倉庫有哪些數據

『壹』 簡述數據倉庫有哪些主要的特徵

1、數據倉庫是面向主題的；操作型資料庫的數據組織面向事務處理任務，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織。主題是指用戶使用數據倉庫進行決策時所關心的重點方面，一個主題通常與多個操作型信息系統相關。
2、數據倉庫是集成的，數據倉庫的數據有來自於分散的操作型數據，將所需數據從原來的數據中抽取出來，進行加工與集成，統一與綜合之後才能進入數據倉庫；
數據倉庫中的數據是在對原有分散的資料庫數據抽取、清理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關於整個企業的一致的全局信息。
數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一旦某個數據進入數據倉庫以後，一般情況下將被長期保留，也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的載入、刷新。
數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統記錄了企業從過去某一時點(如開始應用數據倉庫的時點)到當前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。
3、數據倉庫是不可更新的，數據倉庫主要是為決策分析提供數據，所涉及的操作主要是數據的查詢；
4、數據倉庫是隨時間而變化的，傳統的關系資料庫系統比較適合處理格式化的數據，能夠較好的滿足商業商務處理的需求。穩定的數據以只讀格式保存，且不隨時間改變。

『貳』 倉庫數據從哪裡能找到

可以在公司的管理系統找到。
管理系統可支持多賬號異地登入，各各倉庫的管理員登入系統後可以看到所有倉庫實時的統計數據。
通常數據倉庫的數據來自各個業務應用系統。業務系統中的數據形式多種多樣，可能是Oracle、MySQL、SQL Server等關系資料庫里的結構化數據，可能是文本、CSV等平面文件或Word、Excel文檔中的非結構化數據，還可能是HTML、XML等自描述的半結構化數據。這些業務數據經過一系列的數據抽取、轉換、清洗，最終以一種統一的格式裝載進數據倉庫。

『叄』 什麼是數據倉庫

數據倉庫是在企業管理和決策中面向主題的、集成的、與時間相關的、不可修改的數據集合

數據倉庫之父Bill Inmon在1991年出版的「Building the Data Warehouse」一書中所提出的定義被廣泛接受——數據倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數據集合，用於支持管理決策(Decision Making Support)。

◆面向主題：操作型資料庫的數據組織面向事務處理任務，各個業務系統之間各自分離，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織的。

◆集成的：數據倉庫中的數據是在對原有分散的資料庫數據抽取、清理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關於整個企業的一致的全局信息。

◆相對穩定的：數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一旦某個數據進入數據倉庫以後，一般情況下將被長期保留，也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的載入、刷新。

◆反映歷史變化：數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統記錄了企業從過去某一時點(如開始應用數據倉庫的時點)到目前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。

數據倉庫系統是一個信息提供平台，他從業務處理系統獲得數據，主要以星型模型和雪花模型進行數據組織，並為用戶提供各種手段從數據中獲取信息和知識。

從功能結構化分，數據倉庫系統至少應該包含數據獲取（Data Acquisition）、數據存儲（Data Storage）、數據訪問（Data Access）三個關鍵部分

『肆』 倉庫管理應該注重哪些數據誰能幫我給出答案哦 謝謝

計金計統每庫計統每量、數庫數金
入金每存每統量月月呆、領與金額計進廢統貨額與額、金統每月額、數統報滯量月與統數耗計每品計率品量、轉、損統計周、
料計額月月與

『伍』 數據倉庫的主要特點有哪些

數據倉庫是面向主題的、集成的、非易失的和時變的數據集合，用以支持管理決策。

• 面向主題:

傳統資料庫中，最大的特點是面向應用進行數據的組織，各個業務系統可能是相互分離的。而數據倉庫則是面向主題的。主題是一個抽象的概念，是較高層次上企業信息系統中的數據綜合、歸類並進行分析利用的抽象。在邏輯意義上，它是對應企業中某一宏觀分析領域所涉及的分析對象。

• 集成性:

通過對分散、獨立、異構的資料庫數據進行抽取、清理、轉換和匯總便得到了數據倉庫的數據，這樣保證了數據倉庫內的數據關於整個企業的一致性。

數據倉庫中的綜合數據不能從原有的資料庫系統直接得到。因此在數據進入數據倉庫之前，必然要經過統一與綜合，這一步是數據倉庫建設中最關鍵、最復雜的一步，所要完成的工作有：1.要統一源數據中所有矛盾之處，如欄位的同名異義、異名同義、單位不統一、字長不一致，等等。2.進行數據綜合和計算。數據倉庫中的數據綜合工作可以在從原有資料庫抽取數據時生成，但許多是在數據倉庫內部生成的，即進入數據倉庫以後進行綜合生成的。

• 非易失性

數據倉庫的數據反映的是一段相當長的時間內歷史數據的內容，是不同時點的資料庫快照的集合，以及基於這些快照進行統計、綜合和重組的導出數據。

數據非易失性主要是針對應用而言。數據倉庫的用戶對數據的操作大多是數據查詢或比較復雜的挖掘，一旦數據進入數據倉庫以後，一般情況下被較長時間保留。數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少。因此，數據經加工和集成進入數據倉庫後是極少更新的，通常只需要定期的載入和更新。

• 時變性

數據倉庫包含各種粒度的歷史數據。數據倉庫中的數據可能與某個特定日期、星期、月份、季度或者年份有關。數據倉庫的目的是通過分析企業過去一段時間業務的經營狀況，挖掘其中隱藏的模式。雖然數據倉庫的用戶不能修改數據，但並不是說數據倉庫的數據是永遠不變的。分析的結果只能反映過去的情況，當業務變化後，挖掘出的模式會失去時效性。因此數據倉庫的數據需要更新，以適應決策的需要。從這個角度講，數據倉庫建設是一個項目，更是一個過程。數據倉庫的數據隨時間的變化表現在以下幾個方面：

（1） 數據倉庫的數據時限一般要遠遠長於操作型數據的數據時限。
（2） 操作型系統存儲的是當前數據，而數據倉庫中的數據是歷史數據。
（3） 數據倉庫中的數據是按照時間順序追加的，它們都帶有時間屬性。

『陸』 倉庫報表有哪些有哪些

在倉庫管理方面，需要的其實是三類報表，一類就是采購的相關報表，有關於各種商品的采購訂單、采購方面的付款信息、采購入庫的時間與信息、還有一些可能產生的采購退貨方面的情況等等，這些都是需要製作報表的。

第二類倉庫管理的報表，就是庫存管理方面的相關信息了，像是產品的入庫、出庫、調撥、組裝、拆分等等，這些信息也都需要在倉庫相關的報表 裡面一一記錄，並且還需要進行庫存的盤點，從而使得庫存的情況能夠一目瞭然。

倉庫管理的第三類報表，是銷售方面相關的，只要是有關於倉庫裡面的各種產品的相關銷售情況，也都需要在這個報表裡面進行記錄，各個銷售訂單、或是銷售退貨的訂單等等，這些也都需要並入到倉庫管理的信息當中去，才能夠帶來更好的全面信息。

倉庫報表一般用列表式，報表內容按照表頭順序平鋪式展示，便於查看詳細信息。一般基礎信息表可以用列表式體現。多用於展示客戶名單、產品清單、物品清單、訂單、發貨單等單據或當日工作記錄，當日銷售記錄等記錄條數比較少的數據。

(6)倉庫有哪些數據擴展閱讀：

倉庫報表的分類還可能有：

1、摘要式

使用頻率最高的一種報表形式，多用於數據匯總統計。如按人員匯總回款額、客戶數等；按日期分組匯總應收額、回款額等。.摘要式報表和列表式報表唯一的差別是多了數據匯總的功能。

2、矩陣式

主要用於多條件數據統計。如：按照客戶所有人和客戶所屬地區兩個值匯總客戶數量。矩陣式報表只有匯總數據，但是查看起來更清晰，更適合在數據分析時使用。

3、鑽取式

是改變維的層次，變換分析的粒度。它包括向上鑽取和向下鑽取。例如對於各地區各年度的銷售情況，可以生成地區與年度的合計行，也可以生成地區或者年度的合計行。

『柒』 數據倉庫有哪些

數據倉庫，英文名稱為 Data Warehouse，可簡寫為 DW 或 DWH。數據倉庫，是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持目的而創建。 為需要業務智能的企業，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。

數據倉庫是決策支持系統（dss）和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。數據倉庫研究和解決從資料庫中獲取信息的問題。數據倉庫的特徵在於面向主題、集成性、穩定性和時變性。

數據倉庫 ，由數據倉庫之父比爾·恩門（Bill Inmon）於 1990 年提出，主要功能仍是將組織透過資訊系統之聯機事務處理(OLTP)經年累月所累積的大量資料，透過數據倉庫理論所特有的資料儲存架構，做有系統的分析整理，以利各種分析方法如聯機分析處理(OLAP)、數據挖掘(Data Mining)之進行，並進而支持如決策支持系統(DSS)、主管資訊系統(EIS)之創建，幫助決策者能快速有效的自大量資料中，分析出有價值的資訊，以利決策擬定及快速回應外在環境變動，幫助建構商業智能(BI)。
數據倉庫之父比爾·恩門（Bill Inmon）在 1991 年出版的「Building the Data Warehouse」（《建立數據倉庫》）一書中所提出的定義被廣泛接受——數據倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數據集合，用於支持管理決策(Decision Making Support)。
1、數據倉庫是面向主題的；操作型資料庫的數據組織面向事務處理任務，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題與進行組織。主題是指用戶使用數據倉庫進行決策時所關心的重點方面，一個主題通常與多個操作性信息系統相關。

2、數據倉庫是集成的，數據倉庫的數據有來自於分散的操作型數據，將所需數據從原來的數據中抽取出來，進行加工與集成，統一與綜合之後才能進入數據倉庫；
數據倉庫中的數據是在對原有分散的資料庫數據抽取、清理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關於整個企業的一致的全局信息。
數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一旦某個數據進入數據倉庫以後，一般情況下將被長期保留，也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的載入、刷新。
數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統記錄了企業從過去某一時點(如開始應用數據倉庫的時點)到當前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。
3、數據倉庫是不可更新的，數據倉庫主要是為決策分析提供數據，所涉及的操作主要是數據的查詢；
4、數據倉庫是隨時間而變化的，傳統的關系資料庫系統比較適合處理格式化的數據，能夠較好地滿足商業商務處理的需求。穩定的數據以只讀格式保存，且不隨時間改變。
5、匯總的。操作性數據映射成決策可用的格式。
6、大容量。時間序列數據集合通常都非常大。
7、非規范化的。Dw 數據可以是而且經常是冗餘的。
8、元數據。將描述數據的數據保存起來。
9、數據源。數據來自內部的和外部的非集成操作系統。

『捌』 倉庫應做哪些數據分析

庫存數據分析、盤點差異分析、存貨周轉率、倉庫運營成本分析（租金、操作費用等）

『玖』 倉庫主管應掌握哪些數據

如果是生產型企業，應該知道與庫存相關所有數據：
如： 發貨數量
生產產品數量
生產原料采購/領用數量
庫存數量、安全庫存量
確保生產供應量、銷售出貨量，定期通知采購和生產主管。

以上是我接觸過的企業所了解，可能不是很全面

『拾』 管理學原理數據倉庫的基本分析數據包括哪些

資料庫與數據倉庫的本質差別如下：
1、邏輯層面/概念層面：資料庫和數據倉庫其實是一樣的或者及其相似的，都是通過某個資料庫，基於某種數據模型來組織、管理數據。但是，資料庫通常更關注業務交易處理（OLTP），而數據倉庫更關注數據分析層面（OLAP），由此產生的資料庫模型上也會有很大的差異。
2、資料庫通常追求交易的速度，交易完整性，數據的一致性等，在資料庫模型上主要遵從範式模型（1NF，2NF，3NF等），從而盡可能減少數據冗餘，保證引用完整性；而數據倉庫強調數據分析的效率，復雜查詢的速度，數據之間的相關性分析，所以在資料庫模型上，數據倉庫喜歡使用多維模型，從而提高數據分析的效率。
3、產品實現層面：資料庫和數據倉庫是有些不同的，資料庫通常使用行式存儲，如SAP ASE，Oracle, Microsoft SQL Server，而數據倉庫傾向使用列式存儲，如SAP IQ，SAP HANA。