基于Pentaho的钢铁物流商业智能系统研究与实现

摘要

随着我国国民经济的发展，钢铁物流企业随之不断地发展与扩大，钢铁物流行业之间的竞争越加激烈，传统的仓储管理系统、客户信息系统以及其他各种计算机应用系统无法满足钢铁物流行业的需求，不能给钢铁物流企业带来创新价值，因此钢铁物流企业迫切需要建立一套以客户为中心、面向决策管理的商业智能系统，为企业管理者和营销人员提供及时、准确、科学的决策依据，以促进企业健康持续的发展。
　　本文对钢铁物流企业商业智能系统进行了研究，分析了采用商业软件的缺点，提出在仓储管理系统之上开发基于开源的Pentaho的商业智能的解决方案。本文主要的工作内容如下:
　　(1)把Pentaho BI平台工作流引擎调度本地组件的接口以Web Service形式暴露，结合对socket进行封装采用xml作为数据传输格式的数据传输管道，为PentahoBI提供一套可行的系统集成机制。为Pentaho BI平台实现商业智能组件无缝的集成到企业商业流程中，并有效的集成企业现有系统和遗留系统提供一种可行方案。
　　(2)设计了一种分布式并行ETL框架。通过对传统ETL框架的研究，传统ETL架构具有执行效率低、抽取总线压力大、转换可能会成为“瓶颈”等不足。针对这些不足本文运用分布式技术、多线程技术、并行数据转换处理技术设计了一种可行的分布式并行ETL框架。
　　(3)基于以上研究，对钢铁物流企业商业智能系统进行了设计，包括架构设计、总体功能设计、数据模型设计。并开发了基于Pentaho的钢铁物流商业智能信息系统，主要对钢材库存主题域进行了分析，可以有效利用钢铁物流企业仓储管理系统中大量的历史数据，为企业决策层提供决策知识。
　　系统最终成功应用于某钢铁物流企业，为企业的决策提供了很好的支持。本文为其他行业实施商业智能提供了参考，其中对Pentaho系统集成机制和分布式并行ETL的研究对其他企业建设商业智能系统也具有实用价值。

目录

声明

摘要

插图索引

附表索引

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．2 国内外研究现状

1．2．1 国外研究现状

1．2．2 国内研究现状

1．3 Pentaho平台发展现状

1．4 本文的研究内容

1．5 本文的组织结构

第2章 相关的理论及技术

2．1 商业智能

2．2 商业智能核心技术

2．2．1 数据仓库技术

2．2．2 联机分析处理技术

2．2．3 数据挖掘技术

2．3 ETL技术

2．3．1 ETL各个步骤介绍

2．3．2 ETL构建数据仓库的过程

2．3．3 ETL抽取原则和方法

2．4 商务智能工作过程

2．5 Pentaho BI平台

2．6 库存管理概述

2．6．1 库存管理的概念

2．6．2 库存管理相关性能指标

2．6．3 库存管理作用

2．7 本章小结

第3章 关键技术研究

3．1 Pentaho BI集成机制改进

3．1．1 webService技术研究

3．1．2 数据传输管道

3．1．3 集成机制改进

3．2 传统ETL体系结构不足

3．3 分布式并行ETL架构研究

3．3．1 并行ETL技术分析

3．3．2 多线程技术

3．3．3 分布式技术

3．3．4 改进的分布式并行ETL架构

3．4 本章小结

第4章 商务智能信息系统设计

4．1 商业智能信息系统架构设计

4．1．1 WMS之上构建商业智能的解决方案

4．2 功能设计

4．2．1 企业级报表

4．2．2 立方体分析

4．2．3 任意查询与分析

4．2．4 统计分析和数据挖掘

4．2．5 报表分发和预警

4．3 基于Pentaho的商业智能的设计

4．3．1 流程设计

4．3．2 OLAP设计

4．3．3 ETL设计

4．3．4分析界面设计

4．4 数据模型设计

4．5 本章小结

第5章 基于Pentaho的商业智能在钢铁物流企业的应用

5．1 钢铁物流企业仓储管理系统业务数据

5．2 基于Pentaho的商业智能对钢材库存的多维分析

5．3 本章小结

结论

参考文献

致谢

附录