3　建筑施工企业的战略管理信息化

　　建筑施工企业战略管理信息化是针对上述战略管理各个环节,实现信息收集、管理和分析的自动化,信息理解、战略决策与预测的智能化。

　　根据上述企业战略管理所涉及的各方面内容,其信息管理系统主要包括以下分析系统:

　　企业综合效益前景分析系统;

　　企业综合经营成本分析系统;

　　综合市场分析系统;

　　客户关系分析系统;

　　企业经营方针和目标分析系统;

　　企业资源需求分析系统;

　　工程项目综合效益分析系统;

　　工程项目综合管理分析系统。

　　这些分析的信息主要来源于企业各职能部门的管理信息和历史数据,即企业战略管理信息系统是以企业各职能部门的管理信息化为基础,其核心是信息分析和智能决策支持。关键问题在于如何对数据进行组织和分析,从中发现某些相互关系和内在规律,为企业战略决策提供依据。数据挖掘和数据仓库技术的发展和应用为这些问题的解决提供了可能,成为决策支持的新型应用领域。

　　3·1　基于数据挖掘和数据仓库的决策支持系统

　　数据挖掘DM(DataMining),又称数据库中的知识发现KDD(KnowledgeDiscoveryinDatabase),[5][6]是智能信息技术的一个重要的研究领域,它综合了统计学、并行计算、人工智能、机器学习、模式识别和数据库技术,是指从大型数据库的庞大历史数据中提取隐含的、事先未知的、潜在有用的信息和知识,以供决策支持系统使用。在传统的决策支持系统中,知识库中的知识和规则是由专家或程序人员归纳、提炼,通过外部输入的,不可避免存在知识获取的局限性,而影响智能决策水平。而数据挖掘的任务是从海量数据中提取隐藏的关系、规律、趋势信息,是从系统内部自动获取知识的过程。随着时间的推移和数据的积累,可不断地获取或更新决策知识。

　　由于一个建筑施工企业管理需要面向企业内部多个职能部门,其数据库中的数据庞大、关系复杂,业务处理频繁,而且存在数据的不一致性和不连续性。如果直接从数据库的海量数据中挖掘决策知识,其效率和合理性都会受到很大影响。数据仓库作为一种新型的数据存储地,为数据挖掘提供了新的支持平台。

　　数据仓库(DataWare house)这一概念最早由W·H·Inmon在1991年提出,并在1993年出版的著作《Building the Data Warehouse》中归纳为:数据仓库是面向主题的、集成的、不易失的、时变的、用于决策支持的数据集合,其中每个数据单元都与时间相关[7]。作为用于决策支持数据的集成环境,数据仓库面向复杂的数据分析,可以集成企业范围内的数据,从事物发展和历史的角度对决策支持数据进行收集、归纳、组织、处理和存储,使企业的业务操作环境与分析环境相分离,从而为决策知识的挖掘提供有效、实时的信息服务。

　　决策支持系统DSS(DecisionSupportSystem)的应用是一种将技术转化为生产力的管理的创新。它涉及统计学、运筹学,专家系统、行为科学、系统工程等学科的相关知识。决策支持是在对系统数据作详细了解、分析及推测基础上进行的。建筑施工企业战略管理信息系统是以数据仓库为基础,以数据挖掘和联机分析处理OLAP(On-lingAnalyticalProcessing)为工具。数据仓库用于数据组织和存储,联机分析处理集中于数据分析,数据挖掘致力于知识的发现,三者有机结合,使企业战略分析决策的结果更加全面、有效和深刻。

　　3·2　建筑施工企业战略管理信息系统基本构架

　　建筑施工企业战略管理信息系统的基本框架如图1所示,其中包括数据挖掘引擎和决策分析工具、企业数据仓库系统、企业战略决策支持系统,以及赖以支撑的企业综合信息管理系统及其分布式数据库。

　　3·2·1　建筑施工企业综合信息管理系统

　　建筑施工企业的战略管理的信息化必须基于企业的综合信息管理系统。因此建立企业战略管理系统首先是将企业的运作整体纳入到一个综合的信息管理系统。通过对国内建筑施工企业组织体制、管理方式、工作流程以及信息化现状的广泛调研和分析,结合先进的管

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