訂單數據系統建設需要什麼

⑴ 資料庫系統建設需要依據哪些行業和國家標准或規范

你要是數據中心機房建設請參照一下標准：

1<<電子信息系統機房設計規范>>GB 50174-2008
2<<電子信息系統機房施工及驗收規范>>GB 50462-2008
3<<電子計算機場地通用規范>>GB/T 2887-2000
4<<防靜電活動地板通用規范>>SJ/T10796-2001
5<<通風與空調工程質量驗收規范>>GB 50243-2002
6<<火災自動報警系統設計規范>>GB 50116-2008
7<<火災自動報警系統施工及驗收規范>>GB 50166-2007
8<<供配電系統設計規范>>GB 50052-2009
9<<建築電氣工程施工質量驗收規范>>GB 50303-2002
10<<建築物電子信息系統防雷技術規范>>GB 50343-2004
11<<建築物防雷設計規范>>GB 50057-2010
12<<綜合布線系統工程設計規范>>GB/T50311-2007
13<<綜合布線系統工程驗收規范>>GB/T50312-2007
註： 數據中心建設不牽扯民用標准。。DXJS 標準是電信標准，看你是什麼行業，金融數據中心有自己的標准， 電力數據中心有自己的標准。

⑵ MES系統需要什麼數據支持

在MES系統建設時，首先進行數據准備非常必要，以下簡單介紹MES系統需要的主要數據。

1. 產品BOM

主要分EBOM(設計)和MBOM(製造)兩種。EBOM體現產品組成結構，可用來生成物料需求計劃。MBOM體現產品的製造過程，可用來生成作業計劃，指導實際生產作業。EBOM來源於PDM的EBOM樹，導入方式可分為緊密集成和非緊密集成兩種。前者PDM直接和MES對接，利用集成介面導入所需數據，使用簡便，但開發量大，兩個系統間互相影響，如果以後系統升級可能會影響集成。

後者由PDM中導出生成中間文件，再導入MES生成BOM樹，兩個系統間無任何直接的數據交換，開發相對容易；即使以後系統升級，只要導入導出的數據格式不變，對系統運行就不會有影響，因此也為很多企業所採用。PDM中可以建立單獨的MBOM樹(有些甚至還有計劃BOM、采購BOM、工藝BOM等)，和EBOM使用同一套圖紙和工藝文件，只是節點的組成結構不同，這樣就保證了EBOM和MBOM數據源的唯一性。

2. 財務數據

財務數據可導入MES核算生產成本。從很多企業實施信息化項目的經驗看，數據對項目成功與否影響很大，因為數據問題以致項目運行不起來甚至失敗的例子並不鮮見，因此在項目建設之初就對數據進行規劃和准備十分必要

3. 工藝文件

MES中工序問的周轉系統自動完成，轉序依據就是工藝流程，這是MES運行的基礎。流程型企業一般工藝流程比較固定，數量也少，可在MES中直接創建。離散製造型企業，工藝流程很多，系統內創建工作量太大且是重復勞動(工藝文件已有)，可以通過工藝文件導入。

工藝文件中除工藝流程外，還應有設備、工時等信息。設備信息可用於派工時指定設備，工時可用於衡量工作量，也是計算生產排程的依據，系統自動排程對工時的准確性和完整性要求很高，否則排程結果不準確。工藝流程中的工序名稱一般要求標准化，這樣系統可以按照工序自動派工、核算評估工序產能及對工序進行屬性定義。

工序名稱不統一會給系統運行帶來困難，如果全部重新修改工藝文件工作量太大，可以採取一種更為便捷的辦法：在系統內建立新舊工序名稱的對照表，由系統自動解析。

4. 生產計劃和庫存數據

生產計劃一般在ERP中產生，通過集成介面導入到MES執行，完成狀態再返回ERP。如沒有ERP，也可在MES中直接生成生產計劃。MES可和物資庫存管理系統集成，計劃產生時自動讀取庫存數據扣除可用數量，同時可指導現場作業配料。

5. 物料齊套清單

物料齊套是裝配型企業生產管理的難點，在MES中需要重點考慮。物料清單是齊套的依據，不僅應反映產品組成，還要考慮實際生產過程，即按生產流程配科，配料可到工序。物料清單可由MBOM自動生成、在工藝文件中導入、或以物料清單文件形式導入。

6. 圖紙等技術文件

出於降低成本以及技術、工藝的需要，很多企業希望能夠實現無紙化生產，生產過程中不再使用紙質圖紙、工藝等文件，所有文件均在MES中讀取，此時需要把文件導入MES。

7. DNC系統數據

DNC系統中的設備、數控程序及任務完成情況等信息可以導入MES，MES可把生產任務信息導入DNC。
8. 訂貨數據

訂貨數據一般來自於銷售部門，可以由CRM系統導入MES，也可手工輸入。

⑶ 大數據系統體系建設規劃包括哪些內容是什麼

大數據系統體系建設規劃包括的內容是：強化大數據技術產品研發，深化工業大數據創新應用，促進行業大數據應用發展，加快大數據產業主體培育，推進大數據標准體系建設，完善大數據產業支撐體系，提升大數據安全保障能力。

指以數據生產、採集、存儲、加工、分析、服務為主，進行的相關經濟活動稱為大數據產業，目前我國的大數據產業體系已初具雛形，大數據系統體系的發展建設有利於全面提升我國大數據的資源掌控、技術支撐和價值挖掘各方面的能力，加快我國稱為數據強國的步伐，同時有利支撐著我國成為製造強國、網路強國的建設工作。

(3)訂單數據系統建設需要什麼擴展閱讀

大數據系統體系建設規劃發展原則：

創新驅動、應用引領、開放共享、統籌協調、安全規范。

大數據系統體系建設規劃發展目標：

技術產品先進可控、應用能力顯著增強、生態體系繁榮發展、支撐能力不斷增強、數據安全保障有力。

⑷ 大數據系統系統建設包括哪些內容

信息系統的建設，簡單來說分為硬體和軟體兩個部分：
一、硬體部分：
1、信息傳輸的硬體，也就是網路
2、伺服器，需要由伺服器支撐整個信息網絡的運行
3、終端，也就是普通的計算機，是信息系統應用的基本工具
二、軟體部分：
1、信息本身，也就是傳輸的內容與數據
2、軟體，信息傳輸與管理的載體，包括操作系統、終端工具等等
3、技能，也就是使用這些軟體的基本技能
從管理上來說，也是從以上的兩大部分六個方面來進行的。

⑸ 物流信息系統建設步驟

首先說明一下物流信息系統開發的方法，目前常用的系統開發方法有：生命周期法、原型方法、面向對象方法、CASE方法等。
這幾種方法是比較常用的每種都有不同的優缺點，因為開發方法不同，其開發過程有所差異，但所涉及的內容基本相同。以生命周期法為例，開發過程一般分為五個步驟：系統規劃、系統分析、系統設計、系統實施、系統測試和運行維護。
一、系統規劃，要確定開系統總目標，給出它的功能、性能、可靠性以及介面等方面的設想。並研究該系統的可行性，探討可能發生的問題和解決問題的方案。並對可供使用的資源如計算機軟硬體、人力、成本、可取得的效益和開發的進度作出估計，制定完成開發任務的實施計劃。
二、系統分析，系統分析是MIS開發的上游工程。這步驟的開發往往會影響到以後的開發和維護，開發問題會在時間中暴露出來，一定要重視用戶需求分析，不要盲目開發編程，如果盲目開發出的系統難以適合物流管理的需要，會付出很慘痛的代價的！具體步驟是：用戶需求分析；組織職能分析；業務流程分析；系統分析報告。
其中系統分析報告中的一些要點一定要注意！
1.系統的目標和戰略，典型的系統目標有：提高服務質量、降低成本、增加收益、提高用戶單位內部的信息處理能力。
2.新系統基本機構設想包括：整體結構和網路、計算機硬體設備和外圍設備、系統軟體及資料庫和軟體開發工具。
3.效益分析，一定要減少機會損失、自動化和省力化、資金效用、庫存效用、提高生產精度保證訂貨即使等。
三、系統的設計主要是，邏輯設計和物理設計。
最後是系統的實施和測試於運行維護。
由於系統的開發要經過後期投入運行才能知道是否符合要求，如不符很可能前功盡棄，現在一般有開發系統的模擬軟體，可以試用一下。
總的來說吧系統開發時一個要經過漫長分析時間的過程，一定要強大的基礎知識和學識來做以保證。開發往往是一個企業的命運，對小企業來說一定要做到一次成功並加以利用，做到合理化需求。
哥們這是我按照學的知識總結的，（我是學物流的）你要有什麼事給我留言什麼的都行，具體問題我在各你解決。

⑹ 大數據平台建設有哪些步驟以及需要注意的問題

大數據平台的搭建步驟：

1、linux系統安裝
一般使用開源版的Redhat系統--CentOS作為底層平台。為了提供穩定的硬體基礎，在給硬碟做RAID和掛載數據存儲節點的時，需要按情況配置。
2、分布式計算平台/組件安裝
國內外的分布式系統的大多使用的是Hadoop系列開源系統。Hadoop的核心是HDFS，一個分布式的文件系統。在其基礎上常用的組件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等
使用開源組件的優點：1）使用者眾多，很多bug可以在網上找的答案（這往往是開發中最耗時的地方）。2）開源組件一般免費，學習和維護相對方便。3）開源組件一般會持續更新，提供必要的更新服務『當然還需要手動做更新操作』。4）因為代碼開源，若出bug可自由對源碼作修改維護。
3、數據導入
數據導入的工具是Sqoop。用它可以將數據從文件或者傳統資料庫導入到分布式平台『一般主要導入到Hive，也可將數據導入到Hbase』。
4、數據分析
數據分析一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。
數據預處理是為後面的建模分析做准備，主要工作時從海量數據中提取可用特徵，建立大寬表。這個過程可能會用到Hive SQL，Spark QL和Impala。
數據建模分析是針對預處理提取的特徵/數據建模，得到想要的結果。這一塊最好用的是Spark。常用的機器學習演算法，如樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、TFIDF、協同過濾等，都已經在ML lib裡面，調用比較方便。
5、結果可視化及輸出API
可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況，行數據展示，和列查找展示。要基於大數據平台做展示，會需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms級別』的行查找。 ElasticSearch可以實現列索引，提供快速列查找。

大數據平台搭建中的主要問題
1、穩定性 Stability
理論上來說，穩定性是分布式系統最大的優勢，因為它可以通過多台機器做數據及程序運行備份以確保系統穩定。但也由於大數據平台部署於多台機器上，配置不合適，也可能成為最大的問題。
2、可擴展性 Scalability
如何快速擴展已有大數據平台，在其基礎上擴充新的機器是雲計算等領域應用的關鍵問題。在實際2B的應用中，有時需要增減機器來滿足新的需求。如何在保留原有功能的情況下，快速擴充平台是實際應用中的常見問題。

⑺ 大數據系統體系建設規劃包括哪些內容

（1）內部控制組織
組織是體系運行的基本保障。其中，是否設置專職的內控部門是企業界關注的焦點，通常的設置方式包括三種：
方式一：單獨設置內控部門。
方式二：由內部審計部門牽頭負責內控工作。
方式三：在內部控制建設集中期設立內部控制建設辦公室，該辦公室從各主要部門抽調人員專職從事內控體系建設工作，待體系正式運行時，辦公室解散，人員歸位到各經營管理部門，且牽頭職能也歸位至內審部門。
（2）內部環境的診斷與完善
（3）動態的風險評估
（4）控制活動的設計
內控手冊分模塊設計，每一模塊一般包括五個方面的內容：
第一，管理目標。
第二，管理機構及職責。
第三，授權審批矩陣。
第四，控制活動要求。
第五，比照上述幾部分，各經營管理部門應當重新梳理與完善業務流程，針對關鍵風險點強化控制措施，確保組織職責、授權審批、內控要求落實到經營流程中，保證管理目標的實現。
（5）信息與溝通貫穿始終
（6）內部監督手段。

⑻ 怎樣設計公司訂單管理資料庫

在你的網站會員管理系統（或者說網站訂單管理系統）與進銷存管理軟體做資料庫介面就可以了，單獨開發成本會非常高，而且功能不一定全面。

⑼ 企業數字化建設都需要做哪些工作

企業數字化轉型包括：

1、 提高數字化認知水平：

在企業內部，建立從上至下的數字化轉型認知體系，特別是企業領導層、管理層，要充分認識到數字化轉型的重要性、緊迫性和系統性，從思想上，深刻認知數字化轉型和企業發展是密不可分的一個整體，強化數字化轉型和業務的融合思想，強化技術和業務協同發展的理念。

2、 制定數字化轉型戰略：

由企業領導層親自負責，制定企業級的數字化轉型戰略，做好數字化轉型的頂層設計，對企業數字化轉型，進行全面、系統、整體的規劃布局，明確企業數字化轉型的戰略定位、戰略目標，確定數字化戰略的具體內容，指明數字化轉型戰略的實施步驟和實施路徑。

3、 建立數字化企業架構：

推動企業傳統架構，向新一代的數字化企業架構轉變，重構企業業務架構、數據架構和技術架構，建立以混合雲為基礎，以企業數字化雲平台為載體，實現業務自由擴展、應用高效支撐、服務靈活部署、數據融合應用的新一代企業架構。

4、 推動數字化組織變革：

全面開展企業的組織變革，建立數字化的組織變革領導小組，調整組織架構，建立適應數字化轉型的組織體系，構建起以業務為核心，靈活機動、分布式、扁平化、網狀化的組織體系，形成適應數字經濟條件下的新的組織體系。

5、 統籌數字化系統建設：

統籌企業數字化系統建設，重構企業IT基礎設施，建設以企業智慧大腦為主體的數字化系統矩陣，形成企業系統服務匯流排、API服務平台，融合企業內部ERP、CRM、電商、小程序、會員系統、庫存系統、數據分析系統等各類系統，形成業務的全面感知、實時分析、智能決策的數字化企業系統矩陣。

6、 再造數字化業務流程：

全面梳理企業業務流程，推動業務流程的數字化變革，強化數字技術對各個業務環節、業務模式、業務流程的變革和再造能力，形成更加數字化、網路化、智能化的業務運行體系，系統化的再造企業的業務流程。

7、 重構數字化客戶服務：

推動企業客戶管理、客戶服務的數字化重構，強化數字技術對客戶價值創造、客戶體驗優化、客戶旅程管理等領域的全面改造，建立以客戶為中心，與客戶協同發展的全觸點感知、全場景體驗、全天候服務的數字化客戶服務體系。

8、 推動數字化產品研發：

將新一代數據化、網路化、智能化的技術，融入到產品設計、研發中，強化數字技術對產品本身的改造，建立更加智慧化的產品體系，推動產品設計、研發、試樣的網路化、智能化技術應用，構建實時響應、敏捷迭代的產品研發體系。

9、 形成數字化技術體系：

建立企業數字化技術管理體系，將互聯網、移動互聯網、大數據、人工智慧、區塊鏈、雲計算等各類技術，進行統籌管理，融合企業內外部技術團隊的能力，建立一個開放式的技術開發應用生態，推動各項技術在企業數字化轉型中的實時響應、有力支撐、高效應用。

10、 構建智能化生產作業：

提升企業在生產作業、產品製造等環節的自動化、智能化水平，構建自動化作業流程、智能化製造產線，讓前端客戶訂單、後端供應鏈和生產製造環節的數據實現無縫連接，提升企業生產作業和智能製造的數字化、網路化、智能化水平。

11、 建立數字化運營機制：

建立企業數字化運營平台，強化企業運營、管理、財務、資產等各個方面的數據採集、融合、分析能力，推動日常運營工作的智能化水平，推行以數據為核心自動運營機制建設，建立以一線運營人員為主體的微決策運行體系。

12、 構建數字化營銷體系：

積極利用數字技術，對內搭建以CRM系統為基礎的企業數字營銷服務平台，對外通過API打通外部營銷平台，實現內外營銷無縫連接，建立以客戶旅程為核心的營銷矩陣，形成從引流、轉化、留存、促活的全域流量運行體系，強化CRM、小程序、紅包、裂變等各類營銷技術在營銷體系的應用。

13、 重塑企業價值體系：

重新審視企業價值創造體系，梳理企業價值鏈，推動企業全價值鏈的數字化變革，打造以客戶為中心，以業務為主線的價值創造體系，強化數字化技術，對企業客戶價值、產品價值、服務價值、業務價值等價值鏈的改造應用，推動企業價值創造活動的持續動態升級。

14、 建立數字化增長模型：

設立企業首席增長官職位，設計企業數字化增長模型，將數字技術廣泛應用到企業增長的各個流程、各個環節，特別是在流量運營、客戶旅程、市場銷售、生產製造等領域，推行數字化的增長模型應用，建立模型數據監測指標體系，不斷調整和優化各個領域的增長模型。

15、 實現企業數據實時感知：

充分利用信息系統、各類感測器、機器視覺、人工統計等多個數據採集方式，依託大數據平台，實現數據的實時採集、企業狀態的全面感知，打通企業數據壁壘，建立數據服務平台，形成數據開放共享機制，提升數據智能化應用水平，充分發揮數據價值。

16、 打通企業內外互聯網路：

統籌企業的網路化建設，打通企業內外部網路，推動企業商業BI、ERP、CRM等運營網路的互聯互通，深化5G網路在企業生產製造環節的普及應用，實現企業所有環節、所有要素的網路全貫通、系統全連接、業務全在線。

17、 推動人工智慧全面應用：

制定企業AI戰略，建立企業AI服務平台，全業務推行AI化改造，將語音識別、圖像識別、文本識別等AI技術，廣泛應用到產品研發、客戶服務、市場營銷、生產製造、運營管理等各個領域，實現企業的智能化升級。

18、 組建數字化人才團隊：

變革企業人才管理策略，著眼企業數字化轉型需求，組建數字化人才隊伍，引入數字化技術開發、數字化技術應用、數據分析等領域的人才，建立外包、外聘技術、應用專家團隊，形成內外互補的數字化人才體系。

19、 建立知識智能體系：

高度重視企業知識智能體系建設，強化業務知識的搜集、整理、編寫、測試、、修訂、發布、版本控制、迭代更新、存檔管理等企業知識全流程管控，充分利用知識計算引擎、知識圖譜、知識庫、文本識別、文本洞察、文本分析等各類知識應用工具、系統，構建智能化的企業知識智能體系和知識運行管理機制。

20、 深化企業數字文化建設：

建立企業數字化轉型的文化氛圍，讓數字化轉型深入人心，成為企業的主流文化，用數字化轉型，推動企業各個部門、各個小組、全體員工，學習數字化轉型相關內容，了解數字化轉型給企業、部門、小組、個人帶來的價值，形成自上而下，自下而上雙向驅動的數字化轉型文化。

21、 建立企業數字化創新機制：

推動企業創新和數字技術的融合發展，建立鼓勵創新、激勵創新的機制，強化數字技術對企業經營、管理、生產、運營等領域創新的驅動作用，實時推動創新成果在企業內的共享，實現創新價值的閉環。

22、 打造企業數字化生態體系：

建立企業數字化生態體系，建立企業級數字生態服務平台，以開放共享的理念，連接企業客戶和上下游合作夥伴、第三方服務商等各類主體，形成以企業價值創造為核心的全面開放、協同共生、共建共享的企業級數字化生態共同體。

⑽ 會員訂單管理程序資料庫如何設計

會員表: ID name xxxx xxx xx自己想後面的商品表: ID name class xxxx xxx xxxx 後面自己想訂單表: ID UID CID class period 同上class 分年.半年.季.月.周.日 period 就是時期.訂多久.- -! 具體到數值 1 2 3 4 5這類.幾年幾月幾周.這意思這里給你個思路商品表中.<123> CLASS為 雜志 商品表中.<333> CLASS為 半月 當會員A ID為01 訂了一份雜志.<123> 年限1年. 一份<333>半月 寫入訂單表中. ID [1]UID [01] CID [01]class [年] period[1]在前台顯示訂單. ID1的信息會員. A 訂商品. <123> 1/年