摘 要：商务智能用户已从企业总部高级管理人员逐渐扩展到企业分子公司管理人员，越来越多的分子公司管理人员要求进行企业实时业务数据的查询和分析，从而对业务问题做出实时的响应和决策。讨论了传统商务智能系统在石化行业应用过程中的一些不足，基于中间件数据集成技术，提出了一种面向实时业务需求的商务智能系统架构，同时对其设计方法和相关技术进行了研究。实践证明，在某大型企业化工业务领域实施该系统后取得了良好的应用效果。
关键词：石油化工 实时商务智能 数据分析 数据集成
SAP咨询顾问总监鲁百年形象的将这个问题的答案比喻为“只有商务智能系统是全员使用的‘业务系统’，慢慢将其变成一个 ‘运营系统’，这样商务智能才会有生命力。”
1 引言
利用商务智能系统进行企业各类业务活动的决策性分析已经成为众多企业提高其竞争力的重要方法之一，商务智能(Business Intelligence，BI)已经广泛应用于电信、金融、保险等众多行业中[1]。近年来，随着商务智能系统从服务于企业总部高级管理人员逐渐扩展应用到企业基层管理人员，实践中发现，原本基于长周期历史数据分析的传统商务智能系统并不能完全满足企业基层管理人员的需求。从管理的角度分析，越是高层管理人员，对于企业业务的管理粒度更粗，他们更加注重企业业务发展的方向和战略制定，不会特别在意业务在短时间内的变化，基于历史数据统计分析的传统商务智能可以为企业高级管理人员辅助决策提供重要手段和依据；然而，对于企业基层的管理人员来说，其对业务的管理粒度更细，他们更加注重的是本部门业务运行的实时状况与运行趋势，职责要求他们对各类问题要做出实时的响应和决策。基于此，实时商务智能就成为近年来商务智能应用领域的热点之一[2]。
本文通过讨论传统商务智能在石化行业应用过程中存在的一些不适应和不足，提出了一种面向实时业务需求的商务智能系统架构，同时对其设计方法和相关关键技术进行了研究。最后，针对某大型石油石化集团企业的化工业务，依据本文提出的实时商务智能架构进行了化工产销研一体化智能系统设计与应用。
2 商务智能发展简述
2.1传统商务智能及其不足
商务智能作为业务驱动的决策支持系统，最早于1989年由Gartner Group的分析师Howard Dresner首次提出。传统商务智能是一种基于大量信息基础上的信息提炼和信息重新整合过程，其工作原理主要是通过对数据进行抽取、清洗、聚类、挖掘等分析处理来产生可透析的各种展示数据，这种数据可直观地显示分析者所探寻的某种经营属性或市场规律[3]。典型的传统商务智能软件架构如图1所示，主要功能包括：多维数据分析及展现、报表工具、趋势分析、可视化工具、数据挖据等。
图1 传统商务智能系统架构
然而，基于这种概念的商务智能系统首先需要借助于信息分析专家才能够较好的实施[4]，信息分析专家利用自己特有的专业知识对数据进行分析，再把这些数据的分析结果向企业领导者进行解释，并帮助企业领导者最终来产生决策支持。这样的系统使用方式决定了传统的商务智能只能是少数人的特权系统，并且分析、决策具有严重的滞后性。现实的应用情况是，传统商务智能系统在诸如电信、金融、零售等服务行业，通过分析客户、交易数据得到了较好的应用，而在电力、石化等行业却应用不佳，系统的使用应用更多体现为一系列传统纸质报表的电子化，并没有体现出智能的一面。究其原因，主要是电力、石化行业面临的安全、环保、质量等生产受控责任风险很高，需要各级管理人员、尤其是基层用户实时分析业务数据，快速响应与决策，显然传统商务智能系统由于系统分析决策的滞后属性，不能够完全满足需求。
因此，如何提高系统实时性、扩大用户群是商务智能系统要进一步扩大其应用发展领域所要必须回答的一个问题。SAP咨询顾问总监鲁百年形象的将这个问题的答案比喻为“只有商务智能系统是全员使用的‘业务系统’，慢慢将其变成一个 ‘运营系统’，这样商务智能才会有生命力。”
2.2实时商务智能
商务智能的发展历程是典型的实践领先于理论，实时商务智能这一概念的提出，也主要是基于当前企业对精细化管理的要求，企业要做到精细化的管理首先要了解自己的企业，清楚企业的现状、分布，包括成本分布、绩效分布，人力分布、资源分布等。所以企业各级管理人员使用商务智能系统，了解企业运营状况、销售状况、库存状况、客户流失状况，这就要求商务智能系统从数据的获取到对数据的分析，以及最后产生决策支持并付诸实施的过程做到无延时。因此，实时商务智能与传统商务智能系统最大的区别就在于其对数据集成实时性、数据分析及决策实时性、决策付诸于实施实时性有了一些新的解决方式和解决思路[5]。
1）数据集成实时
在大型企业应用环境中，IT部门要将异构数据库中的业务数据高速、集中、统一地进行集成，并且对源系统不造成重大影响绝非易事。一种方案是采用实时数据仓库技术，目前实时数据仓库技术的发展为传统数据存储层的变更优化提供了可能，它已经成为了下一代数据仓库的发展趋势。另一种方案是采用基于SOA思想的模式数据集成方法，主要有联邦数据库和中间件数据集成方法。以上两种方案可以提高系统数据集成实时性，相比较而言第二种方案较为成熟，尤其是基于中间件的数据集成，已有较为成熟的商业软件。
2）数据分析及决策实时
要满足实时商务智能系统能够对数据进行实时分析的要求，必须使得数据分析过程能够避免过多的专业分析人员的参与。目前主要的解决方案是通过智能提示等功能提供给用户一种即时的决策输出引擎，代替传统的报表、图表等可视化工具，从而为企业决策者提供帮助。而这种智能提示功能的设计更多的需要参考业务专家提供的一些经验性原则。
3）决策付诸实施实时
在商务智能系统决策产生后，所要解决的唯一问题就是如何实时的将决策付诸实施。虽然有些商务智能系统可以与业务系统、甚至自动化系统相结合，来使管理人员决策指令直接下达，使整个商务智能系统达到一种闭合循环的状态。但是，鉴于业务以及管理的一些局限性，很少有实际应用采用这种方式，无论是实时商务智能还是传统商务智能系统，其仅做到辅助决策而已。
综上所述，目前实时商务智能系统关于实时性的研究和应用重点集中在数据集成的实时性方面，决策实时性主要体现在业务分析模型的设计更加优化与合理。
3 石化行业商务智能应用特点与需求
石化行业通常指以石油和天然气为原料，生产石油产品和化工产品的加工工业。从运营的角度看，石化行业是一个典型的高风险行业，具有如下行业特点：1）石化生产中涉及物料危险性大。2）石化生产工艺技术复杂，运行条件苛刻，易出现突发灾难性事故。3）装置大型化，生产规模大，连续性强，局部的问题往往会影响到全局。4）装置技术密集，资金密集，发生事故财产损失大。
结合以上石化行业的特点，并参考国内外石化行业信息化建设应用经验，石化企业专业IT系统建设告一段落后，决策支持类系统的应用发展主要是通过对前期花费巨大人力物力建立和经营起来的数据资产充分共享、加工，为非IT管理人员提供增值化、个性化管理决策支持应用，集中实现生产指挥调度、实时生产状况跟踪监控、实时销售监控以及围绕整个供应链的智能化决策支持、安全应急指挥。图2为决策支持类系统在石化行业的应用演进示意。
图2 石化行业决策支持系统应用演进
综合以上考虑，石化行业现阶段商务智能系统应用必须要考虑以下三个核心要素：
1） 满足数据实时性要求：能向用户提供无延时的业务运行数据。
2） 满足业务活动监控分析要求：能够通过对业务信息的逻辑化组织，实现对全部业务活动的监控以及根源性分析。
3） 满足业务活动预警要求：通过监控关键性指标(KPI)，能向管理人员发出预警，以便他们更好地发现业务问题或者抓住业务机会。
4 石化行业实时商务智能系统架构
关于实时商务智能系统架构的论述，已有一些研究成果，但大多是基于理论方面的讨论，更多的是在阐述如何在原有架构的基础上提高各个环节的实时性，本文提出一种将两者结合在一起的适合工程化应用的实时商务智能架构，如下图3所示。关键是从应用的角度出发，将数据的集成分为两类，对于用户关心的实时性数据，采用基于SOA思想的中间件集成方式，提高实时性，这类数据可以直接服务于业务监控分析和管理仪表盘功能；对于实时性要求较低的财务、客户、市场类数据，通过建立数据仓库，服务于数据挖掘等功能。
图3 石化行业实时商务智能系统架构
5 化工供应链运营智能系统开发与实现
某大型石化集团企业为应对越来越激烈的市场竞争环境，决定建立面向客户的化工供应链运营智能系统，综合参考生产、销售、质量、研发等实时业务数据，快速决策，及时调整生产、销售、研发策略，调整生产计划和装置负荷，协调处理客户服务，提高盈利能力。建成后的系统将作为化工产品生产、销售、研发产品供应链环节统一的数据应用平台和决策支持数据中心，为管理层和各级部门的生产经营决策提供数据支撑。
5.1系统架构设计
系统架构分三层，基于前面石化行业对数据实时性的要求，数据层对数据源的集成分为两个方面，涉及生产、装置、质量、安全环保、能耗、库存、运输等数据，采用基于SOA的中间件集成，提供系统数据的实时一致性，满足业务中的监控以及管理需求，特别是各类调度指挥以及应急指挥应用。对于贴近市场与客户的数据以及财务数据，采用ETL方式建立数据仓库，主要用于专业的数据挖掘，大量报表以及财务分析。数据仓库对关键的经营汇总指标提供给实时业务数据平台供用户参考，通过这样两种数据集成方式，系统的实时性将有较大的提高，用户一方面可以从供应链的角度实时监控业务运行情况，KPI预警，问题追溯分析；另一方面对于长期形成的历史数据也可以进行挖掘分析。
5.2系统业务分析逻辑
首页面根据化工供应链业务流程，从装置、产量、质量、销售、客户、需求等9个业务区块全面展现化工产销研供应链业务数据，并且提供产品（牌号）、时间、组织机构三种维度进行业务数据的分层次查询分析。产品维度可以依据化工产品大类、中类、牌号不同的产品细分，查看所对应的业务信息，便于业务管理的精细化。组织机构维度可以按照专业公司总部、地区级企业、厂级三级组织机构进行分层下钻展现及分析，满足管理层对业务的监控和根源分析需求。时间维度提供历史业务数据的查询，以及业务数据的历史变化趋势分析。
5.3应用效果
以销售分析主题为例，一级页面可以从月销售计划、月累计完成、当前完成、购销率以及计划比进度等核心指标了解整个企业的销售业务运行状况，并且比计划进度设置了预警灯，当发生红色预警时，用户可以点击下钻；二级页面可以提供所有销售企业的销售运行状况，同样如果发现是某二级企业发生业务问题，用户可以继续下钻；三级页面提供了订单完成率等详细的销售指标，如图6所示。此外，任何一级分析均可以按照例如合成树脂、聚乙烯、5000S这样的大中牌号三级产品细分，分不同管理粒度了解产品销售信息。通过三层的追溯分析，用户可以准确掌握企业运行的问题所在，精确定位，及时决策解决。
6 结束语
本文通过讨论传统商务智能系统关于实时性方面的缺陷，简要介绍了未来面向实时的商务智能系统的发展，重点对实时商务智能的框架和可能利用到的相关技术进行了分析。本文提出的针对石化行业的实时商务智能系统架构结合了传统商务智能与实时商务智能的优点，能满足石化行业实时性应用需求。应用表明，论文提出的架构适合工程化应用，可以为偏向生产的石化企业商务智能应用提供借鉴。
*基金项目：中国石油天然气股份有限公司科研项目，项目编号：（0904D12-02）
参考文献：
〔1〕马鸣,赵轶超.实时商务智能的框架及其技术分析[J].计算机应用与软件,2009,26(10):130-132
〔2〕伯纳德·利奥托德,马克·哈蒙德.商务智能[M].郑晓舟,胡睿,胡云超,译.北京:电子工业出版社,2002
〔3〕王可,王光明.基于数据网格的商务智能应用[J].计算机应用研究,2007,24(3):200-202
〔4〕Azvine B，Cui Z，Nauck D D．Towards real—time business intelligence[J]．BT Technology Journal，2005，23(3):214-225
〔5〕周瑾.支持实时决策的商务智能研究[J].中国管理信息化,2009,12(5):60-62．
作者简介：
侯岩松，中国石油兰州石化公司自动化研究院，工程师，研究方向为石油化工行业信息化，流程行业先进控制。