浅谈面板行业的REPORT系统设计

杨凯

【摘 要】介绍了面板行业的REPORT系统设计、需求与结构分析以及系统开发过程，数据仓库技术的介绍。

【关键词】面板业；数据仓库；REPORT；ETL

1 研究背景

中国制造企业随着MES，ERP 等信息化系统的初步部署完成，管理方式也由无明确过程型的粗放式管理过渡到流程越发清晰的精细化管理。同时，企业在实现对业务数据进行有效管理过程中，积累了大量的生产、行政管理信息，产生了利用现代信息技术收集、管理和展示分析结构化和非结构化的数据和信息的诉求，如何利用这些跨系统数据创造更大的价值？

2 需求与技术

液晶面板行业通过自动化信息系统的搭建后每日的生产都会产生大量数据，我们利用ETL数据仓库技术，ETL就是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端。数据仓库的构建将大大缩短获取信息的时间，数据仓库作为数据的集合，所有的信息都可以从数据仓库直接获取，数据仓库的最大优势在于一旦底层从各类数据源到数据仓库的ETL流程构建成型，那么每天就会有来自各方面的信息通过自动任务调度的形式流入数据仓库，从而使一切基于这些底层信息的数据获取的效率达到迅速提升。

从应用来看，使用数据仓库可以大大提高数据的查询效率，尤其对于海量数据的关联查询和复杂查询，所以数据仓库有利于实现复杂的统计需求，提高数据统计的效率。而ETL架构的优势有：

1）ETL可以分担数据库系统的负载（采用单独的硬件服务器）

2）ETL相对于EL-T架构可以实现更为复杂的数据转化逻辑

3）ETL采用单独的硬件服务器。

4）ETL与底层的数据库数据存储无关。

利用报表开发，可以设立一个灵活的数据支撑中心，能够做到随需应变，对单位现有的系统分析进行改进和增强。首先，变化频繁的前端分析，不再完全依赖于各个软件公司；再者，通過数据中心向各个系统输送分析报表，可以弥补业务系统中传统页面的固化，做到需求快速响应的报表定制。最后，结构设计和使用的简易性，经过简单的培训后，企业可自行设计数据分析模板，搭建报表中心；通过这种方式，企业所有的系统，不再是不能随时改进和增强的静态系统了，而是随着需求的变化而变化的动态系统。

3 系统成本

随着市场经济的深入及电子商务的发展，制造业企业的信息化处理明显地从单一的部门级应用向企业级应用发展，应用深度与广度不断扩展。对于大多实力较强的制造业企业来说，原有的硬件、软件系统将渐趋老化，已不能适应企业的发展要求。正因如此，制造业信息化对硬件系统、软件系统会持续不断提出新的需求，期间会产生大量的重复成本进行投入，限制了企业的发展。

凭借强大数据展现，灵活表单填报，以及简单高效的设计器，对于有独立的IT 信息部门的企业来说，完全可以凭借自身对于业务的熟悉和对需求的充分理解，自行开发各种应用系统，从而彻底走出软件业的怪圈——”年年需要花钱买新的软件，买来的新软件却不能满足年年变化的需求”。

4 系统开发及注意点

以现有EDB表为基础，当有新需求时，来添加一张报表，如果现有EDB的表无法实现则需要通过新建ETL JOB，来实现对源数据库的表数据进行直接抽取、按条件做筛选或者进行汇总并插入新的数据库中，当有需求后，我们要确定客户希望的结果是什么，然后确定得到这个结果需要用到哪几张表，再用实例编写SQL，尝试得到结果，最后确定需要的查询条件，便于设计UI，这是前台部分需要思考的； 而后台部分用到的是ORACLE PACKAGES，我们通过在PACKAGE中定义function来返回结果集，方便前台的调用，这一点很重要，这里跟前台UI是有对应的。

而前台则一般使用C#开发用户画面，比较容易上手，此处不再赘述。

5 效率提升

传统报表侧重的是数据的全面展示，对于分析这块实在是比较费力。尤其对于制造业来说，传统的明细类的报表，越来越显得分析麻烦，如何让数据说话？大多企业选择输出成Excel，按照分析需求进行重新定制，发送给领导查看，这样面临两块问题：

1）数据更新，响应不及时；

2）浪费大量人力进行重复报表的制作

根据数据进行前台及时展示，同时采用模板的形式，一次制作，随时查看，即加快了决策层的反应速度，又无需每月初、月末投入大量人力进行重复报表制作。与传统相比面板制造业靠的是数据说话，通过数据仓库的建立，每日可以通过report系统分析出总结，实现效率的提升。

6 结束语

企业信息化系统的顺利运行靠的是数据，数据是至关重要的，所以需要建立数据仓库，面板制造业的REPORT系统开发将大力提升企业在运营成本降低，生产稼动率的提升起到重要作用。

【参考文献】

[1]（美）马特.卡斯特.Pentaho Kettle解决方案：使用PDI构建开源ETL解决方案.电子工业出版社.2014（4）.

[2]荫蒙.数据仓库.机械工业出版社.2006（8）.

[责任编辑：田吉捷]endprint