数据仓库技术在库存管理中的应用案例分析(一)
MIS在企业中的应用案例
MIS在企业的应用案例上海烟草公司构筑信息平台上海烟草（集团）公司于1993年由原上海烟草公司所属企业改制组建，拥有一流水准的现代化卷烟工业及其烟草储运、印制、机械、材料等配套工业，并涉足商业、食品加工业、房地产业、金融保险业、宾馆酒店业等领域，是一个以卷烟工业为主的，多元化、集约化、现代化的大型企业。
2003年，公司实现税利148亿元，其中利润60亿元；净资产达到242亿元。
上海烟草（集团）公司卷烟生产的设备、技术达到了当代国际先进水平，并率先在全行业通过了ISO9001：2000质量管理体系和ISO14001环境管理体系认证。
公司通过实施跨地区合作，在全国12个省区建立了10个烟叶基地和7个定向采购点，从而为上海卷烟工业的持续发展提供了原料保证。
与此同时，建立了以“电话订货、网上配货、电子结算、现代物流”为主要特征的27000余家卷烟销售网络，基本形成了全市统一、布局合理、以我为主、受我调控的最具规模、最为完善的市场网络体系。
集团公司组建以来，凭借产品和资产优势，加大资本经营力度，先后出资7亿元，与原市、区县烟糖公司共同组建了20家烟草糖酒有限公司，并投巨资重组控股冠生园（集团）有限公司；先后投资10多亿元，参股交通银行、东方证券公司和太平洋保险公司等，并成为其大股东之一；投资兴建上海商业规模最大、技术最先进的商业第三方物流中心，探索实施卷烟和非卷烟商品的集中采购，统一配送。
近年来，（集团）公司加快“走出去”步伐，不断“优化出口卷烟品牌结构、优化海外市场结构、优化客户关系管理”，确保了国产自有牌号卷烟出口数量和国际有税、免税市场占有量两个全国第一的地位。
目前公司已成功开发了30多个免税和有税目标市场，沪产卷烟远销五大洲40多个国家和地区，深受消费者特别是海外华裔消费者的青睐。
公司坚持“两手抓，两手都要硬”的方针，以“和博一流”企业精神为灵魂，倡导“敬业、创新、合作”精神。
当前，公司正以新的气势、新的姿态、新的作风、新的突破，围绕“做精做强”战略思想，瞄准产品、技术、管理、人才和效益“五个一流”的目标，向“国内一流，国际先进”迈进。
数据仓库技术在档案管理领域的应用
个 全 局 的数 据 仓 库 ．然 后 在 其 基 础 上 建 立 部 门级
ＥＴ Ｌ流 程 首 先 将 所 有 业 务 处 理 系 统 中 的 数 据 按
和 个 人 级 的 数 据 集 市 照 统 一 的存 储 模 型 加 载 到 中 央 数 据 仓 库 。然 后 再 按 照 各 部 门特 定 的需 求 把 相 关 数 据 复 制 到 部 门 数 据 集 市 因 为 中 央 数 据 仓 库 汇 集 了 来 自各 业 务 处 理 系 统
集 市 不 是 合 适 的 选 择 现 在 ． 们 在 规 划 数 据 仓 库 时 人 已经 逐 渐 转 为 实 施 企 业 级 的 数 据 仓 库 第 二 步 是 当 更 多 的 主 题 加 入 数 据 集 市 时 ．将 这 些 独 立 数 据 集 市 进 行 再 集 成 ．最 终 建 立 的 就 是 企 业 级 数 据 仓 库 通 过 本 步 骤 的 实 施 虽 然 能 最 终 解 决 数 据 的 一 致 性 问 题 ． 缺 点 为 ： 是 对 数 据 集 市 的 集 成 但 一
的信 息 分 析 ： 是 全 局 数 据 仓 库 本 身 建 设 规 模 大 ， 二 投
资 巨 大 ． 且 实 施 周 期 长 ， 效 较 慢 ； 是 当 数 据 集 并 见 三 市 增 加 时 ． 使 系 统 整 体 投 资 迅 速 增 加 ， 时 管 理 的 会 同
据 仓 库 的 过 程 如 下 ：业 务 系 统 源 数 据 库 — — 独 立 数 据 集 市 — — 企 业 级 数 据 仓 库 ． 整 个 过 程 分 为 两 个 步
骤 ：
这 种 结 构 的 优 点 是 解 决 了 统 一 数 据 存 储 模 型 和
数 据 一 致 性 的 问题 ．有 利 于 各 级 数 据 仓 库 的 一 致 性 的 控 制 缺 点 主 要 体 现 在 三 个 方 面 ： 是 业 务 人 员 对 一 信 息 的 访 问 非 常 不 方 便 ， 很 难 进 行 跨 数 据 集 市 之 间
构建基于FoodMart数据库的数据仓库建立与OLAP(实验一)资料
• 这时会在BI Studio环境中打开用于设计SSIS的 各种工具和窗口，数据提取、转换和加载的操作 都在这个界面下进行。 • （2）选择【项目】→【SSIS导入和导出向导】 命令，这时会弹出SSIS导入和导出向导的欢迎界 面，单击【下一步】按钮。 • （3）在“选择数据源”窗口中的“数据源”下拉 列表框中选择Access数据源选项，如图2-4所示。 然后在路径选择中选择此项目文件夹中的 foodmart 2000.mdb文件。
2-7
• 这时会让用户选择源表和源视图，如图2-7 所示。按照前面对数据仓库的设计，这里 选择原始表中的time_by_day、 promotion、product、product_class、 customer、store和sales_fact_1998表 作为需要输入的表。
• 这里对原始表中需要导入到数据仓库的数据有很 强的可定制性，对这些已经选择的表中的字段还 可以进行筛选和改变，对不需要的字段进行去除 操作，这就是所谓的数据清洗。当然也可以选择 其他的表一起导入数据仓库中。可以看到，不一 定所有的业务数据库中的数据都必须体现在数据 仓库中，数据仓库中的数据也有可能是经过业务 数据库中的数据运算而得到的，这都据源视图
• 数据源提供与数据库的简单连接，但更 多高级功能，如缓存元数据、添加关系、 创建计算和设置逻辑键等还需要使用数据 源视图来完成。为了对多维数据集进行这 些高级操作，这一步定义数据源视图。
• 可以在“数据源视图”文件夹对象上单击鼠标右 键，在弹出的快捷菜单中选择【新建数据源视图】 命令，然后在弹出的“数据源视图向导”窗口中 选择foodmartsaleDW选项作为关系数据源，单 击【下一步】按钮。这时会弹出如图2-13所示的 “名称匹配”窗口，其原因是在前面SSIS的数据 装载操作中没有为数据仓库中的表设置主键及其 关系，SSAS试图在匹配的列上创建逻辑关系， 可以选择“与主键同名”单选按钮，单击【下一 步】按钮继续
物流数据分析与应用
详细描述
利用大数据分析技术对订单履行流程进行监控和分析 ，找出瓶颈和优化点，优化订单处理流程，提高订单 履行效率。
案例四：配送网络优化分析
总结词
通过数据分析优化配送网络布局，提高配送效率，降 低配送成本。
详细描述
利用数学建模和优化算法，对配送网络布局进行优化设 计，合理分配配送资源和路线，提高配送效率，降低配 送成本。
数据可视化工具
提供各种可视化组件，如折线图、柱状图、饼图、散点图等，支持用户自定义样式和布局，满足不同 场景下的可视化需求。
数据仓库技术
数据仓库
一个集中式、稳定的数据存储环境， 用于存储和管理物流数据，支持高效 的数据分析和查询。
数据仓库技术
包括数据模型设计、数据存储管理、 数据查询优化等方面，以提高数据分 析和查询的效率。
案例五：供应链协同数据分析
总结词
通过数据分析实现供应链各环节的协 同合作，提高整体运营效率。
详细描述
利用大数据分析和供应链管理理论， 对供应链各环节的数据进行整合和分 析，实现各环节之间的信息共享和协 同合作，提高整体运营效率。
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回归分析
通过自变量和因变量的关系进行预测，如线性 回归、多项式回归等。
机器学习预测
利用机器学习算法进行预测，如支持向量机、随机森林等。
优化分析方法
线性规划
解决线性目标函数的优化问题，如运输问题、分配问题等。
非线性规划
解决非线性目标函数的优化问题，如整数规划、动态规划等。
启发式算法
基于经验或直观的算法，如遗传算法、模拟退火算法等。
通过数据分析，检测订单异常情况，及时处 理异常订单。
配送管理
配送路线优化
管理信息系统案例分析(2篇)
第1篇一、背景介绍随着全球经济的快速发展，企业之间的竞争日益激烈。
为了在竞争中保持优势，企业需要不断提高自身的管理水平和运营效率。
管理信息系统（MIS）作为一种重要的信息技术手段，能够帮助企业实现信息资源的有效整合和利用，从而提升企业的核心竞争力。
本文将以某大型制造企业为例，分析其在供应链优化过程中如何运用管理信息系统，实现成本降低、效率提升和客户满意度增强的目标。
二、企业概况某大型制造企业成立于20世纪80年代，主要生产家电、电子产品等。
经过多年的发展，该企业已成为国内外知名品牌，产品远销世界各地。
然而，随着市场竞争的加剧，企业面临着原材料价格上涨、劳动力成本上升、客户需求多样化等挑战。
为了应对这些挑战，企业决定引入管理信息系统，优化供应链管理。
三、案例分析1. 需求分析在引入MIS之前，企业面临着以下问题：（1）信息孤岛现象严重：各部门之间信息共享不畅，导致决策效率低下。
（2）库存管理混乱：库存数据不准确，导致库存积压或缺货现象。
（3）供应链协同度低：供应商、制造商、分销商之间信息传递不畅，导致供应链响应速度慢。
针对以上问题，企业对MIS的需求主要包括：（1）实现信息集成：打破信息孤岛，实现各部门信息共享。
（2）优化库存管理：提高库存数据准确性，降低库存成本。
（3）提升供应链协同度：加强供应商、制造商、分销商之间的信息沟通，提高供应链响应速度。
2. 系统设计企业根据需求分析，选择了某知名管理信息系统供应商的产品。
系统设计主要包括以下模块：（1）供应链管理模块：包括供应商管理、采购管理、库存管理、销售管理等。
（2）生产管理模块：包括生产计划、生产调度、质量管理等。
（3）销售管理模块：包括销售预测、销售订单、客户管理等。
（4）财务管理模块：包括成本核算、财务分析等。
3. 实施过程（1）系统培训：对员工进行MIS系统操作培训，确保员工能够熟练使用系统。
（2）数据迁移：将现有业务数据迁移到MIS系统中，确保数据准确性。
数据仓库技术在物流企业中的应用
数据仓库技术在物流企业中的应用摘要：数据仓库是信息管理和分析应用的有效平台。
该文针对物流运输企业现状，引入了数据仓库技术，应用olap工具对物流配送调运模型处理后的数据进行分析，并将数据仓库融入集成供应链中。
关键词：数据仓库；物流；olap中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）09-2042-02随着我国经济和电子商务的飞速发展，物流行业越来越突显出其经济动脉的作用，成为影响经济发展的重要因素。
物流业发展的初期，对企业规模和管理水平的要求不高，较低的门槛使得众多的企业进入物流行业，这些企业大多规模较小，业务领域较为单一，并且大多数业务仅限于低端的运输服务，大量的成本消耗在基础环节，整个行业效率不高。
这种传统的物流系统虽然累计了大量数据，但没有统一、优质、高效的数据分析作为决策分析的基础，单一的常规数据库技术远远满足不了海量和多源的数据融合、集成、交互和信息提取，成为限制现代物流系统发展的瓶颈。
为了解决业务数据量的不断增加导致传统物流决策支持系统很难满足企业要求的问题，越来越多的业内人员提出将数据仓库和数据挖掘技术引入物流系统。
数据仓库是信息管理和分析应用的有效平台，可以有效地为分析决策支持系统服务，提高系统的分析效率并增强处理复杂查询的能力。
1 数据仓库技术1.1 数据仓库基本特点数据仓库技术是近几年适应数据处理需求而发展的新技术，它用新的方法将不同格式、不同部门和不同平台的数据进行及时的集成，当不同的软件信息系统的数据发生变化时，它也会随着更新。
数据仓库处理的主要对象是大量集成的、稳定的和随时间变化的数据，通过处理为决策支持系统提供更为有效的数据。
这些数据不是大量数据结果的堆积，而是按决策主题重新组织的，通过对大量分散数据进行抽取、转换、集成和综合管理，为决策分析提供统一、高效、高质的数据平台。
数据仓库的数据主要来源于现有的多个同构或异构的数据库，集成后又按照主题进行重组。
SAP BW数据仓库技术在供应链管理中的深化应用
库 、 出 库 、 退 货 、 转 储 等 业 务 内
容 。 在 ５ 的 时 间 里 ， 由 省 公 司 逐 步 年
行 统 一 的 访 问 ， 也 不 方 便 根 据 特 定 的 主题进 行 汇总 和分析 。
ｆ Ｏｂｅｔ是 Ｓ ＢＩ 统 中 对 现 实 生 ｏ ｊｃ ） ＡＰ 系
活 中的 业 务 评 价 对 象 的 模 拟 ，是 最 小 的 可 用 信 息 模 块 或 字 段 ，它 们 分 为特性 （ 客户 ）、关键值 如 （ 收 如
随 着企 业 信 息化 的 不 断 推 进 ， 对 企 业 管 理 也 提 出 更 高 的 要 求 。 在 国 家 电网 公 司
ｎｅ ｔｄ） ：数 据 按 照 一 定 的 主 题 域 进
行 组 织 ； （ ）集 成 的 ２ （ｎ ｅ ｒ ｔ Ｉ ｔｇ ａ －
浙 江 省 电 力 公 司 （ 下 简 称 浙 江 以
２ １ 年 第 ８卷第 １ ００ Ｏ期
ＥＬ ＥＣＴ Ｃ Ｐ０Ｗ Ｅ Ｉ ＲＩ Ｒ Ｔ
型 和报 表设 计 的基 本思 路 和方法 。
浙 江 电 力Ｅ Ｐ 化 应 用 专 栏 … … … … … … … … … … … … … … … … … … ． Ｒ 深
Ｓ ＰＢ Ａ Ｗ数 据 仓 库 技 术 在 供 应 链 管 理 中 的深 化 应 用
周 洋’． 杨 茜 （ ． １衢州 电力局 ，浙江 衙州 ３ ４ ０ ２ ０ ０；２ 台州电业局 ．浙江 台州 ３ ７０ ） ． １ ０ ０
采 购 申 请 、 采 购 订 单 、 预 留 、入
数据仓库技术在统计数据管理中的应用研究
数据环境 发展为一种新环境 ： 体系化环境 。如图 １ 所示 ：
使用 Ｓｒ ａ ｐ自定义模式数据 ， 而有些部门又使用 Ｔｘ 格式或 ｅｔ
其 他格 式 数 据 ， 系 统 相 对 独 立 。在 单 独 使 用 的情 况 下 ， 各
一
般都没有问题 ， 但要将这些不同部 门或不同时期的数据
图 １ 数 据仓 库 体 系化 环 境
（ ） 据 缺 乏 统 一 管理 ， 据 存 储 管理 极 为 分 散 。 由 １数 数
于由各个统计业 务处室 负责报表 的设计 与数据 的收集处 理， 数据常常存放在不同的业务处室甚至不同业务人员的 手中， 使得数据共享存在人为障碍。
（ ） 表制度缺乏统一的设计 与规范 ， 据格式标 准 ２报 数
安全性和完整性 ， 但难 以较好 实现 对数据进行统计分析 的 要求。而近年来发展起来的数据仓库技术 ， 则为用户提供
一
不一 。统计系统偏重于报表数据 处理 ， 大量 的专业统计 系 统软件不仅生命周期各不相同 ， 而且都 是分散 、 异构 、 闭 封 的系统 ， 互相之 间不 能信息共享 ， 成 了一个个 的信息孤 形 岛。缺乏集 中存放和管理不同专业 、 同时期 统计数据 的 不 有效 手 段 ， 不利 于统 计 数 据 的进 一 步加 工 利 用 。
１ ．统计数据管理 的现状 。统计数据涉 及国民经济的
各行 各 业 ， 期 以 来统 计 部 门根 据 制 定 统 计 制 度 和设 置 一 长
如果说传统联机事务 处理强调 的是更新数 据库—— 向数据库 中添加信息 ， 那么联机分析处理就是从 数据库 中 获取信息 、 利用信息 。数据仓库的建立可 以解决传统数 据
几 个方 面 的 问题 ：
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数据仓库技术在库存管理中的应用案例分析
介绍
现今社会，随着信息时代的到来，数据成为了一个组织运营中不
可或缺的重要资源。
对于企业而言，库存管理是其日常运营的重要环
节之一。
而数据仓库技术的应用能够提供决策支持和业务优化的便利，有效提高库存管理的效率和准确性。
案例分析
1. 数据收集与整合
公司A是一家大型零售企业，拥有众多实体店面。
然而，由于信
息化程度不高，各个店面的库存数据分散保存，导致库存管理效率低下。
为了解决这个问题，公司A引入了数据仓库技术。
他们在各个店
面的销售点设置了自动化POS系统，并通过数据仓库将各个店面的销
售和库存数据进行实时收集和整合，形成统一的库存管理系统。
这样
一来，公司A能够更加准确地了解每个店面的库存情况，做出更加合
理的补货决策。
2. 数据分析与预测
公司B是一家电子产品制造商，为了避免因库存过多或过少而导
致的损失，他们利用数据仓库技术进行库存管理优化。
首先，公司B
将各个环节的供应链数据集中存储到数据仓库中，包括供应商的交货
周期、销售渠道的需求走势等等。
然后，通过数据仓库中的数据分析
工具，公司B能够对过去的销售数据进行回顾，并基于历史数据进行库存需求的预测。
这样一来，公司B能够避免因库存过多或过少而导致的损失，实现库存管理的精细化和合理化。
3. 实时监控与风险预警
公司C是一家规模较小的餐饮企业，由于人为因素和外部情况的影响，其库存管理存在一定的风险。
为了及时发现潜在的问题并做出相应的调整，公司C引入了数据仓库技术。
他们通过将原始的进货、出货、销售等数据实时地传输到数据仓库，实现了对库存情况的实时监控。
当库存超出或低于设定的预警线时，系统会自动发出警报，提醒相关人员进行相应的调整。
这样一来，公司C能够及时应对可能出现的风险，保证库存管理的稳定性和准确性。
结论
数据仓库技术的应用对于库存管理的提升起到了积极的作用。
通过数据的收集与整合、数据的分析与预测、数据的实时监控与风险预警等手段，企业能够更加准确地了解库存情况，做出更加合理的调度和决策，从而提高库存管理的效率和准确性。
然而，值得注意的是，数据仓库技术的应用需要与企业的实际情况相结合，灵活运用，才能达到最佳效果。