數據庫在物流中的應用技術

(―)聯機分析處理技術
聯機分析處理是針對特定問題的聯機數據訪問和分析,通過對數據倉庫進行快速、穩定、一致和交互式的存取,對數據進行多層次、多階段的分析處理,泉州到西藏物流專線以獲得高度歸納的分析結果。
聯機分析處理是一種自上而下、不斷深人的分析工具。在用戶提出問題或假設之后,它負責提取出關于此問題的詳細信息,并以一種比較直觀的方式呈現給用戶。
聯機分析處理技術的發展速度很快。在數據倉庫的概念提出不久,聯機分析處理的理論及相應工具就被相繼推出了。
聯機分析處理要求按多維方式組織企業的數據,傳統的關系數據庫難以勝任。為此,人們提出了多維數據庫的概念。正是這一技術的發展,使決策分析中的數據結構和分析方法相分離,才有可能研制出通用而靈活的分析工具,并使分析工具產品化。
(二)數據挖掘技術
隨著企業信息化建設的不斷深人,企業積累的數據量越來越龐大。千千萬萬個數據庫被用于商業管理、政府辦公、科學研究和工程開發等領域。
數據挖掘的基本思想是從數據中抽取有價值的信息,其目的是幫助決策者尋找數據間潛在的關聯,發現被忽略的要素,而這些信息對預測趨勢和決策行為也許是十分有用的。泉州到拉薩物流專線從數據庫的角度看,數據挖掘就是這樣一個過程:它從數據庫的數據中識別出有效的、新穎的、具有潛在效用的并最終可理解的信息。
從決策支持的角度看,數據挖掘是一種決策支持的過程,主要基于人工智能、機器學習、統計學和數據庫技術等多種技術,能高度自動地分析企業原有的數據,并進行歸納推理,從中挖掘出潛在的模式,用來預測客戶的行為,幫助企業的決策者調整市場策略,從而減少風險,輔助做出正確的決策。它是提高商業和科學決策過程中的質量和效率的一種新方法。
(三)決策支持方案
在傳統的決策支持系統中,數據庫、模型庫和知識庫往往被獨立地設計和實現,因而缺乏內在的統一性。而以數據倉庫為中心、以事務處理和數據挖掘為手段的新方案很好地解決了這個問題。
數據倉庫解決了數據不統一的問題。數據倉庫自底層數據庫收集大量事務級數據的同時,對數據進行集成、轉換和綜合,形成面向全局的數據視圖,形成整個系統的數據基礎。        
聯機分析處理從數據倉庫中的集成數據出發,構建面向分析的多維數據模型。泉州到那曲物流專線利用這個帶有普遍性的數據分析模型,用戶可以使用不同的方法,從不同的角度對數據進行分析,實現了分析方法和數據結構的分離。
數據挖掘以數據倉庫和多維數據庫中的大量數據為基礎,自動地發現數據中的潛在模式,并以這些模式為基礎自動做出預測。數據挖掘反過來可以為聯機分析處理提供分析的模式。
正是由于數據倉庫、聯機分析處理和數據挖掘這三種技術的聯系性和互補性,使它們從不同的角度為決策支持服務。隨著企業競爭的日益加劇,這種新型的決策支持系統解決方案必將受越來越多的企業的青睞。
(四)Web數據庫
許多企業紛紛在Web上開發自己的網頁來介紹產品和服務。不僅可以通過Web發布信息,也可以收集顧客的需求信息,給雙方都帶來好處。對于企業而言,不僅可以用相對低的成本介紹和展示其產品和服務,也可以獲得準確的客戶需求信息;對于顧客而言,可以及時地把要求反映給廠家,定制出自己喜歡的產品。
訪問Web都是通過瀏覽器,這樣就統一了界面,有利于行業標準化。Web與數據庫的結合,主要是源于兩者各自的優勢和缺陷。泉州到山南物流專線隨著互聯網出現了大量非結構化的數據類型(例如圖像、聲音),傳統的數據庫系統無法或很難描述這些數據類型,更談不上實現對這些數據進行查詢與檢索。
隨著互聯網成為計算的核心平臺后,數據庫受到來自Web應用需求的壓力,無法適應現代信息系統應用開發的要求,于是關系數據庫開始發生進一步的變革。Web數據庫技術結合了傳統數據庫技術的優點,融合了最新網絡技術、存儲技術與檢索技術的發展,在數據庫模型、存儲機制與檢索技術等方面做出變革,以全新的功能結構來適應以互聯網為基礎的應用。

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