Parlando dell'applicazione della tecnologia del data warehouse nelle imprese di stampa
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Con l'adesione della Cina all'OMC e il crescente grado di informazione globale, ha portato grandi opportunità di sviluppo e grandi sfide per l'industria della stampa. In un'epoca di forte concorrenza, come fanno le aziende di stampa a vincere in molte imprese; nell'era dell'informazione di oggi, che è in grado di estrarre in modo efficace le principali risorse informative in enormi quantità di informazioni, fornendo così una maggiore gestione per i dirigenti aziendali. Il riferimento decisionale per il valore è meritevole di attenzione.
Allo stato attuale, abbiamo creato vari sottosistemi di applicazioni in molte società di stampa, come sottosistema di affari dei clienti, sottosistema di produzione, sottosistema finanziario, sottosistema di vendita, ecc., Che possono ancora essere utilizzati in una certa misura nei loro rispettivi campi. Soddisfacendo la domanda, ecco quando il processo di analisi coinvolge solo una piccola quantità di informazioni sui dati. I sistemi di database per l'elaborazione operativa frequente sono spesso sopraffatti quando la quantità di dati cresce rapidamente e i requisiti delle query continuano a diventare più complessi. Pertanto, è necessario adottare una nuova tecnologia per consentire analisi e processi complessi, così è nata la tecnologia del data warehouse.
Innanzitutto, la tecnologia del data warehouse
La tecnologia del data warehouse è apparsa negli anni '80. Negli anni '90, il famoso scienziato americano Dr. WH Inmor ha dato la definizione di data warehouse: il data warehouse è soggetto-oriented, integrato e non-rinnovabile (stabilità Una raccolta di dati che cambia nel tempo (compresi i dati storici in momenti diversi ) per supportare il processo decisionale nella gestione aziendale È una soluzione di gestione delle informazioni aziendali che è un'architettura di sistema, non un prodotto o un'applicazione software L'architettura del data warehouse integra i dati aziendali distribuiti su vari database strutturati in diversi siti nell'azienda rete ed è il cuore di un sistema di supporto alle decisioni basato su database su larga scala, è una soluzione relativamente efficace per risolvere il problema di troppi dati nelle attività di gestione e decisionali dell'impresa ma mancanza di informazioni utili.
1. Caratteristiche del data warehouse
A differenza di un database dedicato, un data warehouse ha le seguenti caratteristiche:
1.1 Il data warehouse è orientato al soggetto. Prende il contenuto principale del lavoro aziendale come linea principale, ottiene dati di informazioni efficaci da un gran numero di database privati sparsi, fisicamente partizioni in base all'area tematica, le trasforma e le organizza in nuovi sistemi di archiviazione e aggrega i dati in In the new struttura speciale e stabilire la relazione di collegamento di ciascuna area tematica. Va detto che il soggetto è lo standard per l'acquisizione e la categorizzazione dei dati nel data warehousing.
1.2 L'integrazione è una caratteristica importante del data warehousing. I dati del data warehouse provengono da diversi sistemi applicativi, utilizzando diverse strutture e tipi di dati, con diversi metodi di codifica. Pertanto, non è possibile copiare semplicemente ciascun dato di dettaglio, ma elaborare i dati e unificare tipi diversi di dati nel modello del data warehouse. L'integrazione dei dati è un collegamento fondamentale nella costruzione del data warehouse.
1.3 Le modifiche nel tempo sono un'altra caratteristica del data warehousing. Generalmente, il database dedicato memorizza solo i dati del sistema applicativo attualmente in esecuzione e gli altri dati temporali vengono utilizzati solo come memoria di backup e non vi è alcuna connessione prima o dopo. I dati del data warehouse vengono spesso utilizzati come analisi delle tendenze e devono disporre di dati storici sufficienti e l'intervallo di tempo può essere molto lungo. La temporalità è un requisito inevitabile dei data warehouse per analizzare le leggi intrinseche dei dati.
Un'altra caratteristica del 4 data warehouse è la non volatilità (cioè la stabilità) dei dati. I dati del data warehouse sono i dati di analisi per l'elaborazione completa di un determinato argomento. Una volta che i dati sono stati formati e caricati nel data warehouse, in linea di principio, il personale dirigente non è autorizzato a modificare o eliminare a piacimento e può essere periodicamente aggiornato.
2. La composizione del sistema di data warehouse
La tecnologia di data warehousing è in realtà una tecnologia di integrazione delle informazioni. Il data warehouse ottiene i dati grezzi da una varietà di fonti di informazioni e li archivia in un database interno del data warehouse. Quindi, attraverso lo strumento di accesso, all'utente vengono fornite informazioni integrate per aiutare il manager aziendale a condurre un'analisi approfondita e completa per supportare la decisione complessiva dell'azienda. Sulla base di queste esigenze, un data warehouse include generalmente le seguenti parti:
2.1 origine dati: fornire i dati di origine per il data warehouse, ad esempio database aziendale, database di produzione e così via.
2.2 strumenti di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati: estrarre i dati dall'origine dati, quindi riorganizzare l'elaborazione, caricarli nel database di destinazione.
2.3 Strumenti di modellazione dei dati: stabilire un modello di informazioni per il database di origine e il database di destinazione.
2.4 core warehousing: memorizza modelli di dati e metadati.
2.5 database di destinazione: memorizzare i dati che sono stati verificati, organizzati, elaborati e riorganizzati.
2.6 Strumenti di accesso e analisi dei dati front-end: i decisori aziendali e gli analisti aziendali utilizzano questi strumenti per analizzare ulteriormente i dati nel database di destinazione.
2.7 Strumenti di gestione del data warehouse: forniscono strumenti di gestione per il funzionamento del data warehouse, come la gestione della sicurezza, la gestione della memoria.
In secondo luogo, il modulo del data warehouse nel settore della stampa
Attualmente, nella maggior parte delle aziende, la creazione del data warehouse è principalmente basata sul tema aziendale per l'integrazione dei dati e l'impresa di stampa è la stessa. In base alle caratteristiche del settore della stampa, l'attuale data warehouse aziendale di stampa comprende principalmente i seguenti moduli in base al tema:
1 Modulo Analisi clienti: analizza principalmente il tipo e la composizione dei clienti, individua i clienti principali e i clienti importanti in base alla distribuzione aziendale passata e infine analizza i fattori chiave che influiscono sul volume di affari. Attraverso questo modulo, le aziende possono analizzare chiaramente le prospettive del mercato e stabilire un buon meccanismo di fiducia reciproca con i clienti.
2 Modulo di analisi della gestione della produzione: analizzare sistematicamente l'intero processo produttivo, principalmente dagli aspetti dell'analisi dell'efficienza produttiva, disposizione ragionevole dei vari reparti, analisi dell'efficienza, ecc., In modo da aiutare i manager a padroneggiare la situazione di produzione e funzionamento e influenzare la produzione. I fattori chiave, e quindi la corrispondente soluzione al problema, al fine di migliorare l'efficienza produttiva dell'azienda e il livello di gestione.
Modulo di analisi aziendale 3 ordini: in quanto industria di stampa industriale speciale, non fornisce direttamente le vendite e viene prodotto secondo l'ordine. Pertanto, l'analisi dell'ordine è molto importante, principalmente dal tipo di ordine, volume aziendale, distribuzione regionale, cliente, situazione documentaria e metodi di stampa, ecc., Quindi esplorare il volume di affari dell'azienda negli ultimi anni, analisi Il cambiamento nel volume d'affari e nei principali fattori di influenza, riflettendo così accuratamente le tendenze del mercato e prendendo decisioni corrette per l'ulteriore sviluppo delle imprese.
4 Modulo di analisi della gestione logistica: analizza principalmente gli aspetti di acquisto, inventario, spedizione, utilizzo del materiale, costi di trasporto, costi di distribuzione, ecc. E ottiene gli aspetti principali che influiscono sui costi e stabilisce i sistemi di miglioramento pertinenti in tempo per migliorare efficienza dell'impresa.
Inoltre, ci sono moduli come analisi finanziarie e analisi del personale, che sono determinati in base alle condizioni specifiche dell'azienda. Oltre a questi moduli di analisi nel data warehouse, devono essere presenti tabelle dei fatti corrispondenti, ad esempio tabelle dei fatti dei dati dei clienti, tabelle dei fatti di gestione delle quotazioni e così via.
In terzo luogo, la creazione di stampa di data warehouse aziendale
Stabilire un data warehouse in una tipografia, come le altre industrie, deve seguire i seguenti principi:
1 Principio passo dopo passo: la costruzione di un data warehouse con grandi investimenti, alto rischio e tempi lunghi non può essere eseguita da un giorno all'altro. Non aspettarti di costruire un enorme data warehouse globale fin dall'inizio. Dai temi piccoli, ben definiti e a contrasto di dati, da semplici a complessi, da locali a globali, implementati in più fasi.
2 Il principio di scalabilità: la dimensione del data warehouse si espande con l'espansione dell'area tematica e su un determinato argomento cambia anche dinamicamente all'aumentare dei dati. Pertanto, la creazione di un data warehouse deve dimostrare la scalabilità in termini di architettura dei dati, archiviazione dei dati e elaborazione dei dati.
3 Principio di praticabilità: la struttura del data warehouse è guidata dalle esigenze aziendali e integra i dati in base ai temi aziendali.
La creazione di un data warehouse nell'attuale azienda di stampa non utilizza l'approccio tradizionale del ciclo di vita, ma impiega invece un approccio di sviluppo rapido simile all'approccio di prototipazione rapida. Dopo aver determinato gli argomenti come business degli ordini, cliente, produzione, ecc., L'azienda conduce analisi e analisi e quindi costruisce un modello matematico (generalmente un modello a stella) basato sui dati del sottosistema originale e stabilisce direttamente un data warehouse. E realizzare il prototipo di sistema per l'utente per provare a utilizzare le informazioni nel tempo; quindi l'azienda aggiusterà gradualmente il prototipo del sistema in base alle informazioni di feedback per renderlo gradualmente perfetto e fornire servizi decisionali più soddisfacenti per il manager. Questo sistema di data warehouse è costruito con una nuova architettura con strumenti di sviluppo completi per soddisfare le esigenze di vari utenti in modo tempestivo.