在信息化高度发展的今天,市场风云变化,如果不能实时掌握企业的经营数据,快速分析出资源、资金等各项指标以快速响应外部环境的变化,就无法整合企业各项资源,降低产业成本,提高竞争力,从而获得良好的效益。企业开始认识到经营数据对决策的重要性。越来越多的企业开始注重数据的积累,而这些海量的数据采用传统的分析方法益发显得捉襟见肘。同时,伴随着电子商务的发展,物流行业也开始展现出其重要性。物流环节关系到客户的满意度,整个企业的运营和供应链的周转,物流管理也逐渐成为企业关注的重点。在环境变化迅速、复杂的背景下,为了从业者集约、费用消减等的经营目标,经营层需要迅速、及时的掌握物流数据,就这些数据进行有效的分析获得重要的物流指标,据此做出正确的经营判断,减少人为数据分析造成的数据错误和业务时间的大量投入。本文在讨论企业数据整合分析目前面临的现状和问题,明确当前工厂物流业务的运作情况后,确定经营管理层和物流管理者关心的各项物流相关KPI。分析出数据的来源系统后,通过IBM Websphere MQ消息中间件将业务系统数据库中的相关物流数据传输到中间存储环节操作数据集(ODS)中。再采用商务智能的ETL技术对数据进行预处理,建立数据仓库,然后构造出经营管理层和物流管理者关心的各项物流相关KPI模型以便制定各种物流计划。本文将展开相关业务标准及实现思想技术的概述,重点介绍商业智能,并利用可视化的报表工具IBM Cognos产品进行结果展示和分析。