中粮集团商务智能系统项目需求分析
智能商务系统的设计与应用研究
智能商务系统的设计与应用研究智能商务系统是一种应用人工智能技术的商务管理工具，通过模拟人类的商务决策过程，并采用智能算法进行数据分析和预测，为企业决策提供科学化、智能化的支持。
本文将从智能商务系统的设计和应用两个方面进行研究和探讨。
一、智能商务系统的设计1. 系统架构设计智能商务系统的设计需要考虑到系统的整体架构和功能模块的划分。
系统架构设计应该包括数据采集、数据存储、数据分析与挖掘、智能决策和用户界面等模块。
各个模块之间应具有良好的协同与交互性，便于信息流动和决策支持。
2. 数据采集与存储智能商务系统的数据来源可以包括企业内部的业务数据、市场数据、竞争对手数据等。
数据采集可以通过传感器、数据接口、爬虫等方式进行。
采集到的数据需要进行预处理、清洗和存储，以便后续的数据分析和挖掘。
3. 数据分析与挖掘数据分析与挖掘是智能商务系统的核心功能。
通过应用机器学习、数据挖掘、模式识别等技术，对大数据进行分析和挖掘，提取其中的关键信息和规律。
分析结果可以为企业提供数据驱动的决策支持，提高商务管理的科学性和准确性。
4. 智能决策智能商务系统应该具备智能决策的能力。
通过建立决策模型和算法，结合业务规则和约束条件，系统可以对数据进行分析和评估，生成科学合理的决策方案。
同时，系统还应该具备自主学习的功能，能够根据实际情况自动更新和调整决策模型，提高系统的适应性和智能性。
5. 用户界面设计智能商务系统的用户界面应该简洁明了，方便用户进行操作和查询。
用户界面应该根据用户的不同角色和需求进行定制，提供个性化的功能和服务。
同时，用户界面也应该具备友好的交互性，方便用户与系统进行信息交流和决策沟通。
二、智能商务系统的应用研究1. 销售预测与营销优化智能商务系统可以通过对历史销售数据的分析和预测，帮助企业进行销售预测和营销优化。
系统可以根据市场需求和竞争对手的情况，对产品的定价、促销和渠道策略进行优化，提高销售的效益和市场份额。
XXX商务智能系统(BI)项目建议书(不含报价)
商务智能（BI）项目建议书一、项目背景2012年，在XXX集团板块化、专业化发展战略的指引下，根据《XXX化工集团公司关于重组整合XXX供应体系、组建XXX化工XXX集团有限公司的通知》（XXX司发［2012］96号）和《XXX化工集团有限责任公司关于做好2012年信息化建设工作的通知》（XXX司发［2012］150号）文件的要求和安排，XXX集团于2012年启动XXX采供管理信息系统项目建设工作。
项目一期总体实施范围为XXX集团公司及其下属单位。
其中：试点单位为XXX集团本部、西安分公司，并选取五家分公司及其下属供应站纳入项目试点范围，推广范围为XXX 集团除试点单位外的其他所有分（子）公司，项目于2014年7月完成全面上线，并2015年2月初完成正式验收工作。
项目一期实施内容为主数据管理子系统与XXX采供管理子系统。
主数据管理系统项目建设的主要能容包括：组织机构主数据、物料主数据、外部单位主数据、员工主数据等；XXX采供管理信息系统项目主要内容包含：需求计划管理子系统、采购寻源子系统、合同管理子系统、库存管理子系统、结算管理子系统、销售管理子系统、物料管理子系统、交易管理子系统、供应商管理子系统、价格管理子系统、采购组织管理子系统、专家管理子系统和移动应用等。
为进一步做实和深化XXX采供平台信息化的实施成果，根据XXX集团《全面深化改革创新转型发展固本拓源促进集团公司大物流发展》的要求，整合企业信息资源，建立企业数据分析平台的需求已经不可避免地推到各级领导的面前，在标准统一的基础上形成的信息资源，通过有效的管理和分析展示，才可以为企业带来战略决策上的明显作用，也切实有助提升企业自身及其所在集团竞争能力。
二、项目建设必要性XXX集团XXX采供管理信息化系统上线后已运行一年，现已积攒了一定量级的数据，集团领导认识到数据仓库和商务智能项目的重要性，认识到通过决策支持系统帮助企业实现战略决策、计划、执行、监控、分析、调整的科学化的重要性。
中粮集团演绎“数字化-数智化”升级演示稿件
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数字化技术飞速发展
随着互联网、大数据、人工智能等技术的不断进 步，数字化时代已经来临，正在深刻改变着商业 模式和运营方式。
消费者需求变化
消费者对个性化、便捷化的需求日益增长，企业 需要借助数字化手段更好地满足消费者需求。
3
行业竞争压力
数字化技术的普及使得行业竞争愈发激烈，企业 需要紧跟数字化发展步伐，提升竞争力。
业务模式创新
数字化转型推动了中粮集团业务模式的创新，实 现了从传统业务向数字化业务的转型。
组织架构优化
数字化转型促进了中粮集团组织架构的优化，提 高了企业决策效率和灵活性。
竞争力提升
数字化转型提升了中粮集团的竞争力，使其在激 烈的市场竞争中保持领先地位。
02
数字化基础设施建设与布局
信息技术应用现状及挑战
物联网技术在中粮集团应用前景
智能化物流管理
通过物联网技术，中粮集团可以实现物流过程的实时监控和智能调度，提高物流效率， 降低物流成本。
智能化仓储管理
物联网技术可以应用于中粮集团的仓储管理中，实现仓库的自动化、智能化管理，提高 仓储效率和准确性。
智能化供应链管理
中粮集团可以利用物联网技术，构建智能化供应链管理系统，实现供应链的实时监控和 智能优化，提高供应链整体效率和竞争力。
创新激励机制
建立与数字化转型相适应的激励机制，如设立数字化创新奖励、提 供职业发展机会等，激发员工的积极性和创造力。
企业文化重塑与价值观传播
倡导数字化思维
通过培训、宣传等方式，引导员工树立数字化思维，积极拥抱数字 化转型。
重塑企业文化
在传承优秀企业文化的基础上，注入数字化元素，形成适应数字化 转型的新的企业文化。
商务智能系统的设计与实现
商务智能系统的设计与实现商务智能系统（Business Intelligence System）是一种基于数据分析和决策支持的信息系统，通过收集、整合、分析和展示数据，帮助企业管理层和决策者进行战略规划和运营管理。
本文将详细介绍商务智能系统的设计与实现，包括需求分析、数据建模、数据仓库设计、数据分析和可视化。
一、需求分析在设计与实现商务智能系统之前，首先需要进行需求分析。
需求分析的目的是明确系统用户的需求和目标，了解他们希望从商务智能系统中获得什么样的信息。
通过与用户和业务部门的讨论和交流，我们可以确定商务智能系统的功能要求和数据分析需求。
二、数据建模数据建模是商务智能系统设计的重要环节，它用于描述数据的结构、关系和属性。
常用的数据建模方法有ER模型（实体-关系模型）和维度建模。
在商务智能系统中，维度建模被广泛应用，它以事实表为核心，围绕其建立维度表，构建多维数据模型。
通过数据建模，可以清晰地了解数据的来源、结构和关系，为后续的数据仓库设计提供基础。
三、数据仓库设计数据仓库是商务智能系统的核心组成部分，用于集成和存储企业各个部门的数据，并提供多维分析能力。
数据仓库设计需要考虑数据的抽取、转换和加载（ETL）过程，以及数据的存储和索引机制。
常见的数据仓库设计模式有星型模型和雪花模型，选择适合业务需求的模型，合理设计数据表结构和索引，可以提高数据查询和分析的效率。
四、数据分析数据分析是商务智能系统的核心功能之一，通过对数据的挖掘和研究，发现数据中隐藏的关联和规律，为决策提供支持和参考。
数据分析方法包括统计分析、数据挖掘和机器学习等。
统计分析可以对数据进行描述性和推断性分析，了解数据的分布和关系；数据挖掘可以挖掘隐含的模式、关联和异常点；机器学习可以根据历史数据建立预测模型，对未来的趋势和情况进行预测。
五、可视化商务智能系统的数据可视化是将数据分析结果以图表、报表和仪表盘等形式展示给用户的过程。
通过可视化，用户可以直观地了解和分析数据，从而进行决策和规划。
中粮集团BI项目背景及结果展现
中粮集团BI项目背景及结果展现商业智能(Business Intelligence，BI)的概念，最早由美国Gartner Group于1996年提出。
商务智能的应用领域非常广泛，典型的有电信、银行、保险、医疗、零售、政府等，以及所有建立了数据仓库的用户。
商业智能系统的最大好处是可以得到最精确、最及时的信息，帮助企业赢得竞争优势。
商业智能应用在我国还处于起步阶段，主要应用于电信、金融、航空、医疗等少数行业，这些行业信息化起步较早、资金充足、积累相当数量的数据并且迫切需要数据分析。
而由于我国大部分企业的信息化程度比较低，缺乏数据的积累，同时对商业智能的认知度不高，缺乏商业智能方面的人才以及对这些人才的有效管理，因此应用尚不普及。
4．业务需求增多，交易系统难以支持各个业务系统的处理负担日益加重，统计日益复杂，若仍以传统的方式，在各个业务生产系统中进行统计分析，向运营、营销、管理人员及时提供充足、准确的统计、报表等信息而又不影响各个业务系统的处理效率已不现实。
基于上述信息数据源的数据挖掘服务子系统所需的大量历史数据，只是周期性地从生产系统中抽取，独立积累、独立存储、独立管理，不必直接依赖于在线各个业务系统，不但可以为统计分析等经营、决策信息服务建设专门的数据挖掘服务子系统，而且数据挖掘服务子系统存储了大量操作型历史数据，也可以分担部分生产系统生产查询任务，优化系统配置。
5．数据利用单一目前各个业务系统和将来投入使用的新业务业务系统只是满足日常管理需要的简单的报表、查询和部分统计等基本功能，没有考虑整合各个业务系统综合利用数据，系统除了满足交易功能，还要满足的报表、查询和部分统计等基本功能，对于数据的全面统计、分析、综合查询、复杂报表以及数据挖掘等复杂综合利用越来越追切和必要，提供诸如ROE、EBITDA、净利润、总资产、销售收入、经营利润预测和分析等功能将给管理人员提供必要的决策支持信息。
6．系统功能单一，数据整合性差目前的各个业务系统和未来业务业务系统特点是销售、账务、生产、人力等信息收集，平时运行异常繁忙，不可能提供很大的后续数据应用支持，例如满足运营、销售、管理人员及时提供充足、准确的统计、报表查询和分析应用。
商务智能系统构成方案
商务智能系统构成方案1. 引言商务智能系统（Business Intelligence, BI）是一种可以帮助企业做出决策的信息技术解决方案。
通过采集、整合和分析企业内外部的数据，商务智能系统可以帮助企业管理者更好地理解业务现状并预测未来的发展趋势。
本文将提出一种商务智能系统的构成方案，以满足企业对数据分析和决策支持的需求。
2. 商务智能系统的构成要素商务智能系统一般由以下几个要素构成：2.1 数据采集和集成商务智能系统的首要任务是采集和集成来自各种数据源的数据。
数据源可以包括企业内外部的数据库、报表、日志等。
在数据采集和集成阶段，需要考虑数据的质量、完整性和时效性，并将数据转化为可供后续分析使用的格式。
2.2 数据存储和管理为了支持大规模数据的分析和查询，商务智能系统需要建立稳定可靠的数据存储和管理机制。
常见的做法是使用数据仓库或数据湖来存储数据，并通过ETL （Extract, Transform, Load）流程将数据导入到数据存储中。
数据存储和管理还需要考虑数据的安全性和合规性。
2.3 数据分析和挖掘商务智能系统需要提供强大的数据分析和挖掘功能，以帮助企业发现数据背后的规律和趋势。
数据分析和挖掘可以通过统计分析、数据可视化、机器学习等方法来实现。
常见的分析任务包括趋势分析、关联分析、预测和预测建模等。
2.4 决策支持和报告商务智能系统的核心目标是为企业决策提供支持。
通过可视化报表、仪表盘和自动化报告，商务智能系统可以帮助管理者快速准确地了解业务现状，并做出基于数据的决策。
决策支持和报告功能需要提供灵活的查询和筛选功能，并能够根据用户需求生成定制化的报表和分析结果。
3. 商务智能系统构成方案示意图+-------------------+| || 数据采集和集成 || |+-------------------+||v+-------------------+| || 数据存储和管理 || |+-------------------+||v+-------------------+| || 数据分析和挖掘 || |+-------------------+||v+-------------------+| || 决策支持和报告 || |+-------------------+4. 商务智能系统构成方案的实施步骤实施商务智能系统的构成方案可以按照以下步骤进行：4.1 确定需求和目标在开始构建商务智能系统之前，需要明确企业的需求和目标。
智慧粮库系统产品设计方案
智慧粮库系统产品设计方案产品概述：智慧粮库系统是一种基于物联网技术和大数据分析的智能化管理系统，主要用于粮食储存和管理的自动化操作。
该系统集成了传感器、数据采集终端、数据传输模块、云计算平台等多种技术，通过实时监测和远程控制，能够有效地提高粮食管理的精度和效率，减少粮食损失和浪费，提升粮食储存的安全性和可靠性。
主要功能：1. 温湿度监测和控制：系统内置温湿度传感器，能够实时监测粮库内的温湿度情况，一旦温湿度达到设定的上限或下限，系统会自动发送警报并采取相应的措施，如打开或关闭通风设备，保持粮库内的环境适宜。
2. 粮食重量检测：系统通过重量传感器实时检测粮食的重量变化，可以追踪记录粮食的消耗情况，提供准确的库存信息，避免库存误差和盗窃现象。
3. 粮食质量监测：系统通过振动传感器和光学传感器等技术，实时监测粮食的振动和异物情况，及时发现和处理可能影响粮食质量的问题，避免因质量问题导致粮食损失。
4. 远程控制和管理：系统具有远程控制和管理功能，管理员可以通过手机、电脑等终端设备实时监测和控制粮库的运行状态，随时调整温湿度等参数，提高管理的灵活性和便捷性。
5. 数据分析和预警功能：系统通过将传感器采集到的数据上传到云计算平台，利用大数据分析技术对粮食储存情况进行分析和预测，提供粮食存储的最佳方案和提示，帮助管理员做出科学的决策。
6. 报表和统计功能：系统能够生成各种报表和统计数据，包括粮食库存、温湿度变化、粮食质量等信息，方便管理员进行数据分析和综合评估，提升管理水平和工作效率。
系统优势：1. 智能化管理：系统集成了多种传感器和控制设备，实现了粮食储存的自动化和智能化，提高了管理的精确性和耐用性。
2. 实时监测和预警：系统能够实时监测温湿度、重量和振动等关键参数，一旦出现异常情况，会及时发送警报和采取相应的措施，提高了粮食储存的安全性和可靠性。
3. 远程控制和管理：系统具有远程控制和管理功能，管理员可以随时随地对粮库进行监测和操作，方便了粮食管理的实时性和灵活性。
商务智能方案
商务智能方案引言商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过收集、整理和分析企业内部和外部的大量数据，为企业决策提供依据和指导的一种信息技术系统。
随着信息技术的发展和数据量的爆炸式增长，商务智能方案在企业中的作用日益凸显。
本文将介绍商务智能方案的基本概念、关键组成部分和实施步骤。
1. 商务智能的基本概念商务智能是一种综合的信息技术系统，通过从各种数据源中提取、整理和分析数据，为企业提供决策支持和业务洞察。
商务智能不仅关注企业内部的数据，还包括外部环境的数据，通过将数据转化为有用的信息来帮助企业抓住商机和应对挑战。
2. 商务智能方案的关键组成部分商务智能方案由以下几个关键组成部分构成：2.1 数据仓库数据仓库是商务智能方案的基础设施，用于存储企业内部和外部的各种数据。
数据仓库以多维数据模型的方式组织数据，使得数据的分析和查询更加方便和高效。
2.2 数据提取、转换和加载（ETL）数据提取、转换和加载是商务智能方案中的重要环节。
通过ETL过程，将不同数据源的数据提取出来，经过转换和清洗后加载到数据仓库中。
这样可以确保数据的质量和一致性，提高分析的准确性和可靠性。
2.3 数据分析和报表数据分析和报表是商务智能方案的核心功能。
通过数据分析工具，对数据仓库中的数据进行各种复杂的分析和挖掘，帮助企业发现潜在的业务机会和问题。
同时，通过报表和可视化工具，将分析结果以易于理解和使用的方式展现出来，为企业决策提供依据。
2.4 数据挖掘和预测商务智能方案还可以利用数据挖掘和预测技术，通过对历史数据的分析和模型的建立，预测未来的趋势和结果。
这对企业的战略规划和业务决策非常重要，可以帮助企业制定更加科学和有效的策略。
3. 商务智能方案的实施步骤商务智能方案的实施需要经过以下步骤：3.1 需求分析首先，需要明确商务智能方案的具体需求和目标。
这包括对数据的需求、分析的需求和报表的需求等。
通过与相关部门的沟通和需求调研，明确方案的范围和目标。
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中粮集团商务智能系统项目需求分析1 概述决策支持系统(以下简称“本系统”)的建设是围绕本单位及各利润点经营分析活动的需要，实现各项报表、分析功能，以满足本单位及各利润点管理层决策支持需要及日常业务管理需求。
本系统的功能总体包括：1．报表功能：针对本单位及各利润点各应用系统的数据以及Excel日报表等非结构化数据，进行加工提炼，形成整体的面向各相关部门的汇总日报表，帮助本单位及利润点各相关部门及时掌握经营、财务情况等；2．系统、全面的统计分析功能：系统的统计分析功能针对目前本单位及利润点各应用系统的数据情况，对业务系统源数据进行加工提炼，形成面向不同用户分析层面的统计分析要素，帮助本单位各级决策层和管理部门以及利润点决策层及管理部门掌握各自职权范围内的经营情况、财务状况、市场运作和市场竞争情况等；3．系统的管理功能：系统需提供必要的管理和监控功能，实现各级层面经营分析系统的管理和监控，保障系统的稳定性。
以上这些系统功能的实现，需要从总体上把握面向不同层面用户的需求，所提供功能应做到重点突出，覆盖面完整。
系统从应用层次上区分主要分为三个层次，即：高级管理层、业务管理层、业务操作层。
1．高级管理层是指事业部总经理助理以上的领导，通常关注事业部整体经营情况，并对所分管的部门和利润点进行考评；2．业务管理层包括事业部本部各职能部门，以及各利润点的管理者，其中本部职能部门关注所有企业与本部门相关的业务情况，如：财务部关注资金情况、生产成本、销售价格等，运营部关注生产负荷、生产质量、生产能耗、产成品库存等，风险控制部关注原材料采购价格及库存等；利润点管理者则关注本企业经营情况的各项指标；3．业务操作层是指利润点职能部门以及分厂、车间等，产生原始数据的业务单位，用户通过系统报送数据，并在指定的范围内进行统计、分析。
各层次的区分如图1所示。
因此本系统在整体上可以分成两个主要的功能单元：事业部管理层决策支持平台，以及事业部和利润点业务层分析平台。
点击图片查看大图图1 系统的三个应用层次事业部管理层决策支持平台，包析各利润点从各个角度、各个维度的排名，如按ROE、EBITDA、净利润、总资产、销售收入、经营利润等的排名，并可按实现设定的阈值的预警，界面美观大方。
事业部及利润点业务层分析平台，则为事业部各部门专业分析人员、各利润点管理层面，搭建以6S理念为核心思想的综合分析平台。
目前的一期工程主要包括财务分析、日报表和集中销售系统分析，二期还将涵盖更多的生产系统、人力系统分析等。
而事业部与利润点的主要区别在于其涉及的数据范围、关注指标等不同，各利润点管理人员原则上只能查询到自己单位的数据，而事业部业务层人员的权限范围则基于其业务范围内的全体企业。
值得提到的是，吉林销售公司虽作为独立法人单位进行经营，但由于其业务范围包括销售东北地区各企业淀粉、淀粉糖、玉米油及饲料等产品，因此参照事业部职能部门的业务权限进行管理，可以查询分析相关各工厂有关生产负荷、产品库存、物流等信息，但资金信息等仅限本企业。
图2展示了根据以上分析所制定的系统平台应用架构。
点击图片查看大图图2 生化能源事业部决策支持系统平台应用架构2 功能需求2.1 ETL数据提取本系统的ETL(Extraction、Transformation、Loading)过程将各业务系统源数据进行组织归整，最终形成经营分析系统所需数据，基本要求包括：1．针对财务软件和业务系统进行ETL开发，数据传送能够通过互联网进行，能进行如断点续传、增量传送，做到不多传也不少传，具有任务机制，可以灵活设置触发时间；2．能够利用相关接口标准或自行制定相关接口标准；数据的抽取和转换在接口标准下进行，方便今后新加入或新改造系统的整合；3．抽取系统相对轻型，运行环境要求相对简单，避免造成过大的资金投入，以及增加维护的成本难度；4．对于不能直接系统对接进行数据抽取的单位以及无法从以上应用系统中取得的数据，应能提供按Excel模板填数据然后导入以及直接填饱的功能，或由软件厂商提供其它更为方便的解决方式。
ETL过程需要保证业务逻辑的一致性，确保数据的完整性、及时性、正确性和规范性，保证ETL过程的安全性，保证ETL过程的效率，在ETL数据处理与各业务系统正常运转之间平衡资源、时间分配，同时需有必要的ETL流程元数据管理。
本系统ETL过程从各企业已有业务系统源数据中获取数据，包括生产系统、销售系统、财务系统、人力资源系统、报表系统等，目前主要有：用友NC、U8等ERP系统，浪潮ERP系统，集团6S管理平台，慧通新意MES系统，潮粮收购系统等。
此外，ETL还需支持从一些没有进入各个业务系统但需要整合到各个业务系统的其他外部数据，如Excel报表文件等非结构化数据源抽取数据。
ETL对于上述业务系统中数据的抽取方式，需视数据来源及网络状况选择，计划采用以下抽取方式之一：1．直接对数据库进行数据抽取；2．通过前置机本地采集数据加工后形成文件，通过FTP传递至指定服务器，再由本系统的ETL对此文件进行数据抽取；3．针对非结构化的Excel报表，采用单位填报，上传到指定的FTP服务器。
上报数据按业务频率进行归类，存放在“利润点+日期”文件夹中。
譬如：肇东20090601、肇东200906、肇东2009Q2、肇东2009文件夹中分别存放日报、月报、季报和年报，财务报表独立存放在“财务”文件中进行上传。
上传完成后，由服务器对数据进行提取。
针对Excel报表中数据的抽取，为保证数据的及时性、准确性以及完整性，提高决策支持系统的使用效果和效率，对上报模板的文件类型、文件名称以及模板内的模板表头、表格表头、业务上报区、数据上报区、页签名进行规定(见图3)：点击图片查看大图图3 数据填报规定1．BI系统数据上报模板必须使用Excel 2003版本，文件名称包括公司名称、车间名称、报表类型等信息，如“肇东二期酒精生产产品产量日”，名称确定之后禁止修改；2．模板表头的数据日期和车间填报区可修改，其他任何地方禁止修改。
数据日期填报格式示例：日报为20090601、月报200906、季报为2009Q2(代表二季度)、年报为2009；3．表格表头不准修改名称、顺序，禁止插入新列或插入新列后隐藏；4．业务上报区指非数据上报列，如产品名称、采购方式、仓库、单位等，涉及维度填报时必须按维度编码使用规定中的条款填报。
在BI系统中还将设置编码实时查询的功能；5．数据上报区依据实际业务填报，单元格类型支持通用、文本和数值型。
为保障数据系统数据及时、准确以及完整，另一项关键环节是数据检查。
通过制定相关操作规范，保证数据检查分工明确、责任落实到人(见图4)：点击图片查看大图图4 数据检查规定1．业务人员负责BI系统数据填报，对填报数据的真实性负责；2．数据审核人员负责填报数据的完整性、科学性；3．数据上传人员负责数据的及时、完整上传到指定的服务器；4．服务器数据处理完毕后，各环节人员必须通过BI系统前端报表进行数据检查与核对，若发现错误必须及时沟通、查找原因、快速处理。
2.2 统计分析除了数据提取之外，对于数据挖掘的需求分析是本项目的另一个关键环节。
与其他行业BI 的不同之处在于，流程制造企业从原料采购，生产，仓储到销售，所产生的数据种类非常庞大。
仅以原料采购指标中玉米为例，这是生化能源事业部下属各工厂的主要原料，按收购季节分为潮粮和干粮，采购方式包括门前散收、粮库代收、贸易商采购、集团内采购、国储拍卖、期货交割，以及企业间调拨等。
由于国情因素，目前我国玉米种植仍以小规模农户种植为主，每批次(包括批次内)原材料的水分、杂质、霉变、破损、烘伤粒等主要指标均有较大差异，门前散收尤为明显，收购价格也随市场行情随时变动。
此外由于种植品种、种植环境、种植管理、采收时间的差异，玉米籽粒中淀粉、蛋白、脂肪等的含量均各不相同，而这些指标均对生产过程、产成品收率及质量，最终对企业效益产生影响，都在企业经营者的关注范围之内。
流程制造业的特点是连续生产，因此对各项生产指标需要按特定时间段统计分析，同时还要考虑计划检修、故障停机等因素。
此外，在生产过程中，不同产品所需原材料、设备、工艺等不尽相同。
即使同一产品，在不同企业间，或者企业内在不同时期建造的生产线，其设备、工艺也可能存在较大差异，其能耗指标、产品收率亦不尽相同。
企业也需要对中间环节的中间产品质量和产量等各项指标进行控制，这都增加了数据分析挖掘的工作难度。
本系统主要需对生产、采购、销售、财务、产成品库存、物流、人力资源等主题(业务模块)进行分析。
对于各主题的挖掘需求，详见3节。
2.3 前端展示方式本系统需要为用户提供灵活多样的展现方式。
目前常用的展现方式有：固定(预定义)报表、图表、即席查询、多维动态分析等。
各主题分析的展现方式除了可以通过以上方式进行展现，对于异常的分析结果还可以通过短消息、E-mail或其他告警方式进行预警。
表格和图表可以转换为XLS、PDF、DOC等格式进行保存，分析人员也可以根据需要进行排序、分组数据并改变图表的类型(直方图、饼图、折线图、堆积图、地图等类型)，可在任何维度上通过“钻取”和“切片”生成报表及图形。
复杂报表要求“所见即所得”。
2.4 系统管理功能如图5所示，本系统的系统管理功能包括：系统数据管理和任务调度、系统配置数据的管理、系统监控、权限管理、系统界面管理等功能。
点击图片查看大图图5 系统管理功能1．系统数据管理和任务调度功能数据管理功能提供对业务生产系统中基础源数据的抽取、转换和加载(ETL)流程的管理。
数据的抽取必须能够充分满足系统需要，并保证不影响各业务系统的性能和稳定性。
任务调度功能应该能够按照一定的时序进行任务分派和调度，以帮助系统高效、有序地实现各项系统任务的调度和运行，应实现数据抽取、转换和加载工作以及其他应用数据生成工作的自动调度功能。
任务调度功能的设置可以通过企业内部网进行远程操作，或通过Web浏览器的Web界面进行操作。
将数据的处理过程及处理阶段信息记录到日志文件(或表)中。
对应用模块的使用进行日志记录，可供查询、统计。
2．系统配置数据的管理系统配置数据应可保存、可备份，满足配置信息的需要。
提供通过统一的配置界面进行系统配置数据操作的功能，系统配置的操作严格遵守权限设置规定。
3．系统监控实现各项统计数据的审核监控功能，系统通过多个角度对相应指标进行监控，可以发现指标数据的异常波动情况，帮助系统使用人员及时进行相应分析工作。
4．权限管理应用级权限管理内容包括：根据角色授权，实现权限角色的有效周期维护；报表查询权限(地域、时间、级别)；数据级权限控制；授权管理采用分级授权机制。
操作员只能使用上级业务主管授权使用的应用模块；操作员日志的跟踪等。