Parler de l'application de la technologie d'entrepôt de données dans les entreprises d'impression
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Avec l'accession de la Chine à l'OMC et le degré croissant d'information au niveau mondial, le secteur de l'imprimerie s'est révélé une formidable opportunité de développement et d'immenses défis. À une époque de concurrence féroce, comment les imprimeries gagnent-elles dans de nombreuses entreprises? dans l'ère de l'information, qui peut exploiter plus efficacement les ressources d'informations de base en informations massives, offrant ainsi plus de gestion aux dirigeants d'entreprise. La référence décisionnelle en termes de valeur est digne d'attention.
À l'heure actuelle, nous avons mis en place divers sous-systèmes d'application dans de nombreuses imprimeries, tels que sous-système client, sous-système de production, sous-système financier, sous-système de vente, etc., qui peuvent encore être utilisés dans une certaine mesure dans leurs domaines respectifs. Satisfaire la demande, c’est ici que le processus d’analyse n’implique que peu d’informations. Les systèmes de base de données pour les traitements opérationnels fréquents sont souvent surchargés lorsque la quantité de données augmente rapidement et que les exigences en matière de requêtes deviennent de plus en plus complexes. Par conséquent, une nouvelle technologie doit être adoptée pour permettre l'analyse et le traitement complexes, de sorte que la technologie d'entrepôt de données a vu le jour.
Tout d'abord, la technologie d'entrepôt de données
La technologie d'entrepôt de données est apparue dans les années 1980. Dans les années 1990, le célèbre chercheur américain en génie, Dr WH Inmor, donna la définition d'un entrepôt de données: l'entrepôt de données est orienté sur le sujet, intégré et non renouvelable (stabilité: une collection de données qui évolue dans le temps (y compris des données historiques à des moments différents). ) est une solution de gestion des informations d'entreprise qui est une architecture système, et non un produit logiciel ou une application. L'architecture de l'entrepôt de données intègre des données d'entreprise réparties dans diverses bases de données structurées sur différents sites de l'entreprise. au cœur d’un environnement de système d’aide à la décision reposant sur des bases de données à grande échelle, il s’agit d’une solution relativement efficace pour résoudre le problème du trop grand nombre de données stockées dans les activités de gestion et de décision de l’entreprise mais du manque d’informations utiles.
1. Caractéristiques de l'entrepôt de données
Contrairement à une base de données dédiée, un entrepôt de données présente les caractéristiques suivantes:
1.1 L'entrepôt de données est orienté sujet. Il utilise le contenu principal du travail professionnel comme ligne principale, obtient des données d’informations effectives d’un grand nombre de bases de données privées dispersées, partitionne physiquement le domaine concerné, les transforme et les organise en nouveaux systèmes de stockage et agrège les données dans structure spéciale et établir la relation entre chaque domaine. Il faut dire que le sujet est la norme pour l’acquisition et la catégorisation de données dans l’entreposage de données.
1.2 L'intégration est une caractéristique importante de l'entreposage de données. Les données de l'entrepôt de données proviennent de différents systèmes d'application, utilisant différentes structures et types de données, avec différentes méthodes de codage. Par conséquent, il n'est pas possible de copier simplement chaque donnée détaillée, mais de traiter les données et d'unifier différents types de données dans le modèle d'entrepôt de données. L'intégration de données est un lien crucial dans la construction d'un entrepôt de données.
1.3 Les changements dans le temps sont une autre caractéristique de l'entreposage de données. En règle générale, la base de données dédiée ne stocke que les données du système d'application en cours d'exécution. Les autres données sont uniquement utilisées en tant que stockage de sauvegarde. Aucune connexion n'est établie avant ou après. Les données de l'entrepôt de données sont souvent utilisées en tant qu'analyse de tendance. Il doit disposer de suffisamment d'historique, et la durée peut être très longue. La temporalité est une exigence inévitable des entrepôts de données pour analyser les lois inhérentes aux données.
Une autre caractéristique de l’entrepôt de données 4 est la non-volatilité (c’est-à-dire la stabilité) des données. Les données de l'entrepôt de données sont les données d'analyse permettant le traitement complet d'un sujet donné. Une fois que les données sont formées et chargées dans l’entrepôt de données, en principe, le personnel de gestion n’est pas autorisé à changer ou à supprimer à volonté, et ne peut être actualisé que périodiquement.
2. La composition du système d'entrepôt de données
La technologie d'entreposage de données est en réalité une technologie d'intégration d'informations. L'entrepôt de données obtient des données brutes provenant de diverses sources d'informations, puis les stocke dans une base de données interne de l'entrepôt de données. Ensuite, via l’outil d’accès, l’utilisateur reçoit des informations intégrées lui permettant de mener une analyse approfondie et complète afin d’appuyer la décision globale de l’entreprise. En fonction de ces besoins, un entrepôt de données comprend généralement les éléments suivants:
2.1 source de données: fournit des données source pour l'entrepôt de données, telles que la base de données métier, la base de données de production, etc.
2.2 Outils d’extraction, de transformation et de chargement de données: extrayez les données de la source de données, puis réorganisez le traitement et le chargement dans la base de données cible.
2.3 outils de modélisation de données: établir un modèle d'information pour la base de données source et la base de données cible.
2.4 entreposage principal: stocke les modèles de données et les métadonnées.
2.5 base de données cible: stocke les données qui ont été vérifiées, organisées, traitées et réorganisées.
2.6 Outils d’accès et d’analyse des données front-end: les décideurs et les analystes d’entreprise utilisent ces outils pour analyser plus en profondeur les données de la base de données cible.
2.7 outils de gestion d'entrepôt de données: fournissent des outils de gestion pour le fonctionnement de l'entrepôt de données, tels que la gestion de la sécurité, la gestion du stockage.
Deuxièmement, le module d'entrepôt de données dans l'industrie de l'impression
À l'heure actuelle, dans la plupart des entreprises, l'établissement d'un entrepôt de données est principalement basé sur le thème métier de l'intégration des données, et l'entreprise d'impression est la même. Selon les caractéristiques de l’industrie de l’imprimerie, l’entrepôt de données actuel de l’imprimerie comprend principalement les modules suivants, classés par thème:
1 Module d’analyse des clients: il analyse principalement le type et la composition des clients, recherche les clients principaux et les clients importants sur la base de la répartition des activités passées, puis analyse les facteurs clés affectant le volume des activités. Grâce à ce module, les entreprises peuvent analyser clairement les perspectives du marché et établir un bon mécanisme de confiance mutuelle avec leurs clients.
2 Module d’analyse de la gestion de la production: analyse systématique de l’ensemble du processus de production, principalement sous l’angle de l’analyse de l’efficacité de la production, de la disposition raisonnable des divers services, de l’analyse des tendances de l’efficacité, etc., afin d’aider les gestionnaires à maîtriser la situation de la production et de ses opérations et à l’influencer. Les facteurs clés, puis la solution correspondante au problème, afin d’améliorer l’efficacité de la production et le niveau de gestion de la société.
3 Module d'analyse des commandes: en tant qu'industrie d'impression spéciale, il ne fournit pas de travail de vente et est produit conformément à la commande. Par conséquent, l'analyse de la commande est très importante, principalement du type de commande, du volume d'activité, de la distribution régionale, du client, de la situation documentaire, des méthodes d'impression, etc., puis explorez le volume d'activité de la société au cours des dernières années, analyse en termes de volume d’affaires et des principaux facteurs d’influence, reflétant ainsi avec exactitude les tendances du marché et prenant les bonnes décisions pour le développement futur des entreprises.
4 Module d’analyse de la gestion logistique: il analyse principalement les aspects de l’achat, des stocks, des expéditions, de l’utilisation du matériel, des coûts de transport, de distribution, etc. Il permet d’obtenir les principaux aspects affectant les coûts et d’établir à temps les systèmes d’amélioration efficacité de l'entreprise.
En outre, il existe des modules tels que l'analyse financière et l'analyse du personnel, qui sont déterminés en fonction des conditions spécifiques de l'entreprise. Outre ces modules d'analyse dans l'entrepôt de données, il doit y avoir des tables de faits correspondantes, telles que des tables de faits de données client, des tables de faits de gestion des offres, etc.
Troisièmement, la création d'un entrepôt de données d'entreprise d'impression
L'établissement d'un entrepôt de données dans une imprimerie, à l'instar d'autres industries, doit respecter les principes suivants:
1 Principe pas à pas: Construire un entrepôt de données avec un investissement important, un risque élevé et une longue durée ne peut pas être réalisé du jour au lendemain. Ne vous attendez pas à créer un énorme entrepôt de données mondial dès le début. Des thèmes petits, bien définis et contrastés, du plus simple au plus complexe, du plus local au plus global, mis en œuvre par étapes.
2 Principe de l’évolutivité: la taille de l’entrepôt de données s’agrandit avec l’extension du domaine; elle change également de manière dynamique à mesure que les données augmentent. Par conséquent, la construction d'un entrepôt de données doit démontrer l'évolutivité en termes d'architecture de données, de stockage de données et de traitement de données.
3 Principe de faisabilité: la structure de l’entrepôt de données est fonction des besoins de l’entreprise et intègre les données en fonction de leurs thèmes.
La construction d'un entrepôt de données dans l'imprimerie actuelle n'utilise pas l'approche traditionnelle du cycle de vie, mais utilise plutôt une approche de développement rapide similaire à celle du prototypage rapide. Après avoir déterminé les sujets tels que l'ordre des commandes, le client, la production, etc., l'entreprise procède à des enquêtes et à des analyses, puis construit un modèle mathématique (généralement un modèle en étoile) basé sur les diverses données d'origine du sous-système et établit directement un entrepôt de données. Et réalisez le prototype de système pour que l'utilisateur puisse utiliser et utiliser les informations à temps; ensuite, la société ajustera progressivement le prototype du système en fonction des informations de retour afin de le perfectionner progressivement et de fournir des services décisionnels plus satisfaisants au responsable. Ce système d'entrepôt de données est construit sous une nouvelle architecture avec des outils de développement complets pour répondre aux besoins de divers utilisateurs en temps voulu.