⑴ 大数据技术在仓配管理中有哪些应用
目前随着网络技术的不断发展，大数据技术在各行各业都得到了充分的利用大数据技术，在仓配管理当中主要是可以利用数据了解仓储管理的时间空间等进行有效的管理。
⑵ 数据库系统的使用在哪些领域
数据库的基本概念和应用领域
简单地说，可以把数据库定义为数据的集合，或者说数据库就是为了实现一定的目的而按某种规则组织起来的数据的集合。数据库管理系统就是管理数据库的系统，即对数据库执行一定的管理操作。目前使用的数据库一般都是关系数据库管理系统（RDBMS）。它可以从下面3个方面来定义。
● 关系（R）：它表示一种特殊种类的数据库管理系统，即通过寻找相互之间的共同元素使存放在一个表中的信息关联到存放在另一个表中的信息。
● 管理系统（MS）：是允许通过插入、检索、修改或删除记录来使用数据的软件。
● 数据库：数据库管理系统由一个互相关联的数据集合和一组用以访问这些数据的程序组成，这个数据集合通常被称为数据库（DataBase）。
数据库是存储信息的仓库，以一种简单、规则的方式进行组织。它具有以下4个特点：
● 数据库中的数据集组织为表。
● 每个表由行和列组成。
● 表中每行为一个记录。
● 记录可包含几段信息，表中每一列对应这些信息中的一段。
数据库的应用领域非常广泛，不管是家庭、公司或大型企业，还是政府部门，都需要使用数据库来存储数据信息。传统数据库中的很大一部分用于商务领域，如证券行业、银行、销售部门、医院、公司或企业单位，以及国家政府部门、国防军工领域、科技发展领域等。
随着信息时代的发展，数据库也相应产生了一些新的应用领域。主要表现在下面6个方面。
1．多媒体数据库
这类数据库主要存储与多媒体相关的数据，如声音、图像和视频等数据。多媒体数据最大的特点是数据连续，而且数据量比较大，存储需要的空间较大。
2．移动数据库
该类数据库是在移动计算机系统上发展起来的，如笔记本电脑、掌上计算机等。该数据库最大的特点是通过无线数字通信网络传输的。移动数据库可以随时随地地获取和访问数据，为一些商务应用和一些紧急情况带来了很大的便利。
3．空间数据库
这类数据库目前发展比较迅速。它主要包括地理信息数据库（又称为地理信息系统，即GIS）和计算机辅助设计（CAD）数据库。其中地理信息数据库一般存储与地图相关的信息数据；计算机辅助设计数据库一般存储设计信息的空间数据库，如机械、集成电路以及电子设备设计图等。
4．信息检索系统
信息检索就是根据用户输入的信息，从数据库中查找相关的文档或信息，并把查找的信息反馈给用户。信息检索领域和数据库是同步发展的，它是一种典型的联机文档管理系统或者联机图书目录。
5．分布式信息检索
这类数据库是随着Internet的发展而产生的数据库。它一般用于因特网及远距离计算机网络系统中。特别是随着电子商务的发展，这类数据库发展更加迅猛。许多网络用户（如个人、公司或企业等）在自己的计算机中存储信息，同时希望通过网络使用发送电子邮件、文件传输、远程登录方式和别人共享这些信息。分布式信息检索满足了这一要求。
6．专家决策系统
专家决策系统也是数据库应用的一部分。由于越来越多的数据可以联机获取，特别是企业通过这些数据可以对企业的发展作出更好的决策，以使企业更好地运行。由于人工智能的发展，使得专家决策系统的应用更加广泛。
⑶ 采用数据库技术对仓储企业有什么好处
数据实现集中式管理，便于数据统计和分析。
⑷ 数据仓库的主要应用在哪些方面
数据仓库的前提是数据量要大，不然在单机数据库上就解决了。现在主要是两大领域：通信行业以及互联网领域，都会产生大量数据。通过这些数据挖掘，然后改进产品。如在购物网站，通过挖掘，买了图书A的也喜欢买图书B，像类似的挖掘可以用于推荐。
⑸ 数据仓库是做什么的
目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，着名的数据仓库专家W.H.Inmon在其着作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点：
1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。
2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
4、反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。
整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构，具体由下图表示。
数据仓库系统体系结构
·数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；
·数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
·OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。
·前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
⑹ 企业如何更好的搭建数据仓库
0 引 言
随着计算机应用的深入，大量数据存储在计算机中，信息的存储、管理、使用和维护显得越来越重要，而传统的数据库管理系统很难满足其要求。为了解决大数据量、异构数据集成以及访问数据的响应速度问题，采用数据仓库技术，为最终用户处理所需的决策信息提供有效方法。
1 数据仓库
数据仓库是为管理人员进行决策提供支持的一种面向主题的、集成的、非易失的并随时间而变化的数据集合。数据仓库是一种作为决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。
从目前数据仓库的发展来讲，数据可以存放于不同类型的数据库中，数据仓库是将异种数据源在单个站点以统一的模型组织的存储，以支持管理决策。数据仓库技术包括数据清理、数据集成、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）。OLAP是多维查询和分析工具，支持决策者围绕决策主题对数据进行多角度、多层次的分析。OLAP侧重于交互性、快速的响应速度及提供数据的多维视图，而DM则注重自动发现隐藏在数据中的模式和有用信息。OLAP的分析结果可以给DM提供分析信息，作为挖掘的依据；DM可以拓展OLAP分析的深度，可以发现OLAP所不能发现的更为复杂、细致的信息。OLAP是联机分析处理，DM是通过对数据库、数据仓库中的数据进行分析而获得知识的方法和技术，即通过建立模型来发现隐藏在组织机构数据库中的模式和关系。这两者结合起来可满足企业对数据整理和信息提取的要求，帮助企业高层做出决策。在欧美发达国家，以数据仓库为基础的在线分析处理和数据挖掘应用，首先在金融、保险、证券、电信等传统数据密集型行业取得成功。IBM、oracle、Teradata、Microsoft、Netezza和SAS等有实力的公司相继推出了数据仓库解决方案。
近几年开始流行“分布式数据仓库”，是在多个物理位置应用全局逻辑模型。数据被逻辑地分成多个域，但不同位置不会有重复的数据。这种分布式方法可以为不同的物理数据创建安全区域，或为全球不同时区的用户提供全天候的服务。此外，有由Kognitio发起数据仓库托管服务，即DBMS厂商为客户开发和运行数据仓库。这种最初出现在业务部门，业务部门购买托管服务，而不是使用企业内IT部门提供的数据仓库。
2 数据挖掘技术
数据挖掘（DataMining），又称数据库中的知识发现（KnoWledge Discoveryin Database，KDD），是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值并最终可为用户理解的模式过程。它是数据库研究中的很有应用价值的新领域，是人工智能、机器学习、数理统计学和神经元网络等技术在特定的数据仓库领域中的应用。数据挖掘的核心模块技术历经数十年的发展，其中包括数理统计、人工智能、机器学习。从技术角度看，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。从商业应用角度看，数据挖掘是崭新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转化、分析和模式化处理，从中提取辅助商业决策的关键知识。
从技术角度讲，数据挖掘可应用于以下方面：
（1）关联规则发现是在给定的事物集合中发现满足一定条件的关联规则，简单来讲，就是挖掘出隐藏在数据间的相互关系，为业务主题提供指导。
（2）序列模式分析和关联规则发现相似，但其侧重点在于分析数据间的前后关系。模式是按时间有序的。序列模式发现是在与时间有关的事物数据库中发现满足用户给定的最小支持度域值的所有有序序列。
（3）分类分析与聚类分析，分类规则的挖掘实际上是根据分类模型从数据对象中发现共性，并把它们分成不同的类的过程。聚类时间是将d维空间的n个数据对象，划分到k个类中，使得一个类内的数据对象间的相似度高于其他类中数据对象。聚类分析可以发现没有类别标记的一组数据对象的特性，总结出一个类别的特征。
（4）自动趋势预测，数据挖掘能自动在大型数据库里面寻找潜在的预测信息。一个典型的利用数据挖掘进行预测的例子就是目标营销。数据挖掘工具可以根据过去邮件推销中的大量数据找出其中最有可能对将来的邮件推销作出反应的客户。
3 联机分析（OLAP）处理技术
联机分析（OLAP）是数据仓库实现为决策提供支持的重要工具，是共享多维信息，针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来，能够真正为用户所理解，并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术（OLAP委员会的定义）。OLAP的特性包括：①快速性：系统应能在5s内对用户的大部分分析要求做出反应；②可分析性：能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析；⑨多维性：多维性是OLAP的关键属性。系统必须提供对数据的多维视图和分析，包括对层次维和多重层次维的完全支持；④信息性：系统应能及时获得信息，并能管理大容量信息。
OLAP的数据结构是多维，目前存在方式：①超立方结构（Hypercube），指用三维或更多的维数来描述一个对象，每个维彼此垂直。数据的测量值发生在维的交叉点上，数据空间的各部分都有相同的维属性（收缩超立方结构。这种结构的数据密度更大，数据的维数更少，并可加入额外的分析维）；②多立方结构（Multicube），即将超立方结构变为子立方结构。面向某特定应用对维分割，它具有强灵活性，提高了数据（特别是稀疏数据）的分析效率。分析方法包括：切片、切块、旋转、钻取等。
OLAP也被称为共享的多维数据的快速分析FASMI，应用在数据密集型行业，如市场和销售分析、电子商务的分析、基于历史数据的营销、预算、财务报告与整合、管理报告、利益率、质量分析等。
4 小 结
采用数据仓库的数据挖掘及联机分析技术实现的决策支持系统，是弥补传统辅助决策系统能力不足的有效途径，具有重要的现实意义。
⑺ 数据库的作用
1、帮助企业准确找到目标客户：
在市场细分化理论指导下的营销，是根据人口统计及消费者共同的心理特点，将客户划归为某一类别。而通过新一代高速计算机和数据库技术，以使企业能够集中精力于更少的人身上，最终目标集中在最小消费单位——特定企业或个人身上，实现准确定位。
2、降低营销成本，提高营销效率：
运用数据库能够准确找出某种产品的目标客户，用数据库技术进行筛选消费者，其邮寄宣传品的反馈率可以高达20%～30％。
3、使消费者成为企业长期、忠诚的用户，保证企业掌握稳定的客户群：
建立数据库，以便能够分析客户是些什么人，采取什么措施以保住客户。当通过数据库锁定企业的重点客户后，企业每次举行促销宣传活动，必以这部分客户为主要对象，极力改进服务，满足他们的需求，使这些客户成为公司稳定的客户。
(7)数据库在仓储企业的运用扩展阅读：
数据库的优点：
1、查询迅速、准确，且有多种表达与传输方式：
如果要查找的内容较多，则查找与抄写既费时又费力。数据库系统能根据给定的条件自动地按一定途径以毫秒级速度进行扫描查找，可以在瞬间将符合要求的数据一一用表格或其他方式显示出来，还可以自动地打印出来或通过网络传输到指定地址，而且不会出现错误。
2、数据结构化且统一管理：
在数据库中，数据按逻辑结构组织起来，而按物理结构存放在磁介质中，并且由数据库管理系统统一管理，既考虑了数据本身的特点，也考虑了数据之间以及文件之间的联系，数据的查询、检索和处理很方便。
⑻ 什么是数据仓库为什么要建立数据仓库数据仓库有什么特点
数据库是一个装数据（信息的原材料）的地方。 数据仓库是一种系统，这种系统也是用数据库装东西。（这有点没说清楚：个人理解数据库和数据仓库当然都是装数据的地方，关键的区别是装的什么样的数据，数据库装的原始数据，没经过任何加工；而数据仓库是为了满足分析需要，对源数据进行了Transform过程，具体是怎样一个处理过程，可以从Bill Inmon的仓库定义四个特性进行理解。）数据仓库系统（用数据库装东西）与其他基础业务系统（例如财务系统、销售系统、人力资源系统等，也是用数据库装东西）的区别是： 基础业务系统的特点是各管各的，例如财务系统生产了白菜，那么用一个数据库来装，人力资源系统生产了猪肉，再用一个数据库来装。我要做一道菜，需要分别到各个数据库去取，比较麻烦（现实的情况是大部分时候让种菜的农民伯伯送过来，但送过来的东西不一定是我想要的，而且不同的时候我想要不同的东西，经常会被农民伯伯骂，弄得双方都不开心）。另外一方面，各个数据库中放的是一些比较原始的东西，我要拿过来做菜，还需要经过很麻烦的清洗过程，一不小心里面可能就藏着一条大青虫。那么，数据仓库系统就是建立一个大的超市，将各地农民伯伯出产的东西收集过来，清洗干净，分门别类地放好。这样，你要哪种菜的时候，直接从超市里面拿就可以了。
数据仓库的特点是：
(1)数据仓库是面向主题的.
(2)数据仓库是集成的
(3)数据仓库具有时间相关性.
(4)数据仓库的数据是相对稳定的.
数据仓库可以说是决策支持系统（个人不同意这个观点，决策支持系统（DDS）是在管理信息系统的基础上发展起来的，在数据仓库、OLAP技术和数据挖掘工具出现以前，就已经有DSS了，但其在实际应用开发过程中暴露出许多问题，DW为克服传统DDS存在的问题提供了技术上的支持，基于DW上的DSS效果自然有很大提升），能帮助老板了解企业的整体全貌，看到数据仓库提供的经过整理统计归纳的数据后老板凭自己的管理经验可以发现企业的问题或困难或成功因素在哪一方面，然后可以不断的追溯数据，直到确定到最具体的细节上，这样能够不断提升老板或管理层的管理水平，不断改善企业的管理。我们知道的最好的一个例子就是美国某大型超市啤酒和尿布的故事。 沃尔玛公司在美国的一位店面经理曾发现，每周，啤酒和尿布的销量都会有一次同比攀升，一时却搞不清是什么原因。后来，沃尔玛运用商业智能（Business Intelligence，简称BI）技术发现，购买这两种产品的顾客几乎都是25岁到35岁、家中有婴儿的男性，每次购买的时间均在周末。沃尔玛在对相关数据分析后得知，这些人习惯晚上边看球赛、边喝啤酒，边照顾孩子，为了图省事而使用一次性的尿布。得到这个结果后，沃尔玛决定把这两种商品摆放在一起，结果，这两种商品的销量都有了显着增加。 数据库是数据仓库的基础。数据仓库实际上也是由数据库的很多表组成的（这句话明显不成立，数据仓库里表分为事实表和维表，这和数据库里的表还是有本质区别的，组织方式完全不一样，一个是面向主题，一个是面向业务的）。需要把存放大量操作性业务数据的数据库经过筛选、抽取、归纳、统计、转换到一个新的数据库中。然后再进行数据展现。老板关注的是数据展现的结果。
⑼ 数据库技术在仓储管理中主要是和什么配合使用
关系数据库。大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来仓储管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。
⑽ 如何利用大数据构建智慧仓储
云计算能够通过数据的收集，利用强大的计算能力来分析市场，厦门致联科技提供的基于RFID技术的智慧物流方案中，便有提供智能仓储管理服务。通过RFID技术收集数据，利用云计算技术分析市场，而后快速合理地调配仓储物品，提高仓储管理的效率并降低其成本。