仓库管理解决方案十篇

仓库管理解决方案篇1

关键词:

数据仓库;案件处理;数据挖掘与联机分析处理

中图分类号:TP

文献标识码:A

文章编号:1672-3198(2010)16-0318-01

0 引言

决策支持系统(DSS)是在管理信息系统的基础上发展起来的,在数据仓库(Datawarehouse)、联机分析处理(OLAP)技术和数据挖掘(DataMining)工具出现以前,DSS 使用的数据库(DB)只能对原始数据进行一般的加工和汇总,致使决策所需信息不足,难以满足DSS的需要。随着计算机的普及和信息技术的迅速发展,信息量的激增,各领域管理人员的有效决策需求,决策支持系统在数据库、知识库和人机交互方面得到了长足的发展。目前开发的综合DSS是以数据仓库技术为基础,以联机分析处理和数据采掘工具为手段进行实施的一整套解决方案,这一解决方案正在应用于各行各业的管理决策中。当今社会,社会治安案件和刑事案件成多元化发展,种类繁多,使得公安部门对于案件的处理造成一定的影响。而网络迅猛发展,基于公安内部网络的案件联查性有了更高的要求,需要实时更新案件的发展以及犯罪嫌疑人资料查询、追查等。本文提出了基于数据仓库的一种解决方案。

1 数据仓库原理概述

数据仓库概念创始人W.H.Inmon 对数据仓库的定义为:数据仓库就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。所谓面向主题,是与传统数据库的面向应用相对应的;所谓集成的,是因为数据仓库中的数据来自于组织不同系统的面向应用的数据;所谓不可更新,是指一旦某个数据进入仓库以后,一般情况下将被长期保留;所谓随时间变化的,是指数据仓库中的信息并不只是关于组织当时或某一时点的信息,而是系统记录了组织从过去某一时点到目前以及顺沿的各个阶段的信息。

数据仓库的主要功能就是将决策支持系统所需要的信息从日常的营运数据中抽取出来,把分散的、难于访问的营运数据转化为集中统一、随时可用的信息,同时提高了访问和处理数据信息的速度和效率。数据仓库的提出以关系数据库、并行处理和分布式技术的飞速发展为基础,目的是解决在信息技术发展中存在的拥有大量数据、然而有用信息贫乏的问题。数据仓库并不是一个新的平台,而是一个新的概念,它仍然建立在数据库管理系统基础上。数据库是一种通用的平台,用来管理企业的数据;而数据仓库则是某一问题解决方案的实施过程。数据仓库不是可以直接购买到的产品,主要是一个问题的解决过程。数据仓库中通常包含原有的详细数据、当前的详细数据、低度概括数据、高度概括数据和元数据等信息。

2 基于数据仓库决策系统一般框架

数据仓库技术、联机分析技术和数据挖掘是作为三种独立的信息处理技术出现的。数据仓库技术用于数据的存储和组织,解决了DSS系统的数据库内数据不一致的问题;联机分析技术为用户提供了数据在线分析模型;数据挖掘则致力于知识的自动发现,三者并没有内在的依赖关系。但是这三种技术却有内在的联系性和互补性,为了充分发挥它们各自的特长,可以将它们结合起来,提出一种通用的DSS构架,即以数据仓库为基础、将OLAP和DM紧密结合(DM + OLAP +DM = DSS) 的一整套可操作、可实施的解决方案。这一综合解决问题的实施方案,可以使决策者运用OLPA或DM工具对已提炼过的信息进行多维分析,从而实施有效的问题解决决策。

3 基于数据仓库的案件处理信息分析和决策

3.1 案件处理分析系统的特点

在案件处理信息分析中,所有的信息传递都是计算机在网络技术环境支持下进行的,总队与总队之间,支队与支队之间,通常都是非直接接触的,时间通常是异步的,空间通常也是分离的。在案件分析处理过程,往往都是调用数据库里的资料。

为了便于信息查询,提高案件侦破速度,采用数据仓库原理和技术对这些数据进行存储和处理是一种可行的方案。这些数据来源于公安内部网络, 多数都是非结构化和半结构化的,运用数据仓库的数据预处理技术来进行数据的标准化处理和清理工作,把教学数据和反馈数据进行整理送往数据仓库数据库;运用数据仓库的管理层来对这些数据进行管理;并运用OLPA或DW工具,按照案件分析需求进行分析和采集数据,从而为各种治安和刑事案件有总体划分,并对犯罪嫌疑人的信息进行归类,方便查询。

3.2 数据来源与分析

系统数据主要是来源于各总队网络织所积累的大量数据。这些数据来自于每个支队的数据库,主要包含案件的种类,大小,时间,地点等。按照数据分析和教学决策的需要,数据仓库可按如下主题组织:案件种类,案件大小,案件发生时间,案件发生区域,将数据仓库中相关数据集合转换为多维数据库。建立种类维、大小维、时间维和区域维。种类维以“治安”和“刑事”为粒度来划分;大小维以“大案”和“小案”为粒度划分;时间维以“年”和“月” 为粒度划分; 区域维以“ 省”、“市”为粒度划分。在我们使用的中间数据库的引擎是关系数据库引擎,而我们所追求的却是基于多维空间的分析操作,所以需要一个逻辑模型将二维平面的中间数据库数据映射为多维分析所需要的多维空间的数据。另外,我们应当允许用户自由地定义该逻辑模型,也就是自由地组织多维空间的各个坐标轴以及各坐标轴上的粒度。我们只需要提供一个定义该多维模型的工具以及完成从该逻辑模型到中间数据库平面数据的映射即可。

3.3 系统数据模型和功能结构

系统采用“星型架构”来表示多维概念模型,采用星型模型的数据库中至少包括一张“事实表”。“事实表”中的每条记录都包含有指向各个“维表”的外键和一些相应的测量数据,即度量值。对于每一维都有一张“维表”,“维表”中记录的是有关这一维的属性。该系统的功能结构采用C/ S体系结构,由客户机、应用服务器和数据仓库服务器构成。客户端采用Java Applet实现用户界面,OLPA和DW在应用服务器中实现。底层数据库/数据仓库在数据库服务器端实现。客户端用来向决策者信息或提交查询并返回结果。应用服务器处理应用逻辑,必要时从数据库服务器获取数据,再向客户端返回结果。数据库服务器处理案件数据的清理、转换和形成各类案件数据集合,以及案件处理分析数据仓库的更新维护。

4 结束语

数据仓库技术为决策支持的发展提供了一套有效可行的体系化解决方案,它是解决问题的过程,而不是一个可以获得的软件产品。本文采用数据仓库的原理与技术, 尝试着进行案件信息分析, 只是给出一个一般意义上的解决框架。一个完整的DSS数据仓库解决方案应集成了数据仓库、OLPA和数据挖掘三种信息处理技术,有利于推动各类案件的分析处理,提高案件的侦破速度。

参考文献

[1]王珊.数据库和联机分析处理[M].北京:科学出版社,1998,(8).

仓库管理解决方案篇2

6月27日，我国本土的数据库厂商代表北京人大金仓信息技术股份有限公司（简称人大金仓）召开会表示，将打造大数据中心一站式服务来全面迎接大数据时代的到来，深化以市场为导向的产品研发策略，快速向集数据管理、集成、分析展现、安全保护和服务于一体的平台型、一站式解决方案提供商转变。

打造一站式解决方案

随着大数据技术研究和应用的迅速发展，美国奥巴马政府意识到大数据技术的重要性，将其视为“未来的新石油”，作为战略性技术大力推动其发展。3月29日，奥巴马政府在白宫网站了《大数据研究和发展倡议》，旨在提升充分利用大量复杂数据集合获取知识和洞见的能力，并将为此投入两亿美元以上资金。

我国的学术界对大数据的关注也越来越密切。作为一个组成部分，大数据和数据库技术一样，关乎国家的信息安全。国产数据库专家、人大金仓首席科学家王珊教授指出，在大数据应用环境下，若国产数据库不能满足用户在数据管理、数据分析、数据挖掘等方面的需求，用户则只能选择国外厂商的产品，这对国家信息安全将构成重大隐患。

这个问题已经引起了我国数据库厂商的关注。作为我国本土数据库厂商的代表，人大金仓希望从单一的数据库产品提供商向数据整体解决方案供应商转型。

人大金仓总裁任永杰表示：“在大数据时代，用户的需求已不仅仅局限于数据存储，而是向数据管理、分析、展现、挖掘等多元化方向发展。我们计划用3-5年的时间，将人大金仓打造成为国产大数据中心一站式解决方案提供商。”

收购思迈特

任永杰透露，几年前人大金仓就已经在布局相应的解决方案。

记者从会上了解到，作为人大金仓以数据为核心的整体方案提供商发展战略的核心产品，人大金仓数据库产品Kingbase ES V7在刚刚结束的第十届中国国际软件和信息服务交易会上以突出的性能、高安全性、支持云计算、能良好应对企业海量数据管理面临的全新挑战的能力荣获最具竞争力产品奖。

作为打造数据中心一站式服务的重要举措，人大金仓近日还收购了广州思迈特软件有限公司作为其控股子公司暨广州技术中心。据悉，思迈特专门从事商业智能产品的研发，其核心产品Kingbase SmartBI商业智能应用平台能够实现数据预处理(ETL)、仪表盘、灵活查询业务报表、多维数据分析、数据挖掘、GIS展现、元数据管理等功能，并支持iPad/iPhone等移动终端展现。此外，思迈特还提供面向行业深入分析的商业智能解决方案，旨在帮助用户深层次地发现和挖掘数据价值进而转化成商业价值。

仓库管理解决方案篇3

秒级营销的提升

为了应对激烈的市场竞争，中信银行信用卡中心迫切需要一个可扩展、高性能的数据仓库解决方案，支持其数据分析战略，提升业务的敏捷性。通过建立以数据仓库为核心的分析平台，实现业务数据集中和整合，以支持多样化和复杂化的数据分析，比如卡、账户、客户、交易等主题的业务统计和OLAP（联机分析处理）多维分析等，提升卡中心的业务效率；通过从数据仓库提取数据，改进和推动有针对性的营销活动。

中信银行信用卡中心总经理张明说：“如何有效地管理和利用不断增长的客户数据，满足业务发展需求，提高业务竞争力，是当前银行业数据仓库应用最大的挑战。”据悉，中信银行信用卡中心采用Greenplum数据仓库解决方案，在国内银行业率先实现了接近实时的商业智能和秒级营销，张明对这一选择感到自豪，对Greenplum的表现非常满意。

此外，中信银行信用卡中心需要一个解决方案来满足由中国人民银行、中国银行业监督管理委员会和全球监管标准巴塞尔Ⅱ协议提出的风险管理要求。例如，一个要求是银行保留5年的交易历史数据，以及报送最近几个月的状态信息。这些信息需要在规定日期提交。此前，中信银行信用卡中心使用磁带存储来解决。然而，从磁带中提取数据过于缓慢，无法银行满足监管机构所规定的时间限制。

从2010年4月到2011年5月，中信银行信用卡中心实施了数据仓库解决方案。实施之后，中信银行信用卡中心实现了近似实时的商业智能（BI）和秒级营销，运营效率得到全面提升。

数据仓库解决方案为中信银行信用卡中心提供了统一的客户视图，借助客户统一视图，中信银行信用卡中心可以更清楚地了解其客户价值体系，能够为客户提供更有针对性和相关的营销活动。基于数据仓库，中信银行信用卡中心现在可以从交易、服务、风险、权益等多个层面分析数据。通过提供全面的客户数据，营销团队可以对客户按照低、中、高价值来进行分类，根据银行整体经营策略积极地提供相应的个性化服务。

2011年，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了1286个宣传活动，每个营销活动配置平均时间从2周缩短到2～3天。并且市场活动中答应客户在刷满一定金额或次数后送给他们的礼品，可以在客户刚好满足条件的那次刷卡后马上获得，实现了秒级营销，而不必像之前那样等待好几个工作日。2011年的前三个季度，中信银行信用卡中心交易量增加65%，比股份制商业银行的平均水平高14%，比中国所有银行的平均值高4%。

传统的BI系统性能得到大幅提高。现在中信银行信用卡中心已经可以结合实时、历史数据进行全局分析，其足以影响整个业务。例如，风险管理部门可以按账单日调整持卡人的信用额度。以前的信用额度调整只能在每月或每季度的基础上进行，而通过使用新的数据库解决方案中提供的数据，风险管理部门现在可以每天评估客户的行为，并决定对客户的信用额度在同一天进行调整。使用从数据库解决方案提取的数据，中信银行信用卡中心迄今已为客户进行了4000万次的信用额度调整。中信卡中心催收管理团队使用了基于数据仓库的FICO TRIAD系统后，信用卡不良贷款（NPL）比率同比减少了0.76%。

中信银行信用卡中心电话销售中心将所有外呼营销历史整合到数据仓库，通过对大量历史数据分析后调整客户提取和营销策略，在上线后的第一个月便实现单位工时创收提升33%、笔均贷款额提升18%，目前银行正在开发针对每个产品的营销响应模型，以进一步提升产能。

由于所有客户信息现在均可以通过分中心CRM（客户关系管理）系统的专用PAD移动设备实时获取和使用。分中心的营销人员除了单纯的发卡工作外，还参与到客户服务、风险管理、增值产品/消费金融产品营销等工作，分中心团队正在由单纯的发卡团队变为一支强有力的客户经理团队。这在中信银行内部称之为“客户经理制”转型。

省钱的技术

中信银行信用卡中心实施Greenplum方案，是中国股份制商业银行信用卡中心中的第一个企业级的数据仓库系统，也是中国首个第三代技术的银行数据仓库系统。

Greenplum解决方案的一个核心独特功能是采用了“无共享”的开放平台的MPP架构，此架构是为BI和海量数据分析处理而设计。数据在多个服务器区段问会自动分区，而各分区拥有并管理整体数据的不同部分；所有的通信是通过网络互连完成，没有磁盘级共享或连接，使其成为一个“无共享”架构。Greenplum数据库提供的MPP架构为磁盘的每一个环节提供了一个专门的、独立的高带宽通道，段上的服务器可以以一个完全并行的方式处理每个查询，并根据查询计划在段之间有效地移动数据，因此，相比普通的数据库系统，该系统提供了更高的可扩展性。

仓库管理解决方案篇4

[关键词] 库存决策决策支持系统数据仓库

一、库存决策问题概述

库存决策是指流通企业的决策者根据对市场的需求预测,以及某些用户的特殊要求,在对企业内部环境和外部竞争环境，以及供应源进行分析的基础上,制订多个可行的库存方案并选择一个较满意的方案的过程。在我国，库存资产占企业资产总额的30% 左右。若能通过库存管理使库存节约即使很小的百分比, 对企业来讲, 其经济效益也是十分可观。当前流通企业经营的商品数量达到数万种甚至更多,年销售额数亿到上百亿。商品的物流库存管理任务十分繁重。因此,需要建立一个具有强大数据分析和决策支持功能的库存决策支持系统来满足市场竞争和管理决策的需要。

库存决策的大体过程可以描述为:根据销售情况和对未来市场的预期,通过运用相关预测模型和分析模型及经验等辅助决策信息确定库存的数量,并且在一个经营周期后对库存行为进行评价。库存决策的目标就是要保持合理的周转库存，减少积压库存，合理地计划临时库存和季节库存，尽量利用在途库存。目前我国流通企业库存主要包括门店，仓库库存和在途库存。这几方面的问题涉及的信息量大,信息结构复杂、种类繁多,决策的不确定性强。要实现准确的决策，必须要依靠基于数据仓库的决策支持系统。

二、库存决策支持系统框架设计

1.设计思想

对流通企业来说，商品品种数量多，不同商品销量和占用资金差异大，部分商品的销售随季节和节假日也会有很大波动。对商业企业来说，进销存三位一体，系统应根据销售情况预测销售趋势，能及时、准确的反映出当前的库存情况、顾客的需求情况，准确无误地管理帐目，进行统计分析，完成报警提示，自动生成订货单等功能。系统采用ABC分类法对商品进行管理和决策，对库存方案在分类管理的基础上采用企业自主管理，供应商管理库存和联合管理库存相结合，部分商品基于供应链进行库存决策。

系统的设计采用由简单到复杂的方法，充分考虑系统的可扩展性，先从基本的库存决策模型出发，使系统在已有模型的基础上能顺利运行，然后不断丰富模型库，不断增强系统功能。对b类和c类商品采用预先设定，自动生成库存决策方案，对a类商品重点监控。库存方案根据综合评估情况采用不同的方案预先设定。

系统提供灵活友好的人机交互接口，提供高度的用户参与的灵活性，使用户从需求量到各模型参数，再到输出结果，都能根据自己的丰富经验进行调整。

系统采用库存决策方案的概念，所谓决策方案就是将一种或几种甚至一类商品和相应库存模型及相关参数建立起关联，决策方案的运行就是自动寻找与商品有关的库存模型和相关参数得出结果的过程。用户在系统初始化以前就通过决策方案向导建立各种商品的库存决策方案并保存下来，用户可以通过决策方案管理器对这些方案进行查看，修改，运行等操作，允许用户选择多个决策方案运行，然后统一查看运行结果，这样用户使用大为方便。

2.系统体系结构

从系统结构角度看, 系统包含，模型库及其管理系统，知识仓库及其管理系统，数据库和数据仓库系统，基于OLAP的辅助决策系统，人机交互界面对话系统五个模块如图1所示。整个结构体系分为三层：最基础一层是数据库和数据仓库系统，它是决策支持系统的基础。第二层包含三部分，模型库利用数据库和数据仓库为决策问题提供定量分析（模型计算）的辅助决策。联机分析处理产生辅助决策信息。第三层根据第二层的结果由人机交互系统产生决策信息并形成决策方案。供企业决策者使用并部分提供给供应链合作伙伴使用。

图1 系统体系结构图

3.系统主要功能

(1)商品数据的处理功能

商品数据包括数量数据和属性数据。数量数据主要包括商品入库数据，商品出库数据，商品盘存数据，属性数据主要包括商品编号，名称，分类，保质期等属性。这些数据通过企业已有的数据库（如库存管理系统，进销存系统，MRP系统或财务系统中生成的）通过抽取（Extraction）、转换（Transformation)和装载（Load）即ETI过程，按时间序列合并到数据仓库中，从而得到企业库存数据的一个全局视图。系统数据来源如图2所示。

(2)商品的销售预测功能

流通企业的库存和销售紧密相关。通过销售预测合理计划库存至关重要。预测根据预先设定的基本预测模型（包括移动平均法，指数平滑法，回归分析，BP神经网络等方法），考虑多种因素（如天气变化、节假日、季节变化等），结合数据仓库的历史数据，对阶段总需求，日需求，需求量趋势等进行预测，为库存决策提供必要的需求量参数。

图2 库存数据流图

(3)反映统计库存状况和销售状况功能

此功能主要用于各种查询和统计功能的设计，同时为商品分类提供参考。系统除为本企业提供库存决策还为供应链合作方提供库存信息和其产品销售信息。系统能随时对某种商品进行存储量检查，对超出最大存储量和低于最低存储量商品给出超储和低储警报，产生报表。系统还可随时统计和查询任意时间段的出入商品数据，现有库存量及其相应资金，还可查询商品的性能特点和进货情况。

(4)库存决策和决策评价功能

通过决策方案对数据仓库中数据和模型库的调用，系统能够生成库存决策方案并保存在知识仓库中。决策者也能够使用知识仓库中的专家系统经验方案。决策者还能利用OLAP产生的分析数据。利用多方面的信息，产生一个较好的决策。根据库存理论，采用合适的库存控制模型，针对不同产品，不同需求方式，不同库存点确定最佳订货量，最佳再订货点和安全库存水平，是本系统的重要功能。对商品在一段时间内产生的库存决策方案进行提取分析，利用周转率等指标，有效评价库存决策效果，为决策方案的改进提供实际的支持。

三、系统的组成和实现

1.数据仓库

数据仓库是面向主题的、集成的、不可变更的、随时间不断变化的数据集合，是决策的基础。建立数据仓库的目的是将现有的大量用于事务处理的传统数据库库存和商品数据进行清理、抽取和转换,并按决策主题的需要进行重新组织。数据仓库通过SQL Server 2000建立。

数据仓库的设计步骤：首先定义库存主题所需各数据源的详细情况,包括所在计算机平台、拥有者、数据结构、使用该数据源的处理过程、仓库更新计划等。然后定义数据抽取原则,以便从每个数据源中抽取所需数据;定义数据如何转换、装载到主题的哪个数据表中。最后将库存主题细化为多个业务主题,形成主题表。

2.OLAP技术

联机分析处理(OLAP)是共享多维信息的一种有效快速分析方法。它通过快速、一致、交互地访问各种可能的信息视图(即数据仓库中的数据)，实现与用户的交互、快速响应和提供数据的多维视图。OLAP是基于数据仓库的信息分析处理过程,是数据仓库的用户接口部分。OLAP系统面向主题，基于数据仓库中的多维数据进行切片和切块、钻取、旋转等,从不同角度提取商品库存的有关数据,对数据进行深入分析和加工。本系统中拟采用Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services 提供的OLAP。

3.模型库及管理系统

模型库是库存决策支持系统的重要组成部分，建立模型的目的就是要利用模型得到商品预测信息及决策方案的连接。建立模型库首先就是通过类别、抽象手段建立起各种库存模型。然后用模型库来存储库存决策所需要的各种库存模型。模型库管理系统的功能，就是实现对各个模型的维护、修改和联结，以及实现模型库与方法库、数据库及人机接口的联结。模型库的建立使用Oracle Designer作为数据建模工具。

模型库及管理系统的实现：库存决策支持系统中涉及的模型种类繁多, 其中数学模型的应用是最广泛的。为了对各种数学模型进行统一管理, 首先要对模型表示进行规范化,利用模型字典库记录模型特征, 利用模型文件库统一管理相应的模型文件组, 以减少模型冗余、保证模型一致性, 提高模型共享能力及模型动态组合能力, 加强模型的灵活性。模型文件库存储模型所用的各种文件，每种模型对应4个模型文件: 源文件、目标文件、说明文件和描述文件。 源文件是模型的源程序表示。目标文件是模型的可执行程序表示。说明文件是模型的自然语言描述。描述文件是模型的数据表示, 是对模型的输入和输出数据所做的说明。这4 类文件分别存放在不同的目录下, 利用操作系统的文件管理功能进行管理。决策支持系统中，模型和数据是分别存储，使用模型就离不开数据调用，所以需要开发模型库管理系统在决策控制流程中简化对模型的调用, 以及模型部件对数据部件的存取操作。而数据库中数据格式如果不符合模型调用的需要，还必须进行数据格式转换，这就要开发模型部件和数据部件的接口。

4.知识库，知识库管理系统

这部分主要由规则库、事实库、知识库和知识库管理系统等组成。规则库：包括决策描述规则库和数据转换和检测规则库。事实库：采用数据库技术，存放决策方案。知识库，存放先验知识。知识库管理系统:对规则和事实进行统一管理。对库存决策来说，仅靠模型库的模型是远远不够的，很多时候要根据专家经验来进行决策，知识库产生的辅助决策方案是模型库决策方案的有益补充。

5.人机交互界面对话系统

提供用户与系统交互的各种界面，用户通过这些界面完成决策。考虑到用户使用的习惯，一般设计成窗口和菜单形式，用户通过交互设置调整模型参数，选择模型，分析评价决策质量，结果用图形、表格、文字说明等形式加以展示。人机交互完成对决策支持系统各个功能模块的功能集成，包括调用模型，数据，完成决策，产生保存决策方案，整个对话系统通过可视化语言编程实现。

四、系统的实现

系统采用基于web和c/s混合模式的结构，如图3。流通企业进行库存决策使用C/S模式，

图3 基于Web的计算模型

供应链合作方基于web技术通过Internet分享库存决策方案和其所需的库存信息，外联部分采用防火墙技术保障系统安全。流通企业和供应商之间采用充分发挥两者的各自优势。采用C/S方案，充分发挥其交互性强、存取数据安全、网络通讯量低、速度快和利于处理大量数据的特点。在本系统中流通企业的决策过程，如模型模块的管理和操作，数据修改，系统维护，警报信息，采购信息，出库单生成等都采用这种方式。而基于web模式的结构，为联合库存管理的合作方提供其商品的库存决策方案和库存信息，为供应商管理库存提供库存信息，此结构具有平台无关性，用户操作简便，简化了系统的维护等特点。为合作方有效的提供其所需的信息。

五、结束语

仓库管理解决方案篇5

二， 在一月份之内，解决仓库库存准确率长期低下的问题。仓库库存准确率得不到提升，库存数据失真，对公司财务，计划，采购，生产等相关部门的工作开展造成很大的影响，同时也使仓库管理处于极为被动的局面。在一月份之内，仓库要导入每日循环盘点制度，理顺和优化管理流程，提高管理人员的数据观念，按照工作日清日结，数据异常及时分析处理的原则严抓库存数据管理。要彻底打破以往仓库在库存数据管理中存在的单纯依赖调账来维持数据准确的局面，在可持续性的基础上抓数据管理，同时也为erp系统的顺利上线提供可靠的基础数据支持。

三， 一月份之内，完善仓库的单据，报表管理。仓库目前对单据管理很不到位，不能达到财务部的要求，无法对单据进行有效的追溯。仓库要从单据的填写，传递，装订，保管，存档等各环节进行重点改进;加强对单据、报表的审核，尤其是对进仓单的审核及报检记录的审核。对单据体系进行一次清理，规范各类型业务，各类型单据的使用，签批流程，目前公司的单据设置不全面，有相当一部份业务无对应的单据进行登记，需要重新设计、规范一批单据来处理。这项工作在二月份内完成。

四， 在一月份之内，完善三包件的管理。仓库目前对三包件的管理处于真空状态。仓库需要从人员配备，业务流程，账目控制，物料控制等方面对三包件管理进行全面的加强管理。

五， 春节后仓库接管公司的钢材的管理与除尘器仓库的门禁管理。配备好钢材仓库的管理人员，制定钢材仓库的门禁管理、物料收发管理、相关单据的传递与使用等一系列方案。维修好除尘器仓库的大门，将除尘器仓库的门禁管理由行政转交到仓库。

六， 在二月份起实施以库存准确率考核为核心的员工考核机制。为了配合库存准确率提升，仓库在二月份实施库存准确率考核制度，对库存准确率连续二到三个月内无实质性的提升的仓库相关管理人员(准确率目前定在98%)进行工资调整，对不能胜任工作的仓库相关管理人员考虑调离工作岗位。

七， 加强物料控制工作，提升物料管理水平。完善不良品、呆滞物料的管理，不良品要单独建账管理，对呆滞品在春节前对现场物料进行一次清理。及时反馈物料信息，为计划、采购、物控工作提供参考信息。与生产部沟通，仓库所有紧固件每月集中发3次料，提升物料的收发效率，同生产一部确定管理方案，2月份开始执行。

仓库管理解决方案篇6

【关键词】企业管理；数据仓库；OLAP；数据挖掘；数据集市

1 引言

随着现代化企业信息管理系统的普及应用，企业间的业务交流越来越广泛，以往单一的数据库系统已经无法应对这种信息量大、变化速度快的数据分析需求，因此企业不得不寻求一种将多个数据平系在一起，并从以往海量数据中解析出有价值的信息，进一步对其关联性进行统计和分析的解决方案，这就是数据仓库技术诞生的原动力，目前，数据仓库技术已经得到了广泛的应用，成为了各个企业决策支持系统（ DSS）处理的基础，而联机分析处理（Online Analytieal Proeessing，OLAP）也成为了数据仓库最主要的数据处理模式之一。

2 数据仓库技术特征

数据仓库的特征可以归纳为以下四个方面：

（1）面向主题组织：与传统数据库技术面向数据应用不同的是，数据仓库是面向主题组织的。数据库这种较低层次的数据处理原则使得用户必须另外花费大量时间和精力来进行数据分析，才能获得有价值的信息。而数据仓库面向主题组织，首先就从高层次将数据按需求进行归类，每个主题基本对应一个分析领域。该领域内可能包含多个数据库中的数据，而各领域之间通过预留端口进行沟通，这样某个领域引用其他领域的分析结果时，就像调用某个程序一样方便。

（2）集成性：该特征是数据仓库高效处理数据的基础。数据仓库从各个数据源将数据提取至某个主题，而这些数据可能会出现重复和逻辑矛盾等情况，因此这些数据必须经过预处理后才能被引用，这就是数据集成。另一方面，数据仓库引入了数据粒度的概念，即采用粒度值来划分数据的细化和综合程度，也体现了数据集成的效果。

（3）稳定性：稳定性是所有数据中心都追求的性能之一，而数据仓库的稳定性体现在其并不会对数据源进行任何修改和删除，仅仅是将其提取出来进行统计分析，相当于只对数据副本进行操作，而且数据仓库大多时候是对长期的历史数据进行分析，这也使得数据仓库的处理对象本身就具有一定的稳定性，不会因为数据仓库的操作而影响实时性较高的敏感数据。

（4）时态性：数据仓库的这一特征是最不明显的，因为其处理的对象是大量的历史数据，而新数据的不断积累当然会对数据群带来一定的影响，但需要指出的是，历史数据量越大，这种影响越小，因此在进行数据分析时，必须通过采取不同的权值来设定新、旧数据的影响程度。

3 数据仓库主要应用方案

目前，绝大部分能够提供数据仓库服务的公司提供的解决方案都大致相同，即先通过数据综合分析将数据有计划的放到数据仓库中对应的主题领域内，然后通过前台接口与用户进行交互，提供查询、交叉分析等服务，目前主要用到的前台接口有两种，即联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM），图1为数据仓库的基本结构。

图1 企业数据仓库基本结构

3.1 联机分析处理OLAP

OLAP是一种联合多个数据库中的数据共同来完成数据统计与分析的商业信息处理系统，其最大的功能在于对多维结构数据的处理上，它可将数据仓库的数据加以筛选、分析、总汇而产生新的更具代表意义的数据，并允许用户通过不同的方式，如趋势图等来演示该数据，某一主题生成的数据同样对其他主题具有影响意义，因此也可以通过其他主题的模型来演示该数据，让用户通过系统提供的多种工具从不同侧面、不同层次以及在不同数据群体中的对比分析爱来进一步了解该数据所带来的指导意义。

3.2 数据挖掘

数据挖掘技术是近些年来发展较快的信息处理技术，其特点是利用分类、关联性分析、序列分析、群集分析、机器学习以及融合一些人工智能算法，来对庞大的海量数据进行处理，提取出有价值的信息。这对积累了大量历史数据企业而言是非常重要的，因为庞大的数据基数，导致数据分析的计算量非常大，尤其当一些重要的数据或关联隐藏在大规模数据中是，想要将其解析出来无异于大海捞针。而数据挖掘技术采用客观的统计分析方法快速准确的找出企业所需要的经营信息，得到正确的销售模式、客户关系及行销策略等，从而使得企业的投资决策更加合理，资源分配更加科学。

3.3 数据集市

数据集市本质上也是数据仓库的一种，只不过它是某个部门或某个重要业务的具体应用，包括该部门或该项目在一定时期内的数据累积。若每个部门或每个项目都有属于自己的数据集市，那么将这些数据集市组合起来，就成为了该企业的数据仓库系统，因此，可以将数据集市看成是数据仓库的一部分，或者是一个小型的数据仓库。下图为数据集市在企业数据仓库中的应用模型。

图2 数据集市在企业数据仓库中的应用

4 结束语

数据仓库在企业中已经广泛应用，大量的使用经验证明，为企业建立符合自身经营特点的数据仓库，可以帮助企业决策层更全面的了解自身的经营状态，更深入的分析大量的业务数据所隐藏的指导意义，从而可以更有效的利用企业资源，更科学的进行管理决策，从而在竞争中挣得先机。随着大数据的逐渐兴起，数据仓库的发展必将迎来一个新的高峰。

参考文献：

[1]夏火松.数据仓库与数据挖掘技术（第1版）[M].北京：科学出版社， 2004.

仓库管理解决方案篇7

关键词 RFID触发容错寻址;大型仓储管理系统;设计

中图分类号TP315 文献标识码A 文章编号 1674-6708(2010)31-0153-02

1 系统设计目标

大型离散制造业(如装备、建材、汽车零配件、家具、家电等)的内部供应链管理问题始终是企业信息化的重点和难点,也是容易造成企业信息断层的薄弱环节,内部供应链管理的有效性和科学性直接影响到企业运作的效率和成本,影响到企业的客户关系和企业形象,从而影响企业的整体竞争力。在制造业的内部供应链中,仓储管理又是重要和关键环节,大型制造业的内部仓储系统往往十分庞大和复杂,具有品种型号繁多、立体多元密集、动态变化迅速、空间操作面庞大等特点,企业常常因为物品进库未严格执行预先设定程序而造成出货效率低下,货物寻址困难,严重影响企业内部供应链管理。本系统针对大型制造业内部仓储系统的具体特点,采用RFID触发容错寻址方式,研究设计大型仓储的智能管理模型,探索大型制造业的仓储系统智能化管理的普遍规律,为工业化与信息化融合提供应用模型。系统设计的目标如下:

1)通过信息化技术在大型制造业智能仓储系统中的应用,有效提高企业内部供应链运行效率,降低内部物流成本,杜绝企业内部物流各环节的漏洞,避免出现供应链信息断层,提高企业信息化水平和整体竞争力;

2)通过分析大型制造业智能仓储系统的典型事件流模型,研究设计一套适应于大型离散制造业的内部仓储智能管理系统,通过配置化、移植化、模块化等手段,形成典型的大型仓储管理系统的应用解决方案,为系统产业化打下基础;

3)我国是世界制造业基地,大型制造企业不乏其数,这些企业大多具备离散制造的特点,其内部供应链管理都面临同样的问题。本系统研究的成果可以在这些企业中得到很好的应用,对推动我国制造业的发展具有重要意义。

2 大型仓储系统的现状分析

国内大型制造企业的仓储管理大致分为3种类型:传统式的人工管理、依赖ERP系统的供应链管理、智能仓储管理系统。

传统的仓库管理一般依赖于一个非自动化的、以纸张文件为基础的系统来记录、追踪进出的货物,完全由人工实施仓库内部的管理,因此仓库管理的效率极其低下,所能管理的仓库规模也很小。依赖ERP系统的供应链管理是基于企业的局域网或互联网,对仓储的管理货物或材料进行计算机信息化管理,物品进出仓依赖人工电脑输入,并少量使用工作单的传递,货物的堆放和定位靠事先的预定程序设定,操作者必须严格执行,货物的进出平衡基本有保证,但寻址和定位就可能因为人的责任心或现场的客观情况而难于实现精准管理,通常要靠一段时间进行一次盘点来理顺,但盘点毕竟是事后行为,并不能实现仓储系统信息的实时化。智能仓储管理系统常常采用条码技术、二维码技术甚至是RFID技术,对仓库到货检验、入库、出库、调拨、移库移位、库存盘点等各个作业环节的数据进行自动化的数据采集,保证仓库管理各个环节数据输入的速度和准确性,确保企业及时准确地掌握库存的真实数据,合理保持和控制企业库存。目前,各大企业采用数据自动采集技术管理供应链中的仓储系统,其采集方法还是被动采集或半自动采集,数据采集终端通常装配在托盘或叉车上,或者是操作者手持便携式终端,无法做到密集货架地址的唯一性,客观上还是无法实现货物的动态寻址,一定程度上还是依赖人的责任心。

我国的大型制造企业的内部仓储系统虽然庞大,但自动化程度还很低,建设机械化、自动化的仓储系统投资也十分惊人,在未来很长时间内还将维持目前现状。因此设计一种既能实现数据自动采集,又能实现货物自动容错定位的仓储管理解决方案,是一种既省钱又能达到智能管理目的的好方法,这也正是本系统的核心内容。

3 系统设计的主要内容

1)研究开发全新理念的主动采集、容错寻址的RFID技术部署方案,包括货物托盘电子标签设计及部署、多层密集货架感应天线设计及部署、密集采集分布式读写器设计及部署、多通道数据通讯路径设计及部署、RFID原始信号的预处理(如隔离、分序、过滤、判断及干扰处理等)、故障诊断及定位系统的设计等;

2)仓储系统数据库及软件平台设计,数据库设计包括货物动态平衡数据库设计、三维货架状态数据库设计、托盘状态数据库设计、电子标签与读写器天线逻辑地址数据库设计、逻辑状态与物理状态对应关系的数据库设计、内部操作人员及操作设备数据库设计等;软件平台设计包括仓储监控平台、物品进库平台、物品出库平台、货架动态分配平台、智能寻址平台、托盘及操作设备调度平台、盘点及统计平台等;

3)系统数据与ERP内部供应链管理接口设计。包括异构数据的同步与访问、ERP指令的接受、仓储状态的动态实时上传等,以实现企业整体信息化。

4 系统要解决的关键技术难题

1)解决适应于金属表面的电子标签和读写器天线的通讯有效性问题。众所周知,金属表面会改变电子标签和读写器的性能和参数,对数据采集造成严重干扰,影响电子标签的识读和通讯,由于大型仓储系统的载体单位的成品仓库无论是货架、托盘还是货物很可能是金属材料,在其上部署RFID技术,通讯的有效性是首当其冲的难题;

2)解决密集读写系统的数据通路隔离和地址匹配问题。大型仓储的立体货架、货位和托盘都非常多,每个托盘都部署有电子标签,每个货位都部署有读写天线,读写器的数量非常多,可见RFID数据通讯十分频繁,一方面要建立物理位置与逻辑地址的对应关系,处理好信号采集及通讯的排序、防冲突、防干扰、信号甄别、信号遴选等核心问题,处理好RFID触发网络反应速度问题;另一方面要处理好信号的隔离问题,防止单元故障引发系统故障,同时通过诊断软件,第一时间定位故障单元,以便及时排除故障;

3)解决RFID识读的距离和极化问题。大型仓储系统操作面庞大,货物就位大多采用厂内机动车协助,随意性大,就位不可能十分理想,托盘电子标签与货架读写天线的距离忽远忽近,角度也可能偏移。因此,读写距离和极化角度是一个直接影响数据采集有效性的关键问题,范围过大会影响不同货位之间的数据混读,范围过小则会造成漏读。解决这一问题一方面要根据现场情况设定合适的读写距离和极化角度;另一方面要适当设置屏蔽和隔离设施,以确保数据采集的准确性;

4)解决货物批次与托盘级管理的货物分解与合成问题。由于采用了托盘管理,为提高空间利用率,很可能同一批次和型号的货物分布在不同的托盘和货架,这就是货物批次分解问题。相反,在货物量少的情况下,不同批次和型号的货物可能存放于同一托盘和货架内,这就是货物批次合成问题。因此,必须根据实际操作情况,分析并建立货物分解和合成事件流模型,厘清并规范分解与合成的逻辑关系,形成标准的计算机解决方案,这样既可提高软件系统的可靠性,又便于技术平台的产业化应用。

5 系统设计的具体方法

5.1 总体方案设计

仓储管理是企业供应链管理的一个重要环节,必须基于企业的现行ERP系统来进行设计,才能实现其智能管理和科学决策功能。底层也就是原始信息采集层通过通讯系统将大量数据包传输到服务器,以供管理及决策使用。因此,本项目总体设计的主要任务是仓储数据采集系统、数据通讯系统、数据库系统、管理软件系统、与供应链接口系统以及与企业ERP接口系统。图1是本系统的总体设计体系结构图。

图1系统体系结构图

5.2 RFID部署设计

RFID部署的科学性直接关系到系统的稳定性、有效性和可用性,为实现RFID触发容错寻址,同时防止通讯路径的相互干扰和冲突,RFID系统部署共分为三级网络,一级网络包含四个二级子网络。每个二级子网络包含20个三级子网络。每个三级子网络包含66~132个RF读写器节点。RF读写器及电子标签采用125kHz,传输方式采用485工业总线技术传输,电源采用分组供电方式,每6个RF读写器节点共用一个电源。

所谓触发容错寻址,就是操作者在运送货物到货架存放时,无论是严格按计算机事先安排的空位存放还是因多种原因造成错误存放,计算机系统都能通过RFID的实际触发地址而进行容错处理,货物及托盘的实际物理地址并不会出现混乱。本系统通过在密集货架的每一个货位上设计部署逻辑地址唯一的读写器或感应天线,在每一个托盘上部署唯一UID码的电子标签,一旦托盘进入货位的识读范围,即可触发RFID系统动作,将货物与货架的对应关系自动传输到计算机系统,计算机系统数据库里始终保存着正确的地址信息。这种方式下允许人的操作误差,并实现自动容错,充分体现了人性化设计的特点,同时大大提高了系统的稳定性和适应性。

5.3 软件系统设计

软件系统是实现管理功能和决策功能的载体和工具,软件设计基于RFID采集的原始信息数据库、物理仓储系统抽象描述数据库及货物属性描述数据库,大型制造业内部仓储系统软件设计至少包括如下平台:动态监管及调度平台、入库作业平台、出库作业平台、移库作业平台、盘库作业平台、数据接口平台、数据挖掘及分析平台等。

1)动态监管及调度平台:包括监管仓库的货物存量、货物流量、货物存放物理及逻辑位置、发送入库指令、发送出库指令、货物寻址指引、维持动态平衡等功能;

2)入库作业流程:收货检验=〉制作和粘贴标签=〉货物进托盘=〉现场计算机自动分配库位=〉运送货物到指定库位(错放了也没关系,系统会自动容错)=〉托盘与货架自动对接通讯=〉每次操作的货架号和对应物品编号自动传输到网络计算机系统=〉计算机比对实际存放库位与理论存放库位是否一致=〉更新库存数据库;

3)出库作业流程:中心计算机下达出库计划=〉现场计算机编制出库指令=〉作业人员按数据终端提示,到达指定库位=〉从库位上取出指定货物对应的托盘=〉货架与托盘脱离触发RFID动作=〉货物离开货架的信息自动传输到计算机网络=〉货物运送到出口处=〉向现场计算机发回完成出库作业信息=〉更新中心数据库;

4)移库作业流程:根据需要,计算机编制移库指令=〉将需要移动的货物对应的托盘从货架取出=〉货架与托盘脱离触发RFID动作=〉货物离开货架的信息自动传输到计算机网络=〉运送货物到指定库位=〉托盘与货架自动对接通讯=〉每次操作的货架号和对应物品编号自动传输到网络计算机系统=〉更新库存数据库;

5)盘库作业流程:分为自动盘库和人工盘库。自动盘库流程:计算机发出盘库指令=〉对RFID全部单元进行扫描=〉输出盘库结果=〉比较盘库结果与货物实际存量,不符时发出警示=〉向现场计算机发出盘库结束信息。人工盘库采用便携式RFID数据终端和条码终端,理论上并不需要人工盘库,只有当货物、货架、托盘出现匹配混乱时才需进行;

6)数据挖掘及分析平台:包括生成统计分析报表、决策建议、仓储效率分析、物流路径优化设计、操作者考核与作业量统计等。

仓库管理解决方案篇8

[关键词] 数据库建模；数据库应用；仓储保管

[DOI] 10.13939/ki.zgsc.2016.28.030

1 概 述

1.1 基本情况介绍

某站库属于长庆油田一级站库，主要承担石油转运管材、流体用无缝钢管、优钢、板材、建材、化工用品等物资的仓储、转运任务。现存物资统计显示，目前储存物资种类多、数量大，储存周期长且二级单位名称繁多，配送具体用料地址偏远，标段复杂，生成单据信息量大，由此可以看出，把单据提供的信息按一定的模型组织起来，提供存储、维护、检索数据的功能，建立起来的信息系统可以方便、及时、准确地从数据库中获得所需的信息，可以有效地提高物资出入库资料管理水平。

1.2 概念

1.2.1 数据库建模在设计数据库时，对现实世界进行分析、抽象，并从中找出内在联系，进而确定数据库的结构，这一过程就称为数据库建模。

1.2.2 数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式、建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求。

1.2.3 数据库基本理论数据库中的数据是从全局观点出发建立，按一定的数据模型进行组织、描述和存储。数据库中的数据是为众多用户所共享其信息而建立的，不同的用户可以按照各自的用法使用数据库中的数据，并按照数据结构来组织、存储和管理数据，在信息化社会，充分有效地利用各类信息资源是进行科学研究和决策管理的前提条件。

1.2.4 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论对数据加以研究和整理的过程。

2 仓储保管中物资信息存储的弊端

2.1 仓储保管中物资信息存储现状

该站库保管班在物资收发过程中一直以传统的纸质记录为主，物资收发高峰，在配送工作方面产生的问题很多，配装料、小吨位、用料急，物资名称规格复杂，运输车辆需按照送货的先后顺序卸车，基于保管的记录方式，保管员需要做大量的准备工作，每发一辆车，从开始发货前的统计、查找资料到物资发出后的资料整理，都需要花几天的时间，即便是认真仔细核对仍然会发生规格混串、地点错误的情况，直接影响物资出库，增加了业务差错率。

2.2 仓储保管物资纸质记录的不足

纸质记录需要阅读的数量很多，书写不规范、不易查询，携带不便，保存需要很大空间，不环保，易丢失缺页。

3 仓储保管中物资信息存储的解决方案

3.1 基础数据分析与整理

数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中，通过采集分析大量的信息数据发现一个数据库的建立需要准确的基础数据，那么数据的分析与整理就显得尤为重要。

从事数据分析工作的前提是保管员懂业务、熟悉业务流程，如果脱离行业认知，数据分析的结果就没有太大的使用价值。

在实际仓储保管中，每一笔到货物资都能产生一系列的信息数据，例如到货物资会产生数量、吨位、米长、四号定位、计量单位等有效信息，通过使用计量设备过磅、公式换算等方法可以准确获知物资的数量，物资到货时存放的位置。在存放物资的现场设立储存物资标识牌标注物资的属性及定位，出库物资的配送车辆信息、出库单据以及随货资料存档的档案编号必须与记录资料一致。准确收集和整理第一手基础数据是数据成为数据库信息的重要过程，以求最大化地开发数据资料功能、发挥数据的作用。

3.2 数据库建模

建立数据库主要为了管理和应用的方便，如果不建立数据库，只能以纸质文字的形式查询，数据的准确性和安全性都很难保证。建立数据库后，可以供很多人同时查询和应用，保管员对数据进行变更后，所有用户经查询都可以马上看到变化后的数据。数据共享性不仅满足了保管员对信息内容的要求，同时也满足了用户之间信息通信的要求。利用数据库准确定位，方便查找、修改灵活、提高工作效率，响应无纸化办公要求提高收发存办公信息化程度。

3.3 仓储保管物资信息存储存在问题及解决方案

根据咸阳供应转运站生产实际情况记录数据方法及存储方式，制定解决保管物资信息存储存在问题的解决方案，见下表。

综上所述，现今社会信息化已渗透到社会的各个方面，把信息系统中大量的数据按一定的模型组织起来，提供存储、维护、检索数据的功能，使信息系统可以方便、及时、准确地从数据库中获得所需信息。现在物流仓储行业对从业人员的信息化水平提出了新的要求，建立有效的数据库能够满足各种用户的应用需求。

4 数据库在仓储保管中的应用

4.1 利用数字化建模完成储存物资动态分析

将仓储物资名称规格、材质、数量、吨位、单重、技术标准、合同号、物料码、计划号、外向交货单号、单据日期、配送车辆车号、用料名称、发货地址、发货情况备注、运单编号、验收出库单编号，存放在数据库中见图1。

实施效果：实现物资、资料以及数据的一致性，提升查询准确度。

用不同的颜色来区分储存物资不同状态，如第一种颜色区域表示出库物资的剩余数量及执行状态，第二种颜色区域表示物资已发出进入ERP结算状态，第三种颜色表示需要物资保养才能出库等。见图2。

4.2 使用向导建立查询

将查询形式分类，以办公软件表格形式输出查询结果，实现字段选取、记录筛选、选择排序方式，数据文件可以长期保存在外存储器进行多次存取、修改和查询操作。此外筛选是查询处理区域中数据集结的快捷方法，把满足条件的数据查询出来，检索功能方便单独数据的处理。

实施效果：建立有效的数据库建模，便于携带，极大地节省了储存空间。对资料进行编码方便查阅，打破传统手写纸质记录观念意识。

5 结 论

通过上文我们可看出，只要制订好有针对性的方案，完全可以大幅提高物资出入库资料管理水平，有力保障该站仓储保管工作的正常运行。因此掌握数据库在仓储保管中的应用就显得尤为重要。①通过实际参与收集、整理、描述、和分析数据建立数据库，完全可以替代纸质记录。②利用数据库建模感受统计在生产中的重要作用，培养重视调查研究的良好习惯和科学态度。③数据库建模有效提高物资出入库资料管理水平。

参考文献：

[1]冯凤娟.数据库原理及Oracle应用[M].北京：北京交通大学出版社，2015.

[2]张良均，陈荣.数据挖掘实用案例分析[M].北京：机械工业出版社，2013.

[3]魏茂林：数据库应用技术――Access2003[M].北京：电子工业出版社，2009.

仓库管理解决方案篇9

IBM

就在今年四月，IBM刚刚了其下一代的商业智能战略Dynamic Warehousing。Dynamic Warehousing将满足那些成长型的企业对商业智能的需要，并可以帮助各种规模的企业从业务数据和信息（包括结构化和非结构化）中获取实时的价值。

IBM全新的动态仓库战略允许用户使用分析能力作为实时业务流程的一部分，并挖掘隐藏在非结构化信息中的数据（包括文本、电子邮件、音频文件、网页等）。此外，这种方法还可实现在处于执行的状态中，无论是客户支持、处理投诉还是进行交易等，都可以即时访问可靠的信息。

与传统的数据仓库只关注查询和报告来了解信息不同，新一代的动态仓库试图通过像联机分析处理（OLAP）和用于历史分析的数据挖掘这样的技术来了解原因，并在今后的工作中提出建议，包括战略和战术的计划。动态仓库还可以按需提供并分析信息，以帮助用户优化每一次交易。

IBM商业智能产品功能和特性如下:

1.数据存储和管理: 用于商业智能的DB2解决方案提供了集成的、易于使用的数据仓库、数据分析和数据管理软件，通过易用的工具迅速建立和管理数据仓库。

2.数据处理: 一旦数据仓库准备就绪，DB2 Warehouse Manager可以提供灵活易用的工具，使数据仓库可以被访问，并能够对使用情况进行管理和跟踪。

3.在线分析: DB2 OLAP Server无需任何查询语言方面的知识，只需要最基本的编程经验，DB2 OLAP服务器就可以使用户迅速地设计和管理应用程序。

4.数据挖掘: DB2 Intelligent Miner将从数据仓库中帮助用户发现以前不知道的并可用于指导决策的信息。当用户的数据积累到一定的数量时，这些数据的某些潜在联系、分类、推导结果和潜在价值就隐藏其中，可以使用数据发掘工具来发现这些有价值的数据。

SAS

SAS提出了高于传统商业智能的企业级智能平台（EIP，Enterprise Intelligence Platform）的概念，其中包含了数据整合（抽取、转换和加载）、智能存储、传统商业智能和分析智能等功能。SAS还在此平台的基础上开发出了其他的商业解决方案，比如支持企业级智能、客户智能、金融智能、供应链智能的产品，还有支持各类垂直市场所需的解决方案。

无论企业是需要网络报告，并通过网络端口或无线上网设备递交内容的互动式问询，还是通过电子邮件和订阅频道内容，无论何时何地，SAS商业智能都可提供有价值的信息和答案。

利用可定制的开发环境，SAS提供了一个灵活的、可扩展的界面和支持服务，并提供软件包。SAS商业智能为端到端智能生成和传递过程提供的主要组件如下：

1．易于访问、质量稳定的企业数据；

2．对于业务用户使用在线分析处理（OLAP）快速、有效的访问全球的高度汇总数据；

3．强大的分析型、交互式数据探索；

4．基于网络的报告和分析；

5．通过网络端口订阅频道和无线设备传递内容；

6．开放的开发环境，使程序员可以从其他编程语言和程序接入到SAS BI。

NCR

NCR已经宣布将其数据仓库事业部门Teradata分离出来，可见其对商业智能市场的决心，而Teradata的动态数据仓库主要分为四层：

第一层是整个商业智能解决方案的基础设施，通过统一的数据模型集成各个业务系统的数据，并建立统一的信息视图；

第二层是在基础设施之上逐步实施以多维分析、动态分析、预定义报表为主的基本应用，可以为市场业务部门提供定制/动态报表、相关性多维分析、基本客户细分和辅助营销策略的制定等；

第三层是引入了以客户流失模型、客户价值模型、客户信用模型等数据挖掘为主的高级应用，为企业增加了预测预警等功能；

第四层是进一步实施闭环式客户关系管理、欺诈管理、绩效管理、营收确保等以应用产品为主导的增值应用，深入挖掘和扩展BI的业务价值。

Sybase

Sybase的数据仓库方法从根本上不同于其他的关系型数据库，可以说Sybase开发了一个新的关系型数据库――逆向关系型数据库，它使用了一个传统的关系型结构以及类似的非常熟悉的术语，但是却是基于列的，而非基于行的。

Sybase的商业智能产品Sybase IQ主要有以下三个特点：

1．架构

不同于传统的关系型数据库，Sybase IQ其数据在表中不是按行存储的，而是通过表中的列来存储与访问数据的。尽管这种方式很明显不太适合于交易环境，因为在交易环境中，一个事务是与一行数据有效对应的; 但是在查询进程环境中，则是基于特定的列来选择的。

2．索引

Sybase IQ的关键在于其索引，随着Sybase的用户发现了新的分析需求，Sybase可以简捷地建立新的索引以满足这些需求。这种方法可以为数据仓库增加新的索引，而几乎不会影响到数据仓库的架构和使用仓库的分析型应用。在实时企业与闭环应用领域，Sybase将索引视为在TB数量级甚至PB数量级数据仓库中获得更高查询性能的关键。

3．Multiplex

Sybase IQ的Multiplex组件增加了在单一的Sybase IQ环境中支持多个SMP机器节点的功能。在每个节点上，Sybase IQ使用轻量级的位于每个进程之下的操作系统线程，多线程明显地减轻了进程与内存的负担。

BO

Business Objects Enterprise是BO的一项商业智能平台产品，它将最终用户的深入洞察力与单一BI标准灵活的系统管理有机地融合了起来，使用户能够放心地部署BI产品，并实施标准化。

Business Objects Enterprise为用户提供了以下帮助：

1．可扩展的、自适应的和基于服务的架构

BI平台是企业总体IT基础设施中的关键组成部分，它为企业信息的访问和决策提供了关键的支持系统，用户可以依靠该平台来确保对业务信息的跟踪、了解和管理。这样就需要部署一种具备高度可用性的有效结构，以便对关键信息及其分析工作进行处理、管理，并提供给广大的用户群。Business Objects Enterprise的解决方案具有充足的灵活性，同时还能够随着需求变化而不断扩展该方案的部署。

2．最终用户的洞察力

Business Objects Enterprise能够为员工提供可靠的信息，并可以直接集成到门户网、外部网、桌面应用或绩效管理应用系统中；并可以按照自己喜欢的方式随时随地提出问题，使最终用户依据事实情况做出准确和及时的判断，从而制定决策。而百科全书（Encyclopedia）和流程跟踪器（Process Tracker）等创新工具使最终用户能够在整个决策的过程中，利用直观、基于Web的界面来进行跟踪、管理和协作。

3．易于部署和管理的解决方案

Business Objects Enterprise XI可以实现快速的部署，并具备引导安装、全面的导入和升级支持，以及灵活的部署等特性。

Cognos

Cognos的商业智能产品主要提供了报表、分析、计分卡、仪表盘、企业事件管理和数据集成等功能，其主要特点是易于集成、部署和使用。Cognos BI提供了一种简化的BI环境，这可以提高用户的接受度，提高决策的水平，并可以作为企业级绩效管理的基础。

1．报表 Cognos商业智能是一个能够在体系结构上提供完整BI功能的产品，可以让用户访问适合任何数据源的各种自助式报表类型，从单一元数据层进行操作，例如多语言报表等。

2．分析 分析可以对与所有业务维度相关的信息进行向导式探察和分析，无需考虑数据的存储位置，这其中包括报告联机分析处理(OLAP)和维度化关系型数据源。

3．计分卡 计分卡可以帮助用户将团队、战术和战略协调起来，对目标进行一致的沟通并对相对于目标的绩效状况进行监视。

4．仪表盘 业务仪表盘可以快速传达复杂的信息，它们可以将来自企业各种IT系统中的数据和信息转换为丰富的图形并进行展现，例如量表、地图、图表和其他图形，一起显示多种结果。

5．企业事件管理 Cognos BI业务事件管理可以对需要引起注意的重大事件进行跟踪，它可以对这些事件进行监视，并可以通过使用决策流程和业务流程自动化减少采取行动和决定的时间。

6．数据集成 Cognos数据集成是一个可用于高绩效商业智能的企业级ETL解决方案，它可以优化数据合并、抽取、转换和维度管理，提供适用于企业报表和分析的数据仓库。

微软

商业智能的核心议题是为员工提供正确的信息，使他们能够在合适的时间完成一个特殊的目标。微软商业智能解决方案就是为了帮助企业实现这样的目标，其具有以下几个特点：

1．集成的平台 建立在SQL Server 7.0和SQL Server 2000之上，SQL Server 2005带来了一个端到端的商业智能平台，这个平台集成了包括在线分析处理(OLAP)、数据挖掘、数据抽取、转换和装载(ETL)等工具、数据仓库以及报表功能在内的分析能力。

2．改善决策制定 针对现有商业智能功能的进步，比如在线分析处理(OLAP)和数据挖掘，新的报表服务器为企业提供了在任何规模条件下，无论是针对信息工作者还是CEO，都能将信息转化为更好的商业决策的能力。

3．安全性和可用性 可伸缩性、可用性和安全性的增强，有助于为用户提供对商业智能应用系统和报表的不间断访问。

4．企业范围的分析能力 改进的ETL工具使企业能够更容易地从多个异构信息源中集成和分析数据。经过贯穿一系列运行系统的数据分析，企业就可以通过对业务信息的全盘理解来提升企业的竞争力。

Oracle

Oracle商业智能套件企业版10g第三版是在今年二月份上市的，新版软件增加了大量的新功能，为了进一步在整个企业范围内实现商业智能，以做到全员BI，为此增强了可用性，并能够更紧密地与Oracle应用产品、Oracle融合中间件以及Oracle数据库集成，并以“热插拔”的方式支持更广泛的非Oracle数据源。

Oracle商业智能套件可以帮助那些需要优化商业流程、做出更好的决策并采取更恰当的行动的企业，用商业智能软件从已有应用和数据源中提取有用的信息，并将这些信息广泛到企业的每一个角落，以实现优化流程、更好决策和恰当行动的目标。除了提供全面的商业智能功能，Oracle商业智能套件企业版平台还以面向Web服务架构为基础，提供了众多的下一代商业智能功能。

Oracle商业智能产品功能和特性如下：

1.集成的商业智能工具，它是下一代商业智能基础设施。

仓库管理解决方案篇10

了解Hadoop技术的真相，并避开以下常见误区，将帮助企业顺利部署Hadoop。

误区1 Hadoop可替代数据仓库

Hadoop框架自身不是完整的数据或分析解决方案，也不是用作或替代数据仓库的框架或平台。就其自身而言，依托Hadoop技术开发高成本效益的大数据平台解决方案，与其它数据库共享信息，使其成为数据仓库的完美组合。依托Hadoop技术，企业将能够通过新的途径充分利用各种类型的海量数据。

误区2 Hadoop技术昙花一现

Hadoop倍受青睐，其发展势头看上去势不可挡，因此，它不会昙花一现。《Forrester浪潮：大数据Hadoop解决方案》（2014年一季度版）报告称，Hadoop框架是大型企业必备的数据平台，是未来任何灵活数据管理平台中最重要的组成部分。为充分利用Hadoop的技术优势，下一代数据仓库将与Hadoop技术更深入地整合，管理规模更大，结构更复杂的数据集。

误区3 Hadoop技术是免费的

Hadoop的确是一套开源产品，所有用户均可免费下载。但使用该技术却并非免费，甚至需要更高的成本。高效运用Hadoop技术需要接受严格培训的专业人士，而长期存储数据亦需要高昂成本。考虑分析及多用户因素，Hadoop技术的成本实际上要高于数据仓库。除开源技术外，厂商还销售支持各种功能的专用应用程序，支持并拓展Hadoop使用范围，为企业提供更多帮助。

误区4 Hadoop解决方案是一款数据整合工具

Hadoop实际上是专为特定数据类型及负载设计的分布式文件系统。但该技术缺乏数据整合能力。如果Hadoop解决方案未能与大型数据管理生态系统结合使用，它将会成为另一个使信息相互隔离的数据孤岛。一旦在数据仓库环境下部署Hadoop技术，用户即可查询数据仓库及Hadoop中的信息。