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SAP CRM扩展字段的元

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    ①:概述

    有了这些快照以后,用户便可将其汇总,生成各历史阶段的分析报告;组件的核心组件有四个:各源,ETL,,前端应用。如下图所示:?1. 前端应用和操作型一样,通常提供具有直接访问功能的前端应用,这些应用也被称为BI(商务智能)应用;集市(data mart)集市可以理解为是一种小型,它只包含单个主题 ,它的来自。 当用户或者应用程序不需要不必要不允许用到整个时,非独立集市就可以简单为用户提供一个的子集。开发流程在系列的第五篇 中,曾详细分析了系统的开发流程。 的开发流程和的比较相似,因此本文仅就其中区别进行分析。下图为的开发流程:?较之系统开发,开发只多出ETL工程部分。

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    *了解相关技术 *了解设计过程建造,运行及维护*了解OLAP及多维模型 决策支持系统及其演化 一般将分为:分析型与操作型 操作型:由企业的基本业务系统产生的,用于联机处理环境 集成:最重要的特性,分为抽取转换,清理(过滤)和装载 不可更新:中的以批量方式处理,不进行一般主义上的更新。随时间变化:不断捕捉的体系结构与环境从层次角度的体系结构来看,典型的体系结构包括:操作型、操作型存储、集市和个体层从功能结构看,可分为处理、管理和应用三个层次组织 细化程度越高,粒度越小粒度影响到量及系统能回答的查询的类型 进行组织时,应根当前应用的需求进行多粒度级设计。满足多角度,多层次查询要求。 维护的基本思路: 根某种维护策略,在一定条件下触发维护操作;维护操作捕捉到源中的变化;通过一定策略对中的进行相应的更新操作,以保持两者的一致性。

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    ②-集市建模

    前言建模包含了几种建模技术,除了之前在系列中介绍过的ER建模和关系建模,还包括专门针对的维度建模技术。 本文将详细介绍维度建模技术,并重点讨论三种基于ER建模关系建模维度建模的总体建模体系:规范化,维度建模,以及独立集市。 建模体系之规范化所谓建模体系,指的是从无到有的一整套建模方法。最常见的三种建模体系分别为:规范化,维度建模,独立集市。 很多书将它们称为建模方法,但笔者认为建模体系更能准确表达意思,请允许我自作主张一次吧:)。下面首先来介绍规范化建模体系之维度建模非维度建模(dimensionally modeled data warehouse)是一种使用交错维度进行建模的,其总体架构如下图所示:?

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    ERP、CRM、eHR、OA的区别

    但是不具有CRM的客户和供应商管理能力,主要用于企业内部管理。图片.pngCRM主要是管理客户和供应商,以及管理和物料,其主要表现在客户资料管理、联系记录的管理和订单的管理等,多用于业务部门。 CRM不是企业级管理系统,一般只应用于销售部。图片.pngERP主要是管理与配置企业资源,可以根公司情况自定义表单和流程,多用于公司多部门整合。 如:销售管理、采购管理 、管理、生产管理、财务管理和计划管理等功能。通常ERP系统较为庞大,较OA而言,缺少灵活性。 图片.png之间的联系1、CRM和ERP是一种相互支撑的关系,ERP生产系统为CRM中的提供丰富的CRM的分析结果和对市场发展的预测给ERP系统提供了决策。 3、ERP、CRM等业务单元的审批可以使用OA的工作流,OA的协同办公表单可以使用ERP规范的管理模式,并配备标准化的BI分析工具,低成本的制作出特定的展示等。

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    Hive-

    -service hwi 启动后访问http:master:9999hwiHive的远程服务:默认端口:10000,执行启动命令:nobup hive --service hiveserver2 &元存储 :hive是将元存储在mysql或者Derby等,元主要依赖MetastoreDB服务hive模型包括表、外部表、分区、桶解析器、编译器、优化器:完成HQL语法解析,由MapReduce执行存储 :存储在HDFS中HiveQL:用于分析处理存储在HDFS中的结构化,它不支持事务及更新操作,延迟比较大操作:创建内表、创建外表(external关键字,删除表只删除了元信息,不删)、 创建静态分区表、创建动态分区表、创建带有的表 (create table xx as select xx from table)导入:本地与HDFS导入、单表插入、多表插入导出:导出到本地及

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    分析师应该了解的-vs

    系统的主要应用主要是OLAP(On-Line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。 汇总有可能有很多维度的统计分析结果,取百家之长(各个源的),成就自己的一方天地(规划各种业务域的模型,指标)。 举个栗子~ 车联网早期是肯定没有的,刚开始启动阶段就是车上发送什么我就存储什么,比如出现告警,就实时展示出来给用户。 这时候【】来了,我们把各种渠道收集的提前做好模型(初级汇总)。分各个业务主题,很多个表。比如电池就有一个主题了。 不是一个组件(技术),更像是一种方法论。 为什么前两年大环境下,概念火了。其一,以前做过传统电信行业的先行者,没有及时布道(毕竟之前没有微信这种好工具)。

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    干货丨如何快速区分OAERPCRM,选择适合自己的办公系统

    销售部门接客户采购计划,根客户要求,查看是否有存,有——即给客户发货;无——即下生产任务给生产部门,要求安排生产;待成品完工后,即可给客户发货。生产。 生产部门接销售部任务,向生产车间下达生产任务,可依存,向采购部门请购有关零部件。完工后,入供销售部发货。采购。采购部门依所接请购任务和存情况,向材料供应商采购料品。存。 零部件的安全存量向采购部门请购零部件。依生产车间的生产领料单给车间发料。财务。进行成本计算。 ERP、CRM等业务单元的审批可以使用OA的工作流,OA的协同办公表单使用ERP规范的管理模式,并配备标准化的BI分析工具,低成本的制作出特定的展示等。 ERP生产系统为CRM中的提供丰富的CRM的分析结果和对市场发展的预测给ERP系统提供了决策CRM 从改善客户关系的角度,而ERP从优化企业生产流程的角度来提高企业的竞争力和利润。

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    技术」怎么选择现代

    构建自己的时要考虑的基本因素?我们用过很多。当我们的客户问我们,对于他们成长中的公司来说,最好的是什么时,我们会根他们的具体需求来考虑答案。 通常,他们需要几乎实时的,价格低廉,不需要维护基础设施。在这种情况下,我们建议他们使用现代的,如Redshift, BigQuery,或Snowflake。 大多现代解决方案都设计为使用原始。它允许动态地重新转换,而不需要重新摄取存储在中的。在这篇文章中,我们将深入探讨在选择时需要考虑的因素。 这类的架构支持与庞大的集的工作是根深蒂固的。另一方面,许多关系都有非常棒的经过时间验证的查询优化器。只要您的集适合于单个节点,您就可以将它们视为分析的选项。 当量在1TB到100TB之间时,使用现代,如Redshift、BigQuery或Snowflake。

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    Greenplum 实时实践(3)——Greenplum与

    多态类型3.4.3 Greenplum的局限3.5 小结 Greenplum是一个分布式大规模并行处理,在大多情况下适合做大的存储引擎、计算引擎和分析引擎,尤其适合构建。 2006年,当时的Sun微系统公司与Greenplum开始联手打造即时。 Greenplum基于这种架构可以帮助客户创建(Greenplum从开始设计的时候就被定义成),充分利用低成本的商用服务器、存储和联网设备,通过经济的方式进行PB级运算,并且在处理OLAP TPC-DS是专门用于评测决策支持系统(大)的标准SQL测试集,包含99个SQL。 从原理上讲,TP与AP在需求、应用场景、性能衡量指标、建模与设计方法、优化策略等方面都截然不同(参见“Greenplum 实时实践(1)——简介”中的表1-1),结果必然是在实现技术上分道扬镳

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    Greenplum 实时实践(1)——简介

    实时首先是个,只是它优先考虑的时效性问题。因此本篇开头将介绍业界公认的定义,它和操作型应用的区别,以及为什么我们需要。 1.1 什么是 的概念可以追溯到十九世纪八十年代,当时IBM的研究人员开发出了“商业”。本质上,试图提供一种从操作型系统到决策支持环境的流架构模型。 如果得到的粒度级别比的高,那将意味着在存入前,开发人员必须花费大量设计和资源来对进行拆分。 现在你应该已经熟悉了的概念,那么里的从哪里来呢? 1.4 架构 前面三个小节介绍了、操作型系统、分析型系统、ETL等概念,也指出了分析型系统的源一般来自,而来自于操作型系统。 对比1.1节中的定义不难看出,操作型存储在某些方面具有类似于的特点,但在另一些方面又显著不同于。像一样,是面向主题的。像一样,其是完全集成的。

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    分析师应该了解的-

    小B是一名分析师,他问小A XXX的所有指标给我一下,小A“鄙视的”给了他一个文档。 元知道多少 小B作为一名分析师,为什么自己没能去找到呢? 这就要说下的元管理。 我们都知道传统的中每张表都有注释,包括表注释,字段注释,你拿到一个不熟悉的表肯定要先看注释,然后才知道每个字段的意思。 同样也有这样一套“注释”,我们称之为元的元是负责记录和管理的含义、格式、血缘关系等。 作为分析师,做分析之前,你都要先知道自己需要什么,去哪找到这些。 没错,就是的元管理系统。所以,理解,需要从元开始。 总结 元承担着治理的重任,完整的元管理系统是建设成功的根基,也是发挥作用大小的决定项之一。 最为分析师,使用好元,可以快速帮助你更快的构建特征工程。

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    -kudu

    里面存储引擎是非常重要的,存储引擎的好坏,基本决定了整个的基础。kudu目标 cloudera公司最近发布了一个kudu存储引擎。 模仿,以二维表的形式组织,创建表的时候需要指定schema。所以只支持结构化。每个表指定一个或多个主键。支持insertupdatedelete,这些修改操作全部要指定主键。 使用Raft 协议,可以根SLA指定备份块量。列式存储delta flushes,先更新到内存中,最后在合并到最终存储中,有专门到后台进程负责。 总结 为应对BI领域少量更新和大量扫描分析场景,kudu 借鉴了很多传统等技术。 对这个领域目前是impala+kuduHiveSpark SQLGreenplum MPP在混战,未来这个会走向融合,传统的mpp个人认为会是一个过渡产品。

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    入门

    什么是(Data Warehouse,DW)? 建立的目的是帮助企业高层系统地组织、理解和使用,以便进行战略决策。 系统的体系结构 源层源系统的基础,是整个系统的源泉。 通常包括企业内部信息和外部信息。 存储与管理层元是关于,位于的上层,用以描述的结构、位置和建立方法。通过元进行的管理和使用。 中存放了企业的整体信息,而集市只存放了某个主题需要的的信息,其目的是 减少处理量。 集市集市面向企业中的某个部门(或某个主题),是从中划分出来的,这种划分可 以是逻辑上的,也可以是物理上的。 可以简单的理解为,集市限于某个选定的主题,只是的一个子集。

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    建模

    一、建模的意义如果把看作图书馆里的书,我们希望看到它们在书架上分门别类地放置;如果把看作城市的建筑,我们希望城市规划布局合理;如果把看作电脑文件和文件夹,我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式 下图是个示例,通过统一模型,屏蔽源变化对业务的影响,保证业务的稳定,表述了模型的一种价值:二、分层的设计为了实现以上的目的,一般要进行分层的设计,其能带来五大好处:清晰结构 三、两种经典的建模方法前面的分层设计中你会发现有两种设计方法,关系建模和维度建模,下面分别简单介绍其特点和适用场景。 1、维度建模(1)定义维度模型是领域另一位大师Ralph Kimball 所倡导的。 3、标准化的推进:建模的任何实体都需要标准化命名,否则未来的管理成本巨大,也是后续有效治理的基础,以下是我们的一个命名规范示例: 总而言之,你可以把我的文章当成一个指引,具体还是要结合企业的实际去推进

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    】大流程及脚本实现

    的定义集合:面向主题的(Subject Oriented)集成的(Integrated)相对稳定的(Non-Volatile)反映历史变化(Time Variant)用于支持管理决策(Decision Making Support)的区别:OLTP :OLAP 大:更多更长时间的低成本的大平台更高效的分析能力实时+离线模式处理同一的目标建好采集 、传输和存储平台在hive中分层来搭建所用的技术采集:Flume+Kafka存储:HDFS计算:Hive流程日志服务器生产日志 -> flume(采集,并作为生产者将传输给 kafka) -> Kafka(缓存) -> Flume(作为kafka的消费者) -> HDFS -> Hive(分四层完成)? 分层ODS(Operation Data Store):原始层 DWD(Data Warehouse detail):明细层 DWS(Data Warehouse Service):服务

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    有何区别?有哪些功能?

    之间的区别是什么? 具备哪些功能?有何区别?1、湖含义。 2、含义。是一个大容量存储,可以用来存储结构化,并且能够进行反复和高频分析,主要是用于商业分析目的,通过对海量的合理分析和有效利用,能够提升公司在商业竞争中的优势。 3、的区别。 它们在存储形式方面有所区别,湖能够保持原始形式,会对形式进行转换或者清理,湖的用户包括开发人员、科学家以及分析师等,的用户主要是分析师。

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    专题(1)-生命周期模型

    一、前言 工作内容的变更,导致重新回到模型的架构和设计,于是花点时间比较系统的回顾建模和系统建设的知识体系,记录下来,作为笔记吧。 二、模型 无论技术如何变化,从RDBMS到NoSQL,从传统技术到大,其实只是实现技术手段的变化,建设生命周期的模式从来都不曾真正颠覆性改变过。向前辈致敬。 三、未完待续  后续考虑根项目的实施,分环节,从实践角度,记录分享点滴,算是我的工作笔记吧。  另外项目团度在招:资深的模型设计师-工作地点北京,有感兴趣的可以把简历发给我吧。

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    再谈CRM与ERP,内与外之别

    ERP和CRM的用户处于企业业务流程的不同阶段,他们几乎不可能有效地利用对方的软件。通常来讲,同时会登录ERP和CRM系统的只会是那些进行集成、或分析工作的IT人员。 这些功能帮助企业进行更高效的产品并进行有效地运输管理,比如实现产品在季度结束前全部出。 主生产计划、采购、存管理、销售运输储与供应链管理,这些功能与CRM发生联系的情况只有一种,那就是有人需要去进行订单预测。 但是,即使是功能最广泛的客户关系管理系统,系统中存储的99%以上的与ERP系统无关。 而显然,CRM系统的输出的与信息是ERP系统需要输入的。 对于小微型企业来说,他们可能并不需要一套完整的CRM或ERP系统,个基础的功能就足以帮助他们处理日常的工作事务。

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