מדברים על היישום של טכנולוגיית מחסן נתונים בחברות דפוס

מדברים על היישום של טכנולוגיית מחסן נתונים בחברות דפוס

אנחנו חברת הדפסה גדולה שנזן בסין. אנו מציעים את כל פרסומי הספר, הדפסת ספרים בכריכה קשה, הדפסת נייר בכריכה קשה, מחברת של כריכה קשה, הדפסת ספר ספריאל, הדפסת ספרים, הדפסת חוברת, תיבת אריזה, לוחות שנה, כל מיני PVC, חוברות מוצר, פתקים, ספר ילדים, מדבקות סוגים של נייר מיוחד נייר הדפסת מוצרים, cardand משחק הלאה.

לקבלת מידע נוסף, בקר בכתובת

http://www.joyful-printing.com. ENG בלבד

http://www.joyful-printing.net

http://www.joyful-printing.org

דוא"ל: info@joyful-printing.net

עם הצטרפותה של סין ל- WTO והדרגה הגוברת של אינפורמציה גלובלית, היא הביאה הזדמנויות פיתוח גדולות ואתגרים עצומים לתעשיית הדפוס. בעידן של תחרות עזה, איך חברות דפוס לנצח במפעלים רבים; בעידן המידע של היום, אשר יכול יעיל יותר משאבים הליבה שלי מידע במידע מסיבי, ובכך לספק ניהול יותר עבור מנהלי עסקים ההתייחסות ההחלטות ערך עבור ערך ראוי לתשומת לב.

כיום, הקמנו תת מערכות יישום שונות בחברות הדפסה רבות, כגון תת-מערכת של לקוחות עסקיים, תת-מערכת של ייצור, תת-מערכת פיננסית, תת-מערכת מכירות, וכו ', אשר עדיין ניתן להשתמש בהם במידה מסוימת בתחומים שלהם. הביקוש מספק, הנה כאשר תהליך הניתוח כרוך רק כמות קטנה של מידע נתונים. מערכות מסד נתונים לעיבוד תפעולי תכופות מוצפים לעתים קרובות כאשר כמות הנתונים גדלה במהירות ודרישות השאילתה ממשיכות להיות מורכבות יותר. לכן, טכנולוגיה חדשה צריכה להיות מאומצת על מנת לאפשר ניתוח ועיבוד מורכבים, כך טכנולוגיית מחסן נתונים קמה.

ראשית, טכנולוגיית מחסן נתונים

טכנולוגיית מחסן הנתונים הופיעה בשנות ה -80. בשנות ה -90, מדען ההנדסה האמריקאי המפורסם, ד"ר וו אינמור, נתן את ההגדרה של מחסן הנתונים: מחסן הנתונים הוא נושא מוכוון, משולב ולא מתחדש (יציבות אוסף נתונים המשתנה עם הזמן (כולל נתונים היסטוריים בזמנים שונים ) כדי לתמוך בתהליך קבלת ההחלטות בניהול עסקים, זהו פתרון לניהול מידע ארגוני שהוא ארכיטקטורת מערכת, לא מוצר תוכנה או יישום.הארכיטקטורה מחסן נתונים משלב נתונים עסקיים מופץ על פני מסדי נתונים מובנים שונים באתרים שונים בארגון רשת היא בלב ליבה של מערכת תמיכה החלטה המבוססת על מסדי נתונים בקנה מידה גדול.זה פתרון יעיל יחסית כדי לפתור את הבעיה של נתונים יותר מדי בניהול וקבלת ההחלטות פעילויות של הארגון, אבל חוסר מידע שימושי.

1. תכונות מחסן נתונים

בניגוד למסד נתונים ייעודי, מחסן הנתונים כולל את המאפיינים הבאים:

1.1 מחסן הנתונים הוא נושא מוכוון. זה לוקח את התוכן העיקרי של העבודה העסקית בתור הקו הראשי, מקבל מידע מידע יעיל ממספר רב של מאגרי נתונים מפוזרים פרטיים, מחיצות פיזיות על פי נושא הנושא, הופך ומארגן אותם למערכות אחסון חדשות, אגרגטים נתונים ב החדש מבנה מיוחד, וליצור את הקשר הקשר של כל נושא. יש לציין כי הנושא הוא תקן לרכישת נתונים וקטגוריות במחסני נתונים.

1.2 אינטגרציה היא תכונה חשובה של אחסון נתונים. נתוני מחסן הנתונים מגיעים ממערכות יישום שונות, תוך שימוש במבני נתונים וסוגים שונים, בשיטות קידוד שונות. לכן, לא ניתן פשוט להעתיק כל פרט נתונים, אלא כדי לעבד את הנתונים ולאחד סוגים שונים של נתונים לתוך מודל מחסן הנתונים. שילוב נתונים הוא קישור מכריע בבניית מחסן הנתונים.

1.3 שינויים לאורך זמן הם תכונה נוספת של אחסון נתונים. בדרך כלל, מסד הנתונים המסורתי מאחסן רק את נתוני מערכת היישום הפועלים כרגע, והנתונים האחרים משמשים רק לאחסון גיבוי, ואין חיבור לפני או אחרי. נתונים מחסן נתונים משמש לעתים קרובות כמו ניתוח המגמה, וזה צריך להיות מספיק נתונים היסטוריים, ואת טווח הזמן יכול להיות ארוך מאוד. טמפוראליות היא דרישה בלתי נמנעת של מחסני נתונים לניתוח חוקי הנתונים המובנים.

מאפיין נוסף של מחסן הנתונים 4 הוא חוסר התנודתיות (כלומר, היציבות) של הנתונים. הנתונים של מחסן הנתונים הוא ניתוח נתונים לעיבוד מקיף של נושא מסוים. לאחר שהנתונים נוצרים ומועברים למחסן הנתונים, באופן עקרוני, אנשי הניהול אינם רשאים לשנות או למחוק לפי הצורך, וניתן רק לרענן מעת לעת.

2. הרכב מערכת מחסן הנתונים

טכנולוגיית אחסון נתונים היא למעשה טכנולוגיית שילוב מידע. מחסן הנתונים משיג נתונים גולמיים ממגוון מקורות מידע, ומאחסן אותם במסד נתונים פנימי של מחסן הנתונים. לאחר מכן, באמצעות כלי גישה, המשתמש מסופק עם מידע משולב כדי לסייע למנהל עסקים לנהל ניתוח מעמיק ומקיף כדי לתמוך בהחלטה הכוללת של הארגון. בהתאם לצרכים אלה, מחסן נתונים כולל בדרך כלל את החלקים הבאים:

2.1 מקור הנתונים: לספק נתוני המקור עבור מחסן הנתונים, כגון מסד נתונים עסקי, מסד נתונים הייצור, וכן הלאה.

2.2 מיצוי נתונים, טרנספורמציה וטעינה: לחלץ נתונים ממקור הנתונים, ולאחר מכן לארגן מחדש את העיבוד, לטעון לתוך מסד הנתונים היעד.

2.3 כלי דוגמנות נתונים: להקים מודל מידע עבור מסד הנתונים המקור ואת מסד הנתונים היעד.

2.4 מחסני ליבה: אחסון נתוני נתונים ומטא נתונים.

2.5 מסד הנתונים היעד: לאחסן נתונים שאומת, מאורגן, מעובד, מחדש.

2.6 גישה לנתונים ולכלי ניתוח נתונים חזיתיים: מקבלי החלטות ארגוניים ואנליסטים עסקיים משתמשים בכלים אלה כדי לנתח נתונים נוספים במסד הנתונים של היעד.

2.7 כלי ניהול מחסן נתונים: מספקים כלי ניהול להפעלת מחסן נתונים, כגון ניהול אבטחה, ניהול אחסון.

שנית, מודול מחסן הנתונים בתעשיית הדפוס

נכון לעכשיו, ברוב הארגונים, הקמת מחסן הנתונים מבוססת בעיקר על הנושא העסקי עבור אינטגרציית נתונים, הארגון ההדפסה זהה. על פי המאפיינים של תעשיית ההדפסה, ההדפסה הנוכחית מחסן נתונים ארגוניים כולל בעיקר את המודולים הבאים על פי הנושא:

1 ניתוח לקוח מודול: הוא מנתח בעיקר את סוג והרכב של לקוחות, מוצא לקוחות הליבה לקוחות בעלי ערך על בסיס הפצה עסקית בעבר, ולבסוף מנתח את הגורמים העיקריים המשפיעים על נפח העסק. באמצעות מודול זה, חברות יכולות בבירור לנתח את סיכויי השוק להקים מנגנון אמון הדדי טוב עם הלקוחות.

2 ייצור וניהול מודול ניתוח: לנתח באופן שיטתי את תהליך הייצור כולו, בעיקר מן ההיבטים של ניתוח יעילות הייצור, סידור סביר של מחלקות שונות, ניתוח מגמות יעילות, וכו ', כדי לסייע למנהלים יחידת הייצור ואת מצב הפעולה ולהשפיע על הייצור. גורמי המפתח, ולאחר מכן את הפתרון המתאים לבעיה, על מנת לשפר את יעילות הייצור של החברה ואת רמת הניהול.

3 הזמנה עסקית מודול ניתוח: כתעשייה מיוחדת בתעשייה ההדפסה, היא אינה מספקת מכירות עצמו, והוא מיוצר על פי הסדר. לכן, ניתוח של הסדר הוא מאוד חשוב, בעיקר סוג ההזמנה, נפח העסקים, הפצה אזורית, הלקוח, מצב תיעודי ושיטות הדפסה, וכו ', ולאחר מכן לחקור את נפח העסקים של החברה בשנים האחרונות, ניתוח השינוי ב נפח העסקים ואת הגורמים המשפיעים העיקריים, ובכך משקף במדויק את מגמות השוק קבלת החלטות נכונות לפיתוח נוסף של ארגונים.

4 מודול ניתוח לוגיסטיקה: מנתח בעיקר את היבטי הרכישה, המלאי, המשלוח, ניצול החומרים, עלות ההובלה, עלות ההפצה וכו ', ומקבל את ההיבטים העיקריים המשפיעים על העלות, ומקים מערכות שיפור רלוונטיות בזמן כדי לשפר את היעילות של הארגון.

בנוסף, קיימים מודולים כגון ניתוח פיננסי וניתוח כוח אדם, הנקבעים בהתאם לתנאים הספציפיים של החברה. בנוסף למודולי הניתוח הללו במחסן הנתונים, חייבים להיות טבלאות עובדות מקבילות, כגון טבלאות עובדות של נתוני לקוח, טבלאות עובדות של ניהול ציטוטים וכן הלאה.

שלישית, הקמת הדפוס נתונים ארגוניים מחסן

הקמת מחסן נתונים בחברת דפוס, כמו תעשיות אחרות, חייבת לפעול לפי העקרונות הבאים:

1 עקרון שלב אחר שלב: בניית מחסן נתונים עם השקעה גדולה, סיכון גבוה, וארוך זמן לא ניתן לעשות בן לילה. אל תצפו לבנות מחסן נתונים עולמי ענקי מההתחלה. מהנושאים הקטנים, המוגדרים היטב והנוגדי-נתונים, פשוטים למורכבים, מקומיים ועד גלובליים, מיושמים בשלבים.

2 עקרון המדרגיות: גודל מחסן הנתונים מתרחב עם הרחבת תחום הנושא, ובנושא מסוים הוא גם משתנה באופן דינמי ככל שהנתונים גדלים. לכן, בניית מחסן נתונים חייבת להוכיח יכולת הרחבה מבחינת ארכיטקטורת נתונים, אחסון נתונים ועיבוד נתונים.

3 עקרון המעשיות: מבנה מחסן הנתונים מונע על ידי צרכים עסקיים ומשלב נתונים על פי נושאים עסקיים.

בניית מחסן נתונים בארגון ההדפסה הנוכחי אינה משתמשת בגישה המסורתית של מחזור החיים, אלא היא משתמשת בגישת פיתוח מהירה הדומה לגישת האב טיפוס המהירה. לאחר קביעת הנושאים כגון סדר עסקים, לקוח, ייצור וכו ', הארגון מבצע חקירה וניתוח, ולאחר מכן בונה מודל מתמטי (בדרך כלל מודל כוכב) המבוסס על נתוני המשנה השונים המקוריים, ומקים באופן ישיר מחסן נתונים. ולהבין את אב טיפוס המערכת של המשתמש כדי לנסות ולהשתמש במידע בזמן; אז החברה יהיה בהדרגה להתאים את אב טיפוס המערכת על פי מידע משוב לעשות את זה בהדרגה מושלמת לספק שירותי קבלת החלטות משביעת רצון יותר עבור המנהל. מערכת מחסן נתונים זו בנויה תחת ארכיטקטורה חדשה עם כלי פיתוח מקיפים כדי לענות על הצרכים של משתמשים שונים במועד.