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    SQL及Python技術(shù)在供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)處理中的研究與應(yīng)用

    2020-08-06 14:46:32王晨歡
    中國(guó)市場(chǎng) 2020年21期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)處理供應(yīng)鏈

    [摘 要]供應(yīng)鏈作為一個(gè)信息鏈、資金鏈、物流鏈、客戶鏈、產(chǎn)品鏈,其包含的數(shù)據(jù)可以按照不同的主題進(jìn)行劃分,覆蓋了產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)方面,從原材料到終端產(chǎn)品銷售等每一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié),因此積累的數(shù)據(jù)也非常大。為了提高供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)處理效率,需要使用先進(jìn)的SQL及Python技術(shù),設(shè)計(jì)一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),能夠針對(duì)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn),從而提高供應(yīng)鏈管理的準(zhǔn)確性和可靠性。

    [關(guān)鍵詞]SQL;Python技術(shù);供應(yīng)鏈;數(shù)據(jù)處理

    [DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2020.21.186

    1 引言

    美國(guó)威斯康辛大學(xué)-麥迪遜分校Matt Greenberg博士以及供應(yīng)鏈管理中心等研究認(rèn)為,供應(yīng)鏈作為全球產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的重要階段,其已經(jīng)為各大跨國(guó)企業(yè)和國(guó)際組織帶來(lái)了豐厚的利潤(rùn)和廣闊的市場(chǎng),但是供應(yīng)鏈由于涉及產(chǎn)業(yè)化的各個(gè)方面和環(huán)節(jié),比如原材料加工生產(chǎn)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和制造、產(chǎn)品銷售和維護(hù)等,因此供應(yīng)鏈管理積累了海量的數(shù)據(jù),為了能夠提高供應(yīng)鏈管理時(shí)效,需要采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù),挖掘、分析和處理供應(yīng)鏈數(shù)據(jù),提高供應(yīng)鏈管理的可靠性和準(zhǔn)確性,幫助產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的每一個(gè)企業(yè)做出準(zhǔn)確的決策。[1]

    Python和SQL是一種面向?qū)ο蟮挠?jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言,其學(xué)習(xí)速度比較快,能夠編寫一些可視化的數(shù)據(jù)處理流程,可擴(kuò)展性強(qiáng),可解釋性也非常強(qiáng),因此可以在供應(yīng)鏈管理中得到良好應(yīng)用,以便能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)處理任務(wù),提高供應(yīng)鏈的管理成效。[2]

    2 SQL及Python技術(shù)在供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用

    Python是一種面向?qū)ο蟮?、跨平臺(tái)的、開源的、可移植的計(jì)算機(jī)程序語(yǔ)言,其可以嵌入到C程序、Java程序中,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)編程和數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析,還可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)編程。[3]SQL是一種結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)管理語(yǔ)言,其可以與數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)集成在一起,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的插入、修改、刪除和查詢,與Python語(yǔ)言結(jié)合在一起,能夠幫助供應(yīng)鏈實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)挖掘、分布式數(shù)據(jù)處理等功能,進(jìn)一步提高供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)處理實(shí)時(shí)性、共享性和智能化。[4]

    2.1 供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)挖掘和分析

    目前,供應(yīng)鏈積累的數(shù)據(jù)非常多,比如產(chǎn)品銷售管理中,為了提高產(chǎn)品制造的精準(zhǔn)化,需要分析客戶的數(shù)量和熱度,以便能夠精準(zhǔn)營(yíng)銷,提高供應(yīng)鏈的管理準(zhǔn)確度。因此,利用Python可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)大數(shù)據(jù)分析模型,該模型可以從海量的SQL數(shù)據(jù)中提取客戶購(gòu)買和產(chǎn)品制造數(shù)據(jù),比如客戶訂購(gòu)的產(chǎn)品、消費(fèi)金額、常瀏覽的內(nèi)容等,從雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)中針對(duì)客戶的偏好、興趣進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析,挖掘潛在的有價(jià)值的知識(shí),比如根據(jù)客戶瀏覽的內(nèi)容推薦同類型的產(chǎn)品等。Python程序算法能夠提高數(shù)據(jù)挖掘和分析的準(zhǔn)確度,也不需要任何的背景知識(shí),這個(gè)過程是無(wú)監(jiān)督的,因此使用起來(lái)非常簡(jiǎn)單便捷。Python程序還可以按照不同的主題構(gòu)建先進(jìn)的數(shù)據(jù)模型,比如按照貢獻(xiàn)價(jià)值為客戶推薦不同檔次的產(chǎn)品;按照客戶喜好推薦支持不同業(yè)務(wù)的產(chǎn)品,這樣就可以提高營(yíng)銷的精準(zhǔn)程度,進(jìn)一步為客戶提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù),保有客戶占有市場(chǎng)份額,提高企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

    2.2 供應(yīng)鏈流程監(jiān)控

    供應(yīng)鏈管理運(yùn)行中,由于涉及的環(huán)節(jié)非常多,因此為了保持供應(yīng)鏈能夠合理和安全運(yùn)行,需要監(jiān)控每一個(gè)環(huán)節(jié)是否運(yùn)行通暢,以便保證產(chǎn)業(yè)鏈不會(huì)受到影響。因此,針對(duì)供應(yīng)鏈流程監(jiān)控和預(yù)警,利用Python程序進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析:一是監(jiān)控產(chǎn)品原材料供應(yīng)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和制造、物流運(yùn)輸與倉(cāng)儲(chǔ)等;二是監(jiān)控產(chǎn)品的使用用戶和數(shù)量;三是監(jiān)控供應(yīng)鏈的系統(tǒng)運(yùn)行負(fù)載能力和運(yùn)行可靠性,其中最為關(guān)鍵的就是材料產(chǎn)品的監(jiān)控,因?yàn)檫@些設(shè)備涉及數(shù)據(jù)信息的加工和保存,一旦發(fā)生錯(cuò)誤就會(huì)產(chǎn)生不可估量的損失。監(jiān)控預(yù)警可以使用狀態(tài)數(shù)據(jù)挖掘和分析模塊輸出。

    3 SQL及Python技術(shù)在供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

    供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)處理采用SQL及Python技術(shù),其擁有很多的優(yōu)勢(shì),比如處理速度快、功能豐富,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘分析。[5]文章通過總結(jié),重點(diǎn)分析了以下四個(gè)優(yōu)勢(shì)。

    (1)提高供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)處理的可視化。供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)處理中,Python可以構(gòu)建一個(gè)可視化的數(shù)據(jù)流處理過程,為用戶提供一個(gè)可視化的流程,保證數(shù)據(jù)處理過程是透明的和準(zhǔn)確的。Python技術(shù)能夠?yàn)楣?yīng)鏈平臺(tái)提供并行處理的計(jì)算模型,更適用于集群平臺(tái)高性能計(jì)算,允許數(shù)以億計(jì)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分布式集群,可以實(shí)現(xiàn)分布式操作服務(wù)。SQL數(shù)據(jù)庫(kù)則可以為供應(yīng)鏈提供一個(gè)龐大的、設(shè)計(jì)精良的并行計(jì)算軟件,自動(dòng)化地完成計(jì)算任務(wù),分配大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間資源,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)、通信和容錯(cuò)處理。

    (2)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理。供應(yīng)鏈管理涉及的環(huán)節(jié)眾多,其面臨的數(shù)據(jù)資源非常多,為了提高這些數(shù)據(jù)資源的組織管理效率,Python技術(shù)需要使用與之匹配的操作系統(tǒng),盡可能地提高大數(shù)據(jù)的優(yōu)先級(jí)訪問、熱點(diǎn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ),Python技術(shù)還可以為供應(yīng)鏈提供一個(gè)較大的物理存儲(chǔ)空間,實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈資源的調(diào)度和分配。SQL平臺(tái)集成的資源非常多,比如文件日志、關(guān)系數(shù)據(jù)、對(duì)象數(shù)據(jù)等,這些有結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)也有非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù),因此在把數(shù)據(jù)整合在一起時(shí)需要進(jìn)行預(yù)處理,以便能夠利用供應(yīng)鏈進(jìn)行通信傳輸,提高數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。數(shù)據(jù)預(yù)處理可以利用SQL工具,能夠?qū)崿F(xiàn)信息加工。

    (3)數(shù)據(jù)智能化分析。Python技術(shù)能夠?yàn)楣?yīng)鏈提供數(shù)據(jù)挖掘和分析功能,這樣就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能化分析,可以實(shí)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)處理,進(jìn)一步提高供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)組織和發(fā)現(xiàn)能力,同時(shí)將結(jié)果輸出到顯示器上,實(shí)現(xiàn)可視化的操作服務(wù)。Python開發(fā)的人工智能算法也是當(dāng)前計(jì)算機(jī)重要技術(shù)之一,提高供應(yīng)鏈平臺(tái)服務(wù)處理效能,保證供應(yīng)鏈平臺(tái)的處理速度和自動(dòng)化水平。人工智能是供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵技術(shù)之一,目前利用人工智能可以構(gòu)建供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)模型,同時(shí)動(dòng)態(tài)地實(shí)現(xiàn)算法的更新和處理,保證算法能夠準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)知識(shí)加工,提高人工智能的應(yīng)用精準(zhǔn)程度。

    (4)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和運(yùn)行。供應(yīng)鏈采用Python和SQL技術(shù),其最重要的功能就是存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可利用SQLserver、Oracle等存儲(chǔ)管理工具,建立一個(gè)生態(tài)存儲(chǔ)圈,不斷地提高供應(yīng)鏈平臺(tái)的存儲(chǔ)和管理水平,還可以降低訪問延遲,提高數(shù)據(jù)分析能力。目前,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)還引入了更加先進(jìn)的平臺(tái),比如Oracle數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不僅可以實(shí)現(xiàn)普通數(shù)據(jù)功能,還可以根據(jù)數(shù)據(jù)智能分析、優(yōu)先級(jí)存儲(chǔ)等功能,一旦某一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象訪問頻次上升,此時(shí)就可以為這些數(shù)據(jù)賦予較高的優(yōu)先級(jí),將其轉(zhuǎn)移到高速緩存中,提高用戶的訪問效率。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)還可以按照主題模式進(jìn)行加工信息。

    4 結(jié)論

    供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)多,處理流程復(fù)雜,Python技術(shù)能夠處理海量的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),利用并行的結(jié)構(gòu)解決特定的、復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理問題,比如在一個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中,其可以使用SQL語(yǔ)言執(zhí)行數(shù)據(jù)插入、查詢、修改和刪除操作,還可以使用傳統(tǒng)的C++語(yǔ)言、Java語(yǔ)言等解決這個(gè)問題,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)操作語(yǔ)言與傳統(tǒng)程序語(yǔ)言的有效結(jié)合,實(shí)現(xiàn)一個(gè)功能更加強(qiáng)的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)處理功能。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 張曉博. 基于Python的SQLServer海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移的研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 鐵路計(jì)算機(jī)應(yīng)用, 2012, 21(2):55-57.

    [2] 陳秀萍, 郭忠明, 呂翠華. Python結(jié)合SQL建立地籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)的方法[J]. 地理空間信息, 2013(2):9-10,79-81.

    [3] 陳俊麗. 大數(shù)據(jù)分析在供應(yīng)鏈管理中的有效應(yīng)用[J]. 計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通, 2018(4):263-264.

    [4] 謝東, 肖杰, 郭廣軍, 等. 可追蹤供應(yīng)鏈中非確定性RFID數(shù)據(jù)處理方法[J]. 中南大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版, 2015(46):1698-1702.

    [5] 劉鑫. 工業(yè)生產(chǎn)物流供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)資源融合技術(shù)[J]. 軟件導(dǎo)刊, 2016, 15(7):57-59.

    [作者簡(jiǎn)介]王晨歡(1999—),男,江蘇南通人,本科,研究方向:物流供應(yīng)鏈與物流供應(yīng)鏈金融。

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