Rääkides andmetalletustehnoloogia rakendamisest trükikodades
Meil on suur trükikoda Shenzhen Hiinas. Pakume kõiki raamatuid, raamatu trükkimist kõvas köites, paberkandjal printimist, paberkandjal printimist, paberkandjal printimist, prügikonteksti printimist, sepistamisraamatu trükkimist, brošüüri trükkimist, pakendikarpi, kalendreid, igasuguseid PVC-e, tootevoldikuid, märkmeid, lasteraamatuid, kleebiseid, kõiki eri tüüpi paberi värviprintimise tooted, mängukaart ja nii edasi.
Lisateabe saamiseks külastage palun
http://www.joyful-printing.com. Ainult ENG
http://www.joyful-printing.net
http://www.joyful-printing.org
email: info@joyful-printing.net
Hiina ühinemisega WTOga ja üha suureneva globaalse informatsiooniga on see toonud trükitööstusele suuri arenguvõimalusi ja tohutuid väljakutseid. Ava konkurentsi ajastul, kuidas trükikojad võistlevad paljudes ettevõtetes; kes suudavad tänapäeva infoajastul tõhusamalt integreerida põhiteabe ressursse tohutul hulgal informatsioonil, pakkudes seega ärijuhtidele rohkem juhtimist. Väärtus otsuste tegemiseks on väärt tähelepanu pöörata.
Praegu oleme loonud mitmesugustes trükikodade ettevõtetes, näiteks klienditeeninduse allsüsteemis, tootmise allsüsteemis, finantssüsteemis, müügi allsüsteemis jne, mitmesugused rakendussüsteemid, mida on mõnes osas veel võimalik kasutada oma vastavates valdkondades. Nõudluse rahuldamine on siin siis, kui analüüsiprotsess hõlmab ainult väikest hulka andmeside teavet. Sageli toimivat töötlemist käsitlevad andmebaasi süsteemid on tihti ülekoormatud, kui andmete hulk kasvab kiiresti ja päringunõuded muutuvad veel keerukamaks. Seepärast tuleb kompleksse analüüsi ja töötlemise võimaldamiseks kasutada uut tehnoloogiat, seega tekkis andmebaaside tehnoloogia.
Esiteks andmete ladustamise tehnoloogia
Andmebaasi tehnoloogia ilmus 1980ndatel. 1990-ndatel andis USA-s kuulus Ameerika insenerteadur dr WH Inmor andmehulga määratluse: andmesalvestus on objektipõhine, integreeritud ja taastumatu (stabiilsus) Andmete kogu, mis aja jooksul muutub (sh ajaloolised andmed eri aegadel ), et toetada ärijuhtimise otsustusprotsessi. See on ettevõtte infohaldus lahendus, mis on süsteemi ülesehitus, mitte tarkvara toode või rakendus. Andmehalduse arhitektuur integreerib ettevõttesiseseid ettevõtteandmeid erinevates struktureeritud andmebaasides jaotatud ettevõtteandmeid mis on suurte andmebaaside põhjal otsuste tugisüsteemide keskmes. See on suhteliselt tõhus lahendus, et lahendada liiga palju andmeid ettevõtte juhtimis- ja otsustusprotsessides, kuid kasulikku teavet puudu.
1. Andmebaasi funktsioonid
Erinevalt spetsiaalsest andmebaasist on andmelaos järgmised omadused:
1.1 Andmebaas on objektiivne. See võtab peategevuseks peamise äritegevuse sisu, hangib tõhusalt informatiivseid andmeid mitmest hajutatud privaatsest andmebaasist, füüsiliselt vaheseinte vastavalt valdkonnale, teisendab ja korraldab need uutesse salvestussüsteemidesse ning koondab andmed uues eriline struktuur ja luua sideme suhe iga valdkonnaga. Tuleb öelda, et teema on andmebaaside andmete kogumise ja liigitamise standard.
1.2 Integratsioon on andmete ladustamise oluline tunnusjoon. Andmebaasi andmed pärinevad erinevatest rakendussüsteemidest, kasutades erinevaid andmestruktuure ja tüüpe, kasutades erinevaid kodeerimismeetodeid. Seepärast ei saa iga üksikasjalikke andmeid lihtsalt kopeerida, vaid töödelda andmeid ja ühtlustada eri tüüpi andmeid andmebaasimudelisse. Andmetegur on andmebaasi ehitamisel otsustava tähtsusega link.
1.3 Andmete ladustamise veel üks tunnusjooni ajas muutmine. Üldjuhul salvestab pühendatud andmebaas ainult praegused rakendussüsteemi andmed ja teisi aja andmeid kasutatakse ainult varukoopia salvestusena ning enne või pärast seda pole ühendust. Andmeauruandmeid kasutatakse sageli trendianalüüsina ja sellel peab olema piisavalt ajalookirjeldusi ja ajaperiood võib olla väga pikk. Ajutine olemus on andmete laoruumide vältimatu nõude andmete sisuliste seaduste analüüsimiseks.
4 andmehulga teine tunnus on andmete mittemõõdetav (st stabiilsus). Andmebaasi andmed on teatud teema tervikliku töötlemise analüüsandmed. Kui andmed on moodustatud ja laaditud andmebaasi, ei ole juhtkonnal põhimõtteliselt lubatud seda tahtlikult muuta või kustutada ning seda saab perioodiliselt värskendada.
2. Andmebaasi süsteemi koosseis
Andmetalletustehnoloogia on tegelikult teabe integreerimise tehnoloogia. Andmebaas saab toorandmeid erinevatest teabeallikatest ja seejärel salvestab need andmebaasi sisemusse. Seejärel antakse kasutajal juurdepääsurendiga integreeritud teave, mis aitab ärijuhtul viia läbi põhjalikku ja kõikehõlmavat analüüsi, et toetada ettevõtte üldist otsust. Nende vajaduste kohaselt sisaldab andmebaas üldiselt järgmisi osi:
2.1 andmeallikas: andmetalli lähteandmed, nagu näiteks äriandmebaas, tootmisandmebaas ja nii edasi.
2.2 Andmete väljavõtmise, teisendamise ja laadimise vahendid: andmete allikast andmete ekstraktimine, töötlemise ümberkorraldamine, laadimine sihtandmebaasi.
2.3 andmete modelleerimise vahendid: luua lähteandmebaasi ja sihtandmebaasi infomudel.
2.4 põhiladustamine: säilitage andmete mudeleid ja metaandmeid.
2.5 sihtandmebaas: salvestatud andmed, mis on kinnitatud, organiseeritud, töödeldud ja reorganiseeritud.
2.6 Interneti-põhised andmeside- ja analüüsivahendid. Ettevõtte otsuste tegijad ja ärianalüütikud kasutavad neid vahendeid sihtandmebaasi andmete edasiseks analüüsimiseks.
2.7 andmekogu haldamise tööriistad: varude haldamise tööriistad, näiteks turvalisuse haldamine, ladustamisjuhtimine.
Teiseks, ladustamismoodul trükitööstuses
Praegu on enamiku ettevõtete andmebaasi loomine peamiselt andmete integreerimise äri teema ja trüki ettevõte on sama. Trükitööstuse omaduste kohaselt hõlmab praegune trükiettevõtte andmelaud peamiselt järgmisi mooduleid:
1 Kliendi analüüsi moodul: selles analüüsitakse peamiselt klientide liiki ja koostist, leitakse peamisi kliente ja väärtuslikke kliente, mis põhinevad varasemal ärimüügil, ja analüüsib lõpuks peamisi tegureid, mis mõjutavad ettevõtte mahtu. Selle mooduli abil saavad ettevõtted selgelt analüüsida turuväljavaateid ja luua klientidele hea vastastikuse usalduse mehhanism.
2 Tootmisjuhtimise analüüsimoodul: analüüsitakse süstemaatiliselt kogu tootmisprotsessi peamiselt tootmistegevuse tõhususe analüüsi aspektide, erinevate osakondade mõistliku korralduse, efektiivsuse suundumuste analüüsi jms abil, et aidata juhtidel tootmis- ja tööolukorda mõjutavat tootmist ja tootmistegurit mõjutada. Peamised tegurid ja seejärel vastav lahendus probleemile, et parandada ettevõtte tootlikkust ja juhtimistasandit.
3 Tellimuse majandusanalüüsi moodul: eritööstuse trükitööstusena ei paku see müügitegevust ise ja seda toodetakse vastavalt tellimusele. Seetõttu on tellimuse analüüs väga oluline, peamiselt tellimuse tüübi, äritegevuse mahu, piirkondliku jaotuse, kliendi, dokumentaalfilmide ja trükkimismeetodite jms kohta ning seejärel uurige ettevõtte äritegevuse mahtu viimastel aastatel. Analüüs ettevõtlusmahus ja peamised mõjutegurid, mis peegeldavad täpselt turusuundumusi ja teevad õigeid otsuseid ettevõtete edasiseks arenguks.
4 Logistika juhtimise analüüsi moodul: see analüüsib peamiselt ostu, inventuuri, saadetise, materjalikasutuse aspekte, transpordikulusid, jaotuskulusid jms ning omandab peamised kulud, mis mõjutavad kulusid, ning kehtestab ajakohased parandussüsteemid, et parandada ettevõtte efektiivsus.
Lisaks on olemas sellised moodulid nagu finantsanalüüs ja personali analüüs, mis määratakse kindlaks vastavalt ettevõtte eritingimustele. Lisaks andmebaaside analüüsi moodulitele peavad olema vastavad faktitabelid, näiteks kliendiandmete tabelid, noteeringu haldamise faktide tabelid jms.
Kolmandaks, trükiettevõtte andmelaona loomine
Trükikojale, nagu ka muudele tööstusharudele, andmete ladustamise loomine peab järgima järgmisi põhimõtteid:
1 Samm-sammuline põhimõte: suurte investeeringute, kõrge riskiga ja pikka aega aset leidva andmebaasi loomine ei saa teha üleöö. Ärge looge algusest peale tohutu ülemaailmse andmepanga loomist. Väikestest, täpselt määratletud ja andmesidekontrastusega teemadest, alates lihtsatest kuni keerukate, kohalike ja globaalsete, etapiviisiliselt rakendatud.
2 Mastaapsuse põhimõte: Andmebaasi suurus laieneb valdkonnale ja teatud teema puhul muutub see ka andmete dünaamilisemaks muutumisel. Seetõttu peab andmebaasi ehitamine näitama mastaapsust andmete arhitektuuri, andmete salvestamise ja andmetöötluse seisukohast.
3 Praktilisuse printsiip: Andmebaasi ülesehitus põhineb ettevõtte vajadustel ja integreerib andmeid vastavalt ettevõtte teemale.
Praeguses trükiettevõttes oleva andmebaasi loomine ei kasuta traditsioonilist elutsüklipõhist lähenemist, vaid selle asemel kasutab kiire prototüüpimisega sarnane kiire arendamise lähenemisviis. Pärast selliste küsimuste määramist nagu tellimuste äri, klient, tootmine jms, viib ettevõte läbi uurimise ja analüüsi ning seejärel loob matemaatilise mudeli (tavaliselt tähtmudeli), mis põhineb algsetest erinevatest allsüsteemiandmetest, ning loob vahetult andmebaasi. Ja mõistke süsteemi prototüüpi, et kasutaja saaks aegsasti teavet proovida ja kasutada; siis kohandab ettevõte järk-järgult süsteemi prototüübi vastavalt tagasisideandmetele, et muuta see järk-järgult ideaalsemaks ja pakkuda haldurile rahuldavaid otsuste tegemise teenuseid. See andmesalvestussüsteem on ehitatud uue arhitektuuri abil, mis sisaldab terviklikke arendusvahendeid, mis vastavad õigeaegselt erinevate kasutajate vajadustele.