㈠ 怎样做好仓库中的数据管理
一、仓库的常见问题：
仓库管不好，一边是数以万计的物料、成百上千的供应商，诺大的货架式立体仓库，一边是为数不多且素质平平的仓管员，种类繁多但不适用，也基本不用的制度和流程。归根到底，仓库问题基本上都来自现场管理不到位，例如：
1、不遵守先进先出原则(First In，First Out----FIFO)，造成呆料、废料。
2、不按库位摆放物料，或移动物料后，不及时把新库位的资料交给录单员录入系统，造成无法找到相关物料。
3、仓管员不及时送单给录单员，录单员不及时录入系统，结果造成系统数据与实际脱节，影响ERP系统数据的准确性，最终影响到了生产计划的贯彻和执行。标识不统一、不规范，不是没有物料编码，就是物料名称不对，以致无法追查该物料的历史状况。
4、部分仓管员责任心不够，工作态度消极，办事拖拉，库存盘点不准，以及手工单据信息不准确(主要是抄写错误，键入错误)，这都是常有的事。
5、新旧仓管员交接不清，换一个仓管员，没有真正的交接手续，对前任仓管员所管的物料状态不明的，干脆就封存起来不予管理，只说"找不到"，造成了不应有的呆滞和浪费。
二、仓库该如何管理：
仓库说好管也好管，说难管也难管，首先应理清思路，弄清楚几个基本问题。
1、“物料”是什么？“仓库”是什么？
“物料”包罗万象，客观存在，但那只是其表现形式，其实物料就是钱，物化了的钱，而仓库就是放钱的口袋。钱放在家里不能增值，钱要通过使用或投资流动起来，才能产生价值。同样，物料为生产及销售而快速地流动起来才能创造效益。当然，钱会丢失，也可能被盗，同样，物料可能被浪费、被损坏及被盗窃。任何浪费、破坏和盗窃物料的行为，都是对公司、股东、对全体员工利益的侵犯!
2、物料管理管什么？
任何一项管理活动，都会涉及时间(T)、质量(Q)、成本(C)，这三者彼此牵连，又相互制约，物料管理也概莫能外。
①T-Time时间：指物料的交期、入仓期、使用时间、仓储时间、退料时间等等。
②Q----Quality质量：指物料本身的质量、仓储质量、对有质量问题的物料的处理等等。
③C----Cost成本：指物料的价格、仓储的成本、呆滞的成本、短缺造成停工的成本、多余造成的库容成本、占用资金造成的资金周转成本。
㈡ 数据治理说起来容易，做起来难，华为云Stack有解
移动互联网和大数据日益发展，沉淀的数据越来越多，数据的质量、使用效率、数据安全等等各类的问题迎面而来。为了让数据发挥最大的价值，数据治理作为数智化战略的一项必要举措，列入了大多数企业的战略行动计划，业界也有“数字转型、治理先行”的说法。但是谈到数据治理，业界有一个普遍的共识，那就是 “数据治理说起来容易，做起来难”。怎么通过数据治理解决这些难题？数据治理究竟难在哪里？华为作为典型的非云原生企业是如何应对的呢？
2018到2021年间全球8300家标杆企业中，全面拥抱数字技术的前10%企业相比后25%企业营收增速超过5倍。数字化转型浪潮下，数据资产将成为关键生产要素支撑未来数据产业化升级，是未来政企实现跨越式发展的必然选择。
根据华为在政企行业多年的深入耕耘和自身转型的实践，我们发现，优质高效的数据底座，是保障政企运营效率持续提升和业务创新升级的重要基石。我们深知打破数据孤岛、确保数据准确、促进数据共享、保障数据隐私与安全，是政企数据治理的关键。当前很多企业数据体系建设呈现出“烟囱化”的趋势，为政企数据治理带来了四大挑战：
l 进不来 ：数据来源复杂，集成难；
l 质量差 ：数据质量要求高，规则校验多，落地难；
l 出不去 ：数据烟囱林立，业务和数据匹配难，共享难；
l 不放心 ：数据安全、交互风险高。
早期的华为是典型的非数字原生企业。从2007年开始，我们通过两个阶段的持续变革，系统地完成了数据管理体系建设，实现业务感知和ROADS体验的数字化转型：
l 阶段一（2007-2017） ：设立数据管理专业组织，建立数据管理框架，发布数据管理政策，通过统一信息架构与标准、有效的数据质量改进机制，提升数据质量，实现数据全流程贯通，业务运作效率整体提升。
l 阶段二（2017-至今）： 建设数据底座，汇聚和联接全域数据，实现数据业务可视、随需共享、敏捷自助、安全透明的目标，支撑准确决策和数据创新，构筑差异化竞争力。
华为经过十多年的实践，我们总结出 “4层保障”和“2个抓手”（信息架构、数据质量） ，实现清洁数据，充分释放数据价值的核心手段。
4层保障包括：
l 政策保障： 从目的、适用范围、管理原则、问责等方面进行政策制定，公司层面需统一遵从，确保业务与IT共同参与数据治理。
l 流程保障： 建立数据管理流程，重大决议由企业变革指导委员会决策，通过变革管理体系和流程运营体系落地。
l 组织保障： 按领域任命数据管理Owner和团队，建立实体化数据管理组织承接数据管理改进目标。
l IT落地保障： 建设承载面向“联接共享”的数据底座和数据服务融合的统一IT平台，完成数据全流程流转与价值变现。
2个抓手是指：
l 信息架构： 构建面向“业务交易”的信息架构，描述业务运作和管理决策所需要的各类数据及其关系，保障企业内统一“数据语言”。
l 数据质量： 建立数据质量管理框架和运作机制，例行开展公司级数据质量评估，由企业数据管理组织定期发布报告，牵引各业务领域持续改进。
上述的4层保障和2个抓手，构成了企业数据战略资产综合治理体系，能够确保关键数据资产的有清晰的业务管理责任，IT落地有稳定清晰的原则依据，作业人员有规范的流程指导。遇到争议时，有裁决和升级处理机制，治理过程有充足的人力、组织、预算保障。只有建立起有效的数据治理环境，数据的质量和安全才能得到保障，数据的价值才能真正发挥。
作为华为数字化转型的底座，华为云沉淀了大量的实践经验和方案能力，并通过华为云Stack来赋能政企，加速各行各业的数字化转型。在数据治理领域，华为云Stack为政企提供数据湖治理中心服务（DGC）来帮助企业客户快速构建数据运营能力。DGC是数据全生命周期一站式开发运营平台，提供数据集成、数据开发、数据治理、数据服务、数据可视化等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座。下面我们就来一起看看DGC是怎样应对我们前面提到的挑战：
l 进的来：简单高效的物理和逻辑数据集成保障数据全面入湖
非数字原生企业发展普遍有较长的 历史 ，随着不同阶段的发展需求，业务系统间存在大量复杂的集成和嵌套，数据来源多样，数据形成孤岛难以集中共享。
数据集成：简单易用的多源异构数据批量和实时接入
DGC能够提供活易用的可视化配置与迁移任务编排，将数据迁移和集成的效率提升数十倍。除主流关系型数据库支持外，还支持对象存储、NoSQL等40余种同/异构数据源及三方大数据平台批量迁移入湖。 DGC物理入湖与HetuEngine跨湖跨仓协同的逻辑入湖 作为两种重要数据集成方式协同互补，满足数据联接和用户数据消费不同场景需求，支撑客户数据湖从离线走向实时，构建物理分散、逻辑统一的逻辑数据湖。
l 理的清：从源端架构到平台工具端到端数据质量保障
企业级信息架构：结构化的方式实施有效的治理
企业在运转过程中，需要定义业务流程中涉及的人、事、物资源，实施有效的数据治理，确保各类数据在企业业务单元间高效、准确地传递，上下游流程快速执行和运作。企业长期存在信息架构与IT开发实施“两张皮”的现象，数据人员和IT人员缺乏统一协同，企业数据架构混乱，信息架构资产和产品实现逻辑割裂，数据模型资产缺失。
平台工具和服务：一体化开发设计，端到端专业服务，有机联动保障数据质量
结合华为数据治理专家团队与项目实践经验，DGC规范设计实现了一体化设计和开发，不仅确保了元数据验证、发布和注册的一致性，而且实现了产品数据模型管理和资产可视，同时辅以专业的数据治理服务团队、成熟项目管理机制和丰富的实践经验，支撑企业构建高质量的清洁数据架构和能力。在政务大数据中心通过DGC一体化平台和专业服务，完成多个委办局全量数据接入，落地数据分层架构模型设计，完成基础库与主题库的建设，实现委办局数据全流程生命周期设计与落地，涵盖数据架构和模型设计、数据标准设计、数据模型物化、数据质量稽核作业等，助力领导决策支持、宏观经济云图和惠民APP示范应用系统上线。
l 出得去：通过数据服务和数据地图实现数据自助消费
数据底座建设的目标是便捷地支撑数据消费，确保用户安全可靠地获取数据，并通过灵活的数据分析等方式，按需快捷的消费数据。
数据服务：服务化方式供应数据
通过服务化方式对外提供，用户不再直接集成数据，而是通过聚合应用模型可视化构建，涵盖API发布、管理、运维、售卖的全生命周期管理，作为业务的“可消费产品”的关键要素之一，解决了数据的可供应性。
数据地图：从查询到分析到使用一站式自助
以数据搜索为核心，综合反映数据的来源、数量、质量、分布、标准、流向、关联关系，满足多用户、多场景的数据消费需求，解决了数据“可搜索/可获取性”的难点问题。消费方获取数据后，还支持从数据查询到拖拽式分析的端到端的一站式自助作业，帮助数据消费者结合自身需要获取分析结果，满足业务运营中数据实时可视化需求。
l 用的安：从模型、制度到平台多维度打造立体化数据安全体系
安全能力模型评估：系统化安全管理抓手
数据安全能力成熟度模型是数据安全建设中的系统化框架，围绕数据全生命周期，结合业务的需求以及监管法规的要求，持续不断的提升组织整体的数据安全能力，提升数据安全水平和行业竞争力，确保数据生产要素安全流通和数字经济 健康 发展。在多个项目中，华为通过安全评估、安全加固等专业服务，助力客户高分通过等保评估，实现数据安全流通。
从制度到工具和服务：统一安全治理框架落地
数据安全治理需要从决策层到技术层，从管理制度到工具支撑和服务体系，自上而下形成贯穿整个组织架构的完整链条。企业组织内的各个层级之间需要对数据安全治理的目标达成共识，确保采取合理和适当的措施；DGC数据安全定义数据密级、认证数据源、对数据动静态脱敏及添加水印等方式以最有效的方式保护数字资产。
企业数字化转型逐步进入深水区，如何提升海量数据治理的效率和准确率，如何将专家经验固化传递都面临巨大的挑战。人工智能与数据治理深度融合将会开启数据治理的新阶段，通过AI加速企业数据生产要素的变现、进一步释放数据价值。
l 智能数据资产编目
基于AI的智能数据编目系统具备数据的学习、理解和推理能力，帮助团队实现数据自主、简化数据 探索 、实现重要数据资产智能编目推荐。
l 智能数据标准推荐/去重
通过机器学习技术，自动扫描元数据信息，提炼关键数据项，智能识别新增数据标准、冗余存量数据标准去重，提高智能化程度。
l 智能重复/异常数据检测
智能重复/异常数据检测技术，将数据根据相似读音、相似数据类型分组，通过模型计算相似度得分，超出规定阈值时，自动异常检测和识别。
l 智能主外键识别
通过筛选候选主外键时构造特征向量，并调用分类器智能判别该元数据是否为主外键，提升数据模型质量，进而优化和简化后续资产梳理和对外提供数据服务。
数据是物理世界、数字世界和认知世界相互联接转换的纽带，大规模数据交互将构成庞大的政企数据生态。政企数字化转型不能一蹴而就，数据治理亦非一朝一夕之功，治理的数据规模日趋庞大，类型千变万化，手段也更智能丰富，需要我们共同携手从制度、流程、技术、生态多维度一起努力，构建数据智能新世界。
㈢ 空间数据库中,矢量数据的管理方式有哪些,各有什么优缺点
矢量数据管理的方式分三种：
优点：
除通过 OID 连接之外，图形数据和属性数据几乎是完全独立组织、管理与检索的。
其中图形系统采用高级 语言编程管理，可以直接操纵数据文件，因而图形用户界面与图形文件处理是一体的，两者中间没有逻辑裂缝。
缺点：
①需要同时启动图形文件系统和关系数据 库系统，甚至两个系统来回切换，使用起来不方便。
②属性数据和图形数据通过 ID 联系起来， 使查询运算、模型操作运算速度慢。
③数据发布和共享困难。
④属性数据和图形数据分开储存，数据的 安全性、一致性、完整性、并发控制以及数据损坏后的恢复方面缺少基本的功能。
⑤缺乏表示空间对象及其关系的能力。
对变长的几个数据进行关系范式分解，分解成定长记录的数据表进行存储。
将图形数据的变长部分处理成 Binary 二进制 Block 块字段。
优点：
图形数据与属性数据都采用现有的关系型数据 库存储，使用关系数据库标准机制来进行空间数据与属性数据的连接。
缺点：
①处理一个空间对象时，需要进行大量的 连接操作，非常费时，并影响效率
②二进制块的读写效率要比定长的属性字段慢的多，特别是涉及对象的嵌套，速度更慢。
优点：
主要解决了空间数据的变长记录的管理，由数据库软件商进行扩展，效率要比前面的二进制块的管理高 的多。
缺点：
没有解决对象的嵌套问题，空间数据结构也不能由用户任意定义，使用上仍受到一定限制。
㈣ 管理者如何进行数据管理
论数据管理，我只服蓝点通用管理系统，它可以由用户方便地自定义数据管理功能， 灵活而不失简约，堪称数据管理的神器