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物流師考試輔導第七章:物流信息管理

更新時間:2013-04-23 19:12:51 來源:|0 瀏覽0收藏0
摘要 掌握內容:1、物流信息系統設計;2、數據庫技術;3、關系數據庫;4、企業信息化方案。

  第七章 物流信息管理

  掌握內容:1、物流信息系統設計;2、數據庫技術;3、關系數據庫;4、企業信息化方案。

  理解內容:1、物流信息系統項目開發;2、物流信息系統分析;3、數據倉庫;4、BPR概述;5、新流程設計的原則;6、電子商務。

  一般了解內容:1、數據挖掘技術;2、信息網絡知識。轉自環 球 網 校edu24ol.com

  一、物流信息系統項目開發(理解)

  1、項目可行性研究

  (1)項目可行性研究的任務和內容

  A、可行性研究包括以下幾個方面:a、目標和方案的可行性;

  b、技術方面的可行性;

  c、經濟方面的可行性;

  d、社會方面的可行性。

  B、可行性論證的內容:a、明確企業對物流信息系統的需求;

  b、論證物流信息系統建設的必要性;

  c、確定物流信息系統建設的總體目標、分階段目標以及主要功能;

  d、提出系統配置方案;

  e、論證在應用環境上支持物流信息系統建設的可行性。

  (2)可行性論證的編寫大綱

  A、引言;

  B、物流信息系統得需求分析;

  C、物流信息系統的基礎條件分析;

  D、系統的目標與總體結構;

  E、物流信息系統的實施計劃與效益評估。轉自環 球 網 校edu24ol.com

  (3)可行性論證報告的評審

  2、開發的原則與策略

  (1)開發的原則

  A、領導參加的原則;

  B、優化與創新的原則;

  C、充分利用信息資源的原則;

  D、實用和實效的原則;

  E、規范化原則;

  F、發展變化的原則。

  (2)開發的策略

  A、接受式的開發策略:適用于系統規模不大,信息處理過程結構化程度高,用戶與開發者又都很有經驗的場合。

  B、直接式的開發策略:對開發者和用戶的要求都很高,要求在系統開發之前就完全調查清楚實際問題的所有狀況和需求。

  C、迭代式的開發策略:一般花費較大,耗時較長,但對用戶和開發者的要求較低。

  D、實驗式的開發策略:一般需要較高級的軟件支撐環境,且在使用上對項目有一定的局限性。

  (3)開發步驟:

  A、系統規劃階段;

  B、系統分析階段;

  C、系統設計階段;

  D、系統實施階段;

  E、系統運行階段。

  二、物流信息系統分析(理解)

  1、現行系統的分析

  (1)企業的生產經營狀況:自然情況、生產情況、經營情況、資源情況、發展規劃等;

  (2)組織機構與管理職能的調查:組織結構圖;

  (3)業務流程的調查:業務流程圖(TFD)

  (4)數據的調查:A、本系統輸入的數據類;

  B、本系統要存儲的數據類;

  C、本系統產生的數據類;

  D、建立數據字典;

  E、現行系統的調查方法及評述。

  2、新系統的分析

  新系統的分析是新系統設計的依據,是對新系統建設的設想,對它的邏輯模型的描述都有相應的描述工具。

  (1) 確定新系統的總體目標;

  (2) 確定新系統合理的業務流程;

  (3) 確定新系統合理的信息流程;

  (4) 建立新系統的功能模塊;

  (5) 確定新系統得管理模型;

  (6) 分析系統的外部接口。

  三、物流管理信息系統設計(掌握)

  1、設計的原則

  (1)運行效率高:主要有3個指標:處理能力、運行時間和響應時間。

  (2)可靠性:從設計的角度來提高系統的可靠性,就應該提高系統的檢錯、糾錯、容錯與排錯能力,同時還要設計系統得故障恢復能力。

  (3)有良好的交換性與可操作性:采用圖形界面,屏幕顯示美觀清晰,數據的輸入、輸出、處理以及查詢的可操作性好,并提供較強的人機交換手段,使用戶能方便靈活地使用系統。

  (4)有較好的可擴充性與可維修性:系統需要擴充、修改或完善。為了保證系統具有較長的生命力,系統必須遵循高設計、低實現的思想。

  2、系統設計的主要內容

  (1)系統總體結構設計:要根據系統分析的要求和組織的實際情況對新系統的總體結構形式和可利用的資源進行大致設計,它是一種宏觀、總體上的設計和規劃,是對系統開發過程中非常關鍵的一步。它決定了系統的質量和整體特性。系統越大,總設計的影響越大。

  A、子系統的劃分:把物流管理信息系統劃分為多個子模塊,可大大降低系統的工作量。但子系統要具有相對獨立性。

  B、系統結構圖:它描述了系統的層次和分塊結構關系。

  C、模塊的劃分原則:一是要求劃分的模塊具有最大的獨立性;二是考慮模塊劃分的大小。

  (2)代碼設計

  A、代碼的作用:代碼是指有一定信息概念的具體符號表示,而編碼則是指由某一種符號系統表示的信息轉換為另一種表示信息的符號系統的過程。

  B、代碼設計的原則:a、選擇最小值代碼;

  b、設計的代碼在邏輯上必須滿足用戶的要求,在結構上要與處理的方法相一致。

  c、代碼應具有邏輯性、直觀性強以及便于掌握的特點,應能準確、唯一地表示出對象的分類特征。

  d、代碼應系統化、標準化,便于同其他代碼的連接,適應系統多方面使用的需要,即代碼應盡量適應組織的全部功能。

  e、不要使用字形相近、易于混淆的字符,以免引起誤解。

  f、代碼設計要等長。

  g、字母碼中要避免使用元音,以防在某些場合形成不易辨認的英文字。

  h、不能出現與程序系統中語言命令相同的代碼。

  C、代碼的種類:常用的代碼設計方法有如下幾種:a、順序碼;

  b、區間碼;

  c、分組碼;

  d、助憶碼

  (3)數據庫設計:包括數據庫的概念模型設計、邏輯模型設計和物理模型設計。

  (4)輸入設計:輸入屬于人機接口的一部分,是數據進入系統的主要途徑。提高輸入效率、減少輸入錯誤是輸入設計中兩個重要目標。

  (5)輸出設計:幾種表現形式:數據文件、表格、圖形、聲音及參數,輸出介質有顯示屏、打印機、磁盤、光盤等。

  (6)系統的可靠性、安全性與保密性設計。系統可靠性、安全性與保密性是系統正常運行的重要指標。

  (7)處理過程設計:是系統設計的最后一步,它是最直接,也是最詳細地設計企業具體業務處理過程的階段。

  (8)系統設計說明說:系統設計說明書既是系統設計階段的工作成果,也是下一階段系統實施的重要依據。

  四、數據庫技術(掌握)

  物流數據庫系統的基本功能有:數據收集、數據存儲、數據傳輸、數據加工、數據分析和數據輸出。

  1、數據收集

  建立數據庫的基本目標是將分散在企業內外各處的數據收集并記錄下來,整理成物流信息系統要求的格式和形式。

  根據數據和信息的來源不同,可以把物流信息的收集工作分為原始數據信息收集和二次信息數據收集兩種。

  2、數據存儲

  存儲的功能就是保證已得到的物理信息能夠不丟失、不走樣、不外泄、整理得當、隨時可用。

  3、數據傳輸

  通過數據傳輸可實現物流信息跨區域跨范圍的流通,提高信息的共享性。進行數據傳輸必須充分考慮所需傳遞的信息種類、數量、頻率、可靠性要求等因素。

  4、數據加工

  系統需要對已經收集到的物流信息進行某些處理,以便得到某些更加符合需要或更能反映本質的物流信息,或者使物流信息更適于各級管理人員使用,這就是信息加工。

  5、數據分析

  對被埋藏的大量物流信息進行挖掘,解決物流管理中存在的“數據爆炸”而“信息缺乏”的現象。這要求有較好的信息分析技術。

  6、數據輸出

  一般信息的輸出是以對話框、表格、報告、圖表的形式表示,隨著可視化技術的出現,信息輸出可視化表現方式正在被越來越多的用戶使用。

  五、關系數據庫(掌握)

  關系數據庫的核心是關系模型。

  1、關系模型

  (1)關系模型定義:用二維表格數據(即集合論中的關系)來表示實體和實體間聯系的模型叫關系數據模型。它是以集合論、關系代數為理論基礎。

  (2)關系模型的性質

  A、關系是元組的集合,各個元組在關系中的順序無關緊要。

  B、關系的每一個屬性必須是不可再分的數據庫。

  C、任意兩個元組不能完全相同。

  D、關系中的各列的順序無所謂。

  E、屬性中除關鍵字屬性不能為空值外,其他屬性可以為空值。

  2、關系數據庫管理系統(RDBMS)

  關系數據庫管理系統是介于操作系統和用戶應用軟件之間的一個軟件系統。

  3、關系數據庫語言――SQL

  關系數據庫語言,是關系數據庫語言的標準。

  六、數據倉庫(理解)

  數據倉庫是為了構造一種新的數據分析和處理環境而出現的一種數據存儲和數據組織技術。它主要解決事務型數據庫處理系統無法完成的數據集成和數據分析。

  1、數據倉庫的主要特征

  (1)數據倉庫的數據是面向主題的。

  (2)數據倉庫的數據是集成的。

  (3)數據倉庫的數據是不可更新的。

  (4)數據倉庫的數據具有時間特征。

  2、數據倉庫的結構

  (1)粒度與分割

  粒度是對數據倉庫中數據的綜合程度高低的一種度量。粒度越小,細節程度越高,綜合程度越低,回答查詢的種類也就越多。分為三個等級:詳細級、輕度綜合級以及高度綜合級數據。

  (2)數據庫的組織結構

  在數據倉庫中包括兩類數據:一類是按粒度劃分的分析型數據,另一類是原數據。

  (3)數據集市

  數據集市是滿足某一部門或特定商業需求的數據決策系統應用的數據集合。

  七、數據挖掘技術(一般了解)

  1、數據挖掘的作用

  (1)利用數據挖掘技術進行科學研究。

  (2)利用數據挖掘技術進行市場

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