6篇关于数据孤岛的计算机毕业论文

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CY服饰公司客户关系管理优化研究

这是一篇关于客户关系管理,女装行业,CRM,数据孤岛,智能推荐的论文, 主要内容为女装行业在经历了近十年的高速增长期后,增速逐步下降。品牌商与经销商的矛盾、电商平台的发展、商业地产租金上涨、新冠疫情肆虐等等因素都对女装行业带来了巨大挑战。加之行业内严重同质化的产品、高度重合的目标客群、极度不确定的客户需求,都促使女装行业开始从研究产品的思路转向研究客户的思路。越来越多的企业开始重视客户关系管理,并逐步实施了CRM系统。但多数女装企业实施CRM的效果并不理想。通过查阅大量国内外研究文献,发现以企业角度着眼于客户关系管理实施的研究与以软件开发角度着眼于CRM系统的研究两派间缺少连接的纽带。一方面缺乏女装企业实施CRM的具体实例。另一方面忽略了本行业中多数企业的系统并没有实现高度集成化,缺少在多个系统间进行数据交互的具体操作。对CY公司的客户关系管理研究历时6个月。在对研究对象进行了多角度数据分析后,发现了新客户发展困难、老客户回购率及库存激增,调拨量大等现象。在第一条研究路线上,通过客户访谈、专家访谈等手段并应用客户关系管理中的IDIC模型工具将其背后的问题归纳为导购个人能力、CRM系统以及制度与管理流程三个方面。最后通过针对终端导购的量表问卷,锁定问题为客户沟通渠道受阻与导购精准推荐能力弱。在第二条研究路线上,对公司信息化发展程度进行了调研,锁定了ERP与CRM系统间数据孤岛的问题,并发现数据孤岛对导购个人能力的发挥有负面影响。第三条研究路线上,从库存激增调拨量大的现象中,发现了订单下量及产品调拨过程未考虑客户要素的问题。结合文献研究与发现的问题,以信息化作为切入点,以CRM系统的优化整合为主要手段,设计了CY公司客户关系管理的优化方案。其中包含销售数据反向同步至CRM系统、通过企业微信解决客户沟通、智能推荐系统为终端导购赋能且反向影响订单进而减少库存与调拨量等多项举措。其过程搭建了一条从消费者到产品设计者再到消费者的环形数据链路。并在研究的最后阶段,使用分组对照实验的方法,对方案前半部分的可行性与有效性进行了验证,为CY公司全面实施CRM优化方案打下了基础。

基于微服务和声纹识别的工业生产平台的设计与实现

这是一篇关于数据孤岛,微服务,Spring Cloud,声纹识别,持续迭代的论文, 主要内容为近年来随着工业互联网迅速发展,越来越多的工业企业将互联网信息技术应用于生产和管理中。但我国焦化企业信息化进展比较缓慢,主观原因是焦化企业生产规模大、工序多、物料种类、部门工种复杂等特点,客观原因是原有的生产管理软件大多数以J2EE框架为核心的单体式架构设计实现,随着时间推移,系统负载加大造成系统性能、操作性、可靠性下降,另外过于单一庞大的服务会导致数据孤岛的产生,造成运维成本增加。为解决以上问题,本文以某焦化企业生产信息化建设为例,详细阐述如何以微服务架构为基础设计实现企业信息化生产平台。本文围绕平台的设计与实现,完成了以下工作:了解国内外生产管理系统发展历史与现状,研究分析工业生产系统现实的意义和实现价值,确定本文主要研究方向和内容。熟练掌握微服务架构,运用Spring Cloud、Vue、Docker、Kubernetes、My SQL和声纹识别等软件开发技术。基于软件工程开发规范,对焦化企业的生产流程进行功能需求分析,同时依据实际使用,进行非功能需求分析。根据平台需求详细划分系统模块,完成平台物理与逻辑结构设计、数据库设计、系统功能和声纹识别设计,对平台进行可行性分析,确保平台在技术、经济和操作方面切实可行。最后根据系统设计进行系统的开发实现和部署测试。平台应用声纹识别技术,训练声纹识别模型,使用声纹识别方法进行平台登录和流程审批确认,增强平台操作性和安全性。工业生产平台需要及时根据企业实际生产业务改变带来的新需求,做出软件功能快速开发和迭代部署,做到平台服务应用持续迭代,因此需要设计和搭建出一套自动化快速迭代部署流程。基于上述设计与实现内容,平台可以有效提高企业的生产效率、生产力和经济效益。目前为止,该平台已在多个焦化企业上线,使用状况稳定运行,各模块功能运行正常,后期平台更新维护正常。由此可见工业生产平台的使用加快了企业信息化建设进程,减少了运维成本。

企业非结构化数据管理系统的设计与实现

这是一篇关于非结构化数据,数据管理,全生命周期管理,数据孤岛的论文, 主要内容为随着多媒体技术的普及和推广,例如网页、文档、图片等非结构化数据在数据量级上呈爆发式增长。不同类型的非结构化数据,目前尚未出现通解式的数据存储和管理方案。针对数据特点选取不同存储策略,虽是一种解决方式,然而却更容易产生数据孤岛问题。而消除数据孤岛、将非结构化数据进行统一管理,是一种能够挖掘数据潜在财富价值、打通业务间数据壁垒的重要手段。针对上述问题,本文首先介绍了课题背景,明确了企业面临的两类数据孤岛情况,分析了能够从软件层面解决的问题,并挑选了两类典型非结构化数据作为例子进行非结构化数据管理系统的设计与实现工作。两类数据分别为具有时序特征、体量较大的日志数据以及具有高信息密度、体量较小的合同文档数据。接着根据企业实际业务需求和使用人群进行系统的需求分析工作,通过模块化思想将系统划分为数据导入、数据检索、全生命周期管理以及后台管理四个模块。在数据导入模块的实现中,本文提出了一种针对企业Java系统对内部代码不具有侵入性的日志收集方式,在数据检索模块的实现中,本文设计了一种方便用户检索的方式,在全生命周期化管理模块的实现中,本文对两类数据根据其特征设计了不同的策略,并利用Elastalert框架进行二次开发,完成对数据的监控告警功能。在后台管理模块的实现中,利用RBAC策略使系统权限控制变得更加方便。系统的开发过程中使用了前后端分离的架构,利用Vue.js搭建用户交互页面,后端则使用Tornado框架进行搭建。该系统已通过相关测试,在某企业进行实际应用。系统在一定程度上消除数据孤岛并解决两类非结构化数据访问难、描述难、检索难的问题之后,能够为后续对数据强依赖的研究打下数据基础。