प्रिंटिंग उद्यमों में डेटा वेयरहाउस प्रौद्योगिकी के आवेदन के बारे में बात करते हुए
हम शेन्ज़ेन चीन में एक बड़ी प्रिंटिंग कंपनी है। हम सभी पुस्तक प्रकाशन, हार्डकवर बुक प्रिंटिंग, पेपरकवर बुक प्रिंटिंग, हार्डकवर नोटबुक, स्प्रायल बुक प्रिंटिंग, सैडल स्टिचिंग बुक प्रिंटिंग, बुकलेट प्रिंटिंग, पैकेजिंग बॉक्स, कैलेंडर, सभी प्रकार के पीवीसी, उत्पाद ब्रोशर, नोट्स, चिल्ड्रन बुक, स्टिकर, सभी विशेष पेपर रंग मुद्रण उत्पादों के प्रकार, खेल कार्ड और इतने पर।
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डब्ल्यूटीओ के चीन के प्रवेश और वैश्विक सूचना की बढ़ती डिग्री के साथ, इसने प्रिंटिंग उद्योग को महान विकास के अवसर और बड़ी चुनौतियों का सामना किया है। भयंकर प्रतिस्पर्धा के एक युग में, प्रिंटिंग कंपनियां कई उद्यमों में कैसे जीतती हैं; आज की सूचना आयु में, जो बड़े पैमाने पर जानकारी में मेरे मुख्य सूचना संसाधनों को अधिक प्रभावी ढंग से कर सकता है, इस प्रकार व्यापार प्रबंधकों के लिए अधिक प्रबंधन प्रदान करना मूल्य के लिए निर्णय लेने का संदर्भ ध्यान देने योग्य है।
वर्तमान में, हमने कई प्रिंटिंग कंपनियों जैसे ग्राहक व्यापार उपप्रणाली, उत्पादन उपप्रणाली, वित्तीय उपप्रणाली, बिक्री उपप्रणाली इत्यादि में विभिन्न अनुप्रयोग उपप्रणाली स्थापित की हैं, जिनका उपयोग अभी भी अपने संबंधित क्षेत्रों में कुछ हद तक किया जा सकता है। संतुष्ट मांग, यहां तब होता है जब विश्लेषण प्रक्रिया में केवल थोड़ी सी डेटा जानकारी शामिल होती है। जब डेटा की मात्रा तेजी से बढ़ती है और क्वेरी आवश्यकताएं अधिक जटिल हो जाती हैं तो अक्सर परिचालन प्रसंस्करण के लिए डेटाबेस सिस्टम अक्सर अभिभूत होते हैं। इसलिए, जटिल विश्लेषण और प्रसंस्करण को सक्षम करने के लिए एक नई तकनीक को अपनाया जाना चाहिए, इसलिए डाटा वेयरहाउस तकनीक में आ गया।
सबसे पहले, डेटा वेयरहाउस प्रौद्योगिकी
डेटा गोदाम प्रौद्योगिकी 1 9 80 के दशक में दिखाई दी। 1 99 0 के दशक में, प्रसिद्ध अमेरिकी इंजीनियरिंग वैज्ञानिक डॉ डब्ल्यूएच इनोर ने डेटा वेयरहाउस की परिभाषा दी: डेटा वेयरहाउस विषय-उन्मुख, एकीकृत, और गैर नवीकरणीय (स्थिरता डेटा का एक संग्रह जो समय के साथ बदलता है (विभिन्न समय पर ऐतिहासिक डेटा समेत) ) व्यवसाय प्रबंधन में निर्णय लेने की प्रक्रिया का समर्थन करने के लिए। यह एक एंटरप्राइज़ सूचना प्रबंधन समाधान है जो एक सिस्टम आर्किटेक्चर है, सॉफ्टवेयर सॉफ्टवेयर या एप्लिकेशन नहीं। डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्चर उद्यम में विभिन्न साइटों पर विभिन्न संरचित डेटाबेस में वितरित व्यावसायिक डेटा को एकीकृत करता है नेटवर्क और बड़े पैमाने पर डेटाबेस के आधार पर एक निर्णय समर्थन प्रणाली पर्यावरण के केंद्र में है। यह उद्यम की प्रबंधन और निर्णय लेने की गतिविधियों में बहुत अधिक डेटा की समस्या को हल करने के लिए अपेक्षाकृत प्रभावी समाधान है लेकिन उपयोगी जानकारी की कमी है।
1. डेटा वेयरहाउस विशेषताएं
एक समर्पित डेटाबेस के विपरीत, एक डेटा गोदाम में निम्नलिखित विशेषताएं हैं:
1.1 डाटा वेयरहाउस विषय-उन्मुख है। यह मुख्य कार्य के रूप में व्यावसायिक कार्य की मुख्य सामग्री लेता है, बिखरे हुए निजी डेटाबेस की बड़ी संख्या से प्रभावी सूचना डेटा प्राप्त करता है, विषय क्षेत्र के अनुसार शारीरिक रूप से विभाजन करता है, उन्हें नए स्टोरेज सिस्टम में बदलता है और व्यवस्थित करता है, और नए डेटा में डेटा एकत्र करता है विशेष संरचना, और प्रत्येक विषय क्षेत्र के लिंक संबंध स्थापित करें। यह कहा जाना चाहिए कि विषय डेटा अधिग्रहण और डाटा वेयरहाउसिंग में वर्गीकरण के लिए मानक है।
1.2 एकीकरण डाटा वेयरहाउसिंग की एक महत्वपूर्ण विशेषता है। डेटा वेयरहाउस डेटा अलग-अलग एन्कोडिंग विधियों के साथ विभिन्न डेटा संरचनाओं और प्रकारों का उपयोग करके विभिन्न अनुप्रयोग प्रणालियों से आता है। इसलिए, प्रत्येक विवरण डेटा की प्रतिलिपि बनाना संभव नहीं है, लेकिन डेटा को गोदाम मॉडल में डेटा को संसाधित करने और विभिन्न प्रकार के डेटा को एकीकृत करने के लिए संभव नहीं है। डाटा वेयरहाउस के निर्माण में डेटा एकीकरण एक महत्वपूर्ण लिंक है।
1.3 समय के साथ परिवर्तन डाटा वेयरहाउसिंग की एक और विशेषता है। आम तौर पर, समर्पित डेटाबेस केवल वर्तमान में चल रहे एप्लिकेशन सिस्टम डेटा को संग्रहीत करता है, और दूसरी बार डेटा केवल बैकअप स्टोरेज के रूप में उपयोग किया जाता है, और पहले या बाद में कोई कनेक्शन नहीं होता है। डेटा गोदाम डेटा अक्सर प्रवृत्ति विश्लेषण के रूप में उपयोग किया जाता है, और इसमें पर्याप्त ऐतिहासिक डेटा होना चाहिए, और समय अवधि बहुत लंबी हो सकती है। डेटा के निहित कानूनों का विश्लेषण करने के लिए अस्थायीता डेटा गोदामों की एक अनिवार्य आवश्यकता है।
4 डेटा वेयरहाउस की एक अन्य विशेषता डेटा की गैर-अस्थिरता (यानी स्थिरता) है। डेटा वेयरहाउस का डेटा एक निश्चित विषय की व्यापक प्रसंस्करण के लिए विश्लेषण डेटा है। डेटा गोदाम में डेटा बनने और लोड होने के बाद, सिद्धांत रूप में, प्रबंधन कर्मियों को इच्छानुसार बदलने या हटाने की अनुमति नहीं है, और केवल समय-समय पर ताज़ा किया जा सकता है।
2. डेटा गोदाम प्रणाली की संरचना
डेटा वेयरहाउसिंग तकनीक वास्तव में एक सूचना एकीकरण तकनीक है। डेटा वेयरहाउस विभिन्न सूचना स्रोतों से कच्चे डेटा प्राप्त करता है, और फिर उन्हें डेटा वेयरहाउस के आंतरिक डेटाबेस में संग्रहीत करता है। फिर, एक्सेस टूल के माध्यम से, उपयोगकर्ता को एंटरप्राइज़ के समग्र निर्णय का समर्थन करने के लिए व्यवसाय प्रबंधक को गहन और व्यापक विश्लेषण करने में सहायता के लिए एकीकृत जानकारी प्रदान की जाती है। इन जरूरतों के आधार पर, डेटा वेयरहाउस में आमतौर पर निम्नलिखित भाग शामिल होते हैं:
2.1 डेटा स्रोत: डेटा वेयरहाउस, जैसे कि व्यवसाय डेटाबेस, उत्पादन डेटाबेस आदि के लिए स्रोत डेटा प्रदान करें।
2.2 डेटा निष्कर्षण, परिवर्तन और लोडिंग टूल्स: डेटा स्रोत से डेटा निकालें, फिर लक्ष्य डेटाबेस में लोड होने, प्रसंस्करण को पुनर्गठित करें।
2.3 डेटा मॉडलिंग टूल: स्रोत डेटाबेस और लक्ष्य डेटाबेस के लिए एक सूचना मॉडल स्थापित करें।
2.4 कोर वेयरहाउसिंग: स्टोर डेटा मॉडल और मेटाडेटा।
2.5 लक्ष्य डेटाबेस: स्टोर डेटा जिसे सत्यापित, संगठित, संसाधित और पुनर्गठित किया गया है।
2.6 फ्रंट-एंड डेटा एक्सेस और विश्लेषण टूल: एंटरप्राइज़ निर्णय निर्माताओं और व्यावसायिक विश्लेषकों को इन डेटाबेस का उपयोग लक्ष्य डेटाबेस में डेटा का आगे विश्लेषण करने के लिए किया जाता है।
2.7 डेटा गोदाम प्रबंधन उपकरण: डेटा वेयरहाउस के संचालन के लिए प्रबंधन उपकरण प्रदान करते हैं, जैसे सुरक्षा प्रबंधन, भंडारण प्रबंधन।
दूसरा, मुद्रण उद्योग में डेटा वेयरहाउस मॉड्यूल
वर्तमान में, अधिकांश उद्यमों में, डेटा वेयरहाउस की स्थापना मुख्य रूप से डेटा एकीकरण के लिए व्यावसायिक विषय पर आधारित होती है, और प्रिंटिंग उद्यम समान होता है। प्रिंटिंग उद्योग की विशेषताओं के अनुसार, वर्तमान प्रिंटिंग एंटरप्राइज़ डेटा गोदाम में मुख्य रूप से विषय के अनुसार निम्नलिखित मॉड्यूल शामिल हैं:
1 ग्राहक विश्लेषण मॉड्यूल: यह मुख्य रूप से ग्राहकों के प्रकार और संरचना का विश्लेषण करता है, पिछले ग्राहकों के वितरण के आधार पर कोर ग्राहकों और मूल्यवान ग्राहकों को पाता है, और आखिर में व्यापार की मात्रा को प्रभावित करने वाले प्रमुख कारकों का विश्लेषण करता है। इस मॉड्यूल के माध्यम से, कंपनियां बाजार की संभावनाओं का स्पष्ट रूप से विश्लेषण कर सकती हैं और ग्राहकों के साथ एक अच्छा पारस्परिक ट्रस्ट तंत्र स्थापित कर सकती हैं।
2 उत्पादन प्रबंधन विश्लेषण मॉड्यूल: मुख्य रूप से उत्पादन क्षमता दक्षता विश्लेषण, विभिन्न विभागों की उचित व्यवस्था, दक्षता प्रवृत्ति विश्लेषण इत्यादि के पहलुओं से व्यवस्थित रूप से संपूर्ण उत्पादन प्रक्रिया का विश्लेषण, ताकि प्रबंधकों के मास्टर उत्पादन और संचालन की स्थिति और उत्पादन को प्रभावित करने में मदद मिल सके। कंपनी के उत्पादन दक्षता और प्रबंधन स्तर को बेहतर बनाने के लिए, प्रमुख कारक, और फिर समस्या का समाधान।
3 ऑर्डर बिजनेस एनालिसिस मॉड्यूल: एक विशेष उद्योग मुद्रण उद्योग के रूप में, यह बिक्री कार्य स्वयं प्रदान नहीं करता है, और यह आदेश के अनुसार उत्पादित होता है। इसलिए, आदेश का विश्लेषण मुख्य रूप से आदेश प्रकार, व्यापार मात्रा, क्षेत्रीय वितरण, ग्राहक, वृत्तचित्र स्थिति और मुद्रण विधियों आदि से बहुत महत्वपूर्ण है, और फिर हाल के वर्षों में कंपनी की व्यावसायिक मात्रा का पता लगाने, विश्लेषण परिवर्तन व्यापार की मात्रा और मुख्य प्रभावकारी कारकों में, इस प्रकार बाजार के रुझानों को सटीक रूप से प्रतिबिंबित करना और उद्यमों के आगे के विकास के लिए सही निर्णय लेना।
4 रसद प्रबंधन विश्लेषण मॉड्यूल: यह मुख्य रूप से खरीद, सूची, शिपमेंट, सामग्री उपयोग, परिवहन लागत, वितरण लागत इत्यादि के पहलुओं का विश्लेषण करता है, और लागत को प्रभावित करने वाले मुख्य पहलुओं को प्राप्त करता है, और समय में प्रासंगिक सुधार प्रणाली को बेहतर बनाने के लिए स्थापित करता है उद्यम की दक्षता।
इसके अलावा, वित्तीय विश्लेषण और कर्मियों के विश्लेषण जैसे मॉड्यूल हैं, जो कि कंपनी की विशिष्ट स्थितियों के अनुसार निर्धारित किए जाते हैं। डेटा वेयरहाउस में इन विश्लेषण मॉड्यूल के अलावा, ग्राहक डेटा तथ्य सारणी, उद्धरण प्रबंधन तथ्य सारणी आदि जैसे वास्तविक तथ्य सारणी होनी चाहिए।
तीसरा, मुद्रण उद्यम डेटा गोदाम की स्थापना
एक प्रिंटिंग कंपनी में एक डेटा गोदाम की स्थापना, अन्य उद्योगों की तरह, निम्नलिखित सिद्धांतों का पालन करना चाहिए:
1 चरण-दर-चरण सिद्धांत: बड़े निवेश, उच्च जोखिम, और लंबे समय के साथ डेटा वेयरहाउस का निर्माण रात भर नहीं किया जा सकता है। शुरुआत से एक विशाल वैश्विक डेटा गोदाम बनाने की उम्मीद मत करो। छोटे से, अच्छी तरह से परिभाषित, और डेटा-विपरीत विषयों से, सरल से जटिल तक, स्थानीय से वैश्विक तक, चरणों में लागू किया गया।
2 स्केलेबिलिटी का सिद्धांत: डेटा वेयरहाउस का आकार विषय क्षेत्र के विस्तार के साथ फैलता है, और एक निश्चित विषय पर, यह डेटा बढ़ने के साथ गतिशील रूप से भी बदलता है। इसलिए, डेटा वेयरहाउस का निर्माण डेटा आर्किटेक्चर, डेटा स्टोरेज और डेटा प्रोसेसिंग के संदर्भ में स्केलेबिलिटी का प्रदर्शन करना चाहिए।
3 प्रैक्टिकलिटी सिद्धांत: डेटा वेयरहाउस की संरचना व्यावसायिक आवश्यकताओं से प्रेरित होती है और व्यापार विषयों के अनुसार डेटा को एकीकृत करती है।
वर्तमान प्रिंटिंग एंटरप्राइज़ में डेटा वेयरहाउस का निर्माण पारंपरिक जीवन चक्र दृष्टिकोण का उपयोग नहीं करता है, बल्कि इसके बजाय तेजी से प्रोटोटाइप दृष्टिकोण के समान तेजी से विकास दृष्टिकोण को नियोजित करता है। ऑर्डर बिजनेस, ग्राहक, उत्पादन इत्यादि जैसे विषयों का निर्धारण करने के बाद, उद्यम जांच और विश्लेषण आयोजित करता है, और उसके बाद मूल विभिन्न उपप्रणाली डेटा के आधार पर गणितीय मॉडल (आमतौर पर एक स्टार मॉडल) बनाता है, और सीधे डेटा वेयरहाउस स्थापित करता है। और समय के साथ जानकारी का उपयोग करने और उपयोग करने के लिए उपयोगकर्ता के लिए सिस्टम प्रोटोटाइप का एहसास; तो कंपनी धीरे-धीरे प्रतिक्रियात्मक जानकारी के अनुसार प्रणाली प्रोटोटाइप को धीरे-धीरे समायोजित करेगी ताकि इसे धीरे-धीरे सही बनाया जा सके और प्रबंधक के लिए अधिक संतोषजनक निर्णय लेने वाली सेवाएं प्रदान की जा सकें। इस डेटा गोदाम प्रणाली को समय-समय पर विभिन्न उपयोगकर्ताओं की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए व्यापक विकास उपकरण के साथ एक नए वास्तुकला के तहत बनाया गया है।