标签：电子商务 细化 管理 数据仓库 信息化 OLAP 数据挖掘
电子政务
企业信息化和两化深度融合
- 企业信息化就是用现代信息技术来实现企业经营战略、行为规范和业务流程
- 时间上：以客户为中心实施敏捷制造
- 空间上：以虚拟形态将全球居合作在荧幕上
- 企业信息化内涵：
- 企业信息化结构：产品（服务）层、作业层、管理层、决策层
- 智能制造作为两化深度融合主攻方向
- 研究制定智能制造发展战略
- 加快发展智能制造装备和产品
- 推进制造过程智能化
- 深化互联网在制造领域的应用
- 加强互联网基础设施建设
- 企业信息化发展战略要点
- 以信息化带动工业化
- 信息化与企业业务全过程的融合、滲透
- 信息产业发展与企业信息化良性互动
- 充分发挥政府引导作用
- 高度重视信息安全
- 企业信息化与企业改组改造和杏花村呢个现代企业制度有机结合
- “因地制宜”推进企业信息化
| ERP-企业资源计划 | CRM-客户关系管理 | SCM-供应链管理 | |
|---|---|---|---|
| 概念 | 特点：ERP是统一集成系统；面向业务流程；模块化可配置，是开放的系统 | CRM系统是基于方法学、软件和因特网的已有组织的额方式帮助企业管理客户关系的管理系统 | 供应商、制造商、仓库和商店的有效结合一体，有效的管理和控制各种信息流、资金流和物流 |
| 功能 | 财务管理；生产控制管理；物流管理；人力资源管理 | 以客户为中心的数据库；有整合客户关系渠道能力；销售、营销、客户是三个业务自动化；有大量数据中提取信息的能力 | 以客户为中心；集成化管理；扩展性管理；合作管理；多层次管理 |
| 延伸知识 | 四个阶段：基本MRP-闭环MRP- MRP11-ERP | CRM与数据挖掘-数据挖掘对象(各类数据库)-数据挖掘任务(描述、分类和预测) | 设计原则-敏捷供应链管理 |
电子商务
- EDI(电子数据交换)是链接原始电子商务和现代电子商务的纽带
| 术语 | 解析 |
|---|---|
| 原始电子商务 | 使用电子信息技术工具进行商务活动。凡使用诸如电报、电话、广播、电视、传真以及计算机、计算机网络等手段、工具和技术进行商务活动，可以称为电子商务 |
| 现代电子商务 | 电子商务通常指在网络环境下，买卖双方不需见面，实现为网上(线上)交易、在线支付、智能配送以及相关综合服务的一切活动，是完全创新的活着一定程度上模拟传统商务流程的一种以信息化手段应用为典型特征的商业运营模式 |
-
电子商务分类
- B2B：阿里巴巴
- B2C：京东
- C2C：淘宝
- O2O：大众点评
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电子商务特征
| 功能 | 特征 |
|---|---|
| 信息流、资金流、物流、服务评价、售后管理、客户管理 | 普遍性、便利性、整体性、安全性、协调性 |
商业智能
-
通常被理解为将组织中现有的数据转换为知识，帮助组织作出明智业务经营决策。商业智能=数据仓库+数据挖掘+联机分析处理(OLAP)+数据备注(恢复)
- 主要功能：数据仓库、数据ETL、数据报表、分析功能
- 实现层次：数据报表、多维数据分析、数据挖掘
- 实施步骤：需求分析-数据仓库建模-数据抽取-建立商业智能分析报表-用户培训和数据模拟测试-系统改进和完善
-
OLAP联机分析处理
OLAP是数据仓库系统的一个主要应用，主要支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。OLAP提供多维数据管理环境，典型应用是对商业问题的建模与商业数据分析。OLAP也被称为多维分析
-
OLAP实现方法
- ROLAP：基于关系数据库的实现
- MOLAP：基于多维数据组织的实现
- HOLAP：基于混合数据组织的实现
- 其他：提供专用的SQL SEVER
-
OLAP多维数据分析操作
钻取；切片；切块；旋转；Drill across;Drill through
数据库和数据仓库
- 数据库和数据仓库
| 术语 | 解析 |
|---|---|
| 传统数据库系统 | 主要强调优化企业日常事务处理工作，难以实现对数据分析处理要求，无法满足数据处理多样化的额要求 |
| 数据仓库(Data Warehouse) | 一个面向主题额、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策；将信息加以整理归纳和重组，并及时的提供给相应管理决策人员是数据仓库的根本任务；四个层次：数据源、数据存储、联机分析、前段展示 |
| 大数据(Big Data) | 5V特征：Volume(数据量大)、Variety(数据类型繁多)、Velocity(处理速度快)、Value(加之密度低)、Veracity(真实性高)；大数据分析相比传统数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。在技术上，大数据必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术等 |
- 数据ETL：数据抽取、清理、加载、刷新等
数据仓库Data Warehouse
数据仓库：面向主题、集成的、相对稳定(非易失的)、反映历史变化(随着时间变化)
标签：电子商务,细化,管理,数据仓库,信息化,OLAP,数据挖掘 来源： https://www.cnblogs.com/sinon-wy/p/16495529.html
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