目前為止，ERP系統對企業未來的戰略策劃也僅限于分布的各個模塊中，譬如人員管理、財務收支、生產情況等等；況且對于利用半結構化、結構化以及需要集成數據制定戰略決策的企業來講，絕大多數使用的EPR處理效率仍然非常低。

　　最大限度地開發利用ERP系統提供出的豐富數據資源，充分發揮出數據資源對企業戰略策劃的作用，是提高企業ERP處理效率的方法之一。

　　凡事必有利弊，學會利用ERP系統的數據之前，我們需要知道ERP系統所挖掘出的數據有哪些不足之處，之后再分析優勢所在。

　　首先，我們知道ERP系統是用于實時記錄企業各部門業務的數據，而不是用于挖掘數據進行分析的。ERP系統是從MRP（物料需求計劃）發展而來的新一代集成化管理信息系統，它擴展了MRP的功能，其核心思想是供應鏈管理，也就是從企業多個分布的模塊中及時獲取單獨的業務數據。但ERP系統提供的大量數據資源如果得到充分利用，那將對企業下一步的戰略決策起到至關重要的作用。

　　其次，ERP系統通過數據庫的技術，將在線交易的數據進行存儲，挖掘分析的數據主要是歷史存儲數據。企業在日常運營中會進行多筆交易，每筆業務都需要時間記錄，這就需要相對符合規則的數據庫范式。在業務完成后，讀取后臺的歷史存儲數據分析進一步的策略，當然要保證記錄的數據完整性。

　　對比傳統的ERP系統，大多是把各部門的戰略規劃方案進行多種模擬，再對比選出最優的方案。但是這種方式在數據時代存在很大的弊端，它無法根據市場的變化迅速做出響應。企業需要對整個市場的需求程度利用ERP的數據得到及時的反饋，這也就需要對數據具有相對的掌控能力，也就不得不進行數據的挖掘分析。

　　數據的挖掘就是根據企業指定的目標，從數據倉庫中通過算法搜索隱藏于其中目標信息的過程。它可以通過數據分析歷史存儲的數據，再歸納整理進而預測市場和客戶的趨勢，為企業的下一步決策提供支持。

　　數據的挖掘分析側重于數據的關聯和完整，所以數據倉庫技術滿足了這個要求。

　　在數據的挖掘分析方面，數據倉庫技術可基于同一目標存儲。這樣就避免了傳統的業務模塊存儲數據的分散性，只需要確立企業的戰略目標就可以實現數據的存儲查詢和市場趨勢分析。

　　數據倉庫技術可通過分析關聯的數據，這樣可以分析數據間隱藏的關系網，在特定的規則條件下找出與市場情況相對應策劃的處理數據，再利用不同的數據組描述和區分條件形成模型預測趨勢。

　　另外，對歷史存儲數據而言，時效性格外重要。它可以通過歷史數據變化規則與趨勢對企業下一步戰略決策做出分析預測。

　　數據的挖掘分析可以充分利用企業運作過程中積累的大量歷史數據，并根據市場變化做出反饋，為企業進一步的決策提供參考，逐漸推動企業信息化，這就是充分利用ERP系統的數據進行挖掘分析的結果。