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数据库在物流中的应用技术

返回列表 来源:进源物流 发布日期:2019-08-23 01:02
(―)联机分析处理技术
联机分析处理是针对特定问题的联机数据访问和分析,通过对数据仓库进行快速、稳定、一致和交互式的存取,对数据进行多层次、多阶段的分析处理,广州到西藏物流专线以获得高度归纳的分析结果。
联机分析处理是一种自上而下、不断深人的分析工具。在用户提出问题或假设之后,它负责提取出关于此问题的详细信息,并以一种比较直观的方式呈现给用户。
联机分析处理技术的发展速度很快。在数据仓库的概念提出不久,联机分析处理的理论及相应工具就被相继推出了。
联机分析处理要求按多维方式组织企业的数据,传统的关系数据库难以胜任。为此,人们提出了多维数据库的概念。正是这一技术的发展,使决策分析中的数据结构和分析方法相分离,才有可能研制出通用而灵活的分析工具,并使分析工具产品化。
(二)数据挖掘技术
随着企业信息化建设的不断深人,企业积累的数据量越来越庞大。千千万万个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等领域。
数据挖掘的基本思想是从数据中抽取有价值的信息,其目的是帮助决策者寻找数据间潜在的关联,发现被忽略的要素,而这些信息对预测趋势和决策行为也许是十分有用的。广州到拉萨物流专线从数据库的角度看,数据挖掘就是这样一个过程:它从数据库的数据中识别出有效的、新颖的、具有潜在效用的并最终可理解的信息。
从决策支持的角度看,数据挖掘是一种决策支持的过程,主要基于人工智能、机器学习、统计学和数据库技术等多种技术,能高度自动地分析企业原有的数据,并进行归纳推理,从中挖掘出潜在的模式,用来预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略,从而减少风险,辅助做出正确的决策。它是提高商业和科学决策过程中的质量和效率的一种新方法。
(三)决策支持方案
在传统的决策支持系统中,数据库、模型库和知识库往往被独立地设计和实现,因而缺乏内在的统一性。而以数据仓库为中心、以事务处理和数据挖掘为手段的新方案很好地解决了这个问题。
数据仓库解决了数据不统一的问题。数据仓库自底层数据库收集大量事务级数据的同时,对数据进行集成、转换和综合,形成面向全局的数据视图,形成整个系统的数据基础。        
联机分析处理从数据仓库中的集成数据出发,构建面向分析的多维数据模型。广州到那曲物流专线利用这个带有普遍性的数据分析模型,用户可以使用不同的方法,从不同的角度对数据进行分析,实现了分析方法和数据结构的分离。
数据挖掘以数据仓库和多维数据库中的大量数据为基础,自动地发现数据中的潜在模式,并以这些模式为基础自动做出预测。数据挖掘反过来可以为联机分析处理提供分析的模式。
正是由于数据仓库、联机分析处理和数据挖掘这三种技术的联系性和互补性,使它们从不同的角度为决策支持服务。随着企业竞争的日益加剧,这种新型的决策支持系统解决方案必将受越来越多的企业的青睐。
(四)Web数据库
许多企业纷纷在Web上开发自己的网页来介绍产品和服务。不仅可以通过Web发布信息,也可以收集顾客的需求信息,给双方都带来好处。对于企业而言,不仅可以用相对低的成本介绍和展示其产品和服务,也可以获得准确的客户需求信息;对于顾客而言,可以及时地把要求反映给厂家,定制出自己喜欢的产品。
访问Web都是通过浏览器,这样就统一了界面,有利于行业标准化。Web与数据库的结合,主要是源于两者各自的优势和缺陷。广州到山南物流专线随着互联网出现了大量非结构化的数据类型(例如图像、声音),传统的数据库系统无法或很难描述这些数据类型,更谈不上实现对这些数据进行查询与检索。
随着互联网成为计算的核心平台后,数据库受到来自Web应用需求的压力,无法适应现代信息系统应用开发的要求,于是关系数据库开始发生进一步的变革。Web数据库技术结合了传统数据库技术的优点,融合了最新网络技术、存储技术与检索技术的发展,在数据库模型、存储机制与检索技术等方面做出变革,以全新的功能结构来适应以互联网为基础的应用。

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