仓库管理系统系统功能建模，仓库管理系统系统功能建模图

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于仓库管理系统系统功能建模的问题，于是小编就整理了3个相关介绍仓库管理系统系统功能建模的解答，让我们一起看看吧。

数据仓库中的常用工具？

常用的数据仓库工具包括ETL工具（如Informatica、Talend）、数据清洗工具（如Pentaho、Alteryx）、数据可视化工具（如Tableau、Power BI）、数据建模工具（如Erwin、SAP PowerDesigner）及数据质量工具（如IBM InfoSphere、Dataiku）。

这些工具帮助企业提取、转换、加载数据，清理数据质量，建立数据模型以及可视化数据报告，从而支持企业对大量数据进行存储、管理和分析，帮助企业更好地理解业务和制定决策。因此，数据仓库工具在企业中扮演着重要的角色。

如何做库存周转率图表分析？

进行库存周转率图表分析可以按照以下步骤进行：

1. 数据整理。导入库存表，将数据源“库存明细事实.excel”中的表名改为库存表。

2. 数据建模。分别建立度量值，包括销售数量、销售金额、库存量、库存金额（SUMX）。

3. 数据建模。插入计算列，包括库龄（DATEDIFF）和库龄区间（Switch函数分组）。

4. 数据建模。建立存货周转率指标，包括存货周转率（次数）=销货成本/平均存货余额，存货周转率（次数）=营业收入/平均存货余额。计算平均存货余额=（期初采购库存金额+期末库存金额）/2。

5. 数据建模。创建存货周转率度量值，并自定义期初采购库存金额。

6. 可视化构建。库龄区间瀑布图，X轴为库龄区间，Y轴为库存量。

7. 可视化构建。卡片图，展示库存量、库存金额、库存周转率等指标。

8. 可视化构建。品类切片器（Chiclet Slicer）。

数仓维度建模er模型优缺点？

优点：

a) 维度建模是可预测的标准框架。允许数据库系统和最终用户查询工具在数据方面生成强大的假设条件，这些数据主要在表现和性能方面起作用。—— 后期数据产品性能好

b) 星型连接模式的可预测框架能够忍受不可预知的用户行为变化。—— 切换使用不同的维度查询很方便

c) 具有非常好的可扩展性，以便容纳不可预知的新数据源和新的设计决策。可以很方便在不改变模型粒度情况下，增加新的分析维度和事实，不需要重载数据，也不需要为了适应新的改变而重新编码。较好的扩展性意味着以前的所有应用都可以继续运行，并不会产生不同的结果。—— 扩展性好

缺点：

由于在构建星型模式之前需要进行大量的数据预处理，因此会导致大量的数据处理工作。而且，当业务发生变化，需要重新进行维度的定义时，往往需要重新进行维度数据的预处理。而在这些与处理过程中，往往会导致大量的数据冗余。—— 数据预处理开销和数据冗余

另外一个维度建模法的缺点就是，如果只是依靠单纯的维度建模， 不能保证数据来源的一致性和准确性，而且在数据仓库的底层，不是特别适用于维度建模的方法。

到此，以上就是小编对于仓库管理系统系统功能建模的问题就介绍到这了，希望介绍关于仓库管理系统系统功能建模的3点解答对大家有用。