数据仓库厂商要随需应变
SCM供应链管理解决方案(二篇)
工作台
业务预警信息 物料缺货预警 物料积压预警 客户欠款预警 供应商付款预警 采购订单逾期交货预警 销售订单逾期发货预警
手机
邮件
逾期信息
预警信息
X3Messenger
预警平台
供应商 业务员 要货部门 采购主管
手机
邮件
时间
计划到货日期
采购日期
逾期提醒日
……………
逾期信息
预警催货信息
…………
X3Messenger
个性二次开发
项目快速交付
+
+
=
X3供应链系统强大优势
现代企业供应链管理面临的挑战 传统供应链软件提供商遭遇的瓶颈 X3协同供应链管理解决方案总体思路 X3协同供应链管理软件功能介绍及演示 X3协同供应链行业插件功能介绍及演示 X3协同供应链个性开发平台功能介绍及演示 X3协同供应链系统成功案例介绍
传统供应链软件提供商遭遇的瓶颈
供应链系统必须尊重企业的行业管理个性、企业自身的管理个性 以最低的成本、最快速的反应，满足企业实际管理需求 严谨性+个性化 集成＋协同 产销一体、管控衔接、三流同步 扩展性， “随需应变”
理想的供应链系统
成熟
标准产品
行业插件
个性开发
标准产品组合
行业插件提取
动态会计平台采购合同来自预警业务流程
协同平台
企 业 运 营 管 理
管理驾驶仓
HR
计划中心
公司级业务管理的核心关注
业务驱动
有效的供应链运作管理 准确的计划 高效的执行
计划和执行
解决方案的核心
订单驱动，以销定产 主生产计划驱动物资需求计划 资源能力管控 精细成本管理 全面质量管理
数据仓库管理面临的问题与解决方案
数据仓库管理面临的问题与解决方案随着数据的快速增长和企业对数据分析的需求不断增加，数据仓库管理成为了一个重要的话题。
然而，在实际操作中，数据仓库管理面临着一些问题。
本文将探讨这些问题，并提出相应的解决方案。
一、数据质量问题在数据仓库中，数据的质量是至关重要的。
然而，由于数据来源的多样性和数据收集的复杂性，数据质量问题经常出现。
其中一些问题包括数据不完整、数据冗余和数据不一致等。
解决方案：1. 数据清洗：对数据进行清洗，包括去除冗余数据、填充空缺数据和处理数据不一致性等，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据标准化：制定有效的数据标准和规范，确保数据的一致性和可比性。
3. 数据监控：建立数据监控机制，及时发现和解决数据质量问题。
二、数据安全问题随着数据的增加和复杂性的提高，数据安全成为了数据仓库管理的一大挑战。
数据泄露、数据丢失和未经授权的访问等问题可能会导致严重的后果。
解决方案：1. 数据备份与恢复：定期对数据进行备份，并建立可靠的恢复机制，以应对数据丢失的情况。
2. 数据加密：使用数据加密技术，对敏感数据进行加密存储，确保数据的安全性。
3. 权限管理：建立严格的权限管理机制，限制用户对数据的访问权限，防止未经授权的访问。
三、性能问题数据仓库的性能问题也是管理者需要关注的重点。
数据查询速度慢、系统响应时间长等问题会影响用户的体验，降低数据仓库的效率。
解决方案：1. 硬件优化：使用高性能的硬件设备，包括存储设备、处理器和网络设备等，提升数据仓库的运行速度。
2. 数据模型设计优化：对数据模型进行优化，包括索引设计、数据分区和合理的数据压缩等，提高查询性能。
3. 查询优化：通过优化查询语句、使用缓存和预编译等技术，提高查询效率。
四、数据集成问题数据集成是数据仓库管理中的一个重要环节。
然而，由于数据来源的多样性和数据格式的差异，数据集成经常面临着困难和挑战。
解决方案：1. 数据提取与转换：建立强大的ETL（抽取、转换和加载）工具，对数据进行提取、清洗和转换，确保数据的一致性和准确性。
数据仓库设计与优化技巧分享
数据仓库设计与优化技巧分享数据仓库是一个集成、主题导向、相对稳定且面向主题的数据集合，用于支持管理者的决策制定过程。
在现代企业中，数据仓库已经成为了一个不可或缺的组成部分。
为了最大限度地提高数据仓库的效率和性能，设计和优化数据仓库变得至关重要。
本文将分享一些数据仓库设计与优化的技巧，以帮助读者从中受益。
1. 定义明确的业务需求在设计和优化数据仓库之前，首要任务是定义明确的业务需求。
了解企业的需求和期望，以及数据仓库将如何为决策制定者提供有价值的信息，是设计和优化数据仓库的基础。
通过与业务部门密切合作，了解业务规则、流程和数据要求，可以确保数据仓库满足实际需求。
2. 选择合适的数据模型在数据仓库设计中，数据模型的选择非常重要。
常用的数据模型包括星型模型和雪花模型。
星型模型简单而直观，适用于简单的数据分析场景，而雪花模型则适用于更复杂的场景。
按照业务需求选择合适的数据模型，可以提高数据仓库的查询效率和性能。
3. 数据抽取与转换数据仓库的设计不仅仅涉及到数据模型，还包括数据的抽取与转换。
正确的数据抽取与转换过程对于数据仓库的性能至关重要。
数据抽取是将数据从源系统中提取出来的过程，转换则是将这些数据进行清洗、转换和整合的过程。
确保数据的准确性和一致性，并避免冗余或重复数据，可以提高数据仓库的可靠性和查询效率。
4. 数据加载策略数据加载是将准备好的数据载入数据仓库的过程。
在设计数据加载策略时，需要考虑到数据量、加载频率和数据仓库的实时性要求。
有时候，数据仓库也需要与其他数据源进行实时数据同步，以便实时提供最新的数据分析结果。
根据实际情况选择和优化数据加载策略，可以提高数据仓库的性能和可用性。
5. 设计合理的数据存储结构数据存储结构是数据仓库的核心组成部分。
在设计数据存储结构时，需要考虑到数据仓库的查询需求和性能要求。
使用合适的数据分区和索引技术，可以加快数据的查询和分析速度。
此外，还需要定期调整数据存储结构，以保持数据仓库的性能和效率。
数据仓库设计与优化技巧与方法总结
数据仓库设计与优化技巧与方法总结数据仓库设计与优化是在今天信息爆炸的时代中至关重要的一项任务。
随着企业业务的发展和数据规模的不断增长，数据仓库的设计和优化成为了每个企业不可或缺的战略性项目。
本文将从数据仓库设计与优化的角度，总结一些技巧与方法。
一、数据仓库设计的核心原则1. 数据集成：数据仓库设计的关键在于整合各个源系统的数据，确保数据的准确性和一致性。
为了实现数据集成，我们可以使用ETL（抽取，转换，加载）工具，将源系统的数据抽取到数据仓库中，并进行必要的数据转换和加载。
2. 数据建模：良好的数据建模是一个高效数据仓库的核心。
我们可以使用维度建模或者星型模型来设计数据仓库的数据模型。
维度建模是一种以事实表和维度表为核心的建模方法，能够有效地支持查询和分析操作。
3. 数据质量：数据质量是数据仓库设计中不可忽视的重要因素。
在设计数据仓库的时候，要确保源系统的数据质量，并进行必要的数据清洗和去重操作。
同时，还需要建立数据质量监控机制，及时发现和修正数据质量问题。
二、数据仓库优化的主要方法1. 索引优化：索引是提高数据库查询性能的关键。
在数据仓库设计中，可以通过创建合适的索引来加速查询。
一般来说，维度表上的查询字段需要创建索引，而事实表上的查询字段则可以使用组合索引来提高查询效率。
2. 分区与分片：分区和分片是优化大型数据仓库性能的有效方法。
通过将数据分成多个分区，可以提高查询的效率，同时减少磁盘和内存的资源占用。
另外，分片可以将数据水平分布在多个节点上，从而提高数据的吞吐量和并发性能。
3. 数据压缩：对于大规模的数据仓库，数据压缩是一种常用的优化方法。
通过对数据进行压缩，可以减少存储空间的占用，降低数据的传输成本，同时提高查询的性能。
常见的数据压缩算法包括字典压缩、位图压缩和列式存储等。
4. 缓存技术：利用缓存技术可以显著提高数据仓库的查询性能。
通过将查询结果缓存在内存中，可以减少对数据库的查询次数，从而加快查询的速度。
数据仓库和数据分析工具提供商的未来发展趋势和战略调整建议
数据仓库和数据分析工具提供商的未来发展趋势和战略调整建议随着数据量的不断增加和大数据技术的不断发展，数据仓库和数据分析工具已成为企业管理和决策中必不可少的工具，对于企业而言，数据仓库和数据分析工具可以提高企业的决策效率和决策精度，帮助企业快速应对市场变化，也可以加强企业与客户之间的关系，提高客户忠诚度和满意度。
当前数据仓库和数据分析市场已经成为一个竞争激烈的市场，为了在市场竞争中占据优势，数据仓库和数据分析工具提供商需要研究未来发展趋势并采取相应的战略调整。
未来发展趋势1、数据智能化数据智能化是未来数据仓库和数据分析工具发展的趋势，企业可以通过数据智能化技术将数据变成智能的资源，以提高企业的竞争力和决策效率。
具体而言，数据智能化技术包括自然语言处理、机器学习、深度学习、图像识别、智能交互等多种技术，企业需要根据自身业务特点选择相应的数据智能化技术进行开发和应用。
2、数据安全数据安全问题是当前互联网行业面临的最大问题之一，在数据仓库和数据分析领域，数据安全的问题更加突出。
未来，数据仓库和数据分析提供商需要加强数据安全方面的研究，提高数据安全性，保障企业数据安全。
3、云服务未来，云服务会成为数据仓库和数据分析市场的主流，随着云技术的不断发展和成熟，越来越多的企业开始使用云服务，数据仓库和数据分析工具提供商需要积极开发云服务业务，提供具有竞争力的云服务产品。
战略调整建议1、加强研发能力当前，数据仓库和数据分析市场竞争激烈，提供商需要不断开发新的技术和产品，加强研发能力，提供具有竞争力的产品和服务，以满足客户的需求。
2、多样化合作模式数据仓库和数据分析提供商需要尝试多样化的合作模式，与不同的企业合作，以扩大市场，提高产品的覆盖面和知名度。
3、提高售后服务质量售后服务对于提供商的品牌形象和客户满意度至关重要。
随着竞争的加剧，提供商需要积极提高售后服务质量，为客户提供更加优质的服务，增强客户忠诚度和口碑效应。
数据仓库的挑战和展望
数据量的增加使得数据仓库的管理和维护变得更加复杂和困难。
数据质量参差不齐
数据来源多样
数据仓库中的数据来自不同来源，数据的格式、质量、准确性等 方面存在差异。
数据清洗和整合难度
不同数据源的数据质量参差不齐，需要进行数据清洗和整合，以确 保数据的一致性和准确性。
数据质量监控和改进
需要建立数据质量监控机制，及时发现和解决数据质量问题，提高 数据质量。
总结词
数据质量难以保证
详细描述
由于数据来源于多个业务系统，数据格式、数据标准不 统一，导致数据质量参差不齐，难以保证数据仓库中数 据的准确性和完整性。
总结词
建设周期长
详细描述
该大型企业数据仓库建设涉及多个部门和多方利益，需 要经过多次沟通和协调，建设周期较长，需要投入大量 的人力和物力资源。
某互联网公司大数据分析案例
智能化数据仓库还可以通过自动化和智能化的数 据处理流程，提高数据处理效率和质量。
03
应对挑战的策略和措施
建立数据治理体系
01
制定数据管理政策
02
建立数据质量标准
03
设立数据治理组织
明确数据所有权、使用权限和责 任，确保数据的合规性和安全性。
制定数据质量评估指标，对数据 进行清洗、校验和整合，提高数 据质量。
详细描述
该互联网公司需要保护用户隐私和公司商业机密，对数据 仓库的数据安全性要求极高，需要采取多种安全措施来确 保数据的安全性。
某政府机构数据安全保护案例
总结词
合规性要求高
详细描述
该政府机构需要遵守相关法律法规和政策要求，对数据仓 库的数据合规性要求极高，需要确保数据的合法性和合规 性。
仓库数据不准的解决方案
仓库数据不准的解决方案
《数据仓库数据不准的解决方案》
数据仓库在企业中起着至关重要的作用，它汇集了各个部门的数据，并为决策提供了基础。
然而，有时候数据仓库中的数据并不准确，这给企业的决策带来极大的困扰。
那么，如何解决数据仓库数据不准确的问题呢？
首先，企业需要加强对数据仓库的管理。
建立完整的数据治理体系，包括数据采集、数据清洗、数据存储和数据分析等环节。
通过制定规范和流程，确保数据在进入数据仓库之前是准确的，同时也要加强对数据源的验证和监控，避免错误数据的进入。
其次，企业需要进行数据质量的监控和评估。
建立数据质量评估指标体系，对数据仓库中的数据进行定期的评估，发现并解决数据质量问题。
通过数据质量报告的输出，及时发现数据不准确的情况，并及时进行修正。
再次，引入先进的数据清洗技术和工具。
通过数据清洗工具对数据进行清洗、去重、补全等操作，将数据进行规范化处理，保证数据的准确性和一致性。
最后，建立健全的数据安全和权限管理机制。
加强对数据的安全管理，确保数据的完整性和保密性。
同时，对不同角色的员工进行权限管理，避免错误数据的录入和使用，从源头上保证数据的准确性。
综上所述，解决数据仓库数据不准的问题需要全方位的工作，包括建立数据治理体系、加强数据质量监控、引入先进的数据清洗技术和建立健全的数据安全和权限管理机制。
只有这样，企业才能保证数据仓库中的数据是准确的，从而为企业的决策提供可靠的支持。
数据仓库建设原则
数据仓库建设原则数据仓库（Data Warehouse）指的是将企业的各种分散的数据源进行整合和汇总，以便于进行数据分析和决策支持的技术和体系结构。
在数据仓库建设过程中，有一些重要的原则需要遵循，以保证数据仓库的稳定性、可用性和可扩展性。
1.需求驱动原则：在数据仓库建设之初，需求分析是非常重要的一步。
仅有清晰明确的业务需求，才能够确保数据仓库的建设方向和目标，以及所需的数据和分析功能。
数据仓库项目的需求要经过和业务部门的充分沟通，了解他们的具体需求，并将之转化为明确的数据仓库设计和实施方案。
2.数据质量原则：数据质量是数据仓库建设的核心问题之一，也是保证数据仓库可用性和有效性的基础。
在数据仓库建设中，需要对源数据进行清洗、转换和集成，以确保数据的准确性、一致性和完整性。
同时，也需要建立数据质量管理机制和监测体系，及时发现和解决数据质量问题。
3.数据一致性原则：数据仓库的数据来自于各种不同的数据源，这些数据源具有不同的数据格式、数据结构和数据语义。
为了确保数据仓库中的数据一致，需要进行数据标准化、整合和转换。
在数据仓库建设中，需要设计和实施一致的数据模型和数据整合规则，以确保数据仓库中的数据一致、可比和可扩展。
4.可扩展性原则：随着业务的发展，数据仓库中的数据量和用户数量都会逐渐增加。
因此，在数据仓库的建设过程中，需要考虑到数据的可扩展性，即数据仓库能够容纳大量的数据，并能够支持更多的用户和访问请求。
为了实现数据仓库的可扩展性，可以采用分布式存储和计算技术，将数据仓库分布在多个节点上，以提高数据的并发处理能力。
5.安全性原则：数据仓库中存储着企业的核心数据，这些数据可能包含敏感的商业机密和客户隐私信息。
为了确保数据的安全性，需要在数据仓库建设中加强访问控制和权限管理，只有被授权的用户才能够访问到数据仓库中的数据。
此外，还需要采取数据加密和备份等技术手段，以保护数据的机密性和完整性。
6.高性能原则：数据仓库的建设旨在提供高效、快速和准确的数据分析和决策支持。
大数据时代物流管理企业面临的机遇与挑战
大数据时代物流管理企业面临的机遇与挑战作者：朱思达来源：《环球市场》2019年第23期摘要：自2013年起，大数据技术逐渐受到政府、企业和专家学者的广泛关注，并逐渐应用到各行各业当中，成为推行相关行业快速发展的重要因素。
物流行业作为第三产业中一种新兴的行业，对哟敏经济发展具有十分重要的作用，而大数据技术的应用，为物流企业带来挑战的同时，也为其发展带来了机遇。
文章就简单分为大数据时代物流管理企业面临的机遇和挑战，并指出发展的策略，期待能为相关企业的良性发展提供助力。
关键词：大数据时代;物理管理企业;机遇;挑战;发展策略随着现代信息技术和通信技术的飞速发展，互联网技术与物联网技术得到了迅速普，由此引发了数据的井喷式增长，而物流行业涉及到诸多的环节，如揽收、包装、运输、仓储、搬运、配送等环节，每日都会产生体量庞大的数据。
在大数据时代，如果不能及时、准确地处理这些数据，就会造成严重的数据灾难，引发资源的浪费。
反之，则会为相关企业带来巨大的机遇。
一、大数据时代物流管理企业面临的机遇分析（一）提高企业的管理水平在大数据时代，大数据技术让信息变得更加透明，对其处理也变得越来越智能化，管理者可以借助大数据技术实时了解并掌握物流各个环节的业务现状，这样能为其管理工作和战略决策提供支撑，从而提高企业的管理水平。
在实际运用中，管理人员可以利用大数据技术，对物流车辆进行追踪，并挖掘货物仓储和运转过程中的有效数据，分析员工工作的效率以及客户对服务的滿意度，同时，管理者还可以利用大数据技术对员工进行培训和评价，这样一来，大数据技术就能帮助管理者更好地进行人力资源以及物流流程的精准管理。
（二）降低企业的物流成本在现代物流中，物流的规划与速度对企业的发展至关重要，直接影响到企业的运营成本。
特别是当前物流行业的竞争欲来越激烈，利润空间越来越小。
如果企业借助大数据技术，合理优化货物配送的规划，能实现资源的优化配置，在不增加额外成本的前提下，获得更高的经济效益。
数据仓库厂商比较
一、数据仓库厂商简介1、IBMIBM，即国际商业机器公司，1911 年创立于美国，是全球最大的信息技术和业务解决方案公司，目前拥有全球雇员31 万多人，业务遍及160 多个国家和地区。
2004 年，IBM 公司的全球营业收入达到九百六十五亿美元.在过去的九十多年里，世界经济不断发展，现代科学日新月异，IBM 始终以超前的技术、出色的管理和独树一帜的产品领导着全球信息工业的发展，保证了世界范围内几乎所有行业用户对信息处理的全方位需求。
众所周知，早在1969 年，阿波罗宇宙飞船载着三名宇航员，肩负着人类的使命，首次登上了月球；1981 年哥伦比亚号航天飞机又成功地飞上了太空。
这两次历史性的太空飞行都凝聚着IBM 无与伦比的智慧。
IBM 与中国的业务关系源远流长。
早在1934 年，IBM 公司就为北京协和医院安装了第一台商用处理机。
1979 年，在中断联系近30 年之后，IBM 伴随着中国的改革开放再次来到中国。
同年在沈阳鼓风机厂安装了中华人民共和国成立后的第一台IBM 中型计算机。
随着中国改革开放的不断深入，IBM 在华业务日益扩大。
80 年代中后期，IBM 先后在北京、上海设立了办事处。
1992 年IBM 在北京正式宣布成立国际商业机器中国有限公司，这是IBM 在中国的独资企业。
此举使IBM 在实施其在华战略中迈出了实质性的一步，掀开了在华业务的新篇章。
随后的1993 年，IBM 中国有限公司又在广州和上海建立了分公司。
到目前为止，IBM 在中国的办事机构进一步扩展至哈尔滨、沈阳、深圳、南京、杭州、成都、西安、武汉、福州、重庆、长沙、昆明和乌鲁木齐等16 个城市，从而进一步扩大了在华业务覆盖面。
伴随着IBM 在中国的发展，IBM 中国员工队伍不断壮大，目前已超过5000 人。
除此之外，IBM 还成立了8 家合资和独资公司，分别负责制造、软件开发、服务和租赁的业务。
IBM 非常注重对技术研发的投入。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据仓库厂商要随需应变
作为一家领先的数据仓库厂商，天睿（Teradata）公司如何将大数据带来的挑战转变为新的商机呢？在7月7日举行的大数据世界论坛上，Teradata首席客户官周俊凌接受了记者的采访。
创新是硬道理
大数据的出现会加速传统商务智能软件的变革。
对此，Teradata似乎早就有心理准备。
周俊凌表示：“我们一直在企业级数据仓库（EDX）产品方面进行创新。
Teradata会继续在商务智能领域进行耕耘，不断提高数据处理的能力，从而让产品更容易适应大数据对管理的要求。
例如，Teradata的产品可以根据数据访问频率的高低，确认数据的‘热度’，然后再进行数据压缩，以适应大数据的分析要求，这使得数据管理变得更容易。
”
Teradata拥有适应超大容量需求的硬件平台产品，比如Teradata 1000，它可以压缩35PB的数据，特别适合对结构化和非结构化数据进行分析。
此外，Teradata还开发了很多能够进行数据统计和分析的软件包，包括将Hadoop等架构整
合到Teradata数据仓库产品中。
在云计算方面，Teradata也频频发力。
2010年12月，Teradata收购云计算软件公司Aprimo。
Teradata提供的云架构可与Amazon EC2相结合。
Teradata还能为客户提供安全的存储产品，用来存储企业防火墙以外的云端上的数据。
以我为主
云计算的概念出现后，为争夺新兴市场，各厂商开始布局，并大肆收购。
大数据时代的到来同样引起了市场的震动，IBM收购Netezza，EMC收购Greenplum，惠普收购Vertica……面对竞争对手的变化，Teradata会如何应对呢？
“在数据仓库市场上，Teradata的竞争对手还是那些。
Teradata十分尊重这些竞争对手，但同时也会发挥自己的特长，以专业和专注取胜。
Teradata专注于数据分析，专注于如何从数据中提取业务价值，并通过分析数据让客户获得商业价值，从而促进客户业务的发展。
”周俊凌表示，“未来，Teradata将一如既往地加强对数据仓库平台的开发和应用推广，并投入大量人力和物力对数据进行分析和挖掘，为客户提供业务价值。
”
近几年，Teradata的客户数增长较快。
但是，与业务的快速增长相比，周俊凌更关心的还是用户的需求和数据市场
的发展趋势。
“研究数据和商务智能需求的变化以及增长模式对Teradata来说是非常有价值的。
通过这种研究以及大量的数据挖掘和建模，我们可以把一些新的想法和技术应用到客户的生产系统中，从而为企业创造价值。
”周俊凌表示。
那些具有开放性和前瞻性的客户愿意使用与大数据相
关的一些新技术和新产品。
中国客户的数据中心基础设施都比较新，而且他们对新技术的接受能力很强，态度更加开放，这使得他们能更快地适应大数据带来的变化。
平台产品性能优
近几年，Teradata的平台产品增长很快。
Teradata拥有丰富的专用平台系列产品，主要包括数据集市专用平台、巨量数据专用平台、数据仓库专用平台、动态企业级数据仓库等。
周俊凌介绍说：“数据分析系统的性能主要取决于CPU 的性能、系统的I/O能力等因素。
包含软硬件在内的平台性产品，通过固定的配置和针对特定应用进行优化，不仅可以实现平台的快速部署和启用，而且能够提升系统的整体性能。
”
为满足用户对非结构化数据处理的需要，Teradata收购了Aster Data公司。
Aster Data在大数据分析方面具有很强的能力，其SQL-MapReduce技术能够帮助企业处理大量非结构化数据。