数据仓库与决策支持系统

讨论了数据仓库的特点及其与传统数据库的区别、数据仓库的层次结构、数据仓库与决策支持系统的关系，以及数据仓库的开发流程，并给出了建立数据仓库应解决好的几个问题。     

ERP系统中实现决策支持的方法研究

数据仓库和数据挖掘是近几年迅速发展起来的技术，主要用于构建企业的决策支持系统．根据数据仓库和数据挖掘技术的特点，针对传统ERP系统在决策方面的不足，提出把数据仓库和数据挖掘应用到ERP中，以数据仓库作为企业底层的数据源，使用各种数据挖掘技术，以提高ERP中的决策支持功能．①     

数据仓库技术在ERP系统中的应用

ERP系统由于受其管理思想和实施策略所限，在实际应用中仍存在许多不足。通过将数据仓库和OLAP技术整合到ERP系统中，可以很好地解决这些问题。     

数据挖掘技术在ERP内部数据仓库中的应用

为解决ERP系统"数据爆炸但知识贫乏"的新问题,文章结合宁波MERRIE汽车公司的MR-ERP系统的实施和运行情况,开展从MR-ERP系统内部数据仓库挖掘数据的可行性研究和数据方法、流程探索,给出决策树挖掘算法检测数据挖掘模型.实验表明,这种数据挖掘是有效的.     

数据仓库技术在ERP中的应用

以企业ERP系统为例,阐述了在现有的多个系统中,应用数据仓库技术搭建企业级数据仓库。     

企业资源计划与数据仓库

传统的ERP系统属于典型的联机事务处理系统，它只是为企业决策层及员工提供了一个决策运行手段的管理平台，而不能直接提供满足决策所需的信息，即传统的ERP系统是很好的一个后台管理系统，而企业发展需要其同时具有前台管理功能，因而传统的ERP系统具有一定的局限性。而集成数据仓库的ERP系统则可以很好地实现这一功能转变，弥补传统ERP系统的局限性。与ERP系统以体系化结构方式集成的数据仓库能够在ERP系统运行过程中采集数据进行分析，并能将样本数据和分析结果存入数据仓库以便用户查询使用，帮助用户发现ERP系统积累的数据的潜在价值，进而帮助企业建立长久、广泛的竞争优势。     

论流程工业CIMS

介绍了流程工业的特点，通过功能视图、递解控制视图、产品视图、计算机系统视图、ERP视图对流程CIMS的框架结构进行了阐述。     

ERP环境下数据仓库的应用研究

针对ERP决策能力的不足,把数据仓库和数据挖掘技术应用到当中去,提出了ERP环境下数据仓库的体系结构,并对实施要点进行了阐述。     

基于ERP模型数据仓库元数据表示方法

针对数据仓库元数据表示问题 ,建立一般问题求解过程的数学描述 ,提出实体、关系、问题ERP建模体系 ,并以星形模型元数据的表示为例 ,提出了基于ERP模型的数据仓库元数据表示方法     

企业数据仓库概念模型设计

计算机应用于企业管理先后经历了MRP、闭环MRP、MRPⅡ和ERP四个阶段,目前正向基于数据仓库技术的智能协同商务系统方向发展.数据仓库就是为了满足企业对海量历史数据处理分析的决策支持应运而生的信息新技术.本文首先探讨了数据仓库的基本理论.然后讨论了企业数据仓库数据组成结构及组织方式,最后设计出了面向企业销售主题的数据仓库概念模型.