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智能資料庫好處

發布時間: 2022-05-24 16:45:31

資料庫的作用

網路資料庫對企業網站究竟有哪些作用網路資料庫對企業網站究竟有哪些作用作為網路的一個重要應用,資料庫在網站建設與網路營銷中發揮著重要的作用,與普通網站相對而言,具有資料庫功能的網站網頁我們通常稱為動態頁面,也就是說頁面不是一層不變的,頁面上內容(或部分內容)是動態生成的,它可以根據資料庫中相應部分內容的調整而變化,使網站內容更靈活,維護更方便,更新更便捷。那麼,針對於企業網站,資料庫究竟有什麼作用,又有什麼限制?下面,就我實際工作經驗,談一下個人的體會,希望大家批評指正。

一、資料庫的作用
1、收集信息
我們知道,普通的靜態頁面是無法收集來訪人的信息的,而更多情況下我們為了加強網站營銷效果,往往需要搜集大量潛在客戶的信息,或者要求來訪者成為會員,從而提供更多的服務,比如大型的購物、交易網站,注冊會員後提供優惠服務等。就象我們在網站上常看到的「會員登錄」、「會員注冊」等字樣,通過注冊和登錄,網站為訪問者提供一個獨特的氛圍,因為是自願注冊,必定是對相關信息比較感興趣的訪問者或潛在客戶,因此,可以在登錄後詳細地介紹相關服務或提供優惠措施,吸引瀏覽者參與企業的營銷活動,一方面為企業收集大量的潛在客戶資源,同時增加了交易的機會。

2、提供搜索功能,方便網站內容的查找
如果你的網站只有幾個頁面,這種功能似乎沒有什麼作用,但是,如果你的網站有幾十頁甚至上百頁,或站內提供大量的信息,如果沒有方便的搜索功能,瀏覽者只能依靠清晰的導航系統,而對於一個新手往往要花些時間甚至無法達到目的,從而對網站產生不良影響。這時提供方便的站內搜索不僅可以使網站結構清晰,從而有利於需求信息的查找,節省瀏覽者的時間,也是吸引顧客、達成網站營銷目的的重要手段。

3、產品管理
這也是網站資料庫的重要應用,如果你的網站有大量的產品需要展示和買賣,那麼通過網路資料庫可以方便地進行分類,使產品更有條理、更清晰地展示給客戶。這其中重要的是合理地將產品信息電子化歸類,從而方便日後的維護、檢索與儲存。因為如果將之設計成靜態頁面,日後的維護工作將是相當的煩瑣,而且企業必須要有一個熟悉網站維護的工作人員不停地將產品信息、公司信息等發布到網上。對於加入資料庫的網站而言,往往在後台有一個維護系統,目的是將技術化的網站維護工作簡單化,比如網站中往往會出現產品信息、價格的變更等,或者產品或服務種類的增減,我們完全可以通過後台管理界面從容完成,我們看到的不是復雜的網頁製作,而是一系列表格,只要熟悉基本的辦公軟體如Word等,經過簡單的培訓即可立即開展工作,而且人工費用不高。更重要的是通過程序與資料庫的結合,我們可以統計出一些相當重要的信息,如產品的關注程度、評價信息、銷售情況、質量投訴等等,根據這些信息,企業可以迅速作出相應的舉措。

4、新聞系統
一些企業網站為了增加營銷力度與凝聚力,往往放置行業新聞或相關企業新聞、動態等等,如果網站中要放置新聞,一般而言,其更新的頻率很大(否則還不如不放),這時增加資料庫功能一方面可以快速的發布信息,另一方面可以很容易地存儲以前的新聞,便於瀏覽者或管理者查閱,更重要的是避免重復直接修改主要頁面,從而保持網站的穩定性。

5、BBS論壇
BBS對於企業而言,不僅可以增加與訪問者的互動,更重要的是可以加強售前、售後服務和增加新產品開發的途徑,我們知道,以顧客需求為導向的營銷活動在現代企業營銷中發揮著越來越重要的作用,因此,如何加強客戶關系管理,增強客戶意識,收集反饋信息,將其用於企業營銷活動,大多數企業正在絞盡腦汁。利用BBS可以收集客戶反饋信息,對新產品、對企業發展的看法、投訴等等,增強了企業與消費者的互動,提高了客戶服務質量和效率。

6、Chat聊天室程序
比BBS更進一步,提供即時的對話功能,對於企業而言,除非訪問者或客戶群的上網比例很大,否則,不僅要專門有人不停地關注,一旦問者寥寥,其功能不僅無法完全發揮,還會影響企業的形象,建議通過與傳統媒體的配合,選擇固定時段,邀請有一定影響力的行業人士開展專家現場網路咨詢、服務等活動,因為聊天室程序比較耗費伺服器系統資源,建議仔細考慮再行建設。

7、開發有親和力的網站環境
我們經常看到再一些網站我們登錄後自己的用戶名出現在網站中,這樣的網站很具有親和力,就好似對你一個人在交流,從而拉近了企業(網站)與顧客之間的距離,為實現交易創造條件。

8、開發具有特殊功能的網站
范圍比較廣泛,不僅局限於廣域網,在企業內部網路也可以有重要的應用,比如地圖查詢、交通查詢、工作管理、流程管理等等。通過相應的程序與資料庫的結合,我們可以將日常工作電子化、智能化,進一步方便我們的工作、提高我們的效率。

二、限制
我們知道,資料庫不是獨立存在的,它需要軟體、硬體和程序的連接與支持,可以說,它只是一個經過系統分類資料庫,我們可以通過精心設計的程序訪問、存取數據,因此,伺服器對於程序運行支持的穩定程度是我們要考慮的一個重要因素;另一方面,要考慮網站建設的投資,因為相對於靜態網站而言,資料庫的報價一般相對較高,幾千元到幾萬元不等,因此,建議投資網站資料庫時最好向專業人士咨詢一下,以後要遇到的各種問題,如何事先做好准備,你需要在建站之前就清楚,而這些你是很難從專業公司得到的。

② 資料庫有什麼用啊

定義
定義1
當人們從不同的角度來描述這一概念時就有不同的定義(當然是描述性的)。例如,稱資料庫是一個「記錄保存系統」(該定義強調了資料庫是若干記錄的集合)。又如稱資料庫是「人們為解決特定的任務,以一定的組織方式存儲在一起的相關的數據的集合」(該定義側重於數據的組織)。更有甚者稱資料庫是「一個數據倉庫」。當然,這種說法雖然形象,但並不嚴謹。
嚴格地說,資料庫是「按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫」。在經濟管理的日常工作中,常常需要把某些相關的數據放進這樣的「倉庫」,並根據管理的需要進行相應的處理。例如,企業或事業單位的人事部門常常要把本單位職工的基本情況(職工號、姓名、年齡、性別、籍貫、工資、簡歷等)存放在表中,這張表就可以看成是一個資料庫。有了這個"數據倉庫"我們就可以根據需要隨時查詢某職工的基本情況,也可以查詢工資在某個范圍內的職工人數等等。這些工作如果都能在計算機上自動進行,那我們的人事管理就可以達到極高的水平。此外,在財務管理、倉庫管理、生產管理中也需要建立眾多的這種"資料庫",使其可以利用計算機實現財務、倉庫、生產的自動化管理。
J.Martin給資料庫下了一個比較完整的定義:資料庫是存儲在一起的相關數據的集合,這些數據是結構化的,無有害的或不必要的冗餘,並為多種應用服務;數據的存儲獨立於使用它的程序;對資料庫插入新數據,修改和檢索原有數據均能按一種公用的和可控制的方式進行。當某個系統中存在結構上完全分開的若干個資料庫時,則該系統包含一個「資料庫集合」。
定義2
資料庫是依照某種數據模型組織起來並存放二級存儲器中的數據集合。這種數據集合具有如下特點:盡可能不重復,以最優方式為某個特定組織的多種應用服務,其數據結構獨立於使用它的應用程序,對數據的增、刪、改和檢索由統一軟體進行管理和控制。從發展的歷史看,資料庫是數據管理的高級階段,它是由文件管理系統發展起來的。
定義3 (伯爾尼公約議定書專家委員會的觀點)
所有的信息(數據事實等)的編纂物,不論其是以印刷形式,計算機存儲單元形式,還是其它形式存在,都應視為「資料庫」。
數字化內容選擇的原因有很多,概括起來主要有:
(1)存儲空間的原因。數字化的產品是通過網路被廣大用戶存取利用,而大家都知道數字化產品是存放在磁碟陣列上的,磁碟陣列由伺服器來管理,磁碟空間是有限的,伺服器的能力也是有限的,不可能無限量地存入數字資源,這就需要我們對文獻資源數字化內容進行選擇。
(2)解決數字化生產高成本和圖書館經費有限性之間矛盾的需要。幾乎沒有圖書館有充足的資源來對整個館藏進行數字化,內容選擇不可避免。
(3)數字資源管理的需要。技術的快速發展使數字化項目所生成的數字資源的生命周期越來越短,投入巨資進行數字遷移是延長數字資源生命的1個重要途徑,昂貴的維護成本就必須考慮數字化的內容選擇。
資料庫發展史資料庫技術從誕生到現在,在不到半個世紀的時間里,形成了堅實的理論基礎、成熟的商業產品和廣泛的應用領域,吸引越來越多的研究者加入。資料庫的誕生和發展給計算機信息管理帶來了一場巨大的革命。三十多年來,國內外已經開發建設了成千上萬個資料庫,它已成為企業、部門乃至個人日常工作、生產和生活的基礎設施。同時,隨著應用的擴展與深入,資料庫的數量和規模越來越大,資料庫的研究領域也已經大大地拓廣和深化了。30年間資料庫領域獲得了三次計算機圖靈(C.W. Bachman,E.F.Codd, J.Gray),更加充分地說明了資料庫是一個充滿活力和創新精神的領域。就讓我們沿著歷史的軌跡,追溯一下資料庫的發展歷程。
[編輯本段]資料庫發展簡史
1. 數據管理的誕生
資料庫的歷史可以追溯到五十年前,那時的數據管理非常簡單。通過大量的分類、比較和表格繪制的機器運行數百萬穿孔卡片來進行數據的處理,其運行結果在紙上列印出來或者製成新的穿孔卡片。而數據管理就是對所有這些穿孔卡片進行物理的儲存和處理。然而,1 9 5 1 年雷明頓蘭德公司(Remington Rand Inc.)的一種叫做Univac I 的計算機推出了一種一秒鍾可以輸入數百條記錄的磁帶驅動器,從而引發了數據管理的革命。1956 年IBM生產出第一個磁碟驅動器—— the Model 305 RAMAC。此驅動器有50 個碟片,每個碟片直徑是2 英尺,可以儲存5MB的數據。使用磁碟最大的好處是可以隨機地存取數據,而穿孔卡片和磁帶只能順序存取數據。
1951: Univac系統使用磁帶和穿孔卡片作為數據存儲。
資料庫系統的萌芽出現於60 年代。當時計算機開始廣泛地應用於數據管理,對數據的共享提出了越來越高的要求。傳統的文件系統已經不能滿足人們的需要。能夠統一管理和共享數據的資料庫管理系統(DBMS)應運而生。數據模型是資料庫系統的核心和基礎,各種DBMS 軟體都是基於某種數據模型的。所以通常也按照數據模型的特點將傳統資料庫系統分成網狀資料庫、層次資料庫和關系資料庫三類。
最早出現的是網狀 DBMS,是美國通用電氣公司Bachman等人在1961年開發成功的IDS(Integrated DataStore)。1961年通用電氣公司(General ElectricCo.)的Charles Bachman 成功地開發出世界上第一個網狀DBMS也是第一個資料庫管理系統—— 集成數據存儲(Integrated DataStore IDS),奠定了網狀資料庫的基礎,並在當時得到了廣泛的發行和應用。IDS 具有數據模式和日誌的特徵。但它只能在GE主機上運行,並且資料庫只有一個文件,資料庫所有的表必須通過手工編碼來生成。之後,通用電氣公司一個客戶——BF Goodrich Chemical 公司最終不得不重寫了整個系統。並將重寫後的系統命名為集成數據管理系統(IDMS)。
網狀資料庫模型對於層次和非層次結構的事物都能比較自然的模擬,在關系資料庫出現之前網狀DBMS要比層次DBMS用得普遍。在資料庫發展史上,網狀資料庫佔有重要地位。
層次型DBMS是緊隨網路型資料庫而出現的。最著名最典型的層次資料庫系統是IBM 公司在1968 年開發的IMS
(Information Management System),一種適合其主機的層次資料庫。這是IBM公司研製的最早的大型資料庫系統程序產品。從60 年代末產生起,如今已經發展到IMSV6,提供群集、N路數據共享、消息隊列共享等先進特性的支持。這個具有3 0 年歷史的資料庫產品在如今的WWW應用連接、商務智能應用中扮演著新的角色。
1973 年Cullinane 公司(也就是後來的Cullinet軟體公司),開始出售Goodrich 公司的IDMS 改進版本,並且逐漸成為當時世界上最大的軟體公司。
2. [編輯本段]資料庫發展階段
資料庫發展階段大致劃分為如下幾個階段:
人工管理階段;
文件系統階段;
資料庫系統階段;
高級資料庫階段。
[編輯本段]資料庫的基本結構
資料庫的基本結構分三個層次,反映了觀察資料庫的三種不同角度。
(1)物理數據層。
它是資料庫的最內層,是物理存貯設備上實際存儲的數據的集合。這些數據是原始數據,是用戶加工的對象,由內部模式描述的指令操作處理的位串、字元和字組成。
(2)概念數據層。
它是資料庫的中間一層,是資料庫的整體邏輯表示。指出了每個數據的邏輯定義及數據間的邏輯聯系,是存貯記錄的集合。它所涉及的是資料庫所有對象的邏輯關系,而不是它們的物理情況,是資料庫管理員概念下的資料庫。
(3)邏輯數據層。
它是用戶所看到和使用的資料庫,表示了一個或一些特定用戶使用的數據集合,即邏輯記錄的集合。
資料庫不同層次之間的聯系是通過映射進行轉換的。
[編輯本段]資料庫的主要特點
(1)實現數據共享。
數據共享包含所有用戶可同時存取資料庫中的數據,也包括用戶可以用各種方式通過介面使用資料庫,並提供數據共享。
(2)減少數據的冗餘度。
同文件系統相比,由於資料庫實現了數據共享,從而避免了用戶各自建立應用文件。減少了大量重復數據,減少了數據冗餘,維護了數據的一致性。
(3)數據的獨立性。
數據的獨立性包括資料庫中資料庫的邏輯結構和應用程序相互獨立,也包括數據物理結構的變化不影響數據的邏輯結構。
(4)數據實現集中控制。
文件管理方式中,數據處於一種分散的狀態,不同的用戶或同一用戶在不同處理中其文件之間毫無關系。利用資料庫可對數據進行集中控制和管理,並通過數據模型表示各種數據的組織以及數據間的聯系。
(5)數據一致性和可維護性,以確保數據的安全性和可靠性。
主要包括:①安全性控制:以防止數據丟失、錯誤更新和越權使用;②完整性控制:保證數據的正確性、有效性和相容性;③並發控制:使在同一時間周期內,允許對數據實現多路存取,又能防止用戶之間的不正常交互作用;④故障的發現和恢復:由資料庫管理系統提供一套方法,可及時發現故障和修復故障,從而防止數據被破壞
(6)故障恢復。
由資料庫管理系統提供一套方法,可及時發現故障和修復故障,從而防止數據被破壞。資料庫系統能盡快恢復資料庫系統運行時出現的故障,可能是物理上或是邏輯上的錯誤。比如對系統的誤操作造成的數據錯誤等。
[編輯本段]資料庫結構與資料庫種類
資料庫通常分為層次式資料庫、網路式資料庫和關系式資料庫三種。而不同的資料庫是按不同的數據結構來聯系和組織的。
1.數據結構模型
(1)數據結構
所謂數據結構是指數據的組織形式或數據之間的聯系。如果用D表示數據,用R表示數據對象之間存在的關系集合,則將DS=(D,R)稱為數據結構。例如,設有一個電話號碼簿,它記錄了n個人的名字和相應的電話號碼。為了方便地查找某人的電話號碼,將人名和號碼按字典順序排列,並在名字的後面跟隨著對應的電話號碼。這樣,若要查找某人的電話號碼(假定他的名字的第一個字母是Y),那麼只須查找以Y開頭的那些名字就可以了。該例中,數據的集合D就是人名和電話號碼,它們之間的聯系R就是按字典順序的排列,其相應的數據結構就是DS=(D,R),即一個數組。
(2)數據結構種類
數據結構又分為數據的邏輯結構和數據的物理結構。數據的邏輯結構是從邏輯的角度(即數據間的聯系和組織方式)來觀察數據,分析數據,與數據的存儲位置無關。數據的物理結構是指數據在計算機中存放的結構,即數據的邏輯結構在計算機中的實現形式,所以物理結構也被稱為存儲結構。這里只研究數據的邏輯結構,並將反映和實現數據聯系的方法稱為數據模型。
目前,比較流行的數據模型有三種,即按圖論理論建立的層次結構模型和網狀結構模型以及按關系理論建立的關系結構模型。
2.層次、網狀和關系資料庫系統
(1)層次結構模型
層次結構模型實質上是一種有根結點的定向有序樹(在數學中"樹"被定義為一個無回的連通圖)。下圖是一個高等學校的組織結構圖。這個組織結構圖像一棵樹,校部就是樹根(稱為根結點),各系、專業、教師、學生等為枝點(稱為結點),樹根與枝點之間的聯系稱為邊,樹根與邊之比為1:N,即樹根只有一個,樹枝有N個。
按照層次模型建立的資料庫系統稱為層次模型資料庫系統。IMS(Information Manage-mentSystem)是其典型代表。
(2)網狀結構模型
按照網狀數據結構建立的資料庫系統稱為網狀資料庫系統,其典型代表是DBTG(Data Base Task Group)。用數學方法可將網狀數據結構轉化為層次數據結構。
(3)關系結構模型
關系式數據結構把一些復雜的數據結構歸結為簡單的二元關系(即二維表格形式)。例如某單位的職工關系就是一個二元關系。
由關系數據結構組成的資料庫系統被稱為關系資料庫系統。
在關系資料庫中,對數據的操作幾乎全部建立在一個或多個關系表格上,通過對這些關系表格的分類、合並、連接或選取等運算來實現數據的管理。dBASEII就是這類資料庫管理系統的典型代表。對於一個實際的應用問題(如人事管理問題),有時需要多個關系才能實現。用dBASEII建立起來的一個關系稱為一個資料庫(或稱資料庫文件),而把對應多個關系建立起來的多個資料庫稱為資料庫系統。dBASEII的另一個重要功能是通過建立命令文件來實現對資料庫的使用和管理,對於一個資料庫系統相應的命令序列文件,稱為該資料庫的應用系統。因此,可以概括地說,一個關系稱為一個資料庫,若干個資料庫可以構成一個資料庫系統。資料庫系統可以派生出各種不同類型的輔助文件和建立它的應用系統。
[編輯本段]常用資料庫
1. IBM 的DB2
作為關系資料庫領域的開拓者和領航人,IBM在1977年完成了System R系統的原型,1980年開始提供集成的資料庫伺服器—— System/38,隨後是sql/DSforVSE和VM,其初始版本與SystemR研究原型密切相關。DB2 forMVSV1 在1983年推出。該版本的目標是提供這一新方案所承諾的簡單性,數據不相關性和用戶生產率。1988年DB2 for MVS 提供了強大的在線事務處理(OLTP)支持,1989 年和1993 年分別以遠程工作單元和分布式工作單元實現了分布式資料庫支持。最近推出的DB2 Universal Database 6.1則是通用資料庫的典範,是第一個具備網上功能的多媒體關系資料庫管理系統,支持包括Linux在內的一系列平台。
2. Oracle
Oracle 前身叫SDL,由Larry Ellison 和另兩個編程人員在1977創辦,他們開發了自己的拳頭產品,在市場上大量銷售,1979 年,Oracle公司引入了第一個商用SQL 關系資料庫管理系統。Oracle公司是最早開發關系資料庫的廠商之一,其產品支持最廣泛的操作系統平台。目前Oracle關系資料庫產品的市場佔有率名列前茅。
3. Informix
Informix在1980年成立,目的是為Unix等開放操作系統提供專業的關系型資料庫產品。公司的名稱Informix便是取自Information 和Unix的結合。Informix第一個真正支持SQL語言的關系資料庫產品是Informix SE(StandardEngine)。InformixSE是在當時的微機Unix環境下主要的資料庫產品。它也是第一個被移植到Linux上的商業資料庫產品。
4. Sybase
Sybase公司成立於1984年,公司名稱「Sybase」取自「system」和「database」 相結合的含義。Sybase公司的創始人之一Bob Epstein 是Ingres 大學版(與System/R同時期的關系資料庫模型產品)的主要設計人員。公司的第一個關系資料庫產品是1987年5月推出的Sybase SQLServer1.0。Sybase首先提出Client/Server 資料庫體系結構的思想,並率先在Sybase SQLServer 中實現。
5. SQL Server
1987 年,微軟和IBM合作開發完成OS/2,IBM 在其銷售的OS/2 ExtendedEdition 系統中綁定了OS/2Database Manager,而微軟產品線中尚缺少資料庫產品。為此,微軟將目光投向Sybase,同Sybase 簽訂了合作協議,使用Sybase的技術開發基於OS/2平台的關系型資料庫。1989年,微軟發布了SQL Server 1.0 版。
6. PostgreSQL
PostgreSQL 是一種特性非常齊全的自由軟體的對象——關系性資料庫管理系統(ORDBMS),它的很多特性是當今許多商業資料庫的前身。PostgreSQL最早開始於BSD的Ingres項目。PostgreSQL 的特性覆蓋了SQL-2/SQL-92和SQL-3。首先,它包括了可以說是目前世界上最豐富的數據類型的支持;其次,目前PostgreSQL 是唯一支持事務、子查詢、多版本並行控制系統、數據完整性檢查等特性的唯一的一種自由軟體的資料庫管理系統.
7.mySQL
mySQL是一個小型關系型資料庫管理系統,開發者為瑞典MySQL AB公司。在2008年1月16號被Sun公司收購。目前MySQL被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。由於其體積小、速度快、總體擁有成本低,尤其是開放源碼這一特點,許多中小型網站為了降低網站總體擁有成本而選擇了MySQL作為網站資料庫。MySQL的官方網站的網址是: www.mysql.com
8.Access資料庫 美國Microsoft公司於1994年推出的微機資料庫管理系統。它具有界面友好、易學易用、開發簡單、介面靈活等特點,是典型的新一代桌面資料庫管理系統。其主要特點如下:
(1)完善地管理各種資料庫對象,具有強大的數據組織、用戶管理、安全檢查等功能。
(2)強大的數據處理功能,在一個工作組級別的網路環境中,使用Access開發的多用戶資料庫管理系統具有傳統的XBASE(DBASE、FoxBASE的統稱)資料庫系統所無法實現的客戶伺服器(Cient/Server)結構和相應的資料庫安全機制,Access具備了許多先進的大型資料庫管理系統所具備的特徵,如事務處理/出錯回滾能力等。
(3)可以方便地生成各種數據對象,利用存儲的數據建立窗體和報表,可視性好。
(4)作為Office套件的一部分,可以與Office集成,實現無縫連接。
(5)能夠利用Web檢索和發布數據,實現與Internet的連接。 Access主要適用於中小型應用系統,或作為客戶機/伺服器系統中的客戶端資料庫。
9.FoxPro資料庫
最初由美國Fox公司1988年推出,1992年Fox公司被Microsoft公司收購後,相繼推出了FoxPro2.5、2.6和VisualFoxPro等版本,其功能和性能有了較大的提高。 FoxPro2.5、2.6分為DOS和Windows兩種版本,分別運行於DOS和Windows環境下。FoxPro比FoxBASE在功能和性能上又有了很大的改進,主要是引入了窗口、按紐、列表框和文本框等控制項,進一步提高了系統的開發能力。

③ 互聯網大數據有哪些好處多

大數據是什麼?為什麼要使用大數據?大數據有哪些流行的工具?本文將為您解答。

現在,大數據是一個被濫用的流行詞,但是它真正的價值甚至是一個小企業都可以實現。

通過整合不同來源的數據,比如:網站分析、社交數據、用戶、本地數據,大數據可以幫助你了解的全面的情況。大數據分析正在變的越來越容易,成本越來越低,而且相比以前能更容易的加速對業務的理解。

大數據通常與企業商業智能(BI)和數據倉庫有共同的特點:高成本、高難度、高風險。

以前的商業智能和數據倉庫的舉措是失敗的,因為他們需要花費數月甚至是數年的時間才能讓股東得到可以量化的收益。然而事實並非如此,實際上你可以在當天就獲得真實的意圖,至少是在數周內。

為什麼使用大數據?

數據在呈爆炸式的速度增長。其中一個顯著的例子來自於我們的客戶,他們大多使用谷歌分析。當他們分析一個長時間段數據或者使用高級細分時,谷歌分析的數據開始進行抽樣,這會使得數據的真正價值被隱藏。

現在我們的工具Clickstreamr可以收集點擊級的巨量的數據,因此你可以追蹤用戶在他們訪問路徑(或者訪問流)中的每一個點擊行為。另外,如果你加入一些其他的數據源,他就真正的變成了大數據。

更完整的解析

大數據大數據並不僅僅是大量的數據。他的真正意義在於根據相關的數據背景,來完成一個更加完整的報告。舉個例子,如果你把你的CRM數據加入到你網站的數據分析當中,你可能就會找到你早就知道的高價值用戶群。她們是女性,住在西海岸,年齡30至45,花費了大量的時間在Pinterest和Facebook。

現在你已經被這些知識武裝起來了,那就是如何有效的設定和獲取更多高價值的用戶。

類似Tableau和谷歌這樣的公司給用戶帶來了更加強大的數據分析工具(比如:大數據分析)。Tableau提供了一個可視化分析軟體的解決方案,每年的價格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具,他可以允許你在數分鍾內分析你的數據,並且可以滿足任何的預算要求。

大數據是什麼?

由於大數據往往是一個混合結構、半結構化和非結構化的數據,因此大數據變得難以關聯、處理和管理,特別是和傳統的關系型資料庫。當談到大數據的時候,高德納公司(Gartner Group,成立於1979年,它是第一家信息技術研究和分析的公司)的分析師把它分成個3個V加以區分:

量級(Volume):大量的數據
速率(Velocity):高速的數據產出
多樣性(Variety):多種類型和來源的數據。
正如我們所說,大部分的企業每一天在不同的領域都在產出大量的數據。這里給出一組樣本數據的來源及類型,他們都是企業在做大數據分析時潛在的收集和聚合數據的方式:

網站分析
移動分析
設備/感測器數據
用戶數據(CRM)
統一的企業數據(ERP)
社交數據
會計系統
銷售點系統
銷售體系
消費者數據(例如益佰利的數據、鄧氏商聯的數據或者普查數據)
公司內部電子表格
公司內部資料庫
位置數據(空間位置、GPS定位的位置)
天氣數據
但是針對無限的數據來源,不要去做太多事情。把焦點放在相關的數據上,並且從小的數據開始。通常以2-3種數據源開始是一個好的建議,比如網站數據、消費者數據和CRM,這些會讓你得到一些有價值的見解。在你最初進入大數據分析之後,你可以開始添加數據源來促進你的分析,並且公布更多的分析結果。

想要獲得更多關於大數據細節的知識,可以去查閱維基網路的大數據詞條。

大數據的好處

大數據提供了一種識別和利用高價值機會的前瞻性方法。如果你想,那麼大數據可以提供如下好處:

根據數據背景獲得更完整的情況
利用數據驅動做出更好的商業決策
降低商業風險
市場上最好的解決方案
開發出更好的定製化產品或服務
更好的預測客戶的需求和想法
迅速適應市場
在實時數據的趨勢和預測上更加主動
建立精確的生命價值周期(LTV)、地圖和用戶類型
閱讀更長和更復雜的屬性窗口(用於網站點擊流數據)
對通過細分的更復雜的導航進行可視化,並且改善你的轉化漏斗(用於網站點擊流數據)
並不適用所有人

請記住,大數據分析並不適合所有人。如果你沒有安裝並且制定分析中的目標、沒有準備好歸因模型、再營銷和高級細分,那麼你就沒有為大數據做好准備。

如果你把谷歌分析使用到了極限,特別是由於他的采樣數據。那麼你已經准備好接觸大數據的皮毛了。

入門級大數據解決方案

目前有一大批面向企業級的大數據解決方案,比如甲骨文、SAP,、IBM、EMC和惠普。但是。這篇文章是面向尋找入門級大數據解決方案的中小型企業的讀者。下面我們將討論數據分析的輸出,並且分享兩個相對廉價的解決方案,從而幫助你開始使用大數據分析。

分析結果的輸出

目前對於大多數企業而言,數據分析主要還是針對核心數據。然而在未來,數據分析將不會採用采樣數據,並且會結合其他來源的數據,使用更加復雜的工具(比如Tableau)去分析他。谷歌分析是一個偉大的工具,但是你能獲得的結果目前已經到達極致了。

匯總數據的第一步往往是你輸出數據分析的過程。

如果你是一個谷歌分析高級版的用戶,這將很容易被推進。因為谷歌分析高級版集成了BigQuery功能來幫助企業推動大數據分析。(學習更多的關於數據分析及BigQuery的集成,請查看視頻)

如果你是一個谷歌分析標准版的用戶,也不用擔心。我們已經開發了一個工具,它可以導出未采樣的谷歌分析數據,並且把數據推送到BigQuery,或者其他的可以做大數據分析的數據倉庫或者數據工具中。

(註:你可能也注意到了其他的可以導出谷歌分析未采樣數據的工具,但是不同的是,這是我們的主要工作。作為一個谷歌分析工具的咨詢公司,我們不得不經常幫助客戶導出未采樣的數據做報告用。但是當我們發現了其他工具的一些問題時,我們不得不自己創建一個更可靠的解決方案。)

一旦你導出了你的數據,你可以做好准備把它導入到一個大數據分析工具中進行存儲、處理和可視化。這就給我們帶來了最好的入門級大數據解決方案。

④ 智能立體倉庫的優勢是什麼

首先,我們來看一下立體倉庫的種類有哪些。

自動化立體倉庫簡稱高架倉庫,根據國際自動化倉庫會議的定義,所謂自動化立體倉庫就是採用高層貨架存放貨物,以巷道堆垛起重機為主,結合入庫出庫周邊設備來進行作業的一種倉庫。它把計算機與信息管理和設備控制集成起來,按照控制指令自動完成貨物的存取作業,並對庫存貨物進行管理。顯而易見它是物流系統的核心之一,並在自動化生產系統中占據了非常重要的地位。

貨架自動化立體倉庫簡稱立體倉庫。一般是指採用幾層、十幾層乃至幾十層高的貨架儲存單元貨物,用相應的物料搬運設備進行貨物入庫和出庫作業的倉庫。由於這類倉庫能充分利用空間儲存貨物,故常形象地將其稱為「立體倉庫」。

按貨架高度分類

並可根據貨架高度不同,還可細分為高層立體倉庫(15米以上)、中層立體倉庫(5~15米)及低層立體倉庫(5米以下)等。

由於高層立體倉庫造價過高,對機械裝備要求特殊、且安裝難度較大,因而相對建造較少;低層立體倉庫主要用於老庫改造,是提高老庫技術水平和庫容的可行之路;目前較多的是中層立體倉庫。

按貨架構造分類

1)單元貨格式立體倉庫

單元貨格式立體倉庫是一種標准格式的通用性較強的立體倉庫,其特點是每層貨架都是由同一尺寸的貨格組成,貨格開口面向貨架之間的通道,裝取貨機械在通道中行駛並能對左、右兩邊的貨架進行裝、取作業。每個貨格中存放一個貨物單元或組合貨物單元。

貨架以兩排為一組,組間留有通道。所以這種倉庫需留有較多的通道,面積利用率不太高(約為60%),空間利用率較高。

單元貨格式立體倉庫,可用多種起重裝卸機械進行作業。一般而言,中、高層主要採用沿軌道行駛的巷道起重機,以保證能在狹窄的巷道內進行作業,低層立體倉庫和中層立體倉庫中高度較低者,也採用一般叉車或高架叉車進行作業,為減少叉車轉彎所需的通道寬度,叉車不從正面進行作業,而採取側叉式叉車作業。

2)貫通式立體倉庫

貫通式立體倉庫又稱流動型貨架倉庫,貫通式立體倉庫是—種密集型的倉庫,這種倉庫貨架之間沒有間隔,不留通道,貨架緊靠在一起,實際上成了一個貨架組合整體。這種貨架獨特之處在於,每層貨架的每一列縱向貫通,象一條條隧道,隧道中能依次放入貨物單元,使貨物單元排成一列。貨架結構一端高一端低,使貫通的通道成一定坡度。在每層貨架底部安裝滑道、輥道或在貨物單元裝備(如貨箱、托盤)底部安裝輪子,則貨物單元便可在其自身重力作用下沿坡道高端自動向低端運動。如果單元貨物容器有自行運行機構,或貨架中安裝相應機構,貨架也可水平安裝而不需坡度。

這種貨架運行方式是從貨架高端送人單元貨物(進貨),單元貨物自動向低端運動,從低端出庫。或一端送入,在行走機構推動下運動到另一端。

這種立體倉庫主要優點是:

這種貨架全部緊密排列,因而倉庫平面利用率和容積利用率可大幅度提高,可達90%。 只在高低兩端進行作業,也大大節省子設備和機械運行消耗。 這種倉庫嚴格實行貨物的先進先出,有效防止呆滯貨存在。 這種倉庫的貨架兩端是獨立的進庫和出庫操作區域,有利於規劃倉庫作業區,防止進出庫作業互相干擾及管理混亂的問題有利於文明管理和提高工作效率。 這種貨架儲存單元貨物,每單元貨物又有各自的托盤或貨箱保護,又不需堆碼,所以可減少貨物的損失。 各條貨格通道中分別存放不同物資,所以不會發生一般倉庫不同貨格混存時常見的混雜、混亂等差錯事故。 有利於多品種、多規格、小批量、多批次商品儲存和規劃有利於有秩序地進貨和出貨。 規劃整齊,有利於無人自動操作和電子計算機管理。

這種貨架主要缺點是:

每一通道中只能存人同種物資,所以存貨種類有限,也很難靈活進行存儲。 由於通道大小、長度一樣,每一種貨物存儲容量大致相同,或成倍相差,因此,往往出現某些通道貨位不夠、某些通道有多餘貨位的不平衡,也會降低利用率。 這種倉庫技術要求較高,設備製造及倉庫建築的精密度要求較高,對托盤、貨箱等單元載體要求也較高,要防止重力滑動中的卡死,一旦卡死,故障排除難度較大。 這種倉庫結構是鋼結構,造價較高也是其缺點。

這種倉庫的適用領域:

在擁擠地區的工廠或流通倉庫的儲備庫,主要用於減少佔地面積而提高儲存量。 用做配送中心的揀選倉庫,尤其是成單元件的自動揀選。 用於站台發貨倉庫,發貨端於站台之上,有利於提高裝車速度,減少裝車距離。

3)自動化櫃式立體倉庫

自動化櫃式立體倉庫是小型可移動的封閉式立體倉庫,由櫃外殼、控制裝置、操作盤、貯物箱及傳動機構組成。其主要特點是小型化、輕量化、智能化,尤其是封閉性強,有很強的保密性。適合於貴重的電子元件、貴金屬、首飾、資料文獻、檔案材料、音象製品、證券票據等的儲存。

4)條型貨架立體倉庫

貨架每層都伸出支臂,專門利用側式叉車進出貨,用於存放條型、筒型貨物的立體倉庫

分類

1)一體型立體倉庫

高層貨架與建築物是一體,高層貨架不能單獨拆裝。這種倉庫,高層貨架兼倉庫的支撐結構,倉庫不再單設柱、梁。貨架頂部鋪設屋面,貨架也起屋架作用,是一種永久性設施,這種倉庫造價可獲一定程度的節約。

2)分離型立體倉庫

建築物與高層貨架不是聯結為一體,而是分別建造。一般是在建築物完成之後,按設計及規劃在建築物內部安裝高層貨架及相關的機械裝備。

分離型立體倉庫可以不形成永久性設施,可按需要進行重新安裝和技術改造,因此比較機動。一般說來,由於是分別建造,造價較高。分離型立庫倉庫也適合舊庫改造時採用。

一體型立體倉庫一般層數較高,採用鋼結構或鋼筋混凝土結構,而分離型立體倉庫一般層數較低,主要是鋼結構,可裝配,也可拆移,有一定機動性。

現代物流系統中,儲存型的物流中心,吞吐量及儲存量較大的倉庫,配送中心的存貨庫等多採用一體型立體倉庫,而車間倉庫、配送中心的配貨部、轉運中心等多採用分離型立體倉庫。

圖片來源:天地精華Newamstar立體倉庫

按立體倉庫裝取貨物機械種類分類

1)貨架叉車立體倉庫

立體倉庫中所用的叉車有三種,一種是高起升高度(高揚程)叉車,一種是前移式叉車,一種是側式叉車。後兩種叉車也需要有一定的起升高度。叉車由地面承重,不是固定設施,因而較機動。但叉車運行所佔通道寬度較寬,且最大起升高度一般不超過6米,因此,只適用於中、低層立體倉庫使用。

2)巷道堆垛機立體庫

立體庫的貨架間通道採用巷道堆垛機,所用的巷道堆垛機主要是上部承重的下垂式和上部導軌限定的下部承重兩種方式。主要用於中、高層立體倉庫。

按操作方式分類

1)人工定址、人工裝取方式。由人工操作機械運行並在高層貨架上認址,然後由人工將貨物由貨架取出或將搬運車上的貨物裝入貨架。

2、自動定址,人工裝取方式。按輸入的指令,機械自動運行定址認址,運行到預定貨位後,自動停住,然後由人工裝貨或從貨架中取貨。

3)自動定址、自動裝取方式,是無人操作方式。按控制者的指令或按計算機出庫、入庫的指令進行自動操作。

以上三方式,人工定址、人工裝取主要適用於中、低層立體倉車,另兩種適用於中、高層立體倉庫。

按功能分類

1)儲存式立體倉庫,以大量存放貨物為主要功能,貨物種類不多,但數量大,存期較長。各種密集形貨架的立體倉庫都適於做儲存式倉庫。

2)揀選式立體倉庫,以大量進貨,多用戶、多種類、小批量發出為主要功能的立體倉庫。這類倉庫要創造方便揀選和快速揀選的條件,因此,往往採取自動定址認址的方式。由於用戶需求差異較大,難以整進整出,因此,不適合用自動化無人作業方式,而使用人工揀選。揀選式立體倉庫較多用於配送中心。

新美星智能立體倉庫系統優勢論點而言,無非是可以在計算機系統控制下完成單元貨物的自動存取作業,並利用自動化存儲設備同計算機管理系統的協作來實現立體倉庫高層放置的合理化,從而減少差錯,加快貨物的存取節奏,提高作業效率;提高空間利用率,減少庫存,節省土地投資成本;減輕勞動強度,改善工人工作環境,降低人力成本;實現系統整體優化,提高企業生產效益和現代化管理水平。同時實現食品安全的快速可靠追溯。

⑤ 傳統資料庫與新型資料庫的優缺點

一:傳統資料庫

(1)傳統索引不適於海量數據

傳統行存資料庫索引需要手工設定,對應用不完全透明,隨場景和需求的變化需要不斷調整,人工維護成本很高。並且傳統索引佔用存儲空間很大,甚至高於數據本身,造成查詢效率的下降。

(2)數據裝載速度慢

因為索引需要重新創建,載入性能會變的很糟糕。分析型架構系統要解決這些個問題,必須最大限度地減少磁碟 I/O ,提升查詢效率,減小人工維護成本。南大通用分析型資料庫GBase8a (以下簡稱GBase 8a)通過列存儲模式、數據壓縮、智能化的索引、並行處理、並發控制、高效的查詢優化器等技術,使得上述問題得到有效解決。以下各節將描述 GBase 8a 的創新架構如何實現這些目標。

二:新型資料庫

新型資料庫採用分布式並行計算架構,部署於X86通用伺服器,滿足大數據實時交易需求,成本低、擴展性高,突破了傳統資料庫性能瓶頸。

分布式非關系型資料庫技術創新

非關系型資料庫即NoSQL,拋棄了關系資料庫復雜的關系操作、事務處理等功能,僅提供簡單的鍵值對(Key, Value)數據的存儲與查詢,換取高擴展性和高性能,滿足論壇、博客、SNS、微博等互聯網類應用場景下針對海量數據的簡單操作需求。主要技術創新為:

(1) 簡單的數據操作換取高效響應。NoSQL僅支持按照Key(關鍵字)來存儲和查詢Value(數據),不支持對非關鍵字數據列的高效查詢;因數據操作簡單、數據間一般不需要關聯操作,故系統可支持高並發和較快的響應速度。

(2) 多種一致性策略滿足業務需求。不同於傳統關系型資料庫僅支持強一致性策略,NoSQL還支持弱一致性和最終一致性等多種策略,可根據應用場景進行對應配置。例如,對寫入操作頻繁,但數據讀取最新版本要求並不嚴格的應用,如互聯網網頁數據的存儲和分析應用,可以採用最終一致性策略;而對訂購關系存儲的應用,則必須用強一致性策略,保證總是讀取最新版本數據

⑥ 人工智慧與資料庫相結合,未來能給我們的生活帶來哪些改變

生活越來越智慧
一臉通行園區,門禁 食堂 電梯 考勤簽到 乘車 等全靠刷臉
根據自己的喜歡習慣,自動調節室內空調溫度 電燈光亮度 窗簾的開關等等等

⑦ 智能倉儲的優點有哪些

智能倉儲系統是運用軟體技術、互聯網技術、自動分揀技術、光導技術、射頻識別(RFID)、聲控技術等先進的科技手段和設備對物品的進出庫、存儲、分揀、包裝、配送及其信息進行有效的計劃、執行和控制的物流活動。主要包括:識別系統、搬運系統、儲存系統、分揀系統以及管理系統。

智能倉儲是我國倉儲行業發展的必經之路

在人力成本上升、土地資源有限、經濟轉型升級等背景下,許多製造業企業開始以物流端為切入點進行自動化轉型升級。作為智能製造的後端環節,在產品多樣化、個性化的趨勢下,智能倉儲物流承擔著提升效率、提升客戶體驗、提升企業核心競爭力的重任,隨著大數據、物聯網、機器人、感測器等技術的不斷進步,智能倉儲作為以上技術的載體,有望迎來高速發展。

未來發展智能倉儲,減少人工及土地的使用,降低物流費用是我國倉儲行業發展的必經之路。

智能倉儲系統是運用軟體技術、互聯網技術、自動分揀技術、光導技術、射頻識別、聲控技術等科技手段和設備對物品的進出庫、存儲、分揀、包裝、配送等進行有效的計劃、執行和控制的物流活動。

從構成上來看,智能倉儲系統由自動化物流裝備和物流管理信息系統組成。自動化物流裝備主要包括自動化倉庫系統、自動化搬運與輸送系統、自動化分揀系統等,物流管理信息系統則主要包括倉庫管理系統、倉庫控制系統等。



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⑧ 智能資料庫和傳統資料庫的區別

智能資料庫和傳統資料庫的區別主要在於效率。
智能資料庫通過有效組織,效率高;傳統資料庫方式冗雜,效率低。
智能資料庫是研究利用人的推理、想像、記憶原理,實現對資料庫的存儲、搜索和修改。通過有效的組織,能夠滿足人們快速檢索和修改資料庫的要求。傳統資料庫是關系型資料庫,開發這種資料庫的目的,是處理永久、穩定的數據。

⑨ 智能倉儲三大優點有哪些

智能倉儲解決了設備與業務系統與管理人員之間壁壘的問題。

舉個例子,倉庫某個貨物在極短時間內進行了移庫又移回原位,理貨員不知道這個情況,貨物記錄為未移動,但是使用了智能設備,可以即時讀取貨物信息,隨時知道貨物移動情況,管理人員通過GIS地圖可以隨時「看到」倉庫實際情況等等。

從物流的發展史可以看出。人、車、物、空間四大方面資源管理,是物流管理的核心。在多環節的流通過程中,由於每個環節對於資源預測存在誤差,信息不對稱,響應和校對又需要投入大量成本,所以隨著流通環節增加,誤差被放大。這其中造成的資源浪費,是阻礙物流企業發展的一座大山。因此,隨著技術的快速發展,信息化管理成了更多企業的選擇。WMS、TMS等應用邁出了物流行業信息化的第一步,高精度定位、自動化、雲計算等技術的廣泛應用,又使得信息化更加落地。

航天信息物流資源管理平台作為一款應用於物流行業的資源綜合管理平台,實現了對資源的透明化管理,企業管理者能夠對人、車、物、空間資源進行綜合管理。通過定位技術、大數據演算法,即時感知資源的動態變化,大大降低因信息不對稱而造成的風險;通過實時監控、數據溯源,確保資源的調用合規高效,降低管理者驗證數據真實性的大量人力投入。

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物流資源管理平台作為綜合性管理平台是針對於物流行業的一體化解決方案,依託於其綜合性數據管理的能力,將不同的數據集中到平台上進行統一管理,可以接入不同的業務系統, 例如WMS、TMS、OMS等;可以接入不同的感知設備,例如RFID電子標簽、攝像頭、GPS、感測器、M2M終端、感測器網關等;可以接入不同的插件,例如叉車防撞系統、車輛在途監控系統、月台管理系統、庫位管理系統、三維可視化系統等。功能模塊化,更靈活更高效,用戶可以根據自身需求,集成不同的業務系統、感知設備和插件,打通業務系統和設備之間的壁壘,滿足更多定製化需求。

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⑩ 資料庫的概念及用途

資料庫(Database ):是「按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫」。是一個長期存儲在計算機內的、有組織的、有共享的、統一管理的數據集合。
資料庫的用處
使用資料庫可以高效且條理分明地存儲數據,主要體現在以下幾個方面:
1可以結構化存儲大量的數據信息,方便用戶進行有效的檢索和訪問。
例如:google、圖書館書籍查詢等基於資料庫和資料庫分類技術。
2 可以有效地保持數據信息的一致性、完整性,降低數據冗餘。
例如:火車票售票系統。
3可以滿足應用的共享和安全方面的要求。
例如:校園點播系統
4 能夠方便智能化地分析,產生新的有用信息。
例如:數據挖掘、聯機分析等。