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資料庫在倉儲企業的運用

發布時間: 2022-09-25 17:46:58

⑴ 大數據技術在倉配管理中有哪些應用

目前隨著網路技術的不斷發展,大數據技術在各行各業都得到了充分的利用大數據技術,在倉配管理當中主要是可以利用數據了解倉儲管理的時間空間等進行有效的管理。

資料庫系統的使用在哪些領域

資料庫的基本概念和應用領域
簡單地說,可以把資料庫定義為數據的集合,或者說資料庫就是為了實現一定的目的而按某種規則組織起來的數據的集合。資料庫管理系統就是管理資料庫的系統,即對資料庫執行一定的管理操作。目前使用的資料庫一般都是關系資料庫管理系統(RDBMS)。它可以從下面3個方面來定義。

● 關系(R):它表示一種特殊種類的資料庫管理系統,即通過尋找相互之間的共同元素使存放在一個表中的信息關聯到存放在另一個表中的信息。

● 管理系統(MS):是允許通過插入、檢索、修改或刪除記錄來使用數據的軟體。

● 資料庫:資料庫管理系統由一個互相關聯的數據集合和一組用以訪問這些數據的程序組成,這個數據集合通常被稱為資料庫(DataBase)。

資料庫是存儲信息的倉庫,以一種簡單、規則的方式進行組織。它具有以下4個特點:

● 資料庫中的數據集組織為表。

● 每個表由行和列組成。

● 表中每行為一個記錄。

● 記錄可包含幾段信息,表中每一列對應這些信息中的一段。

資料庫的應用領域非常廣泛,不管是家庭、公司或大型企業,還是政府部門,都需要使用資料庫來存儲數據信息。傳統資料庫中的很大一部分用於商務領域,如證券行業、銀行、銷售部門、醫院、公司或企業單位,以及國家政府部門、國防軍工領域、科技發展領域等。

隨著信息時代的發展,資料庫也相應產生了一些新的應用領域。主要表現在下面6個方面。

1.多媒體資料庫

這類資料庫主要存儲與多媒體相關的數據,如聲音、圖像和視頻等數據。多媒體數據最大的特點是數據連續,而且數據量比較大,存儲需要的空間較大。

2.移動資料庫

該類資料庫是在移動計算機系統上發展起來的,如筆記本電腦、掌上計算機等。該資料庫最大的特點是通過無線數字通信網路傳輸的。移動資料庫可以隨時隨地地獲取和訪問數據,為一些商務應用和一些緊急情況帶來了很大的便利。

3.空間資料庫

這類資料庫目前發展比較迅速。它主要包括地理信息資料庫(又稱為地理信息系統,即GIS)和計算機輔助設計(CAD)資料庫。其中地理信息資料庫一般存儲與地圖相關的信息數據;計算機輔助設計資料庫一般存儲設計信息的空間資料庫,如機械、集成電路以及電子設備設計圖等。

4.信息檢索系統

信息檢索就是根據用戶輸入的信息,從資料庫中查找相關的文檔或信息,並把查找的信息反饋給用戶。信息檢索領域和資料庫是同步發展的,它是一種典型的聯機文檔管理系統或者聯機圖書目錄。

5.分布式信息檢索

這類資料庫是隨著Internet的發展而產生的資料庫。它一般用於網際網路及遠距離計算機網路系統中。特別是隨著電子商務的發展,這類資料庫發展更加迅猛。許多網路用戶(如個人、公司或企業等)在自己的計算機中存儲信息,同時希望通過網路使用發送電子郵件、文件傳輸、遠程登錄方式和別人共享這些信息。分布式信息檢索滿足了這一要求。

6.專家決策系統

專家決策系統也是資料庫應用的一部分。由於越來越多的數據可以聯機獲取,特別是企業通過這些數據可以對企業的發展作出更好的決策,以使企業更好地運行。由於人工智慧的發展,使得專家決策系統的應用更加廣泛。

⑶ 採用資料庫技術對倉儲企業有什麼好處

數據實現集中式管理,便於數據統計和分析。

⑷ 數據倉庫的主要應用在哪些方面

數據倉庫的前提是數據量要大,不然在單機資料庫上就解決了。現在主要是兩大領域:通信行業以及互聯網領域,都會產生大量數據。通過這些數據挖掘,然後改進產品。如在購物網站,通過挖掘,買了圖書A的也喜歡買圖書B,像類似的挖掘可以用於推薦。

⑸ 數據倉庫是做什麼的

目前,數據倉庫一詞尚沒有一個統一的定義,著名的數據倉庫專家W.H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一書中給予如下描述:數據倉庫(Data Warehouse)是一個面向主題的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相對穩定的(Non-Volatile)、反映歷史變化(Time Variant)的數據集合,用於支持管理決策。對於數據倉庫的概念我們可以從兩個層次予以理解,首先,數據倉庫用於支持決策,面向分析型數據處理,它不同於企業現有的操作型資料庫;其次,數據倉庫是對多個異構的數據源有效集成,集成後按照主題進行了重組,並包含歷史數據,而且存放在數據倉庫中的數據一般不再修改。

根據數據倉庫概念的含義,數據倉庫擁有以下四個特點:
1、面向主題。操作型資料庫的數據組織面向事務處理任務,各個業務系統之間各自分離,而數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織。主題是一個抽象的概念,是指用戶使用數據倉庫進行決策時所關心的重點方面,一個主題通常與多個操作型信息系統相關。

2、集成的。面向事務處理的操作型資料庫通常與某些特定的應用相關,資料庫之間相互獨立,並且往往是異構的。而數據倉庫中的數據是在對原有分散的資料庫數據抽取、清理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的,必須消除源數據中的不一致性,以保證數據倉庫內的信息是關於整個企業的一致的全局信息。

3、相對穩定的。操作型資料庫中的數據通常實時更新,數據根據需要及時發生變化。數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用,所涉及的數據操作主要是數據查詢,一旦某個數據進入數據倉庫以後,一般情況下將被長期保留,也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作,但修改和刪除操作很少,通常只需要定期的載入、刷新。

4、反映歷史變化。操作型資料庫主要關心當前某一個時間段內的數據,而數據倉庫中的數據通常包含歷史信息,系統記錄了企業從過去某一時點(如開始應用數據倉庫的時點)到目前的各個階段的信息,通過這些信息,可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。
企業數據倉庫的建設,是以現有企業業務系統和大量業務數據的積累為基礎。數據倉庫不是靜態的概念,只有把信息及時交給需要這些信息的使用者,供他們做出改善其業務經營的決策,信息才能發揮作用,信息才有意義。而把信息加以整理歸納和重組,並及時提供給相應的管理決策人員,是數據倉庫的根本任務。因此,從產業界的角度看,數據倉庫建設是一個工程,是一個過程。
整個數據倉庫系統是一個包含四個層次的體系結構,具體由下圖表示。

數據倉庫系統體系結構

·數據源:是數據倉庫系統的基礎,是整個系統的數據源泉。通常包括企業內部信息和外部信息。內部信息包括存放於RDBMS中的各種業務處理數據和各類文檔數據。外部信息包括各類法律法規、市場信息和競爭對手的信息等等;

·數據的存儲與管理:是整個數據倉庫系統的核心。數據倉庫的真正關鍵是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別於傳統資料庫,同時也決定了其對外部數據的表現形式。要決定採用什麼產品和技術來建立數據倉庫的核心,則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。針對現有各業務系統的數據,進行抽取、清理,並有效集成,按照主題進行組織。數據倉庫按照數據的覆蓋范圍可以分為企業級數據倉庫和部門級數據倉庫(通常稱為數據集市)。

·OLAP伺服器:對分析需要的數據進行有效集成,按多維模型予以組織,以便進行多角度、多層次的分析,並發現趨勢。其具體實現可以分為:ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本數據和聚合數據均存放在RDBMS之中;MOLAP基本數據和聚合數據均存放於多維資料庫中;HOLAP基本數據存放於RDBMS之中,聚合數據存放於多維資料庫中。

·前端工具:主要包括各種報表工具、查詢工具、數據分析工具、數據挖掘工具以及各種基於數據倉庫或數據集市的應用開發工具。其中數據分析工具主要針對OLAP伺服器,報表工具、數據挖掘工具主要針對數據倉庫。

⑹ 企業如何更好的搭建數據倉庫

0 引 言
隨著計算機應用的深入,大量數據存儲在計算機中,信息的存儲、管理、使用和維護顯得越來越重要,而傳統的資料庫管理系統很難滿足其要求。為了解決大數據量、異構數據集成以及訪問數據的響應速度問題,採用數據倉庫技術,為最終用戶處理所需的決策信息提供有效方法。
1 數據倉庫
數據倉庫是為管理人員進行決策提供支持的一種面向主題的、集成的、非易失的並隨時間而變化的數據集合。數據倉庫是一種作為決策支持系統和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。
從目前數據倉庫的發展來講,數據可以存放於不同類型的資料庫中,數據倉庫是將異種數據源在單個站點以統一的模型組織的存儲,以支持管理決策。數據倉庫技術包括數據清理、數據集成、聯機分析處理(OLAP)和數據挖掘(DM)。OLAP是多維查詢和分析工具,支持決策者圍繞決策主題對數據進行多角度、多層次的分析。OLAP側重於交互性、快速的響應速度及提供數據的多維視圖,而DM則注重自動發現隱藏在數據中的模式和有用信息。OLAP的分析結果可以給DM提供分析信息,作為挖掘的依據;DM可以拓展OLAP分析的深度,可以發現OLAP所不能發現的更為復雜、細致的信息。OLAP是聯機分析處理,DM是通過對資料庫、數據倉庫中的數據進行分析而獲得知識的方法和技術,即通過建立模型來發現隱藏在組織機構資料庫中的模式和關系。這兩者結合起來可滿足企業對數據整理和信息提取的要求,幫助企業高層做出決策。在歐美發達國家,以數據倉庫為基礎的在線分析處理和數據挖掘應用,首先在金融、保險、證券、電信等傳統數據密集型行業取得成功。IBM、oracle、Teradata、Microsoft、Netezza和SAS等有實力的公司相繼推出了數據倉庫解決方案。
近幾年開始流行「分布式數據倉庫」,是在多個物理位置應用全局邏輯模型。數據被邏輯地分成多個域,但不同位置不會有重復的數據。這種分布式方法可以為不同的物理數據創建安全區域,或為全球不同時區的用戶提供全天候的服務。此外,有由Kognitio發起數據倉庫託管服務,即DBMS廠商為客戶開發和運行數據倉庫。這種最初出現在業務部門,業務部門購買託管服務,而不是使用企業內IT部門提供的數據倉庫。
2 數據挖掘技術
數據挖掘(DataMining),又稱資料庫中的知識發現(KnoWledge Discoveryin Database,KDD),是指從大型資料庫或數據倉庫中提取隱含的、未知的、非平凡的及有潛在應用價值並最終可為用戶理解的模式過程。它是資料庫研究中的很有應用價值的新領域,是人工智慧、機器學習、數理統計學和神經元網路等技術在特定的數據倉庫領域中的應用。數據挖掘的核心模塊技術歷經數十年的發展,其中包括數理統計、人工智慧、機器學習。從技術角度看,數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際數據中,提取隱含在其中的、人們所不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。從商業應用角度看,數據挖掘是嶄新的商業信息處理技術,其主要特點是對商業資料庫中的大量業務數據進行抽取、轉化、分析和模式化處理,從中提取輔助商業決策的關鍵知識。
從技術角度講,數據挖掘可應用於以下方面:
(1)關聯規則發現是在給定的事物集合中發現滿足一定條件的關聯規則,簡單來講,就是挖掘出隱藏在數據間的相互關系,為業務主題提供指導。
(2)序列模式分析和關聯規則發現相似,但其側重點在於分析數據間的前後關系。模式是按時間有序的。序列模式發現是在與時間有關的事物資料庫中發現滿足用戶給定的最小支持度域值的所有有序序列。
(3)分類分析與聚類分析,分類規則的挖掘實際上是根據分類模型從數據對象中發現共性,並把它們分成不同的類的過程。聚類時間是將d維空間的n個數據對象,劃分到k個類中,使得一個類內的數據對象間的相似度高於其他類中數據對象。聚類分析可以發現沒有類別標記的一組數據對象的特性,總結出一個類別的特徵。
(4)自動趨勢預測,數據挖掘能自動在大型資料庫裡面尋找潛在的預測信息。一個典型的利用數據挖掘進行預測的例子就是目標營銷。數據挖掘工具可以根據過去郵件推銷中的大量數據找出其中最有可能對將來的郵件推銷作出反應的客戶。
3 聯機分析(OLAP)處理技術
聯機分析(OLAP)是數據倉庫實現為決策提供支持的重要工具,是共享多維信息,針對特定問題的聯機數據訪問和分析的快速軟體技術。是使分析人員、管理人員或執行人員能夠從多種角度對從原始數據中轉化出來,能夠真正為用戶所理解,並真實反映企業維特性的信息進行快速、一致、交互地存取,從而獲得對數據的更深入了解的一類軟體技術(OLAP委員會的定義)。OLAP的特性包括:①快速性:系統應能在5s內對用戶的大部分分析要求做出反應;②可分析性:能處理與應用有關的任何邏輯分析和統計分析;⑨多維性:多維性是OLAP的關鍵屬性。系統必須提供對數據的多維視圖和分析,包括對層次維和多重層次維的完全支持;④信息性:系統應能及時獲得信息,並能管理大容量信息。
OLAP的數據結構是多維,目前存在方式:①超立方結構(Hypercube),指用三維或更多的維數來描述一個對象,每個維彼此垂直。數據的測量值發生在維的交叉點上,數據空間的各部分都有相同的維屬性(收縮超立方結構。這種結構的數據密度更大,數據的維數更少,並可加入額外的分析維);②多立方結構(Multicube),即將超立方結構變為子立方結構。面向某特定應用對維分割,它具有強靈活性,提高了數據(特別是稀疏數據)的分析效率。分析方法包括:切片、切塊、旋轉、鑽取等。
OLAP也被稱為共享的多維數據的快速分析FASMI,應用在數據密集型行業,如市場和銷售分析、電子商務的分析、基於歷史數據的營銷、預算、財務報告與整合、管理報告、利益率、質量分析等。
4 小 結
採用數據倉庫的數據挖掘及聯機分析技術實現的決策支持系統,是彌補傳統輔助決策系統能力不足的有效途徑,具有重要的現實意義。

⑺ 資料庫的作用

1、幫助企業准確找到目標客戶:

在市場細分化理論指導下的營銷,是根據人口統計及消費者共同的心理特點,將客戶劃歸為某一類別。而通過新一代高速計算機和資料庫技術,以使企業能夠集中精力於更少的人身上,最終目標集中在最小消費單位——特定企業或個人身上,實現准確定位。

2、降低營銷成本,提高營銷效率:

運用資料庫能夠准確找出某種產品的目標客戶,用資料庫技術進行篩選消費者,其郵寄宣傳品的反饋率可以高達20%~30%。

3、使消費者成為企業長期、忠誠的用戶,保證企業掌握穩定的客戶群:

建立資料庫,以便能夠分析客戶是些什麼人,採取什麼措施以保住客戶。當通過資料庫鎖定企業的重點客戶後,企業每次舉行促銷宣傳活動,必以這部分客戶為主要對象,極力改進服務,滿足他們的需求,使這些客戶成為公司穩定的客戶。

(7)資料庫在倉儲企業的運用擴展閱讀

資料庫的優點:

1、查詢迅速、准確,且有多種表達與傳輸方式:

如果要查找的內容較多,則查找與抄寫既費時又費力。資料庫系統能根據給定的條件自動地按一定途徑以毫秒級速度進行掃描查找,可以在瞬間將符合要求的數據一一用表格或其他方式顯示出來,還可以自動地列印出來或通過網路傳輸到指定地址,而且不會出現錯誤。

2、數據結構化且統一管理:

在資料庫中,數據按邏輯結構組織起來,而按物理結構存放在磁介質中,並且由資料庫管理系統統一管理,既考慮了數據本身的特點,也考慮了數據之間以及文件之間的聯系,數據的查詢、檢索和處理很方便。

⑻ 什麼是數據倉庫為什麼要建立數據倉庫數據倉庫有什麼特點

資料庫是一個裝數據(信息的原材料)的地方。 數據倉庫是一種系統,這種系統也是用資料庫裝東西。(這有點沒說清楚:個人理解資料庫和數據倉庫當然都是裝數據的地方,關鍵的區別是裝的什麼樣的數據,資料庫裝的原始數據,沒經過任何加工;而數據倉庫是為了滿足分析需要,對源數據進行了Transform過程,具體是怎樣一個處理過程,可以從Bill Inmon的倉庫定義四個特性進行理解。)數據倉庫系統(用資料庫裝東西)與其他基礎業務系統(例如財務系統、銷售系統、人力資源系統等,也是用資料庫裝東西)的區別是: 基礎業務系統的特點是各管各的,例如財務系統生產了白菜,那麼用一個資料庫來裝,人力資源系統生產了豬肉,再用一個資料庫來裝。我要做一道菜,需要分別到各個資料庫去取,比較麻煩(現實的情況是大部分時候讓種菜的農民伯伯送過來,但送過來的東西不一定是我想要的,而且不同的時候我想要不同的東西,經常會被農民伯伯罵,弄得雙方都不開心)。另外一方面,各個資料庫中放的是一些比較原始的東西,我要拿過來做菜,還需要經過很麻煩的清洗過程,一不小心裏面可能就藏著一條大青蟲。那麼,數據倉庫系統就是建立一個大的超市,將各地農民伯伯出產的東西收集過來,清洗干凈,分門別類地放好。這樣,你要哪種菜的時候,直接從超市裡面拿就可以了。

數據倉庫的特點是:

(1)數據倉庫是面向主題的.
(2)數據倉庫是集成的
(3)數據倉庫具有時間相關性.
(4)數據倉庫的數據是相對穩定的.

數據倉庫可以說是決策支持系統(個人不同意這個觀點,決策支持系統(DDS)是在管理信息系統的基礎上發展起來的,在數據倉庫、OLAP技術和數據挖掘工具出現以前,就已經有DSS了,但其在實際應用開發過程中暴露出許多問題,DW為克服傳統DDS存在的問題提供了技術上的支持,基於DW上的DSS效果自然有很大提升),能幫助老闆了解企業的整體全貌,看到數據倉庫提供的經過整理統計歸納的數據後老闆憑自己的管理經驗可以發現企業的問題或困難或成功因素在哪一方面,然後可以不斷的追溯數據,直到確定到最具體的細節上,這樣能夠不斷提升老闆或管理層的管理水平,不斷改善企業的管理。我們知道的最好的一個例子就是美國某大型超市啤酒和尿布的故事。 沃爾瑪公司在美國的一位店面經理曾發現,每周,啤酒和尿布的銷量都會有一次同比攀升,一時卻搞不清是什麼原因。後來,沃爾瑪運用商業智能(Business Intelligence,簡稱BI)技術發現,購買這兩種產品的顧客幾乎都是25歲到35歲、家中有嬰兒的男性,每次購買的時間均在周末。沃爾瑪在對相關數據分析後得知,這些人習慣晚上邊看球賽、邊喝啤酒,邊照顧孩子,為了圖省事而使用一次性的尿布。得到這個結果後,沃爾瑪決定把這兩種商品擺放在一起,結果,這兩種商品的銷量都有了顯著增加。 資料庫是數據倉庫的基礎。數據倉庫實際上也是由資料庫的很多表組成的(這句話明顯不成立,數據倉庫里表分為事實表和維表,這和資料庫里的表還是有本質區別的,組織方式完全不一樣,一個是面向主題,一個是面向業務的)。需要把存放大量操作性業務數據的資料庫經過篩選、抽取、歸納、統計、轉換到一個新的資料庫中。然後再進行數據展現。老闆關注的是數據展現的結果。

⑼ 資料庫技術在倉儲管理中主要是和什麼配合使用

關系資料庫。大部分數據倉庫還是用關系資料庫管理系統來倉儲管理的。可以說,資料庫、數據倉庫相輔相成、各有千秋。

⑽ 如何利用大數據構建智慧倉儲

雲計算能夠通過數據的收集,利用強大的計算能力來分析市場,廈門致聯科技提供的基於RFID技術的智慧物流方案中,便有提供智能倉儲管理服務。通過RFID技術收集數據,利用雲計算技術分析市場,而後快速合理地調配倉儲物品,提高倉儲管理的效率並降低其成本。