A港口集團貨種分析系統在企業管理決策中的應用

□文/張英菊

（大連行政學院 遼寧·大連）

一、引言

隨著我國加入WTO以及中國沿海沿江港口建設的蓬勃發展，港口行業得到了突飛猛進的發展。在市場競爭日益激烈的形勢下，港口從早期的政府計劃管理到現在的市場管理，港口行業競爭日益市場化。因此，在市場經濟激烈競爭的條件下，港口企業必須把業務經營同市場需求聯系起來，借助計算機等高效的輔助決策手段積極分析市場趨勢，準確預測市場需求并做出科學、正確的決策，以爭取在激烈的市場競爭中保持主動，占領先機。

二、問題背景與定義

現代港口特別是大型樞紐港的地位越來越突出，港口碼頭的運作和管理逐漸與整個交通運輸和倉儲配送的大鏈條融合在一起。A港口是東北經濟區對外開放中的龍頭，作為開展現代物流服務的推進器與連接器，A港口是東北陸運和水運兩大基本運輸方式的聯結點。其業務主要是為客戶的貨物進行裝卸、存儲、運輸、防護等一系列連貫的、一條龍的服務。港口A成立至今，隨著業務的迅速發展，企業積累了大量、零散的客戶貨種業務數據。目前A港口集團的碼頭操作都是由下屬各專業公司獨立完成的，由于歷史原因，各專業公司使用的業務管理系統不是出自統一軟件提供商，因此不同專業公司對應的貨品種類不相同，相對應的操作程序也不相同，而且數據項貨種代碼以及客戶代碼在不同的專業公司也有不同的表示方法。例如：在礦石碼頭中用CARGO-ID表示貨種代碼，能夠統計；在港鐵和散裝碼頭，卻用PRODUCTION-ID表示貨種代碼，如何統計同一貨種每年在A港口集團的總運輸量就必須要有一個統一的貨種代碼。而目前，礦石碼頭、港鐵之間沒有統一的貨種代碼，綜合統計工作就很難實現。目前A港口集團的貨種信息是散落在各個業務環節中，缺乏整合，缺乏及時性，并且由于各個業務環節之間缺乏信息溝通，信息的準確性也不能得到有效保證。那么，如何有效地整合集團內部各專業公司的貨種信息，以準確統計各貨種在A港口集團的完成情況，使集團領導更準確、直觀地了解本港的現狀，分析相同貨種在不同時間段的情況對比，并且在此基礎上利用統計數據進行分貨種的市場趨勢預測，為集團領導有針對性地制定各種靈活有效的措施提供決策支持是集團目前面臨的比較重要的一個問題。

三、計算機輔助決策支持方法確定

現代化的港口首先應實現港口信息化，建立“數字港”是A港口成為國際物流港的基礎。為了解決上述問題，我們為A港口集團制定了計算機信息系統解決方案，即建立A港口集團的貨種分析系統。其基本思路是：通過數據采集系統將集團各專業公司業務系統的相關數據采集到總部，再經過數據處理系統對采集上來的數據進行清洗和倉庫化，再通過數據展現系統形成集團決策層需要的直觀可視化的分析及預測結果以支持決策。

（一）貨種分析系統的功能模塊?；贏港口集團的上述問題，貨種分析系統分為如下3個功能模塊：貨種知識模塊、貨種完成情況和貨種市場趨勢預測分析。（圖1）

（二）貨種分析系統的高層邏輯圖。（圖2）

（三）貨種分析系統的數據流程圖。（圖3）

（四）貨種分析系統的運行機能及分析過程

1、貨種知識模塊。相關人員需要對貨種知識進行了解時，在貨種知識庫中便可以準確的找到相應的信息，實時動態地了解最新的貨種知識，貨種知識包括概況、年度市場態勢。

表1 貨主參照表

圖2 貨種分析系統的高層邏輯圖

圖3 貨種分析系統流程圖

圖1 貨種分析系統功能模塊

2、貨種完成情況分析模塊。本模塊的分析功能是通過如下三個過程實現的：

（1）數據采集過程。數據采集就是從現有的業務系統，即“生產指揮系統”和“基層業務系統”中抽取數據，這種采集不是一次性的，而是持續不斷的采集，并且要適應客戶需求的變化，因此需要一個數據采集系統專門進行數據的采集工作。數據采集系統就是從現有的業務系統，即“生產指揮系統”和“礦石碼頭業務系統”中抽取數據。各個系統的數據結構不相同，數據項不一致，需要有一個系統將這些數據讀取出來；否則，就要針對每一個系統編寫代碼，不僅工作量大，而且很難應付字段的變化。而采集不是一次性工作，而是根據客戶的需求，實時或是準實時性的工作，要持續不斷地采集動態數據。

①針對礦石碼頭業務系統和計費系統建立數據采集。在礦石碼頭安裝數據采集客戶端，并訂制采集的字段，建立一種數據影射關系，針對礦石碼頭的業務系統進行采集。

②針對集團生產指揮系統和計費系統建立數據采集。在集團總部針對集團生產指揮系統安裝數據采集客戶端，建立一種數據影射關系，針對生產指揮系統進行數據采集。

（2）數據處理過程。數據處理過程的工作就是把現有生產指揮系統和礦石碼頭業務系統的貨種相關信息集成起來，因為采集系統從生產指揮系統和礦石碼頭業務系統提取的數據，雖然傳輸到了總部，但信息的格式還是原有系統的信息格式，必須對數據進行整合才能夠使用。主要的方法是通過工具來清洗、轉換和裝載，使得數據保持一致性和完整性。

在本系統中，數據處理功能主要是將現有的兩大系統（生產調度指揮管理系統、礦石碼頭業務系統）進行信息的整合，主要處理過程為數據一致性處理和異常數據處理。

①數據的一致性處理方案。相對而言，數據的一致性是很多領導和業務人員更關心的問題。各個業務系統中對貨主、貨種等基礎信息的編碼和名稱不盡相同，甚至有很大的差異。如何將這些差異化的信息在綜合業務信息平臺中統一起來？我們的辦法就是建立參照表。參照表中記錄了業務系統中的編碼和集團貨種分析系統數據庫中的編碼的對應關系，所以可以把各業務系統中的信息通過參照表翻譯成統一的集團貨種分析系統數據庫編碼，從而保證了數據的一致性。

為了更好地說明參照表的使用，我們以貨主為例進行說明。新港系統、礦石系統、散糧系統都有貨主信息，但是這三個系統的貨主信息分別存儲在自己系統的數據庫中，名稱和編碼也不一樣。在新港系統中，存儲貨主信息的表名為CONSIGNOR，貨主編碼字段為：CLIENTCODE，字段類型 Varchar2（30），貨主名稱字段為：CNNAME，字段類型Varchar2（50）。在礦石系統中，存儲貨主信息的表表名為C_HOST，貨主編碼字段為：HOST，字段類型Varchar2（10），貨主名稱字段為：NAME，字段類型 Varchar2（20）。在散糧系統中，存儲貨主信息的表表名為FLBM_HZDW_JB，貨主編碼字段為：HZDWDM，字段類型 Varchar2（5），貨主名稱字段為：HZDWMC，字段類型 Varchar2（60）。在本系統中，我們設計了貨主維表DIM_CUSTOMER，其中貨主標識字段為CUSTOMER_ID，貨主編碼字段為CUSTOMER_CODE，貨主名稱字段為 CUSTOMER_NAME。

為了把新港、礦石、散糧等業務系統的貨主信息統一起來，我們設計了貨主參照表。（表1）散糧系統中有裝卸船表LCJL，其中貨主單位代碼字段為HZDWDM，字段類型為VARCHAR2（5），裝卸量字段為ZL。通過貨主參照表，可以找到和散糧系統HZDWDM對應的貨種分析系統數據庫貨主編號CUSTOMER_ID。這樣就有了貨主標識和裝卸量，就可以在事實表FACT_LOAD_UNLOAD_SHIP表中插入貨主標識 CUSTOMER_ID和裝卸 量WORK_AMOUNT的數據。

圖4是相應的圖解說明。參照表的維護功能由A港口信息平臺提供。（圖4）

同樣道理，我們也可以用同樣的方法將新港系統、礦石系統的裝卸船數據寫到事實表FACT_LOAD_UNLOAD_SHIP表中，而且統一了貨主信息，解決了貨主信息一致性問題。

說明：本設計方案適用于所有維度，如可以用同樣的方法解決貨種信息一致性問題，不再重復說明。

②數據異常解決方案。以上方案解決數據一致性問題，但只解決了靜態維表問題，當維表數據變化時，則會出現數據異常。在本系統中目前不存在易變維表，所以下面我們只討論慢速變化維表的維護和管理問題。我們依然以貨主為例給出解決方案。

第一種情況：業務系統中刪除了某貨主信息，這種情況下，對本系統不產生任何影響，所以不予考慮。

第二種情況：業務系統中修改了某貨主的編碼，該貨主編碼被改為已存在的另一個貨主編碼，同時對參照表進行了相應的維護，這種情況下，對本系統不產生任何影響，所以不予考慮。

第三種情況：業務系統中修改了某貨主的編碼，該貨主編碼被改為已存在的另一個貨主編碼，并且沒有對參照表進行維護，則系統不出現任何異常，但會導致數據不準確，應要求各專業公司不允許出現這種情況，雖然發生這種情況的概率很低，建議不允許業務系統中修改貨主編碼時，改為已存在的另一個貨主編碼。

第四種情況：業務系統中修改了某貨主的編碼，該貨主編碼是一個新碼，同時對參照表進行了維護，這種情況下，對本系統不產生任何影響，所以不予考慮。

第五種情況：業務系統中修改了某貨主的編碼，該貨主編碼是一個新碼，但沒有對參照表進行維護，這個貨主的業務數據無法進入本系統，出現數據異常。

第六種情況：業務系統中新增了新貨主，該貨主編碼是一個已存在的貨主編碼，這種情況參照第三和第四種情況。

第七種情況：業務系統中增了新貨主，該貨主編碼是一個新碼，同時對維表和參照表進行了維護，這種情況下，對本系統不產生任何影響，所以不予考慮。

第八種情況：業務系統中增了新貨主，該貨主編碼是一個新碼，但沒有對維表和參照表進行維護，這個貨主的業務數據無法進入本系統，出現數據異常。

通過上面的情況可以看出，數據異常發生在第五種和第八種情況下。出現數據異常時，業務系統中的數據無法進入本系統。如何解決數據異常問題？我們采取的解決方案是引入異常表。異常表的表結構和業務數據源表結構基本相同，只是追加一個數據處理日期字段。比如前面的散糧系統的裝卸船數據表LCJL對應的異常表為STAG_LCJL_E，STAG表示臨時轉儲區表，E表示異常表。（表2）

表2 散糧裝卸異常表

出現異常時，數據處理過程會向系統管理員通知發現異常，并對異常情況做簡要說明，主要包括哪個表發生異常，導致異常發生的原因。

系統管理員在查看異常情況后，聯系相應的專業公司，對維表和參照表進行維護，維護好后，調度相應的異常數據處理程序，將異常數據補入系統，同時刪除異常表中的數據。發生異常的根本原因是在數據庫中找不到與業務系統貨主信息相對應的貨主信息。

建議在發生貨主信息改動時，主要是在出現新貨主時，應對維表和參照表進行維護，避免出現問題或數據異常，建議將之作為規范對各專業公司進行要求。

說明：上面的例子是以貨主為例進行說明的，但該設計方案適用于貨種等所有其他維度，不再重復說明。

（3）數據展現。數據展現過程的功能是，把現有的集團業務數據和礦石碼頭的業務數據集合起來，形成客戶需要的數據形式，便于提供給客戶。這里港口企業A的貨種分析系統采用專業的前臺BI工具BrioQuery Explorer將報表或分析結果展現給用戶，以此實現貨種完成情況的分析。如圖5和圖6所示，為貨種分析系統運用BrioQuery Explorer工具運行的貨種完成情況的部分結果。（圖5、圖6）

3、貨種市場趨勢分析。分貨種的市場趨勢是本港進行市場拓展的重要手段。市場活動形式多樣、過程管理困難，容易造成時間和費用的失控。同時，市場活動的效果也很難進行評價。貨種分析系統提供了豐富的功能對本港的市場趨勢進行準確的預測，如圖7所示。（圖7）

四、結果分析與決策支持

綜上，此貨種分析系統可以根據反饋數據、市場信息，結合當期的貨種分析報告，對未來市場走勢進行預測，并生成預測報告，發送至業務部門，確保業務部門可以隨時了解各部門、各地區、各貨種、各類客戶、各階段的完成情況和發展趨勢，有針對性地制定各種靈活有效的措施。分貨種的市場趨勢是本港進行市場拓展的重要手段。市場活動形式多樣、過程管理困難，容易造成時間和費用的失控。同時，市場活動的效果也很難進行評價。此貨種分析系統提供了豐富的功能對A港口的市場趨勢進行準確的預測。

五、小結

在企業信息化蓬勃發展的今天，任何一個企業都會隨著企業不斷的發展，積累越來越多的業務數據信息，這些數據如果不經過處理和凈化，通常是雜亂且沒有利用價值的。因此，企業必須借助于計算機這樣的輔助工具對業務數據進行挖掘、分析與利用，獲取有價值的潛在信息，為企業決策層提供科學化的決策支持，最終實現公司的遠景發展目標。

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