订单数据系统建设需要什么

⑴ 数据库系统建设需要依据哪些行业和国家标准或规范

你要是数据中心机房建设请参照一下标准：

1<<电子信息系统机房设计规范>>GB 50174-2008
2<<电子信息系统机房施工及验收规范>>GB 50462-2008
3<<电子计算机场地通用规范>>GB/T 2887-2000
4<<防静电活动地板通用规范>>SJ/T10796-2001
5<<通风与空调工程质量验收规范>>GB 50243-2002
6<<火灾自动报警系统设计规范>>GB 50116-2008
7<<火灾自动报警系统施工及验收规范>>GB 50166-2007
8<<供配电系统设计规范>>GB 50052-2009
9<<建筑电气工程施工质量验收规范>>GB 50303-2002
10<<建筑物电子信息系统防雷技术规范>>GB 50343-2004
11<<建筑物防雷设计规范>>GB 50057-2010
12<<综合布线系统工程设计规范>>GB/T50311-2007
13<<综合布线系统工程验收规范>>GB/T50312-2007
注： 数据中心建设不牵扯民用标准。。DXJS 标准是电信标准，看你是什么行业，金融数据中心有自己的标准， 电力数据中心有自己的标准。

⑵ MES系统需要什么数据支持

在MES系统建设时，首先进行数据准备非常必要，以下简单介绍MES系统需要的主要数据。

1. 产品BOM

主要分EBOM(设计)和MBOM(制造)两种。EBOM体现产品组成结构，可用来生成物料需求计划。MBOM体现产品的制造过程，可用来生成作业计划，指导实际生产作业。EBOM来源于PDM的EBOM树，导入方式可分为紧密集成和非紧密集成两种。前者PDM直接和MES对接，利用集成接口导入所需数据，使用简便，但开发量大，两个系统间互相影响，如果以后系统升级可能会影响集成。

后者由PDM中导出生成中间文件，再导入MES生成BOM树，两个系统间无任何直接的数据交换，开发相对容易；即使以后系统升级，只要导入导出的数据格式不变，对系统运行就不会有影响，因此也为很多企业所采用。PDM中可以建立单独的MBOM树(有些甚至还有计划BOM、采购BOM、工艺BOM等)，和EBOM使用同一套图纸和工艺文件，只是节点的组成结构不同，这样就保证了EBOM和MBOM数据源的唯一性。

2. 财务数据

财务数据可导入MES核算生产成本。从很多企业实施信息化项目的经验看，数据对项目成功与否影响很大，因为数据问题以致项目运行不起来甚至失败的例子并不鲜见，因此在项目建设之初就对数据进行规划和准备十分必要

3. 工艺文件

MES中工序问的周转系统自动完成，转序依据就是工艺流程，这是MES运行的基础。流程型企业一般工艺流程比较固定，数量也少，可在MES中直接创建。离散制造型企业，工艺流程很多，系统内创建工作量太大且是重复劳动(工艺文件已有)，可以通过工艺文件导入。

工艺文件中除工艺流程外，还应有设备、工时等信息。设备信息可用于派工时指定设备，工时可用于衡量工作量，也是计算生产排程的依据，系统自动排程对工时的准确性和完整性要求很高，否则排程结果不准确。工艺流程中的工序名称一般要求标准化，这样系统可以按照工序自动派工、核算评估工序产能及对工序进行属性定义。

工序名称不统一会给系统运行带来困难，如果全部重新修改工艺文件工作量太大，可以采取一种更为便捷的办法：在系统内建立新旧工序名称的对照表，由系统自动解析。

4. 生产计划和库存数据

生产计划一般在ERP中产生，通过集成接口导入到MES执行，完成状态再返回ERP。如没有ERP，也可在MES中直接生成生产计划。MES可和物资库存管理系统集成，计划产生时自动读取库存数据扣除可用数量，同时可指导现场作业配料。

5. 物料齐套清单

物料齐套是装配型企业生产管理的难点，在MES中需要重点考虑。物料清单是齐套的依据，不仅应反映产品组成，还要考虑实际生产过程，即按生产流程配科，配料可到工序。物料清单可由MBOM自动生成、在工艺文件中导入、或以物料清单文件形式导入。

6. 图纸等技术文件

出于降低成本以及技术、工艺的需要，很多企业希望能够实现无纸化生产，生产过程中不再使用纸质图纸、工艺等文件，所有文件均在MES中读取，此时需要把文件导入MES。

7. DNC系统数据

DNC系统中的设备、数控程序及任务完成情况等信息可以导入MES，MES可把生产任务信息导入DNC。
8. 订货数据

订货数据一般来自于销售部门，可以由CRM系统导入MES，也可手工输入。

⑶ 大数据系统体系建设规划包括哪些内容是什么

大数据系统体系建设规划包括的内容是：强化大数据技术产品研发，深化工业大数据创新应用，促进行业大数据应用发展，加快大数据产业主体培育，推进大数据标准体系建设，完善大数据产业支撑体系，提升大数据安全保障能力。

指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主，进行的相关经济活动称为大数据产业，目前我国的大数据产业体系已初具雏形，大数据系统体系的发展建设有利于全面提升我国大数据的资源掌控、技术支撑和价值挖掘各方面的能力，加快我国称为数据强国的步伐，同时有利支撑着我国成为制造强国、网络强国的建设工作。

(3)订单数据系统建设需要什么扩展阅读

大数据系统体系建设规划发展原则：

创新驱动、应用引领、开放共享、统筹协调、安全规范。

大数据系统体系建设规划发展目标：

技术产品先进可控、应用能力显着增强、生态体系繁荣发展、支撑能力不断增强、数据安全保障有力。

⑷ 大数据系统系统建设包括哪些内容

信息系统的建设，简单来说分为硬件和软件两个部分：
一、硬件部分：
1、信息传输的硬件，也就是网络
2、服务器，需要由服务器支撑整个信息网络的运行
3、终端，也就是普通的计算机，是信息系统应用的基本工具
二、软件部分：
1、信息本身，也就是传输的内容与数据
2、软件，信息传输与管理的载体，包括操作系统、终端工具等等
3、技能，也就是使用这些软件的基本技能
从管理上来说，也是从以上的两大部分六个方面来进行的。

⑸ 物流信息系统建设步骤

首先说明一下物流信息系统开发的方法，目前常用的系统开发方法有：生命周期法、原型方法、面向对象方法、CASE方法等。
这几种方法是比较常用的每种都有不同的优缺点，因为开发方法不同，其开发过程有所差异，但所涉及的内容基本相同。以生命周期法为例，开发过程一般分为五个步骤：系统规划、系统分析、系统设计、系统实施、系统测试和运行维护。
一、系统规划，要确定开系统总目标，给出它的功能、性能、可靠性以及接口等方面的设想。并研究该系统的可行性，探讨可能发生的问题和解决问题的方案。并对可供使用的资源如计算机软硬件、人力、成本、可取得的效益和开发的进度作出估计，制定完成开发任务的实施计划。
二、系统分析，系统分析是MIS开发的上游工程。这步骤的开发往往会影响到以后的开发和维护，开发问题会在时间中暴露出来，一定要重视用户需求分析，不要盲目开发编程，如果盲目开发出的系统难以适合物流管理的需要，会付出很惨痛的代价的！具体步骤是：用户需求分析；组织职能分析；业务流程分析；系统分析报告。
其中系统分析报告中的一些要点一定要注意！
1.系统的目标和战略，典型的系统目标有：提高服务质量、降低成本、增加收益、提高用户单位内部的信息处理能力。
2.新系统基本机构设想包括：整体结构和网络、计算机硬件设备和外围设备、系统软件及数据库和软件开发工具。
3.效益分析，一定要减少机会损失、自动化和省力化、资金效用、库存效用、提高生产精度保证订货即使等。
三、系统的设计主要是，逻辑设计和物理设计。
最后是系统的实施和测试于运行维护。
由于系统的开发要经过后期投入运行才能知道是否符合要求，如不符很可能前功尽弃，现在一般有开发系统的模拟软件，可以试用一下。
总的来说吧系统开发时一个要经过漫长分析时间的过程，一定要强大的基础知识和学识来做以保证。开发往往是一个企业的命运，对小企业来说一定要做到一次成功并加以利用，做到合理化需求。
哥们这是我按照学的知识总结的，（我是学物流的）你要有什么事给我留言什么的都行，具体问题我在各你解决。

⑹ 大数据平台建设有哪些步骤以及需要注意的问题

大数据平台的搭建步骤：

1、linux系统安装
一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。
2、分布式计算平台/组件安装
国内外的分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等
使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往是开发中最耗时的地方）。2）开源组件一般免费，学习和维护相对方便。3）开源组件一般会持续更新，提供必要的更新服务‘当然还需要手动做更新操作’。4）因为代码开源，若出bug可自由对源码作修改维护。
3、数据导入
数据导入的工具是Sqoop。用它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台‘一般主要导入到Hive，也可将数据导入到Hbase’。
4、数据分析
数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。
数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL，Spark QL和Impala。
数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模，得到想要的结果。这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在ML lib里面，调用比较方便。
5、结果可视化及输出API
可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况，行数据展示，和列查找展示。要基于大数据平台做展示，会需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速‘ms级别’的行查找。 ElasticSearch可以实现列索引，提供快速列查找。

大数据平台搭建中的主要问题
1、稳定性 Stability
理论上来说，稳定性是分布式系统最大的优势，因为它可以通过多台机器做数据及程序运行备份以确保系统稳定。但也由于大数据平台部署于多台机器上，配置不合适，也可能成为最大的问题。
2、可扩展性 Scalability
如何快速扩展已有大数据平台，在其基础上扩充新的机器是云计算等领域应用的关键问题。在实际2B的应用中，有时需要增减机器来满足新的需求。如何在保留原有功能的情况下，快速扩充平台是实际应用中的常见问题。

⑺ 大数据系统体系建设规划包括哪些内容

（1）内部控制组织
组织是体系运行的基本保障。其中，是否设置专职的内控部门是企业界关注的焦点，通常的设置方式包括三种：
方式一：单独设置内控部门。
方式二：由内部审计部门牵头负责内控工作。
方式三：在内部控制建设集中期设立内部控制建设办公室，该办公室从各主要部门抽调人员专职从事内控体系建设工作，待体系正式运行时，办公室解散，人员归位到各经营管理部门，且牵头职能也归位至内审部门。
（2）内部环境的诊断与完善
（3）动态的风险评估
（4）控制活动的设计
内控手册分模块设计，每一模块一般包括五个方面的内容：
第一，管理目标。
第二，管理机构及职责。
第三，授权审批矩阵。
第四，控制活动要求。
第五，比照上述几部分，各经营管理部门应当重新梳理与完善业务流程，针对关键风险点强化控制措施，确保组织职责、授权审批、内控要求落实到经营流程中，保证管理目标的实现。
（5）信息与沟通贯穿始终
（6）内部监督手段。

⑻ 怎样设计公司订单管理数据库

在你的网站会员管理系统（或者说网站订单管理系统）与进销存管理软件做数据库接口就可以了，单独开发成本会非常高，而且功能不一定全面。

⑼ 企业数字化建设都需要做哪些工作

企业数字化转型包括：

1、 提高数字化认知水平：

在企业内部，建立从上至下的数字化转型认知体系，特别是企业领导层、管理层，要充分认识到数字化转型的重要性、紧迫性和系统性，从思想上，深刻认知数字化转型和企业发展是密不可分的一个整体，强化数字化转型和业务的融合思想，强化技术和业务协同发展的理念。

2、 制定数字化转型战略：

由企业领导层亲自负责，制定企业级的数字化转型战略，做好数字化转型的顶层设计，对企业数字化转型，进行全面、系统、整体的规划布局，明确企业数字化转型的战略定位、战略目标，确定数字化战略的具体内容，指明数字化转型战略的实施步骤和实施路径。

3、 建立数字化企业架构：

推动企业传统架构，向新一代的数字化企业架构转变，重构企业业务架构、数据架构和技术架构，建立以混合云为基础，以企业数字化云平台为载体，实现业务自由扩展、应用高效支撑、服务灵活部署、数据融合应用的新一代企业架构。

4、 推动数字化组织变革：

全面开展企业的组织变革，建立数字化的组织变革领导小组，调整组织架构，建立适应数字化转型的组织体系，构建起以业务为核心，灵活机动、分布式、扁平化、网状化的组织体系，形成适应数字经济条件下的新的组织体系。

5、 统筹数字化系统建设：

统筹企业数字化系统建设，重构企业IT基础设施，建设以企业智慧大脑为主体的数字化系统矩阵，形成企业系统服务总线、API服务平台，融合企业内部ERP、CRM、电商、小程序、会员系统、库存系统、数据分析系统等各类系统，形成业务的全面感知、实时分析、智能决策的数字化企业系统矩阵。

6、 再造数字化业务流程：

全面梳理企业业务流程，推动业务流程的数字化变革，强化数字技术对各个业务环节、业务模式、业务流程的变革和再造能力，形成更加数字化、网络化、智能化的业务运行体系，系统化的再造企业的业务流程。

7、 重构数字化客户服务：

推动企业客户管理、客户服务的数字化重构，强化数字技术对客户价值创造、客户体验优化、客户旅程管理等领域的全面改造，建立以客户为中心，与客户协同发展的全触点感知、全场景体验、全天候服务的数字化客户服务体系。

8、 推动数字化产品研发：

将新一代数据化、网络化、智能化的技术，融入到产品设计、研发中，强化数字技术对产品本身的改造，建立更加智慧化的产品体系，推动产品设计、研发、试样的网络化、智能化技术应用，构建实时响应、敏捷迭代的产品研发体系。

9、 形成数字化技术体系：

建立企业数字化技术管理体系，将互联网、移动互联网、大数据、人工智能、区块链、云计算等各类技术，进行统筹管理，融合企业内外部技术团队的能力，建立一个开放式的技术开发应用生态，推动各项技术在企业数字化转型中的实时响应、有力支撑、高效应用。

10、 构建智能化生产作业：

提升企业在生产作业、产品制造等环节的自动化、智能化水平，构建自动化作业流程、智能化制造产线，让前端客户订单、后端供应链和生产制造环节的数据实现无缝连接，提升企业生产作业和智能制造的数字化、网络化、智能化水平。

11、 建立数字化运营机制：

建立企业数字化运营平台，强化企业运营、管理、财务、资产等各个方面的数据采集、融合、分析能力，推动日常运营工作的智能化水平，推行以数据为核心自动运营机制建设，建立以一线运营人员为主体的微决策运行体系。

12、 构建数字化营销体系：

积极利用数字技术，对内搭建以CRM系统为基础的企业数字营销服务平台，对外通过API打通外部营销平台，实现内外营销无缝连接，建立以客户旅程为核心的营销矩阵，形成从引流、转化、留存、促活的全域流量运行体系，强化CRM、小程序、红包、裂变等各类营销技术在营销体系的应用。

13、 重塑企业价值体系：

重新审视企业价值创造体系，梳理企业价值链，推动企业全价值链的数字化变革，打造以客户为中心，以业务为主线的价值创造体系，强化数字化技术，对企业客户价值、产品价值、服务价值、业务价值等价值链的改造应用，推动企业价值创造活动的持续动态升级。

14、 建立数字化增长模型：

设立企业首席增长官职位，设计企业数字化增长模型，将数字技术广泛应用到企业增长的各个流程、各个环节，特别是在流量运营、客户旅程、市场销售、生产制造等领域，推行数字化的增长模型应用，建立模型数据监测指标体系，不断调整和优化各个领域的增长模型。

15、 实现企业数据实时感知：

充分利用信息系统、各类传感器、机器视觉、人工统计等多个数据采集方式，依托大数据平台，实现数据的实时采集、企业状态的全面感知，打通企业数据壁垒，建立数据服务平台，形成数据开放共享机制，提升数据智能化应用水平，充分发挥数据价值。

16、 打通企业内外互联网络：

统筹企业的网络化建设，打通企业内外部网络，推动企业商业BI、ERP、CRM等运营网络的互联互通，深化5G网络在企业生产制造环节的普及应用，实现企业所有环节、所有要素的网络全贯通、系统全连接、业务全在线。

17、 推动人工智能全面应用：

制定企业AI战略，建立企业AI服务平台，全业务推行AI化改造，将语音识别、图像识别、文本识别等AI技术，广泛应用到产品研发、客户服务、市场营销、生产制造、运营管理等各个领域，实现企业的智能化升级。

18、 组建数字化人才团队：

变革企业人才管理策略，着眼企业数字化转型需求，组建数字化人才队伍，引入数字化技术开发、数字化技术应用、数据分析等领域的人才，建立外包、外聘技术、应用专家团队，形成内外互补的数字化人才体系。

19、 建立知识智能体系：

高度重视企业知识智能体系建设，强化业务知识的搜集、整理、编写、测试、、修订、发布、版本控制、迭代更新、存档管理等企业知识全流程管控，充分利用知识计算引擎、知识图谱、知识库、文本识别、文本洞察、文本分析等各类知识应用工具、系统，构建智能化的企业知识智能体系和知识运行管理机制。

20、 深化企业数字文化建设：

建立企业数字化转型的文化氛围，让数字化转型深入人心，成为企业的主流文化，用数字化转型，推动企业各个部门、各个小组、全体员工，学习数字化转型相关内容，了解数字化转型给企业、部门、小组、个人带来的价值，形成自上而下，自下而上双向驱动的数字化转型文化。

21、 建立企业数字化创新机制：

推动企业创新和数字技术的融合发展，建立鼓励创新、激励创新的机制，强化数字技术对企业经营、管理、生产、运营等领域创新的驱动作用，实时推动创新成果在企业内的共享，实现创新价值的闭环。

22、 打造企业数字化生态体系：

建立企业数字化生态体系，建立企业级数字生态服务平台，以开放共享的理念，连接企业客户和上下游合作伙伴、第三方服务商等各类主体，形成以企业价值创造为核心的全面开放、协同共生、共建共享的企业级数字化生态共同体。

⑽ 会员订单管理程序数据库如何设计

会员表: ID name xxxx xxx xx自己想后面的商品表: ID name class xxxx xxx xxxx 后面自己想订单表: ID UID CID class period 同上class 分年.半年.季.月.周.日 period 就是时期.订多久.- -! 具体到数值 1 2 3 4 5这类.几年几月几周.这意思这里给你个思路商品表中.<123> CLASS为 杂志 商品表中.<333> CLASS为 半月 当会员A ID为01 订了一份杂志.<123> 年限1年. 一份<333>半月 写入订单表中. ID [1]UID [01] CID [01]class [年] period[1]在前台显示订单. ID1的信息会员. A 订商品. <123> 1/年