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随着科技的不断进步，erp系统已是各大企业运营的核心。类似于生物学里的“趋同”概念，erp系统应用可以帮助企业实现全球范围内的企业管理模式趋同，进而形成一个相互依存、相互联结、趋于一致的融合性模式的过程。那么如何利用速达软件erp系统对企业做好提升呢？
首先，我们了解erp系统是用以实时纪录企业各部门业务流程的统计数据，而并不是用以发掘统计数据做好剖析的。erp系统是以MRP(物料需求计划)发展而成的新一代集成型信息管理系统，它拓展了MRP的功能性，其核心理念是供应链管理，也就是以企业好几个分布的模块中及时获得单独的业务流程统计数据。但erp系统具备的很多数据资源如果获得充分运用，那将对企业下一阶段的经营战略起到尤为重要的功效。
其次，erp系统根据数据库的技术应用，将网上交易的统计数据做好储存，发掘剖析的统计数据主要是历史储存统计数据。企业在日常经营中会做好几笔交易，每单业务流程都需要时间纪录，这就需要相对性合乎规则的数据库范式。在业务流程完成后，读取数据后台管理的历史储存数据统计分析深化的对策，当然要确保纪录的数据完整性。
相比传统的erp系统，大多数是把各部门的战略发展规划方案做好多种模拟，再相比选出最优的方案。可是这种形式在统计数据时期存在挺大的弊端，它没法根据市场的转变迅速做到响应。企业需要对整个市场需求分析程度运用erp软件的统计数据获得及时的反馈，这也就需要对统计数据具有相对性的掌控能力，也就不得不做好统计数据的发掘剖析。
统计数据的发掘就是根据企业特定的目标，从数据仓库中根据算法检索隐藏于在其中目标信息内容的全过程。它能够根据数据统计分析历史储存的统计数据，再归纳梳理从而预测分析市场和用户的发展趋势，为企业的下一阶段决策具备支持。统计数据的发掘剖析侧重于统计数据的关联和完整，所以数据仓库技术应用满足了这一要求。
在统计数据的发掘剖析方面，数据仓库技术应用可基于同一目标储存。这样就避免了传统的业务流程模块储存统计数据的分散性，只需要确立企业的战略目标就能够实现统计数据的储存查询和市场趋势剖析。数据仓库技术应用可根据剖析关联的统计数据，这样能够剖析统计数据间隐藏的关系网，在特定的规则条件下找出与市场情况相对性应策划的处理统计数据，再运用不同的统计数据组描述和区分条件建立模型预测分析发展趋势。
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