源。

　　數據管理采用ODS-DW-DM(操作數據存儲-數據倉庫-數據集市)三層體系結構來管理以上各類數據。其中ODS(Operational Data Store，操作數據儲存)指當前的高質量一致性數據和派生數據，DW(Data Warehouse，數據倉庫)包含歷史的高質量一致性數據和派生數據，DM(Data Mart，數據集市)是數據倉庫的一個子集，它包含面向業務主題的局部數據。

　　③數據展現是指查詢、報表、多維數據展現等展示數據倉庫信息的一類工具。數據展現工具為用戶訪問數據倉庫中的數據提供便利，并具備良好的可定制能力，定制過程簡單易用。

　　3、在數據倉庫的基礎上可發應用系統，提供報表管理系統、查詢分析系統、綜合分析系統、管理駕駛艙系統、移動商務系統、文檔管理系統等應用，是數據倉庫系統的業務應用，BI決策支持系統的主要應用在這一層面，關鍵報表、指標的收集會采用報表數據收集平臺來完成。

　　4、最上面一層是開灤集團內部的信息門戶，內部信息門戶為用戶提供風格一致化、內容個性化的業務信息界面。內部信息門戶是運營系統、數據倉庫系統及應用系統的拓展和延伸。

　　(二)主要功能描述

　　 



 

　　圖二 功能模型

　　主要功能分為兩大類，分別是報表生成類和輔助決策支持類。

　　報表生成類，作為數據接收的工具，能夠方便的滿足企業報表數據的出具要求，提供了豐富的報表數據生成方式。

　　決策支持類，是在企業財務報表數據建立的基礎之上，根據成體系的財物分析模型和分析方法，對企業的財務經營狀況進行分析和預警預測，并提供了管理駕駛艙等直觀的數據表現方式，方便領導和決策者查詢和檢索數據，提供決策支持信息。

　　1、 報表類生成類

　　(1)報表管理

　　報表產品結合了報表、匯總報表的特點，承襲EXCEL風格，在WEB頁面上實現靈活的報表編制、報表公式定義、計算、匯總、查詢分析等功能。提供所見即所得的頁面設置、預覽及打印功能，提供多種圖形分析形式對數據進行多角度的展示。支持集團化的標準報表編制和數據集中處理，為集團用戶統一數據中心和信息集中提供基礎數據。

　　(2)報表分析

　　根據統計報表數據，在時間和組織緯度上對報表數據進行查詢和分析。提供底稿查詢、數據趨勢分析和任意分析。可查看此數據公式數據構成、單元數據構成、數據趨勢，同級單元數據分析等。

　　(3)萬能查詢

　　萬能查詢模塊就是為滿足用戶個性化查詢需求，提供的一個靈活定制查詢的工具。通過該功能，可以自行方便定義客戶需要的查詢。萬能查詢是BI產品中多維數據分析工具的集合，以OLAP技術為設計基礎，提供報表查詢、歷史報表查詢。以變動報表的形式，通過分析公式的設置，靈活的展示查詢數據，實現數據的鉆取、切片和旋轉。

　　(4)語義對象自定制

　　BI提供語義對象各部分的預制和維護，包括數據源、模塊、語義對象的框架、數據對象、參數對象、編碼對象的維護功能。 通過語義對象，可以支持用戶自定義函數的擴展，實現BI從其它業務系統中的數據采集。

　　2、決策支持類

　　(1)指標分析

　　對客戶關心的敏感數據，可以定制專門的指標，對指標數據進行多個組織和多個區間的查詢分析，提供指標橫向和縱向多維分析。可以提供指標趨勢分析、指標單位構成分析、指標期間構成分析、指標同期對比分析、單位同期對比分析、單位指標分析、預警指標分析等七種分析功能。可以設置圖表類型、形狀。如面積圖、圓餅圖、柱形圖等。

　　 



 

　　圖三 圖形分析

　　(2)領導查詢

　　建立一個管理容器，對領導關心的數據統計和查詢進行封裝，為高層管理者提供 “一站式”的信息查詢服務。通過系統預制和菜單設計功能兩種方式結合，可方便的把管理者關心的查詢組織在一起，形成操作簡潔、個性化的查詢模塊。

　　(3)管理駕駛艙

　　以駕駛艙的形式，通過各種常見的圖表(速度表、音量柱、預警雷達、雷達球)形象標示企業運行的關鍵指標(KPI), 直觀的監測企業運營情況，并可以對異常關鍵指標預警和挖掘分析。可以對各單位的數據進行監控和裝載，輪流顯示在雷達圖展示區域。

　　 



 

　　圖四 管理駕駛倉

　　四、 項目實施策略

　　在項目的實際實施進展過程中，不可避免的會遇到可能的需求調整或修改的情況，及時管理和控制這些變更，并提出相應的建議和措施，確保項目的順利實施。我們提出以下實施策略建議，以保證項目的成功實施：

　　1、設立項目管理辦公室

　　開灤國際物流管理決策支持項目是一個涉及多分支機構、實施周期長的大型信息化系統。在項目的實施過程中，不可避免地存在著人員配合、各地設備能否及時到位、產品開發進度控制等各種致命風險。所以我們設立項目管理辦公室，專職對項目管理流程進行分析、計劃、跟蹤與糾正。負責項目策略的制定，項目計劃的認證與分配，項目實際進度信息的收集、分析與匯報，項目風險的識別與管理，項目團隊成員的考核，項目后勤工作。

　　2、推動系統標準化策略

　　信息標準化包括企業數據模型、數據的編碼規則、存儲規則、數據格式等的統一規范，通過信息標準化，不僅利于當前系統的建設，更有利于未來系統的規劃與拓展。企業數據模型是對數據及其關系在企業范圍內的視圖，企業數據模型既是開發企業在線事務處理(OLTP)系統數據模型的基礎，也是開發企業數據倉庫數據模型的基礎。公司成立了信息標準化小組，由上而下控制和管理企業的數據模型、編碼規則和數據格式，保證信息系統各個環節協調、規范，以標準化為基礎。

　　3、重視知識轉移

　　知識轉移的成功也是開灤集團系統順利運行的保證。根據項目情況安排公司實施人員必要的工作任務，參與項目的實施中去，由軟件供應商的實施顧問提供示范、指導和質量檢查，使項目知識在實施中順利轉移，為日后的順利使用奠定了基礎。知識轉移的內容包括：項目實施方法、系統專業技術、行業經驗、配置開發、系統管理、系統功能、變革管理方法、運作技術等。

　　五、 效果評價

　　1、增強了公司本部管理力度

　　通過實施BI智能分析系統，把企業經營信息的統計周期從月縮短到周，并可根據管理要求進一步縮短;信息收集的范圍從報表數據擴展到全部業務數據，從而使集團總部能夠更及時、更全面、更準確地掌握下級企業的經營狀況。

　　2、增強了風險預知能力

　　通過實施BI智能分析系統，把關鍵企業的關鍵KPI進行預警設置，可以實時對企業狀況進行掃描，一旦發生異常，及時進行報警，并能對異常詳情進行分析，報告異常原因，從而能夠及時發現風險，及早規避風險。

　　3、提高了財務分析的準確性

　　通過實施BI智能分析系統，把各類企業的分析報告模版預制到系統中，可以根據企業的真實數據，自動形成圖文并茂的分析報告，把分析人員從繁雜的尋找數據，整理數據的工作中解放出來，從事更有價值的原因分析和整改措施的思考中去。

　　4、建立了資料共享數據庫

　　通過實施BI智能分析系統，可以在企業范圍內打破部門限制、專業限制，把各部門、各類信息，如財務的、融資的、審計的、考核的、銷售的、生產的信息存放在統一的企業資料庫中，為企業高層決策提供全面的支持。