小议商业智能在项目管理的实践
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1.1施工企业项目管理的要素与周期
国际标准化组织(InternationalOrganizationforStandardization，ISO)制定的ISO10006项目管理标准的框架是基于美国项目管理协会(ProjectManagementInstitute，PMI)提出的项目管理知识体系(projectmanagementbodeofknowledge，PMBOK)，将项目的管理活动分为9个知识领域，包括范围管理、时间管理、成本管理、质量管理、人力资源管理、沟通管理、采购管理、风险管理和综合管理。在施工企业的项目管理中，由于以人为本与科学发展的理念越来越深入人心，安全与环境保护的重要性大大加强，因此在领域中增加安全管理与环境管理;由于范围基于合约约定的内容，因此将范围管理称为合同管理;而时间管理在施工企业中一般称为进度管理。具体每一个知识领域的主要管理内容包括:①合约管理涉及项目合约的编制、签订、实施、变更、索赔和终止活动，以及项目投标，定义、计划、控制和变更合约中约定的内容。②进度管理与项目进度有关的计划、组织、指挥、协调和控制活动。③成本管理与项目成本有关的预测、计划、控制、核算、分析和考核活动。④质量管理为保证项目质量要求而执行的计划、组织、指挥、协调和控制活动。⑤安全管理为保证项目有关人员的健康及安全而执行的计划、组织、指挥、协调和控制活动。⑥环境管理为合理使用及有效保护施工现场及周边环境而执行的计划、组织、指挥、协调和控制活动。⑦综合管理项目各项活动之间的相互影响和关联管控，使合约的总体目标和各种管理要素处于平衡状态。⑧沟通管理涉及项目内、外部关系的协调及信息交流，包括有关的策划、组织和控制活动。⑨风险管理识别、评估、响应和控制项目风险的活动。瑏瑠人力资源管理人力资源的组织与管理。瑏瑡采购管理与项目有关的采购工作，如勘察、设计、施工、资源供应和咨询服务。本文研究施工企业项目管理的主线是其生命周期，由于项目的实施存在一定的不确定性，因此分为3个阶段，分别是施工准备阶段、施工阶段和施工结束阶段，其中每个阶段的工作内容、管理工具、管理方法和管理目标是重点需要明确的内容:①施工准备阶段是施工企业与业主签订项目承包合同，组建项目公司，开始施工准备工作的阶段，目标是创造项目开工和连续施工的基本条件。②施工阶段是从项目开工到竣工的阶段，目标是完成合同的任务要求，满足验收及交付条件。③施工结束阶段是验收与交付的阶段。
1.2商业智能技术的主要作用
施工企业的管理模式的一个明显特色就是需要以投标的手段承接工程，首先企业要承接工程，之后以项目的方式组织施工建设，具有典型的项目管理特点，也就是说，施工企业是以项目管理为核心的。结合商业智能，能够将信息化应用纵向拓展到企业的精细化管理、发展战略、资源统筹及决策支持;应用商业智能，基于施工企业的各项信息化子系统，能够将施工企业的事务型数据转换为分析型数据，将蕴含在数据之中的信息、知识展现与挖掘出来，在项目管理中发挥作用。商业智能技术在施工企业项目管理中的主要作用包括两个方面:①集成数据，解决信息孤岛问题，有效促进项目管理中的信息共享;②提取、处理并有机结合海量的结构化数据与非结构化数据，获取、创造有利于项目管理中决策的信息与知识。
2商业智能体系与架构
以中国海外集团为例，因为应用类型的不同，集团内部存在ERP系统、工程动态管理系统、人力资源系统、文档管理系统、流程系统一系列各种管理软件。因此，需要建立一个统一的数据规则，从而提供长期可靠的基础与框架，通过使用SQLServerIntegrationService技术从不同的系统数据库中获取数据，然后存储到数据层，根据实际需要的数据格进行排序、去重、验证、标准化、清理、编码译码、检查、数据业务转换与整合等工作。数据接口亦需要精心设计，以在数据源系统数据结构出现变更的情况下能够简单的调整相适应。设计的体系架构分为3个层面:管理层次、工程成熟度、应用区域(见图3)。应用区域是基于总结的施工企业项目管理领域而划分的。管理层次在横向上，除了集团内部，亦提供合作伙伴、客户或业主可以了解的信息;在纵向上，根据实际需要，自下而上涵盖了集团应用、项目、管理与决策4个层次。应用层主要面向前线人员，解决一些使用业务系统不方便或不提供的信息查看需求;项目层、管理层、决策层则通过相应的数据整合、分析与处理反映每个层次的实际情况。在架构上，从原始数据的采集一直到结果的演示，使用多种不同的展现方式，如图4所示。
3施工企业的数据处理
3.1数据采集
在施工企业中应用商业智能，首先是采集施工企业各项信息系统的数据。数据采集是进行查询、分析，为决策层和管理层提供完整的信息视图，及时掌控有关信息;为业务部门提供方便的信息查询、分析和报表制作生成的能力;提供知识库等模块便于集团的信息交流与共享。建立了智能化收集网络。内部数据采集既包括集团内部业务系统(包括工程管理系统、NC财务系统、久其报表系统、人力资源系统、客户关系系统和文档管理系统等)的数据，又涵盖一些部门提供的如Excel等格式的数据;外部数据采集主要内容是政府、业界等的信息，主要途径是通过内容服务提供商、智能搜索、RSS订阅和人工调研录入。其中，结构化数据主要指数据库中的数据;非结构化数据包括在线报表、文字档案、电子表格、电子邮件、非电子文件等。
3.2数据评估
施工企业商业智能系统利用ETL工具针对收集的数据，进行正确性、相关性、可靠性、充分性、时效性、重要性等评估。数据评估阶段的主要工作包括数据输入，初始数据暂存区，数据质量检查，数据计算与分割，数据净化，数据处理与丰富，目标过滤，确定暂存载入区，载入。
3.3数据存储
数据仓库技术是在施工企业数据存储中应用的一个主要技术，具有主题导向(以主题为核心)、整合型(包括大量不同来源的数据)、长期性(丰富的历史数据，并与时间点关系紧密)、稳定性(并不是日常性的数据，结构与内容相对稳定)的特性。通过数据的整理、汇总，使不同来源的数据拥有一致的格式、名称，避免了造成混乱的可能性。与传统的数据库结构相比，具有信息传递快速、数据整合连贯、时间跨越广泛、查阅简单方便等优点。与此同时，鉴于施工企业管理的需要，有必要克服数据仓库在数据及时性方面的不足。如果在一些需求上坚持继续使用数据仓库，ETL的频率必须提高，但是，具有数据源的信息系统效率就会出现负面影响，也与数据仓库与信息系统分离的技术理念不符。因此，在数据及时性较高需求的情况下，系统并未使用数据仓库，但是保留并增强了数据集，以视图的方式来获取数据，应用效果明显提升。
3.4数据分析
采用多种分析模式以适应不同的应用场景，其中主要是统计分析、OLAP、数据挖掘技术(见图5)。
3.5数据演示
依靠SharePoint等技术建立进行数据演示的网络门户，主要涉及应用ReportingService等技术实现的报表、仪表盘、Excel工作簿、分析图、积分卡、计划与预算的演示方式。
4技术特点与展望
(1)数据挖掘为了适应施工企业数据量庞大繁杂且具有特定需求的挖掘需求，在数据挖掘算法上除了引入常用的数据挖掘模块及算法外，亦结合实际的应用场景进行了参数及算法的优化。
(2)Silverlight技术Web前端应用程序开发解决方案是丰富型互联网应用程序。提供Web应用程序中多媒体(含影音流与音效流)与高度交互性前端应用程序的解决方案，通过Silverlight开发炫目的多媒体界面，以及丰富交互的功能。
(3)BingMaps以JavaScript将BingMaps嵌入商业智能系统，通过调用BingMapsAPI操控地图，可以查看标记在BingMaps上的施工企业下属公司/相关的数据内容。
(4)大数据大数据包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度高于目前常用技术的处理能力。在商业智能领域，引入大数据处理平台，有利于提升系统处理并分析非结构化数据的水平。
(5)云计算在条件允许的基础上，考虑使用基于云计算技术的多节点分布式结构，能够解决传统商业智能系统的一些不足，具备的优点有:能够支持PB级别数据量的存储与计算、多备份提升安全性、并行算法提升存储和计算效率、分布式部署提升硬件扩展性。
5结语
商业智能技术是信息化中的高端应用。本文针对施工企业的实际情况，在施工企业项目管理中成功建立了有针对性的商业智能系统，解决了信息孤岛，是项目管理人员决策的有效工具，系统综合性强、适用性广，相信在不久的将来，商业智能系统会在更多的施工企业得到更广泛的应用。
作者：周宇光单位：中国海外集团有限公
