Taler om anvendelsen af datavarehusteknologi i trykkerier
Vi er et stort trykkeri selskab i Shenzhen Kina. Vi tilbyder alle bogbøger, indbundet bogtrykning, bogtrykning af bogtryk, indbundet notesbog, tryksagerudskrivning, sadelstikning bogtrykning, hæfteudskrivning, emballagekasse, kalendere, alle former for PVC, produktbrosjyrer, noter, børnebog, klistermærker, alle typer af særlige papir farve trykning produkter, game cardand og så videre.
For mere information besøg venligst
http://www.joyful-printing.com. Kun ENG
http://www.joyful-printing.net
http://www.joyful-printing.org
email: info@joyful-printing.net
Med Kinas optagelse i WTO og den stigende grad af global informationering har den givet store udviklingsmuligheder og store udfordringer for trykkeribranchen. I en tid med hård konkurrence, hvordan vinder trykkerier i mange virksomheder; i nutidens informationsalder, hvem kan mere effektivt minde kerneinformationsressourcer i massiv information og dermed give mere ledelse til virksomhedsledere Beslutningens referenceværdi er værdig.
I øjeblikket har vi etableret forskellige anvendelsessubsystemer i mange trykkerier, såsom kundesystem, delsystem, produktionssystem, finansielt delsystem, salgssystem, etc., som i en vis udstrækning kan anvendes på deres respektive områder. Tilfredsstillende efterspørgsel, her er når analyseprocessen involverer kun en lille mængde dataoplysninger. Databasesystemer til hyppig operationel behandling bliver ofte overvældet, når mængden af data vokser hurtigt, og forespørgselsbehovene fortsætter med at blive mere komplekse. Derfor skal en ny teknologi vedtages for at muliggøre kompleks analyse og behandling, så data warehouse teknologi blev til.
For det første data warehouse teknologi
Data warehouse teknologi optrådte i 1980'erne. I 1990'erne gav den berømte amerikanske ingeniør, WH Inmor, definitionen af datalager: data warehouse er subjektorienteret, integreret og ikke-vedvarende (stabilitet En samling af data, der ændrer sig over tid (herunder historiske data på forskellige tidspunkter ) for at understøtte beslutningsprocessen i forretningsforvaltning Det er en enterprise information management løsning, der er en systemarkitektur, ikke et softwareprodukt eller en applikation. Data warehouse arkitekturen integrerer forretningsdata fordelt på forskellige strukturerede databaser på forskellige steder i virksomheden netværk og er kernen i et beslutningsstøttesystemmiljø baseret på store databaser. Det er en forholdsvis effektiv løsning til at løse problemet med for mange data i virksomhedens ledelses- og beslutningstagningsaktiviteter, men manglende nyttige oplysninger.
1. Data warehouse funktioner
I modsætning til en dedikeret database har et datalager følgende karakteristika:
1.1 Data warehouse er fagorienteret. Det tager hovedindholdet i forretningsarbejde som hovedlinje, opnår effektive informationsdata fra et stort antal spredte private databaser, fysisk skillevægge i henhold til fagområdet, forvandler og organiserer dem til nye lagringssystemer og aggregerer data i I den nye speciel struktur og etablere forbindelsesforholdet mellem hvert fagområde. Det skal siges, at emnet er standarden for dataindsamling og kategorisering i datalagring.
1.2 Integration er et vigtigt element i datalagring. Data warehouse data kommer fra forskellige applikationssystemer, ved hjælp af forskellige datastrukturer og typer, med forskellige kodningsmetoder. Derfor er det ikke muligt at simpelthen kopiere hver detalje data, men at behandle dataene og forene forskellige typer data i datalagermodellen. Dataintegration er et afgørende led i opførelsen af datalager.
1.3 Ændringer over tid er et andet element i datalagring. Generelt gemmer den dedikerede database kun de aktuelt kørende applikationssystemdata, og andre data bruges kun som backuplagring, og der er ingen forbindelse før eller efter. Data warehouse data bruges ofte som en trendanalyse, og den skal have nok historiske data, og tidsrummet kan være meget lang. Temporalitet er et uundgåeligt krav til datalagre til analyse af de iboende datalove.
Et andet træk ved de 4 datalager er dataets ikke-volatilitet (dvs. stabilitet). Data warehouse data er analysedata for omfattende behandling af et bestemt emne. Når dataene er dannet og indlæst i datalageret, kan administrationspersonalet i princippet ikke ændre eller slette ved vilje og kan kun opdateres periodisk.
2. Sammensætningen af datalagringssystemet
Data warehousing teknologi er faktisk en informationsintegration teknologi. Data warehouse får rå data fra en række informationskilder og gemmer dem derefter i en intern database af datalageret. Derefter gives brugeren via integreret værktøj med integreret information for at hjælpe forretningsadministratoren med at foretage en grundig og omfattende analyse for at understøtte virksomhedens overordnede beslutning. Baseret på disse behov omfatter et datalager generelt følgende dele:
2.1 datakilde: levere kildedata til datalageret, f.eks. Virksomhedsdatabase, produktionsdatabase og så videre.
2.2 dataudvindings-, transformations- og indlæsningsværktøjer: Uddrag data fra datakilden, og omorganiser derefter forarbejdningen, indlæsning i måldatabasen.
2.3 Datamodelleringsværktøjer: Opret en informationsmodel til kildedatabasen og måldatabasen.
2.4 kernelagring: Gem datamodeller og metadata.
2.5 måldatabase: Gem data, der er blevet verificeret, organiseret, behandlet og reorganiseret.
2.6 Front-end datatilgang og analyseværktøjer: Virksomheds beslutningstagere og forretningsanalytikere bruger disse værktøjer til yderligere at analysere data i måldatabasen.
2.7 Data warehouse management værktøjer: Forvaltning værktøjer til drift af data warehouse, såsom sikkerhedsstyring, storage management.
For det andet data warehouse modulet i trykkeribranchen
I øjeblikket er etableringen af datalager i de fleste virksomheder hovedsageligt baseret på forretningstemaet for dataintegration, og trykkeribranchen er den samme. Ifølge prægningsindustriens egenskaber omfatter det nuværende trykkerivirksomhedsdatabase hovedsagelig følgende moduler i henhold til temaet:
1 Customer Analysis Module: Det analyserer hovedsagelig type og sammensætning af kunder, finder kernekunder og værdifulde kunder baseret på tidligere virksomhedsfordeling og analyserer endelig de vigtigste faktorer, der påvirker forretningsmængden. Gennem dette modul kan virksomheder tydeligt analysere markedsudsigterne og etablere en god gensidig tillidsmekanisme med kunderne.
2 Produktionsledelsesanalysemodul: Analyser hele produktionsprocessen systematisk, hovedsagelig fra aspekterne af produktionseffektivitetsanalyse, rimelige arrangementer af forskellige afdelinger, effektivitetstendensanalyse mv. For at hjælpe ledere med at mene produktions- og driftssituationen og påvirke produktionen. Nøglefaktorerne, og derefter den tilsvarende løsning på problemet, for at forbedre virksomhedens produktionseffektivitet og ledelsesniveau.
3 Bestil Business Analysis Module: Som en specialindustri trykkeribranchen giver det ikke salgsarbejde sig selv, og det produceres i henhold til ordren. Derfor er analysen af ordren meget vigtig, hovedsagelig fra ordretype, forretningsvolumen, regional distribution, kunde, dokumentarsituation og trykningsmetoder mv. Og derefter undersøge virksomhedens forretningsmængde i de seneste år, analyse Ændringen i forretningsmængde og de vigtigste indflydelsesfaktorer, og afspejler således markedstendens nøjagtigt og træffer korrekte beslutninger for den videre udvikling af virksomheder.
4 Analysemodul for logistikstyring: Dette analyserer hovedsagelig aspekterne ved køb, lagerbeholdning, forsendelse, materialetilførsel, transportomkostninger, distributionsomkostninger mv. Og opnår de vigtigste aspekter, der påvirker omkostningerne, og etablerer relevante forbedringssystemer i tide for at forbedre virksomhedens effektivitet.
Derudover er der moduler som finansanalyse og personaleanalyse, som bestemmes efter virksomhedens særlige forhold. Ud over disse analysemoduler i datalageret skal der være tilsvarende faktabord, f.eks. Kundedatabasefakta, citatstyringsfaktabord og så videre.
For det tredje oprettelsen af trykning enterprise data warehouse
Etablering af et datalager i et trykkeri, ligesom andre industrier, skal følge følgende principper:
1 Trin for trin: Opbygning af et datalager med stor investering, høj risiko og lang tid kan ikke ske natten over. Forvent ikke at bygge et stort globalt datalag fra begyndelsen. Fra de små, veldefinerede og datastrukturerede temaer, fra simple til komplekse, fra lokale til globale, implementeret i etaper.
2 Skalabilitetsprincippet: Størrelsen på datalageret udvides med udvidelsen af emneområdet, og på et bestemt emne ændres det også dynamisk, efterhånden som dataene stiger. Derfor skal opbygning af et datalagre demonstrere skalerbarhed i form af datarchitecture, datalagring og databehandling.
3 Praktiske principper: Data warehouse strukturen er drevet af forretningsbehov og integrerer data i overensstemmelse med forretningsmæssige temaer.
Opbygning af et datalager i den nuværende udskrivningsvirksomhed bruger ikke den traditionelle livscyklus tilgang, men i stedet anvender en hurtig udviklingsmetode svarende til den hurtige prototypeprocedure. Efter at have fastlagt emner som ordreforretning, kunde, produktion mv. Foretager virksomheden undersøgelse og analyse og bygger derefter en matematisk model (generelt en stjernemodel) baseret på de oprindelige forskellige delsystemdata og etablerer direkte et datalager. Og indse systemprototypen for brugeren at forsøge at bruge informationen i tide; så vil virksomheden gradvist tilpasse systemprototypen i overensstemmelse med feedbackoplysningerne for at gøre det gradvist perfekt og give mere tilfredsstillende beslutningstjenester til lederen. Dette data warehouse system er bygget under en ny arkitektur med omfattende udviklingsværktøjer til at imødekomme brugernes behov i tide.