1、电子商务公共服务平台项目项目的技术基础关键技术成果来源及知识产权 本项目关键技术来源主要有数据源的整合、数据仓库的构建、海量数据处理等三大块。电子商务的发展迅速，数据量越来越大，很多企业也逐渐加入到这些技术领域。我们从2012年1月份开始进行关注、学习和研发，在这些方面颇有成绩。 数据源整合 数据源，顾名思义，即数据的来源，是提供某种所需要数据的器件或原始媒体。 我们有着强烈地对数据进行采集和整合的需求，将不同业务系统的数据进行统一的整理和管理，从而能够进行集中的、综合的查询、分析。这种系统不仅能解决当前企业遇到的数据整合问题，也能满足企业以后发展的需要，为此我们提出了数据源整合方案。数据源整
2、合方案 支持分布的数据源整合、流程化、集成数据，提供一个集中、可访问的企业数据视图，用户可以从多种异构的数据获取。 技术特点： 1、数据分块读取； 2、数据自动采集； 3、数据兼容性良好； 4、配置灵活、易于扩展。 数据仓库构建 “数据仓库”是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。 因为我们企业的现有系统不能提供更多的决策信息（尽管企业已纪有了大量的数据积累），所以我们提出了数据仓库构建方案。 数据仓库构建方案 通过构造一种体系化的数据存贮环境，将分析决策所需的大量数据从传统的操作环境中分离出来，使分散的、不一致的操作数据转换成集成的、统一的信息。 技术
3、特点： 1、能够把企业的内部数据和外部数据进行有效的集成，为企业的各层决策提供数据依据； 2、可以为市场营销和客户分析提供基本的信息源和辅助工具 3、可以实现对产品、部门、机构的利润与成本分析； 4、可以规范管理流程、优化业务处理、提高资本利用率。 海量数据处理 大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，我们需要分布式数据存储和分布式数据计算等一系列数据处理技术，构建分布式数据处理平台。目的是将大量数据和计算部署在大量集中或者分布管理的廉价计算与存储设备（如PC）上，利用高效的并行和分布式计算技术，提供数据冗余机制。为此，我们提出了海量数据处理方案完成海量数据的处理。 海量数据处理方案 针对
4、海量数据实时分析的需求，我们需实现支持实时海量数据计算的云智能数据处理架构。它包括数据存储模块、数据计算模块、分布式系统管理模块，模块相互协调，共同完成海量数据的处理。 技术特点： 1、灵活存储：拥有磁盘和同内存的存储； 2、多数据接口：支持各种类型数据的访问； 3、易扩展：分布式的架构带来了高可扩展性； 4、处理大数据时速度快，性能高。 优势及意义 数据整合技术不同于面向ETL的技术，它是对数据进行访问，而不是移动数年据，支持常见数据源整合，避免了数据结构不一致、数据存储类型不同的问题。 数据仓库提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的操作型数据库中很难或不能得到，构建数据仓库
5、技术能有效的把操作形数据集成到统一的环境中以提供决策型数据访问，能让用户更快更方便查询所需要的信息，提供决策支持。 海量数据分析技术对于PB级的数据统计、计算、存储非常重要，避免了数据阻塞，反应迟缓的状况。 项目技术方案Project Technique Program 根据项目情况，将局域网网络系统的设计与综合布线系统相结合, 并考虑到系统上的应用软件要求，配备相应的网络设备，以满足今后几年内的升级需求。同时通过此项工作, 实现各个仓库对接, 形成局域网。同时完善电子商务平台, 实时监控网络设备、服务器和PC机的运行状况并保障支持目前稳定上升的业务量。项目建设期为25个月, 从2012年12
6、月至2014年12月。仓储局域网项目建设期管理电子商务平台电子商务是互联网业务的必然趋势。 针对我们电子商务平台特点，采用系统发展模式，步步为营，贯彻全过程的技术路线。1平台业务模型2电子商务平台逻辑架构3电子商务平台创新生意逻辑业务模型图A业务模型图B电子商务平台优势正规供货厂商, 规范游戏规则, 市场良性有序发展。市场规范多渠道高成长管理规范 统一代理商入门门槛低独家品牌货源支持供应商通过培养代理拓展渠道,代理商通过供应商创业。订单、物流、资金流统一管理, 相关交易方利益充分保证。代理商开店无需线下组织货源, 不需要图片处理和网站知识, 不需与客户议价。相关供应商网店与代理商网店有独立品牌
7、。自定义整个仓储管理系统的管理规则。根据需要及编码规则定义序列号，对每批商品生成条码序列号标签。包括采购定单和采购收货。负责仓库产品的入库、出库、库存管理、调拨管理、盘点、库存上线报警。负责出库单的产品序列号扫描，校对库存报表。包括各种季度的销售报表、采购报表及盘点报表的生成与统计。负责出库单的产品序列号扫描，校对库存报表。连结网站B2B2C系统，根据客户交易额和交易量来设置客户等级并予以相应折扣优惠。根据客户网购情况，对其进行分组管理。记录客户资料，了解客户信息。连结网站B2B2C系统，以批量发送各种活动信息的方式对客户进行精准营销。主要包括催付提醒、催确认收货、发货提醒、物流提醒和短信统计
8、功能。对客户等级，地区分布、购买频次及回头客增长趋势分布的数据报表和图表的分析。自定义客户管理系统的管理规则。负责货物信息、客户信息、货运单号、分类编码、运费价目表等资料的增减变更维护。记录各个快递公司的基本信息，联系解决货品运输。记录快递员的基本信息。通知快递人员收件，运单录入和发货处理。分类管理快递单据，及时解决快递问题，全程监控运单状态。提供多条件组合查询录入的快件信息。定制各种数据统计报表，给公司管理决策提供参考。定义管理员及其操作口令的功能。提供供应商基础信息管理，方便查询和联系。提供采购订单功能，满足以订单为主线的采购管理需求。负责库存组织、商品基本信息建档维护管理，实现库存业务与
9、财务无缝集成。档期作业系统化，实现档期与采购管理的自动关联，数据实时共享。打造单一作业平台，提高跟单作业的效率。定义管理员及其操作口令的功能。是储存会计信息的中央信息库，主要记录公司财务情况，接收并账务处理网站B2B2C系统传来的凭证。处理销售、采购、应收及应付款项，全面监控应收、应付情况及相关单据。与仓储管理系统（WMS）相互传递资产和商品库存信息，支持会计处理和报表编制，为公司资产管理策略提供服务。核算出入库物料成本，实时监控统计出入库情况。根据采购、销售等数据确定成本并生成记账凭证。接收人工费用，固定资产折旧费，商品库存等资料并计算成本。根据所获取的会计信息自动编制各种会计报表，并对其进
10、行审核、汇总、生产各种分析图后按预定格式输出。支持财务预算、预测和预算生成。通过对财务数据进行建模分析实现决策科学化。商业智能系统 针对数据库数据数量的日渐增多带来的迫切整合需求, 需要实现支持从分布的数据源整合、流程化、集成数据，提供一个集中可访问的数据试图。帮助企业和用户多渠道获取数据并快速回应企业的各类需求。 该方案须具有标准化，最大限度降低数据整合的成本。数据源整合海量数据处理： 针对海量数据实时分析需求，我们需实现实时海量数据计算的云智能数据处理架构。A.数据储存模块B.数据计算模块C.分布式系统管理模块数据储存模块结构图数据计算模块结构图 满足大数据量的计算需求，优化方案，实现毫秒
11、级完成上千万数据记录的扫描、统计、分析、预测等需求。分布式系统管理模块 管理整个架构的系统配置、内部审核系统资源、监控每个分布式节点及优化架构资源。电子监控系统 建设方案 本系统共涉及400个监控点，各出入监控点均采用知名品牌，布置按实际需求适量调整。 系统采用各区域集中供电方式，每个区域设置配电箱并有控制中心提供所有电源。安防部分采用总线连接方式。 对传输距离大于400m的监控点视频采用视频图像传输器，采用差分的平衡信号传输与双线传输保证传输图像的效果。 系统主机，数字硬盘录像系统均采用知名品牌，满足现有系统建设和日后升级，保障流畅的全时录像。项目进度安排 本项目采用项目经理负责制的管理模式，强化项目立项管理、团队组织、需求调研、平台设计、平台研发、部署试行、验收各个环节的控制。 计划于2012年12月启动，2014年12月结束。产品市场预测 电子商务公共服务示范平台以强大的实体市场和XXX的龙头优质资源为基础，不断创新电子商务模式来拓宽自身乃至整个广东地区的商家销售渠道，培养优质品牌争取更大的市场份额，在推动该地区服装企业的电子商务化和产业转型升级的同时将自身建设成框架完善、信息丰富、功能强大、配套齐全的全国大型电子商务公共服务平台。
