服务行业数据采集分析系统介绍
利用云计算进行大规模数据采集和分析
利用云计算进行大规模数据采集和分析云计算是指通过互联网提供计算资源和服务的技术，已经成为众多企业进行大规模数据采集和分析的重要工具。
云计算架构的灵活性和可伸缩性，以及云服务商提供的强大计算能力和存储容量，为数据采集和分析提供了更高效、更经济的解决方案。
1. 云计算基础在介绍云计算在大规模数据采集和分析中的作用之前，我们首先来了解云计算的基础知识。
云计算主要分为三个层次：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
IaaS提供基础计算、存储和网络资源，PaaS提供应用程序开发和部署环境，SaaS提供软件应用服务。
2. 云计算的数据采集应用云计算提供了便利的数据采集工具和环境，可以大大简化数据采集的流程。
通过云计算平台，企业可以快速建立数据采集系统，实时获取分散在各个地点、各个系统中的数据，并统一存储在云端的数据库中。
通过合理设计数据采集模块，可以实现对各种类型的数据的高效采集，如传感器数据、日志数据、用户行为数据等。
3. 云计算的数据分析应用一旦数据采集完成，接下来就是对这些大规模数据进行分析。
云计算提供了强大的计算和存储能力，可以支持各种复杂的数据分析算法和模型。
企业可以利用云计算平台进行数据预处理、数据探索、数据挖掘、机器学习等各种数据分析任务。
同时，云计算平台还提供了可视化工具和报告生成工具，方便企业将分析结果传达给决策者和相关人员。
4. 优势和挑战利用云计算进行大规模数据采集和分析具有许多优势。
首先，云计算提供强大的计算和存储能力，能够处理海量的数据。
其次，云计算可以按需分配计算资源，根据实际需求进行扩容或缩容，提高资源利用率。
此外，云计算还具有高可靠性和容错性，可以避免数据丢失和服务中断。
然而，云计算也面临一些挑战，例如数据安全和隐私保护问题，以及与传统IT系统的集成和迁移等问题。
5. 成功案例利用云计算进行大规模数据采集和分析的应用案例广泛存在。
举例来说，电商行业可以利用云计算来采集和分析用户行为数据，从而提供个性化的推荐和定制化的服务。
银行行业客户数据分析与应用方案
银行行业客户数据分析与应用方案第1章客户数据采集与整合 (4)1.1 数据采集方法与途径 (4)1.1.1 客户信息采集 (4)1.1.2 数据采集途径 (4)1.2 数据整合与清洗 (4)1.2.1 数据整合 (4)1.2.2 数据清洗 (4)1.3 数据质量评估与监控 (5)1.3.1 数据质量评估 (5)1.3.2 数据监控 (5)第2章客户画像构建 (5)2.1 客户基本信息分析 (5)2.1.1 性别与年龄分布 (5)2.1.2 职业与教育程度 (5)2.1.3 地域分布 (5)2.2 客户消费行为分析 (5)2.2.1 消费特征分析 (6)2.2.2 消费偏好分析 (6)2.2.3 消费趋势分析 (6)2.3 客户风险偏好分析 (6)2.3.1 风险承受能力分析 (6)2.3.2 风险偏好类型划分 (6)2.3.3 风险偏好与金融产品匹配 (6)2.4 客户生命周期分析 (6)2.4.1 客户生命周期划分 (6)2.4.2 生命周期各阶段特征分析 (6)2.4.3 生命周期管理与金融服务策略 (6)第3章客户细分与市场定位 (7)3.1 客户细分方法与策略 (7)3.1.1 客户特征细分 (7)3.1.2 客户需求细分 (7)3.1.3 数据挖掘与智能分析 (7)3.2 市场定位与目标客户群体 (7)3.2.1 市场定位策略 (7)3.2.2 目标客户群体 (7)3.3 客户价值评估与潜力挖掘 (8)3.3.1 客户价值评估体系 (8)3.3.2 客户潜力挖掘 (8)第四章信用风险评估与管理 (8)4.1 信用风险建模与验证 (8)4.1.1 数据准备与预处理 (8)4.1.3 信用风险建模 (9)4.1.4 模型验证与优化 (9)4.2 信用评分与信用额度 (9)4.2.1 信用评分 (9)4.2.2 信用额度 (9)4.3 逾期预测与催收策略 (9)4.3.1 逾期预测 (9)4.3.2 催收策略 (9)4.3.3 催收策略优化 (9)第5章营销策略制定与优化 (9)5.1 营销活动数据分析 (9)5.1.1 客户细分 (9)5.1.2 营销活动数据挖掘 (10)5.2 营销策略制定与实施 (10)5.2.1 确定营销目标 (10)5.2.2 制定针对性营销策略 (10)5.2.3 营销策略实施 (10)5.3 营销效果评估与优化 (10)5.3.1 营销效果评估指标 (10)5.3.2 营销效果分析 (10)5.3.3 营销策略优化 (11)第6章客户关系管理 (11)6.1 客户满意度分析 (11)6.1.1 客户满意度调查方法 (11)6.1.2 客户满意度评价指标 (11)6.1.3 客户满意度数据分析 (11)6.1.4 提升客户满意度的策略 (11)6.2 客户忠诚度分析 (11)6.2.1 客户忠诚度评价指标 (11)6.2.2 客户忠诚度影响因素 (11)6.2.3 客户忠诚度数据分析 (12)6.2.4 提升客户忠诚度策略 (12)6.3 客户流失预测与挽回策略 (12)6.3.1 客户流失预测模型 (12)6.3.2 客户流失影响因素 (12)6.3.3 客户流失预警机制 (12)6.3.4 客户挽回策略 (12)第7章个性化服务与推荐系统 (12)7.1 个性化服务设计 (12)7.1.1 客户分群 (12)7.1.2 需求分析 (13)7.1.3 服务内容定制 (13)7.1.4 服务渠道优化 (13)7.2.1 协同过滤算法 (13)7.2.2 内容推荐算法 (13)7.2.3 深度学习算法 (13)7.2.4 多模型融合推荐 (13)7.3 交叉销售与增值服务 (13)7.3.1 产品组合推荐 (13)7.3.2 生命周期管理 (14)7.3.3 增值服务设计 (14)7.3.4 客户关系维护 (14)第8章银行产品优化与创新 (14)8.1 产品需求分析 (14)8.1.1 客户需求挖掘 (14)8.1.2 市场需求分析 (14)8.1.3 产品功能需求 (14)8.2 产品优化与竞争力分析 (14)8.2.1 产品优化策略 (14)8.2.2 竞争力分析 (14)8.2.3 客户满意度评价 (14)8.3 产品创新与实验设计 (15)8.3.1 创新策略 (15)8.3.2 实验设计 (15)8.3.3 风险管理 (15)第9章风险控制与合规管理 (15)9.1 欺诈检测与防范 (15)9.1.1 欺诈行为特征分析 (15)9.1.2 欺诈检测模型构建 (15)9.1.3 欺诈防范策略 (15)9.2 合规风险监测与评估 (15)9.2.1 合规风险识别 (15)9.2.2 合规风险监测指标体系 (15)9.2.3 合规风险评估与报告 (15)9.3 风险控制策略与内控体系建设 (16)9.3.1 风险控制策略制定 (16)9.3.2 内控体系构建 (16)9.3.3 内控体系优化与持续改进 (16)第10章数据驱动决策与未来发展趋势 (16)10.1 数据驱动决策框架 (16)10.1.1 数据收集与整合 (16)10.1.2 数据分析与挖掘 (16)10.1.3 决策支持系统 (16)10.1.4 决策实施与优化 (16)10.2 数据分析与决策案例 (16)10.2.1 客户细分与精准营销 (17)10.2.3 跨界合作与数据应用 (17)10.3 银行业未来发展趋势与数据应用前景 (17)10.3.1 金融科技驱动下的银行业变革 (17)10.3.2 数据驱动的智能化服务 (17)10.3.3 开放银行与生态圈构建 (17)10.3.4 金融监管与合规要求 (17)第1章客户数据采集与整合1.1 数据采集方法与途径银行行业客户数据的采集是数据分析与应用的基础，本节将详细介绍数据采集的方法与途径。
话单分析系统简介与背景
话单分析系统简介与背景一、简介话单分析系统是基于大数据技术和人工智能算法的一种数据分析工具，旨在通过对通信话单数据的收集和处理，提供全面、准确的通信数据分析和业务优化解决方案。
该系统具有高效、快速、自动化的特点，可以帮助企业实时监控通信网络质量、客户行为以及业务效益，提供决策支持和业务优化建议。
二、背景随着通信网络的快速发展和智能化进程，通信运营商、企业和个人的通信需求不断增长。
海量的通信数据积累，对于传统的手工分析方法来说，无疑是一项巨大的挑战。
传统的分析方法不仅耗时耗力，而且往往准确度不高，无法满足企业对数据分析的快速和精确需求。
因此，开发出一种高效、准确的话单分析系统显得尤为重要。
三、话单分析系统的功能与优势1. 数据采集与存储：话单分析系统可以自动从各种通信网络设备中采集话单数据，并进行实时存储。
通过与通信系统的接口对接，可以确保数据准确、全面地收集。
2. 数据预处理与清洗：系统可以对大规模的话单数据进行预处理与清洗，去除数据中的噪声和异常值，以确保后续分析的准确性和稳定性。
3. 数据可视化与分析：话单分析系统提供直观、易懂的数据可视化界面，用户可以通过图表、报表等方式自由地查看和分析数据。
同时，系统也支持多维度、多角度的数据分析，帮助用户深入挖掘数据背后的关联和规律。
4. 高效异常检测与告警：系统可以通过建立异常检测模型，对通信数据进行实时监测与分析。
一旦发现异常情况，系统将及时发出告警，提醒用户采取相应的措施以保障通信网络的正常运行。
5. 业务优化与决策支持：话单分析系统能够对企业的通信业务进行深入分析与评估，提出相应的优化建议。
这有助于企业优化运营模式、提升服务质量，从而更好地满足客户的需求。
6. 安全与隐私保护：话单分析系统对于用户的通信数据进行严格的安全与隐私保护，确保数据不被非法获取和滥用。
系统采用多重加密技术和访问控制机制，保证数据的安全性。
四、应用领域话单分析系统可以广泛应用于各个行业和领域，如电信运营商、银行、电商、金融机构等，以及政府部门和科研机构等。
数据采集及分析系统
数据采集及分析系统数据采集及分析系统是一种运用信息技术，实现数据收集、处理和分析的一种项目，主要用于帮助企业或组织对各种数据进行提取、整理、分析和挖掘，从而为决策提供科学依据。
随着信息化进程的加快，数据采集及分析系统的需求也越来越大。
首先，数据采集是数据采集及分析系统的基础环节。
数据采集可以通过传感器、仪器设备、人工填写等方式进行。
传感器可以采集各种环境参数、设备状态等实时数据；仪器设备可以采集生产过程中的各种指标；人工填写可以收集行业报告、问卷调查等非结构化数据。
通过数据采集，可以获取到大量的原始数据，为后续的数据处理和分析提供基础。
其次，数据处理是数据采集及分析系统中的重要环节。
数据处理主要包括数据清洗、数据整理和数据转换。
数据清洗是对采集到的数据进行去重、纠错、填充等操作，以保证数据的准确性和完整性；数据整理是对清洗后的数据进行分类、汇总、聚合等操作，以便后续数据分析；数据转换是将采集到的数据转换为可分析的格式，如将非结构化的数据转换为结构化的数据。
通过数据处理，可以将采集到的庞大数据变成可以被分析的数据集合。
最后，数据分析是数据采集及分析系统的核心环节。
数据分析可以通过统计分析、数据挖掘、机器学习等方法进行。
统计分析主要是对数据进行描述性分析、相关性分析、回归分析等，以探索数据的内在规律；数据挖掘主要是通过挖掘数据中的模式、规则、趋势等来预测未来发展和识别隐含的关联；机器学习主要是通过训练模型，自动从数据中学习并完成分类、预测、推荐等任务。
通过数据分析，可以从庞大的数据中提取出有价值的信息，为决策提供科学依据。
在实际应用中，数据采集及分析系统广泛应用于各个领域。
在制造业中，可以通过数据采集及分析系统实现对设备状态的实时监测和故障预测，提高生产效率和质量；在市场营销中，可以通过数据采集及分析系统分析用户行为和购买偏好，为产品定价和推广活动提供依据；在金融领域中，可以通过数据采集及分析系统识别风险和异常交易，防范金融诈骗和洗钱活动；在医疗领域中，可以通过数据采集及分析系统分析患者病历和医疗数据，实现个性化治疗和疾病预测。
行业数据挖掘与分析决策支持系统方案
行业数据挖掘与分析决策支持系统方案第1章项目背景与需求分析 (3)1.1 行业数据挖掘的背景 (3)1.2 决策支持系统的需求分析 (3)1.3 项目目标与意义 (3)第2章行业数据资源概述 (4)2.1 数据来源与类型 (4)2.2 数据质量与数据处理 (4)2.3 数据安全与隐私保护 (5)第3章数据挖掘技术与方法 (5)3.1 数据挖掘基本概念 (5)3.2 常见数据挖掘算法与应用 (5)3.3 行业数据挖掘关键技术与挑战 (6)第4章数据挖掘在行业的应用场景 (6)4.1 行业主要业务领域 (6)4.2 数据挖掘在行业的具体应用 (7)4.2.1 公共服务 (7)4.2.2 社会管理 (7)4.2.3 经济调控 (7)4.2.4 城市规划 (7)4.2.5 环境保护 (7)4.3 应用案例与效果分析 (7)4.3.1 公共交通优化 (7)4.3.2 税收征管改革 (7)4.3.3 环境保护政策制定 (8)第5章决策支持系统架构设计 (8)5.1 系统总体架构 (8)5.2 数据层设计 (8)5.3 模型层设计 (8)5.4 应用层设计 (8)第6章数据挖掘模型构建与优化 (9)6.1 数据挖掘模型构建流程 (9)6.1.1 数据预处理 (9)6.1.2 数据划分 (9)6.1.3 特征选择与提取 (9)6.1.4 模型训练 (9)6.2 特征工程与模型选择 (9)6.2.1 特征工程 (9)6.2.2 模型选择 (10)6.3 模型评估与优化 (10)6.3.1 模型评估 (10)6.3.2 模型优化 (10)第7章决策支持系统功能模块设计 (10)7.1 数据管理模块 (10)7.1.1 数据采集与整合 (10)7.1.2 数据存储与管理 (10)7.2 数据挖掘模块 (11)7.2.1 数据预处理 (11)7.2.2 数据挖掘算法与应用 (11)7.3 决策分析模块 (11)7.3.1 决策模型构建 (11)7.3.2 决策支持 (11)7.4 系统管理与维护模块 (12)7.4.1 用户管理 (12)7.4.2 系统监控 (12)7.4.3 日志管理 (12)7.4.4 系统升级与维护 (12)第8章系统实施与部署 (12)8.1 系统开发环境与工具 (12)8.1.1 开发环境 (12)8.1.2 开发工具 (12)8.2 系统实施流程与策略 (13)8.2.1 需求分析与设计 (13)8.2.2 系统开发 (13)8.2.3 系统测试 (13)8.2.4 系统部署与培训 (13)8.3 系统部署与运维 (13)8.3.1 系统部署 (13)8.3.2 系统运维 (13)第9章行业决策支持系统应用案例 (14)9.1 案例一：宏观经济分析 (14)9.1.1 背景介绍 (14)9.1.2 系统构建 (14)9.1.3 应用效果 (14)9.2 案例二：公共安全监测 (14)9.2.1 背景介绍 (14)9.2.2 系统构建 (14)9.2.3 应用效果 (15)9.3 案例三：智慧城市建设 (15)9.3.1 背景介绍 (15)9.3.2 系统构建 (15)9.3.3 应用效果 (15)第10章项目总结与展望 (15)10.1 项目总结 (16)10.2 项目效益分析 (16)10.3 未来发展展望与建议 (16)第1章项目背景与需求分析1.1 行业数据挖掘的背景信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
工程勘察数据服务平台及数据采集系统介绍
3、数据采集信息化的作用
工程勘察外业数据真实性的检查与可追溯性:
通过对每一笔描述记录、照片附加的位置和时间信息， 对整个描述过程留下了痕迹，可判断其数据真实性； 电子化的数据和留下的工作痕迹可在后期的质量检查或
2.2、工程勘察数据服务平台
项目负责人管理页面: 创建项目、查看项目
北京综建信息技术有限公司
2.2、工程勘察数据服务平台
项目负责人管理页面: 项目列表
北京综建信息技术有限公司
2.2、工程勘察数据服务平台
项目工作页面：基于地图显示项目信息。项目基本信息、勘探点列
表、地图上勘探点标示
北京综建信息技术有限公司
北京综建信息技术有限公司
2、一种工程勘察数据采集系统
可以生成的外业记录表
北京综建信息技术有限公司
3、数据采集信息化的作用
工程勘察前端数据采集信息化
要实现工程勘察全过程的信息化，钻探描述数据的信息 化是极为重要的一环。工程勘察前端数据的信息化有助于将 工程勘察全过程的信息化串联起来。
北京综建信息技术有限公司
要实现工程勘察全过程的信息化，首先需要实现钻探记录的信息化。
3
北京综建信息技术有限公司
1、行业存在的主要问题
工程勘察外业数据的真实性问题
工程勘察钻探描述数据的真实性常常成为一个重要问题。施工图审查 时无法核实，出现问题时也无法追溯。有些地方静力触探数据也存在虚假 资料的问题。这导致一系列问题：
--工程勘察质量不可控。 --市场价格低下，技术发展停滞。 --劣币驱逐良币，不愿同流合污的单位或人员转型和离开。 --行业地位低下，无法获得社会的尊重。 解决途径： --外业见证（工程监理）。数据不足，过程不可追溯。 --信息化手段实现外业质量监管。过程留痕，数据积累，可追溯。
行业信息采集系统有哪些
行业信息采集系统有哪些引言随着互联网时代的发展，信息已经成为了企业竞争的重要资源。
尤其在当前信息爆炸式增长的环境中，行业信息对企业战略决策和市场分析至关重要。
为了获取和分析大量有效的行业信息，许多企业开始使用行业信息采集系统。
本文将介绍几种常见的行业信息采集系统。
1. 网络爬虫网络爬虫是一种自动化的数据采集工具，它能够读取和抓取互联网上的信息。
通过编写一些脚本或程序，爬虫可以自动访问指定的网页，并从中提取需要的信息。
这种系统可以帮助企业快速、高效地采集互联网上的行业信息，包括新闻、报告、论坛帖子等。
2. 数据订阅服务数据订阅服务提供商通过监测和收集各种信息源，包括新闻网站、社交媒体平台、行业报告等，为企业提供定制化的行业信息。
企业可以根据自身需求选择订阅的数据源，订阅服务商将定期或实时地将最新的行业信息推送给企业。
这种系统可以帮助企业及时获取和分析行业动态，把握市场脉搏。
3. 在线调查工具在线调查工具是一种常见的行业信息采集系统，它可以帮助企业通过编写问卷调查，收集用户反馈和市场数据。
这些调查工具通常提供可视化的编辑界面，使得用户可以很方便地设计并分发调查问卷。
收集到的数据可以通过数据分析工具进行整理和分析，从而提供有价值的行业信息。
4. 数据库采集系统许多企业拥有大量的内部数据和客户信息，数据库采集系统可以帮助企业从这些数据中挖掘行业信息。
通过对数据库的查询和分析，企业可以发现潜在的市场机会和趋势。
数据库采集系统通常提供友好的查询界面和强大的数据处理功能，使得企业可以快速获取所需的行业信息。
5. 情报报告服务情报报告服务提供商通过收集和整理各种信息源，为企业提供专业的情报报告。
这些报告通常包括行业概况、竞争对手分析、市场趋势等内容。
情报报告服务商通常拥有专业的研究团队和数据库，能够为企业提供高质量、深度的行业信息。
总结行业信息采集系统在当前商业环境中变得越来越重要。
通过采用合适的采集系统，企业能够及时获取和分析大量的行业信息，这将为企业的战略决策和市场分析提供有力的支持。
数据采集系统简介研究意义和应用
数据采集系统简介研究意义和应用一前言1.1 数据采集系统简介数据采集，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。
数据采集系统是结合基于计算机（或微处理器）的测量软硬件产品来实现灵便的、用户自定义的测量系统。
该数据采集系统是一种基于TLC549模数转换芯片和单片机的设备，能够把ADC采集的电压信号转换为数字信号，通过微处理器的简单处理而交予数码管实现电压显示功能，同时经过与PC的连接能够实现计算机更加直观化显示。
1.2 数据采集系统的研究意义和应用在计算机广泛应用的今天，数据采集的在多个领域有着十分重要的应用。
它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。
利用串行或红外通信方式，实现对挪移数据采集器的应用软件升级，经过制订上位机(PC)与挪移数据采集器的通信协议,实现两者之间堵塞式通信交互过程。
在工业、工程、生产车间等部门，尤其是在对信息实时性能要求较高或者恶劣的数据采集环境中更突出其应用的必要性。
例如：在工业生产和科学技术研究的各行业中，常常利用PC或工控机对各种数据举行采集。
这其中有非常多地点需要对各种数据举行采集，如液位、温度、压力、频率等。
如今常用的采集方式是经过数据采集板卡，常用的有A/D 卡以及422、485等总线板卡。
卫星数据采集系统是利用航天遥测、遥控、遥监等技术，对航天器远地方举行各种监测，并依照需求举行自动采集，通过卫星传输到数据中心处理后，送给用户使用的应用系统。
1.3 系统的要紧研究内容和目的本课题研究内容要紧包括：TLC549的工作时序操纵，常用的单片机编辑Ｃ语言，VB 串口通信COMM控件、VB画图控件的运用等。
本课题研究目的要紧是设计一具把TLC549（ADC）采集的模拟电压转换成八位二进制数字数据，并把该数据传给单片机，在单片机的操纵下在实验板的数码管上实时显示电压值同时与计算机上运行的软件示波器连接，实现电压数据的发送和接收功能。
二数据采集系统开辟相关技术介绍2.1 TLC549结构及工作原理2.1.1 TLC549的概述TLC549 是以8 位开关电容逐次逼近A/D 转换器为基础而构造的CMOS A/D 转换器。
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内部文档
服务行业数据采集分析系统介绍
一、客户及项目背景
爱玛客始于1998年，是一家国际领先的专业服务公司，为医疗机构、各类院校、运动和娱乐场所以及商务中心，提供备受赞誉的配餐服务、项目管理服务、以及制服和职业装服务。
总部位于美国费城，全球大约有255,000名员工，在22个国家开展其业务。
其中爱玛客中国已经在北京, 天津, 上海, 苏州, 宁波, 徐州, 广州, 中山, 惠州, 福州, 厦门, 泉州, 成都, 西安, 等30多个城市为近250家医院, 工厂, 学校, 政府及商业写字楼提供包括环境保洁, 病人运送, 保安, 设备运行与维护, 洗衣及用品发放, 绿地维护, 配餐等在内的综合服务，聘用员工超过15,000人。
由于各方面业务的高速发展，集团在财务和供应链管理中，需要及时、有效、准确、便捷的对数据进行采集更新。
为了保证相关管理工作的正常运转，确保数据的及时准确性，公司需要建立一套完善的数据处理系统实现对财务状况、供应商信息、产品、价格、库存量等进行采集与维护管理，系统简称ART。
二、系统要解决的问题
1.报表数据来源多、制作耗时费力
2.报表发放模式陈旧、效率低下
3.应用系统(Oracle财务、MEC、SCM等）的丰富数据未加以充分利用
三、系统建设要求
爱玛客公司基础业务数据库位于全球多个地区，系统要求按时、按规则，对基础数据库进行数据抽取，形成中间数据仓库。
基于数据仓库，完成数据的查询、分析、展现、打印、导出等，并根据业务需求的变化对财务及供应链科目进行增加、删除等维护。
按照业务要求进行流程封装，通过可配置的界面进行调度任务设定，完成定时自动将数据结果通过邮件方式发送给指定收件人。
四、业务及操作流程
系统管理员对系统机构用户、业务角色、数据及目录资源权限进行管理与维护，并按实际业务要求进行权限分配、调度任务设定等。
业务人员（财务、供应链相关）凭借ID和密码登录系统，制作并查看相关报表，可进行导出、打印等操作。
同时，可根据业务调整要求进行相关科目的管理维护。
主管及部门领导，按时接收到由系统推送到邮箱的数据报表，掌握业务情况，及时发现和改正相关问题。
五、系统特色功能
数据抽取
数据ETL是基于调度器模块定时运行数据脚本，脚本中有若干任务的动作，用来从基础业务数据库中进行相关数据抽取，并把抽取的数据加密转换，最后装载到目标数据库，形成
中间数据仓库。
调度-以邮件方式推送报表结果
系统平台中支持调度功能，能将报表结果定时、周期性发往指定邮箱，并能通过邮箱地址得到相应用户名，按照coa表中所维护的每个项目需要发送和抄送人的邮箱地址，从而将对应项目编号的数据发往指定邮箱。
其中coa表中att2字段为该项目需要发送人的邮箱，att3字段为该项目需要抄送人的邮箱。
在邮件分发中，支持对邮件标题、正文等信息的设定，并支持具有权限的相关人员对信息进行修改。
自定义取数向导
业务人员通过提前定义好的数据集以拖拽方式进行报表定制，并且能快速设置每列或每个单元格的取数条件，如取科目为“7004001”的发生额。
系统中提供类excel方式制表的web设计器，在设计器中拖拽可快速定制报表，并且单元格中支持取数向导，可快速定义取数条件：
取值条件中能灵活设置取值条件，取出想要数据。
典型报表
财务报表一期、财务报表二期和供应链报表，可对报表进行数据查询、统计和分析。
六、系统优势与特色
ART系统是在数据系统产品基础上搭建，数据系统自身提供:
✧用户、数据、报表以及权限的统一管理
✧样式、超链接管理等辅助特性与一体化应用
✧调度任务、数据报送、管理看板等丰富的应用组件
结合客户实际业务需求，利用产品自身功能模块并进行定制化封装，实现了从数据抽取、查询展现、结果分析到邮件推送的完整业务应用。
✧ETL：实现据从基础业务数据库的自动抽取和生成中间数据仓库
✧自定义取数向导：业务人员自定义取数查询
✧财务及供应链报表：进行数据查询、修改、入库及打印导出
✧调度：定时自动将报表结果推送邮箱
标准化的产品结合定制化开发为项目的成功实施保驾护航。
七、总结
系统从最初的需求调研到项目交付，历经10个月时间。
主要难度在于业务的梳理，涉及到报表中具体字段的含义、取数和运算关系，业务逻辑复杂。
系统中使用的产品版本：集智数据平台-i320。
项目规模：五十万以下。
软硬件环境：
基础业务数据库：Oracle
中间数据仓库：SQL2005
中间件：Tomcat7。