㈠ 怎樣做好倉庫中的數據管理
一、倉庫的常見問題：
倉庫管不好，一邊是數以萬計的物料、成百上千的供應商，諾大的貨架式立體倉庫，一邊是為數不多且素質平平的倉管員，種類繁多但不適用，也基本不用的制度和流程。歸根到底，倉庫問題基本上都來自現場管理不到位，例如：
1、不遵守先進先出原則(First In，First Out----FIFO)，造成呆料、廢料。
2、不按庫位擺放物料，或移動物料後，不及時把新庫位的資料交給錄單員錄入系統，造成無法找到相關物料。
3、倉管員不及時送單給錄單員，錄單員不及時錄入系統，結果造成系統數據與實際脫節，影響ERP系統數據的准確性，最終影響到了生產計劃的貫徹和執行。標識不統一、不規范，不是沒有物料編碼，就是物料名稱不對，以致無法追查該物料的歷史狀況。
4、部分倉管員責任心不夠，工作態度消極，辦事拖拉，庫存檔點不準，以及手工單據信息不準確(主要是抄寫錯誤，鍵入錯誤)，這都是常有的事。
5、新舊倉管員交接不清，換一個倉管員，沒有真正的交接手續，對前任倉管員所管的物料狀態不明的，乾脆就封存起來不予管理，只說"找不到"，造成了不應有的呆滯和浪費。
二、倉庫該如何管理：
倉庫說好管也好管，說難管也難管，首先應理清思路，弄清楚幾個基本問題。
1、「物料」是什麼？「倉庫」是什麼？
「物料」包羅萬象，客觀存在，但那隻是其表現形式，其實物料就是錢，物化了的錢，而倉庫就是放錢的口袋。錢放在家裡不能增值，錢要通過使用或投資流動起來，才能產生價值。同樣，物料為生產及銷售而快速地流動起來才能創造效益。當然，錢會丟失，也可能被盜，同樣，物料可能被浪費、被損壞及被盜竊。任何浪費、破壞和盜竊物料的行為，都是對公司、股東、對全體員工利益的侵犯!
2、物料管理管什麼？
任何一項管理活動，都會涉及時間(T)、質量(Q)、成本(C)，這三者彼此牽連，又相互制約，物料管理也概莫能外。
①T-Time時間：指物料的交期、入倉期、使用時間、倉儲時間、退料時間等等。
②Q----Quality質量：指物料本身的質量、倉儲質量、對有質量問題的物料的處理等等。
③C----Cost成本：指物料的價格、倉儲的成本、呆滯的成本、短缺造成停工的成本、多餘造成的庫容成本、佔用資金造成的資金周轉成本。
㈡ 數據治理說起來容易，做起來難，華為雲Stack有解
移動互聯網和大數據日益發展，沉澱的數據越來越多，數據的質量、使用效率、數據安全等等各類的問題迎面而來。為了讓數據發揮最大的價值，數據治理作為數智化戰略的一項必要舉措，列入了大多數企業的戰略行動計劃，業界也有「數字轉型、治理先行」的說法。但是談到數據治理，業界有一個普遍的共識，那就是 「數據治理說起來容易，做起來難」。怎麼通過數據治理解決這些難題？數據治理究竟難在哪裡？華為作為典型的非雲原生企業是如何應對的呢？
2018到2021年間全球8300家標桿企業中，全面擁抱數字技術的前10%企業相比後25%企業營收增速超過5倍。數字化轉型浪潮下，數據資產將成為關鍵生產要素支撐未來數據產業化升級，是未來政企實現跨越式發展的必然選擇。
根據華為在政企行業多年的深入耕耘和自身轉型的實踐，我們發現，優質高效的數據底座，是保障政企運營效率持續提升和業務創新升級的重要基石。我們深知打破數據孤島、確保數據准確、促進數據共享、保障數據隱私與安全，是政企數據治理的關鍵。當前很多企業數據體系建設呈現出「煙囪化」的趨勢，為政企數據治理帶來了四大挑戰：
l 進不來 ：數據來源復雜，集成難；
l 質量差 ：數據質量要求高，規則校驗多，落地難；
l 出不去 ：數據煙囪林立，業務和數據匹配難，共享難；
l 不放心 ：數據安全、交互風險高。
早期的華為是典型的非數字原生企業。從2007年開始，我們通過兩個階段的持續變革，系統地完成了數據管理體系建設，實現業務感知和ROADS體驗的數字化轉型：
l 階段一（2007-2017） ：設立數據管理專業組織，建立數據管理框架，發布數據管理政策，通過統一信息架構與標准、有效的數據質量改進機制，提升數據質量，實現數據全流程貫通，業務運作效率整體提升。
l 階段二（2017-至今）： 建設數據底座，匯聚和聯接全域數據，實現數據業務可視、隨需共享、敏捷自助、安全透明的目標，支撐准確決策和數據創新，構築差異化競爭力。
華為經過十多年的實踐，我們總結出 「4層保障」和「2個抓手」（信息架構、數據質量） ，實現清潔數據，充分釋放數據價值的核心手段。
4層保障包括：
l 政策保障： 從目的、適用范圍、管理原則、問責等方面進行政策制定，公司層面需統一遵從，確保業務與IT共同參與數據治理。
l 流程保障： 建立數據管理流程，重大決議由企業變革指導委員會決策，通過變革管理體系和流程運營體系落地。
l 組織保障： 按領域任命數據管理Owner和團隊，建立實體化數據管理組織承接數據管理改進目標。
l IT落地保障： 建設承載面向「聯接共享」的數據底座和數據服務融合的統一IT平台，完成數據全流程流轉與價值變現。
2個抓手是指：
l 信息架構： 構建面向「業務交易」的信息架構，描述業務運作和管理決策所需要的各類數據及其關系，保障企業內統一「數據語言」。
l 數據質量： 建立數據質量管理框架和運作機制，例行開展公司級數據質量評估，由企業數據管理組織定期發布報告，牽引各業務領域持續改進。
上述的4層保障和2個抓手，構成了企業數據戰略資產綜合治理體系，能夠確保關鍵數據資產的有清晰的業務管理責任，IT落地有穩定清晰的原則依據，作業人員有規范的流程指導。遇到爭議時，有裁決和升級處理機制，治理過程有充足的人力、組織、預算保障。只有建立起有效的數據治理環境，數據的質量和安全才能得到保障，數據的價值才能真正發揮。
作為華為數字化轉型的底座，華為雲沉澱了大量的實踐經驗和方案能力，並通過華為雲Stack來賦能政企，加速各行各業的數字化轉型。在數據治理領域，華為雲Stack為政企提供數據湖治理中心服務（DGC）來幫助企業客戶快速構建數據運營能力。DGC是數據全生命周期一站式開發運營平台，提供數據集成、數據開發、數據治理、數據服務、數據可視化等功能，支持行業知識庫智能化建設，支持大數據存儲、大數據計算分析引擎等數據底座。下面我們就來一起看看DGC是怎樣應對我們前面提到的挑戰：
l 進的來：簡單高效的物理和邏輯數據集成保障數據全面入湖
非數字原生企業發展普遍有較長的 歷史 ，隨著不同階段的發展需求，業務系統間存在大量復雜的集成和嵌套，數據來源多樣，數據形成孤島難以集中共享。
數據集成：簡單易用的多源異構數據批量和實時接入
DGC能夠提供活易用的可視化配置與遷移任務編排，將數據遷移和集成的效率提升數十倍。除主流關系型資料庫支持外，還支持對象存儲、NoSQL等40餘種同/異構數據源及三方大數據平台批量遷移入湖。 DGC物理入湖與HetuEngine跨湖跨倉協同的邏輯入湖 作為兩種重要數據集成方式協同互補，滿足數據聯接和用戶數據消費不同場景需求，支撐客戶數據湖從離線走向實時，構建物理分散、邏輯統一的邏輯數據湖。
l 理的清：從源端架構到平台工具端到端數據質量保障
企業級信息架構：結構化的方式實施有效的治理
企業在運轉過程中，需要定義業務流程中涉及的人、事、物資源，實施有效的數據治理，確保各類數據在企業業務單元間高效、准確地傳遞，上下游流程快速執行和運作。企業長期存在信息架構與IT開發實施「兩張皮」的現象，數據人員和IT人員缺乏統一協同，企業數據架構混亂，信息架構資產和產品實現邏輯割裂，數據模型資產缺失。
平台工具和服務：一體化開發設計，端到端專業服務，有機聯動保障數據質量
結合華為數據治理專家團隊與項目實踐經驗，DGC規范設計實現了一體化設計和開發，不僅確保了元數據驗證、發布和注冊的一致性，而且實現了產品數據模型管理和資產可視，同時輔以專業的數據治理服務團隊、成熟項目管理機制和豐富的實踐經驗，支撐企業構建高質量的清潔數據架構和能力。在政務大數據中心通過DGC一體化平台和專業服務，完成多個委辦局全量數據接入，落地數據分層架構模型設計，完成基礎庫與主題庫的建設，實現委辦局數據全流程生命周期設計與落地，涵蓋數據架構和模型設計、數據標准設計、數據模型物化、數據質量稽核作業等，助力領導決策支持、宏觀經濟雲圖和惠民APP示範應用系統上線。
l 出得去：通過數據服務和數據地圖實現數據自助消費
數據底座建設的目標是便捷地支撐數據消費，確保用戶安全可靠地獲取數據，並通過靈活的數據分析等方式，按需快捷的消費數據。
數據服務：服務化方式供應數據
通過服務化方式對外提供，用戶不再直接集成數據，而是通過聚合應用模型可視化構建，涵蓋API發布、管理、運維、售賣的全生命周期管理，作為業務的「可消費產品」的關鍵要素之一，解決了數據的可供應性。
數據地圖：從查詢到分析到使用一站式自助
以數據搜索為核心，綜合反映數據的來源、數量、質量、分布、標准、流向、關聯關系，滿足多用戶、多場景的數據消費需求，解決了數據「可搜索/可獲取性」的難點問題。消費方獲取數據後，還支持從數據查詢到拖拽式分析的端到端的一站式自助作業，幫助數據消費者結合自身需要獲取分析結果，滿足業務運營中數據實時可視化需求。
l 用的安：從模型、制度到平台多維度打造立體化數據安全體系
安全能力模型評估：系統化安全管理抓手
數據安全能力成熟度模型是數據安全建設中的系統化框架，圍繞數據全生命周期，結合業務的需求以及監管法規的要求，持續不斷的提升組織整體的數據安全能力，提升數據安全水平和行業競爭力，確保數據生產要素安全流通和數字經濟 健康 發展。在多個項目中，華為通過安全評估、安全加固等專業服務，助力客戶高分通過等保評估，實現數據安全流通。
從制度到工具和服務：統一安全治理框架落地
數據安全治理需要從決策層到技術層，從管理制度到工具支撐和服務體系，自上而下形成貫穿整個組織架構的完整鏈條。企業組織內的各個層級之間需要對數據安全治理的目標達成共識，確保採取合理和適當的措施；DGC數據安全定義數據密級、認證數據源、對數據動靜態脫敏及添加水印等方式以最有效的方式保護數字資產。
企業數字化轉型逐步進入深水區，如何提升海量數據治理的效率和准確率，如何將專家經驗固化傳遞都面臨巨大的挑戰。人工智慧與數據治理深度融合將會開啟數據治理的新階段，通過AI加速企業數據生產要素的變現、進一步釋放數據價值。
l 智能數據資產編目
基於AI的智能數據編目系統具備數據的學習、理解和推理能力，幫助團隊實現數據自主、簡化數據 探索 、實現重要數據資產智能編目推薦。
l 智能數據標准推薦/去重
通過機器學習技術，自動掃描元數據信息，提煉關鍵數據項，智能識別新增數據標准、冗餘存量數據標准去重，提高智能化程度。
l 智能重復/異常數據檢測
智能重復/異常數據檢測技術，將數據根據相似讀音、相似數據類型分組，通過模型計算相似度得分，超出規定閾值時，自動異常檢測和識別。
l 智能主外鍵識別
通過篩選候選主外鍵時構造特徵向量，並調用分類器智能判別該元數據是否為主外鍵，提升數據模型質量，進而優化和簡化後續資產梳理和對外提供數據服務。
數據是物理世界、數字世界和認知世界相互聯接轉換的紐帶，大規模數據交互將構成龐大的政企數據生態。政企數字化轉型不能一蹴而就，數據治理亦非一朝一夕之功，治理的數據規模日趨龐大，類型千變萬化，手段也更智能豐富，需要我們共同攜手從制度、流程、技術、生態多維度一起努力，構建數據智能新世界。
㈢ 空間資料庫中,矢量數據的管理方式有哪些,各有什麼優缺點
矢量數據管理的方式分三種：
優點：
除通過 OID 連接之外，圖形數據和屬性數據幾乎是完全獨立組織、管理與檢索的。
其中圖形系統採用高級 語言編程管理，可以直接操縱數據文件，因而圖形用戶界面與圖形文件處理是一體的，兩者中間沒有邏輯裂縫。
缺點：
①需要同時啟動圖形文件系統和關系數據 庫系統，甚至兩個系統來回切換，使用起來不方便。
②屬性數據和圖形數據通過 ID 聯系起來， 使查詢運算、模型操作運算速度慢。
③數據發布和共享困難。
④屬性數據和圖形數據分開儲存，數據的 安全性、一致性、完整性、並發控制以及數據損壞後的恢復方面缺少基本的功能。
⑤缺乏表示空間對象及其關系的能力。
對變長的幾個數據進行關系範式分解，分解成定長記錄的數據表進行存儲。
將圖形數據的變長部分處理成 Binary 二進制 Block 塊欄位。
優點：
圖形數據與屬性數據都採用現有的關系型數據 庫存儲，使用關系資料庫標准機制來進行空間數據與屬性數據的連接。
缺點：
①處理一個空間對象時，需要進行大量的 連接操作，非常費時，並影響效率
②二進制塊的讀寫效率要比定長的屬性欄位慢的多，特別是涉及對象的嵌套，速度更慢。
優點：
主要解決了空間數據的變長記錄的管理，由資料庫軟體商進行擴展，效率要比前面的二進制塊的管理高 的多。
缺點：
沒有解決對象的嵌套問題，空間數據結構也不能由用戶任意定義，使用上仍受到一定限制。
㈣ 管理者如何進行數據管理
論數據管理，我只服藍點通用管理系統，它可以由用戶方便地自定義數據管理功能， 靈活而不失簡約，堪稱數據管理的神器