开滦国际物流：基于BI的领导决策支持系统

一、 公司简介

　　开滦集团始建于1878年，迄今已有130多年历史，有“中国煤炭工业源头”之称。伴随着百年开滦的发展，开滦物流相伴发展，历经从小到大、由传统到现代，经过了从企业物流到物流企业的成功转型，目前，又完成了由企业物流向社会物流到煤炭专业物流的升级。开滦集团国际物流有限责任公司，为开滦集团所属全资子公司，承担着发展开滦物流的使命，下辖铁路运输公司、港口储运公司、进出口公司、香港公司等15个子分公司，形成了布局合理的物流网络。2010年在全国物流百强企业评比中，排列第五名。

　　在国内外物流产业迅猛发展的今天，公司创新探索“三位一体”煤炭专业物流发展新模式，将供应链理论运用于物流建设与发展中，率先提出并践行了“煤炭供应链管理、煤炭战略储配体系、煤炭市场交易体系”三位一体发展新模式，为中国煤炭行业走向集约、高效、低碳的发展之路，发挥了引领和示范作用。公司构建了“一个中心、两大体系、三大特色、四大园区、五大区域、六大板块、七大基地、多种服务”的综合物流产业体系;大力发展煤炭加工物流、物资仓储加工配送物流、运输服务物流、国际物流、钢铁物流、汽车物流;开工建设了曹妃甸国家级数字化储配煤基地、唐山湾炼焦煤储配基地、古冶物流中心三大园区，同步规划河北省、内蒙古、山西、新疆、海外五大区域物流网络，形成了较完善的现代物流产业体系。

　　公司获得了众多荣誉和奖项：2007年获得国家物流实验基地荣誉、2008年成为煤炭行业首家国家5A级综合服务型物流企业，2009年获得河北省物流领军企业、中国煤炭物流领军企业、河北省诚信企业、中国物流学会产学研基地等奖项，2010年被评为“中国物流十大杰出贡献企业”、河北省首批物流业“双十示范工程”，综合物流管理信息系统获得中国物流与采购联合会科技进步二等奖。综合实力的增强，促进了社会地位和影响力的显著提高，进一步发挥了品牌效应。

　　二、 项目建设背景

　　开滦物流在业界取得如此骄人的成绩，依托于两大核心技术：供应链管理和信息化建设。强大的信息系统是供应链管理体系的基石，能够以最低的成本、最优质的服务、最快捷的管理反应进行供应链运作，还能整合物流资源，为领导决策提供信息支持，推进物流信息化、网络化、数字化、智能化、标准化和社会化进程，实现物流产业升级。2003年公司实施办公OA软件，实现了无纸化办公，2005年实施浪潮财务软件，财务管理实现了集中管控。2007年9月，由浪潮集团利用其GS5.0管理平台，开发综合物流管理信息系统，这套系统覆盖了煤炭销售、物资供应、铁路运输和港口储运等业务范围，是开滦最大的软件项目，经过业务调研、软件开发和测试、项目实施等几个阶段的建设，系统于2008年底完成。综合物流信息系统成功运转后，所有物流业务和物流节点全部实现信息化管理，实现物流、商流、信息流的统一，成为开滦物流信息化发展的里程碑。

　　随着各个软件系统的深入使用，出现了一些新问题：

　　1、各软件之间数据没有彻底共享，不能为企业决策分析提供全面、准确的数据。所建设的应用和管理信息系统主要是及时快速满足各种业务管理的需要,综合性、全局性的数据分析、查询功能较弱。

　　2、决策依据的时效性难以得到保障。任何信息的价值都有其时效性，过时的信息只能作为历史资料。开滦的各个应用系统之间相对独立，数据汇总的渠道和时间有差异，造成决策分析的数据口径不一致，对异常情况不能实施有效的、及时的反映。

　　3、数据格式不统一，决策结果不准确。尽管各个应用系统都提供灵活多样的查询和报表，但由于业务数据分散在不同的系统中，数据共享度低且格式不统一，造成领导想获得业务数据，要从不同业务系统中提取，程序较为繁琐，对复杂的问题难以迅速做出决断。

　　另一方面，随着系统使用的深入，各软件系统积累了海量的财务数据和物流业务数据资源。如何既能克服上述存在问题，又能整合数据并进行深入的数据挖掘，为领导经营决策提供支持、为经济运行提供分析与预警、为供应链上下游企业共享数据从而实现相互协同，公司经认真分析，认为建立BI领导决策支持系统是必然的选择。BI(Business Intelligence)，又称商业智能,提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后提供给各级领导进行决策。

　　三、系统设计原则和建设目标

　　(一)系统设计原则

　　1、安全性原则

　　要求在系统设计上考虑整个系统的安全措施，使用业界技术成熟的产品，采用安全可靠的系统架构，利用完善的安全策略保证信息的安全可靠。

　　2、先进性原则

　　服务器系统、存储设备、网络产品、应用服务器、数据库产品等要选用业界领先和主流的产品，既要着眼于目前系统的需求，还要面向未来的发展。

　　3、可靠性原则

　　信息管理系统每天都处理着大量的业务数据，任何时刻的系统设备故障都有可能带来损失，这要求系统具备很高的稳定性和可靠性，以及很高的平均无故障率。

　　4、 开放性原则

　　可与目前公司总部采用的其他系统进行有效集成，并可以与B/S结构的应用系统共用HTML页面;可以方便抽取各下属公司的数据，把关键指标装载到决策智能分析系统的住居仓库中，能够提供完全符合业界标准、主流的接口。

　　5、 实用性及可扩展性原则

　　既要充分利用现有资源，合理配置系统软硬件，又要着眼建成后实际的使用与未来技术发展方向，具有良好的扩充能力。系统应对企业组织架构和业务流程的变动具备低敏感性和优秀的支持性能，企业组织机构或业务流程发生变动时，系统如需变更，应变手段应简单易行。

　　(二)系统建设目标

　　通过BI领导决策平台的数据挖掘、展现和分析工具，快速获取与关键业绩指标相关的业务数据，从多个层次、多维度对业务数据进行OLAP(联机分析处理)分析，揭示指标运行质量，有效及时地反映企业运营状况和发展趋势，为集团领导决策提供准确、及时、全面的信息依据。

　　三、 系统解决方案

　　(一)系统架构

　　 



 

　　图一 系统架构

　　系统架构由运营系统、数据仓库系统、应用系统、信息门户四个部分组成。

　　1、运营系统指目前运行在国际物流公司的物流系统、财务系统、交易系统等，是为业务运营管理提供支持的信息系统，运营系统是此次BI决策支持系统的重要基础和数据来源。

　　2、在运营系统基础之上是数据仓库系统，数据仓库系统包括数据采集(ETL)、数据管理、数据展现等功能，是此次BI决策支持分析系统的心脏。

　　①数据采集(ETL)是指数据抽取、净化、转换、装载的整个过程，其功能是从数据源中抽取数据并对数据进行检验和整理，还能根据业务设计的要求，对数据进行重新组织和加工，进行转储或装载到数据仓库中，并且可以周期性地刷新数据仓库以反映数据源的变化。

　　②数据管理是指对国际物流公司数据仓库系统中不同层次的数据进行处理和管理，这些数据包括：

　　实时易变的数据，由日常业务的操作型应用系统创建和管理，是此次数据仓库系统的数据来源。

　　数据管理采用ODS-DW-DM(操作数据存储-数据仓库-数据集市)三层体系结构来管理以上各类数据。其中ODS(Operational Data Store，操作数据储存)指当前的高质量一致性数据和派生数据，DW(Data Warehouse，数据仓库)包含历史的高质量一致性数据和派生数据，DM(Data Mart，数据集市)是数据仓库的一个子集，它包含面向业务主题的局部数据。

　　③数据展现是指查询、报表、多维数据展现等展示数据仓库信息的一类工具。数据展现工具为用户访问数据仓库中的数据提供便利，并具备良好的可定制能力，定制过程简单易用。

　　3、在数据仓库的基础上可发应用系统，提供报表管理系统、查询分析系统、综合分析系统、管理驾驶舱系统、移动商务系统、文档管理系统等应用，是数据仓库系统的业务应用，BI决策支持系统的主要应用在这一层面，关键报表、指标的收集会采用报表数据收集平台来完成。

　　4、最上面一层是开滦集团内部的信息门户，内部信息门户为用户提供风格一致化、内容个性化的业务信息界面。内部信息门户是运营系统、数据仓库系统及应用系统的拓展和延伸。

　　(二)主要功能描述

　　 



 

　　图二 功能模型

　　主要功能分为两大类，分别是报表生成类和辅助决策支持类。

　　报表生成类，作为数据接收的工具，能够方便的满足企业报表数据的出具要求，提供了丰富的报表数据生成方式。

　　决策支持类，是在企业财务报表数据建立的基础之上，根据成体系的财物分析模型和分析方法，对企业的财务经营状况进行分析和预警预测，并提供了管理驾驶舱等直观的数据表现方式，方便领导和决策者查询和检索数据，提供决策支持信息。

　　1、 报表类生成类

　　(1)报表管理

　　报表产品结合了报表、汇总报表的特点，承袭EXCEL风格，在WEB页面上实现灵活的报表编制、报表公式定义、计算、汇总、查询分析等功能。提供所见即所得的页面设置、预览及打印功能，提供多种图形分析形式对数据进行多角度的展示。支持集团化的标准报表编制和数据集中处理，为集团用户统一数据中心和信息集中提供基础数据。

　　(2)报表分析

　　根据统计报表数据，在时间和组织纬度上对报表数据进行查询和分析。提供底稿查询、数据趋势分析和任意分析。可查看此数据公式数据构成、单元数据构成、数据趋势，同级单元数据分析等。

　　(3)万能查询

　　万能查询模块就是为满足用户个性化查询需求，提供的一个灵活定制查询的工具。通过该功能，可以自行方便定义客户需要的查询。万能查询是BI产品中多维数据分析工具的集合，以OLAP技术为设计基础，提供报表查询、历史报表查询。以变动报表的形式，通过分析公式的设置，灵活的展示查询数据，实现数据的钻取、切片和旋转。

　　(4)语义对象自定制

　　BI提供语义对象各部分的预制和维护，包括数据源、模块、语义对象的框架、数据对象、参数对象、编码对象的维护功能。 通过语义对象，可以支持用户自定义函数的扩展，实现BI从其它业务系统中的数据采集。

　　2、决策支持类

　　(1)指标分析

　　对客户关心的敏感数据，可以定制专门的指标，对指标数据进行多个组织和多个区间的查询分析，提供指标横向和纵向多维分析。可以提供指标趋势分析、指标单位构成分析、指标期间构成分析、指标同期对比分析、单位同期对比分析、单位指标分析、预警指标分析等七种分析功能。可以设置图表类型、形状。如面积图、圆饼图、柱形图等。

　　 



 

　　图三 图形分析

　　(2)领导查询

　　建立一个管理容器，对领导关心的数据统计和查询进行封装，为高层管理者提供 “一站式”的信息查询服务。通过系统预制和菜单设计功能两种方式结合，可方便的把管理者关心的查询组织在一起，形成操作简洁、个性化的查询模块。

　　(3)管理驾驶舱

　　以驾驶舱的形式，通过各种常见的图表(速度表、音量柱、预警雷达、雷达球)形象标示企业运行的关键指标(KPI), 直观的监测企业运营情况，并可以对异常关键指标预警和挖掘分析。可以对各单位的数据进行监控和装载，轮流显示在雷达图展示区域。

　　 



 

　　图四 管理驾驶仓

　　四、 项目实施策略

　　在项目的实际实施进展过程中，不可避免的会遇到可能的需求调整或修改的情况，及时管理和控制这些变更，并提出相应的建议和措施，确保项目的顺利实施。我们提出以下实施策略建议，以保证项目的成功实施：

　　1、设立项目管理办公室

　　开滦国际物流管理决策支持项目是一个涉及多分支机构、实施周期长的大型信息化系统。在项目的实施过程中，不可避免地存在着人员配合、各地设备能否及时到位、产品开发进度控制等各种致命风险。所以我们设立项目管理办公室，专职对项目管理流程进行分析、计划、跟踪与纠正。负责项目策略的制定，项目计划的认证与分配，项目实际进度信息的收集、分析与汇报，项目风险的识别与管理，项目团队成员的考核，项目后勤工作。

　　2、推动系统标准化策略

　　信息标准化包括企业数据模型、数据的编码规则、存储规则、数据格式等的统一规范，通过信息标准化，不仅利于当前系统的建设，更有利于未来系统的规划与拓展。企业数据模型是对数据及其关系在企业范围内的视图，企业数据模型既是开发企业在线事务处理(OLTP)系统数据模型的基础，也是开发企业数据仓库数据模型的基础。公司成立了信息标准化小组，由上而下控制和管理企业的数据模型、编码规则和数据格式，保证信息系统各个环节协调、规范，以标准化为基础。

　　3、重视知识转移

　　知识转移的成功也是开滦集团系统顺利运行的保证。根据项目情况安排公司实施人员必要的工作任务，参与项目的实施中去，由软件供应商的实施顾问提供示范、指导和质量检查，使项目知识在实施中顺利转移，为日后的顺利使用奠定了基础。知识转移的内容包括：项目实施方法、系统专业技术、行业经验、配置开发、系统管理、系统功能、变革管理方法、运作技术等。

　　五、 效果评价

　　1、增强了公司本部管理力度

　　通过实施BI智能分析系统，把企业经营信息的统计周期从月缩短到周，并可根据管理要求进一步缩短;信息收集的范围从报表数据扩展到全部业务数据，从而使集团总部能够更及时、更全面、更准确地掌握下级企业的经营状况。

　　2、增强了风险预知能力

　　通过实施BI智能分析系统，把关键企业的关键KPI进行预警设置，可以实时对企业状况进行扫描，一旦发生异常，及时进行报警，并能对异常详情进行分析，报告异常原因，从而能够及时发现风险，及早规避风险。

　　3、提高了财务分析的准确性

　　通过实施BI智能分析系统，把各类企业的分析报告模版预制到系统中，可以根据企业的真实数据，自动形成图文并茂的分析报告，把分析人员从繁杂的寻找数据，整理数据的工作中解放出来，从事更有价值的原因分析和整改措施的思考中去。

　　4、建立了资料共享数据库

　　通过实施BI智能分析系统，可以在企业范围内打破部门限制、专业限制，把各部门、各类信息，如财务的、融资的、审计的、考核的、销售的、生产的信息存放在统一的企业资料库中，为企业高层决策提供全面的支持。