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面对信息时代各种各样的先进的技术的冲击，企业统计如何适应网络化、集成化、数字化这一形式的转变，充分利用现代化的信息网络技术，促进企业统计上报方式改革，更加及时、准确、全面地了解、掌握企业经营的发展态势，为国家和各级地方政府制定产业政策、进行宏观调控提供新的数据源，已经成为当前企业统计工作中必须面对的问题。
一、当前企业信息化工作中所面临的问题
随着社会信息化和电子商务网络化的发展，遥感技术、网络技术、多媒体技术等都在现代企业管理中得到越来越广泛的应用，企业统计网络信息化的趋势日趋明显。主要表现住：企业统汁中计算机辅助调查技术和网络调奄技术的应用、统计数据自动化系统的建设、企业统计数据库开发、以及企业综合统计信息管理系统的进一步完善等。
目前大多数企业信息化建设已打下了一定的基础，但当前的信息系统只是达到数据处理的初级水平，许多信息系统往往只限于对数据的基本规模的量化，而真正涉及到利用数据预测、决策方面的工作还比较少，结果是只能代替一部分繁重的手工劳动，并没有充分发挥信息系统的效益。
较为普遍存在的问题主要有：企业信息反馈慢、数据失真现象较严重；数据搜集难度增加，传统统计方法和指标体系的不适应；统计数据不能适应企业准确地把握市场变化的规律等等。科学的经济活动分析依赖于强有力的数据分析能力，而当前的实际情况是：多数企业的数据分析能力远远不适应企业经济活动分析和经营决策的需要，更不适应企业信息化发展的要求，大量宝贵的数据资源没有得到充分的开发和利用，“数据丰富、信息贫乏”的现象十分普遍，由此严重制约了企业经济活动分析效果和企业决策。
怎样迅速提高企业在网络化的统计数据搜集和分析能力既是众多企业管理者的呼声，也是企业统计工作的基础。我认为：在当前，应该充分利用新技术手段，来构建一个“企业ERP统计数据库”，以适应信息社会化发展对企业统计工作的要求。
二、企业ERP统计数据库的基本框架
ERP(Enterprise
Resource Planning)系统就是指企业为了达到一定的目标，通过对企业所有资源(物力、财力、人力及信息资源)的整合，来实现企业资源的最优化配置。在ERP系统中，一个主要的特点就是：企业实现了所有业务流程资源之间信息共享，这不仪仅是企业发展电子商务的基础，同时，也是企业实现ERP数据统计的依据。
企业ERP数据应该综合了企业各项资源的信息，它采用先进的网络分析和数据挖掘技术，通过从
企业内部的不同系统和外部数据源收集数据，经过抽取、整合和统计，形成一个中心的数据集。企业ERP数据应该有这样一些特点：数据全面且存储量大；数据易于分析；数据易于组合和生成。例如：其中的数据可以是历史数据或实时数据；可以按照业务慨念来组织，也可以按照统计口径来派生；数据基本不作更改，保证了统计原始资料的正确。此外，数据库还提供
联机分析(OLAP)功能，用户可以联机访问经过分析运算的多条数据。
企业ERP统计数据库还应克服直接建立在业务系统数据库基础之上的决策支持系统的局限，例如：
数据按照统一格式存放，用户可联机快速地查询复杂的数据；查询不会影响其它正在进行的交易；数据来自不同的系统，并按照分类存放。
简而言之，企业ERP数据库是一个数据源，可以提供全面的企业统计信息基础数据。同时，这些数据是能够按照统计指标的分类要求来组织和生成的，这样就为我们构建企业ERP统汁的摹本框架打下了基础。
诚然，不同类型的企业有其各自的特色和业务关注点，但其所涉及到的企业经营运作流程却是相同的，如客户关系管理、财务系统、人力资源管理、产运销存业务系统，以及企业的决策支持系统。
这些ERP所包含的主要内容正是各个企业所普遍关注的。因此，我们可以围绕客户、销售、生产和库存这些企业普遍关心的问题展开详细的分析，并搭建出企业ERP统计的基本框架。
1．ERP资源数据之一：客户关系管理统计模块。
客户关系管理(customer
relationship management)简称CRM，简单定义，CRM是一个获取、保持和增加可获利客户的过程。客户关系管理统计模块所涉及到的统计数据处理主要包括：相关行业客户的数据搜集和整理，相关竞争对手的数据分析，进度评估和跟踪多种营销策略等数据资料。动态销售数据、产品的配置、报价、打折、及销售订单的生成，以及企业客户资料的搜集和统计分类。CRM按地域、级别、进货量、销售量、存货量、产品品牌等类别对客户进行细分，找出关键客户。
通过建立完善的客户资料档案库，实施科学的客户分类评价指标体系，对客户购买行为和价值取向进行深入分析，挖掘新的销售机会，并对未来发展方向提供科学、量化的指导依据。此外，CRM可以进行对客户忠诚度分析、客户满意度分析，确定客户忠诚度和保有率，找出目标客户，为客户提供信息支持，从而创造销售机会。
2．ERP数据资源之二：销售数据统计模块。
根据历史销售数据，建立销售分析系统，分析其销售情况(包括销售时间(年、季、月)、区域(省、市、县和地区)、数量、结构、产地、牌号、规格)、人
、流动人口、社会经济发展水平、居民可支配性支出、产品市场发展趋势等
素，设定产品库存定额(包括数量、结构、产地)；对于企业的下属销售公司还可以根据销售网点的数量、配送能力、销售主导方式(大访销、大配送、访送一体、访送分离)等要素进行分析，预测每种产品在各个地区的销售量和销售额等情况。
3．ERP数据资源之三：库存数据统计模块。
企业库存数据主要来源于两方面，一方面是随进货单，出货单随时变化的库存数，另一方面是定期进行库存盘点获得的实际库存数，合理的库存量可最大限度地减少脱销，并减少存货维护的成本和资金占用。
在库存数据模块中，对于物流配送中心，可设置从时间、地域、厂家、品牌、类别、批次等多个角度的统计指标，如产品的库存上、下限；产品的最佳库存量；产品的库存成本；产品的库存周期；产品的损耗；到期产品预警；库房的使用率和成本；最佳配送产品组合，时间，车次和路线；合理的库房位置和产品存放；库存产品的资金占用成本等等。
4．ERP数据资源之四：生产数据统计模块。
根据销售和库存情况，以及销售趋势预测，制定每种产品的生产量，保持安全、合理的库存。对于产品生产企业，可以从企业ERP系统中提取相关的业务数据，对产品生产过程中涉及的每一个环节、工序和材料、原辅材料、零配件等进行成本构成分析，从而降低生产成本，提高生产率。
5．ERP数据资源之五：
决策数据统计模块。
通过将CRM分析系统、销售分析系统和生产分析系统的结合，将企业的各种业务信息统一存储在数据库之中，可以方便的对客户、产品、进程、任务、预算、计划、费用等等信息进行分类统计，用以分析销售、市场和服务业务的运行情况，从而做出科学、正确的决策。
利用决策统计模块可以产生：月度总销量表(作同比分析)；分类销量表；骨干品牌销量分析表；以计算品牌利润贡献度；分批发部销量分析；分客户类型销量分析，计算客户利润贡献度；服务成本与效益增长率表；大客户销售预测(销售量与销售额)；品牌销售预测分析(销售量与销售额)；区域销售预测分析(销售量与销售额)。
三、企业ERP统计系统的数据库建立
企业ERP系统的数据搜集主要工作就是建立ERP数据库。在现代化计算手段和网络信息化的支持下，ERP数据库的建立可以为企业带来一个独特的、效果立竿见影的智囊工具。
企业ERP数据库的建立主要分为四个阶段：
1．业务数据集中阶段。
企业ERP数据库必须建立在完整、统一的业务数据基础上，而在大部分企业内部，业务信息分散在不同部门的不同业务系统中，这也是为什么原有的业务信息不能共享或信息不一致的主要原因。因此在建立数据库之前，有必要将所有需要的信息整合到一起，然后再在此基础上进行整理和分析。
大多数企业在业务系统数据传送中，总部对分支机构信息的获得大部分仅限于汇总信息，对于销售流水等明细信息并不进行整理和传送。但对于ERP数据库系统的即时查询，很可能取到最小粒度，因此数据库的数据传送必须细化到最小粒度。这是数据库对信息传送的重要要求。同时随着企业ERP数据库的不断深入，企业必须提供灵活的数据传输和同步方案，满足数据库当今和未来发展的需求。由于不同业务系统平台和软件可能完全不同，在数据集中过程中还必须考虑到异构平台和异构数据源的同步问题。
2．数据抽取转换和加载阶段。
由于汇总的数据来源于不同的业务系统，因此出现信息不一致的现象不可避免，有必要对汇总后的数据进行一定的内容整理和处理。原有的以业务为主的MIS系统的存储模式也不一定适合于以分析为主的数据库模型，也需要重新进行整理和转换。因此必须对数据进行清洗转换后，才可以加载到数据库中。只有正确的数据才能分析出正确的结果，本身就不一致的数据不能提供任何价值信息。
数据抽取转换的过程可以根据转换复杂度，资金投入等不同因素考虑不同的实现方式，如手工处理方式或专业的计算机数据转换工具等，企业可根据自己的需求合理选择。
3．数据存储和管理阶段。
在ERP数据系统中，抽取转换后的数据必须保存在一个高效的数据存储中心中，为用户的统计、分析和挖掘提供信息基础。
与业务系统仅保存最近的业务数据不同，数据库保存的是大量的历史数据，少则3个月，多则1至5年，其数据量是相当大的。数据量大一方面为系统分析提供了更多的数据参考，使趋势分析更加准确和理性；另一方面也给系统带来了极大的负面影响：其一是影响系统查询性能，其二是加大系统的存储投资成本。
因此在系统实施过程和数据库选择时，必须考虑如何保证系统在大数据量下的查询性能和如何降低大数据量的存储成本。
由于ERP数据库主要负责历史进销存业务的统计、分析、报表和挖掘，其对数据的修改相对来说很小，而且大部分操作是对批量数据的统计，而不是单条业务的处理。如一般是某类商品的销售统计，而不是具体的某条销售流水，因此对其性能要求主要集中在查询性能，而不是删除、加载性能。这也是选择数库存储时与选择传统的业务系统存储时的一个重要区别。
4．数据展现和分析阶段。
在完成了数据集中，转换和存储后，就已经为ERP数据库分析准备了足够的数据，但如何从众多的信息中发现规律和价值，还必须做好数据挖掘和数据的展现。
在传统的MIS系统中，所有查询的内容和报表都是固定的，如进货单、商品明细账、总账等，对于这些系统，传统的MIS开发工具，如PB、VB、Delphi都是很好的选择。但通常数据库的查询是随机、灵活变化的，在具体查询前没有固定的格式，查询的结果也是不可预知的，在此情况下，如果仍采用传统的报表工具就会极大地限制查询的内容和灵活性，因此必须采用专业的数据库分析工具，用户可以根据自己的需要，随时进行各种方式的查询和多维分析，包括对所关心的现象的相关性分析、趋势分析及波动分析等。
数据展现主要是通过转移0LTP系统中的部分决策支持查询和报表，提供即席查询、灵活报表和多维分析，同时，可以通过Client／Server和Internet／Intranet等多种途径展现。具体的应用模式包括：静态报表、动态报表、即席查询、0LAP分析、EIS、DSS等等。
综上所述，企业ERP数据库的建立，可以帮助用户从繁杂的数据中获得有效的统计分析数据，并在此基础上做出正确的决策。引入数据库系统，还可以使企业进一步扩大利润，加大竞争实力，并在激烈的商业竞争中保持长久的竞争优势。
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