产品数据库体系规划37页PPT

产品数据库的体系的核心。
28、目标的坚定是性格中最必要的力 量泉源 之一， 也是成 功的利 器之一 。没有 它，天 才也会 在矛盾 无定的 迷径中 ，徒劳 无功。- -查士 德斐尔 爵士。 29、困难就是机遇。--温斯顿．丘吉 尔。 30、我奋斗，所以我快乐。--格林斯 潘。
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特

意识上：
尽早做数据采集，但要回归数据采集的 目只的有更好地理解产品，才能做好产品数据运营
系统做数据积累，因为积累是要时间的
定期做数据监精测选pp，t课件趋势对产品管理很重
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学以致用！
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常用维度与案例
时间维度---即时切片、日、周、月 用户属性---性别、年龄、Q龄、地域、场景、 版本维度---版本号，产品类 接入方式---ISP, SP
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常用维度与案例
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希望PMM……
能力上： 理解产品指标体系的意义 具备基本经营分析的能力
误解上报就是统计。 2. 统计项没定义。
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案例3：数据上报新效果
该案例主要修正点： 1. 提炼出关键指标， 2. 区分统计指标如何通过
上报实现。 3. 给出定义与公式。
精选ppt课件25目录1为什么要做产品数据运营规划
2
产品数据运营的一般方法
3
QQ上功能（产品）运营的案例
4
业务分析维度介绍与案例分享
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为什么要做产品数据运营规划
2
产品数据运营的一般方法
3
QQ上功能（产品）运营的案例
4
业务分析维度介绍与案例分享
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案例1： 离线传文件--原效果
产品运营分析中一般存在的问题：
（一）产品指标设计问题 指标缺乏提炼，要么过于简单，或者过于繁多： 指标层次混乱，重点与层次不清晰： （大多是将数据列举出 来，至于相互关联性，层次性表现较弱）。 指标的分析维度过细，或者过笼统：

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客服模块——自动化聊天
高效的自动化聊天: ①好友被动添加，自动通过； ②自动通过后，自动回复； ③关键字触发，话术自动回复； ④话术提前准备，点击即可快捷回复；
解决痛点：解放人工的操作，大大提升工作效率 自动通过验证后，自动回复，及时触达，降低被删概率，解
决客服重复回复问题。
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客服模块——朋友圈功能
整合多渠道客户数据，依据企业的业务形态，消费者历程以及现 有的业务模式，规划出可持续提升消费者体验的全域营销场景， 以及数据洞察、人工智能与业务优化，助力品牌/企业切入营销全 环节，坚持以客户为中心，打通营销痛点，影响客户心智。
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CRM：全渠道会员管理 客户管理工具
解决问题 · 整合多平台交易客户
解决问题
· 不依赖平台流量 · 告别高额的平台费用 · 其他“孤立”微商城小程
序流量少
· 老客户大面积沉睡回
购少
各平台及门店客户沉淀
客户管理 自动化标签管理
老客专享优惠 二次复购 自购省
钱
客户就是金钱 积累的客户能变现
客户/粉丝/会员 营销互动
会员等级和权益
朋友社交分销 三级分销 分享赚
钱
电商宝SCRM 客户营销管理
解决问题 · 公众号涨粉难 · 吸粉方式单一 · 吸粉慢
创建海报
微信端推广 粉丝传播
裂变增粉，粉 丝获得福利
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营销应用：公众号群发 粉丝精细化营销神器
解决问题
· 突破服务号一月 只能发4次的限制
· 粉丝筛选，更有 针对性的内容推送
·支持标签交集、并 集筛选
筛选群发对象
编辑图文
多次群发消息，不 同粉丝推送不同内 容
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电商宝SCRM核心定位

报表生成等。
数据存储与备份情况
存储设备
说明数据存储所采用的硬件设备、存储介质及其性能 指标。
备份策略
描述数据备份的周期、方式（如全量备份、增量备份 等）以及备份数据的存储位置。
灾难恢复
概述在发生硬件故障、自然灾害等情况下，如何恢复 数据库系统的正常运行和数据完整性。
数据质量与完整性评估
数据质量
评估数据库中数据的准确性、完 整性、一致性以及时效性等方面 的问题。
地理解数据。
报表生成
根据查询结果生成各类报表，如销售 报表、库存报表等，方便用户进行数 据分析和决策。
大数据处理
针对海量数据，采用高效的数据处理 技术和算法，提高查询和统计的效率。
系统维护模块功能描述及实现方式
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数据备份与恢复
定期备份数据库数据，确保数据 安全；在数据丢失或损坏时，能
够及时恢复数据。
关键术语定义
产品数据库
产品信息
指集成了产品信息、市场数据、供应链信 息等于一体的数据库系统，用于支持企业 的产品管理和相关业务活动。
指与产品相关的基本信息，如产品名称、 规格、价格、生产日期、保质期等。
市场数据
供应链信息
指与产品销售和市场表现相关的数据，如 销售量、销售额、市场份额、消费者反馈 等。
应对措施提出
根据风险评估结果，提出相应的应对 措施，包括加强技术研发和投入、完 善安全管理体系、优化运营策略等， 确保能够有效应对各类风险。
总结回顾与未来发展规划
总结回顾
定期对产品数据库体系的运营情况进行总结回顾，分析存在的问题和不足，提出改进意见和建议，为后续的优化 和改进提供参考。
未来发展规划
产品数据库体系规划

– 围绕一些主题，如顾客、供应商、产品等 – 关注决策者的数据建模与分析，而不是集中于
组织机构的日常操作和事务处理。 – 排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简
明视图。
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数据仓库关键特征二——数据集成
• 一个数据仓库是通过集成多个异种数据源 来构造的。
• 关系数据库，一般文件，联机事务处理记录
• 衡量联机事务处理系统的一个重要性能指标是系 统性能，具体体现为实时响应时间(Response Time)
• 特点
– OLTP支持大量并发用户定期添加和修改数据
– 反映随时变化的单位状态，但不保存其历史记录
– 具有复杂的结构。
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OLTP系统 VS. OLAP系统比较 (1)
2
什么是数据仓库?
• 数据仓库（Data Warehouse，简写为DW或DWH）
• 数据仓库的定义很多，但却很难有一种严格的定义 – 数据仓库是一个数据库，它与公司的操作数据库分开 维护。 – 允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据 分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持
• 数据仓库区别于其他数据存储系统 – “数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而变 化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策 过程.”—W. H. Inmon
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数据仓库数据库
– 数据仓库系统中的数据库是整个数据仓库系统 的核心，是数据信息存放的地方，对数据提供 存取和检索支持。相对于传统数据库来说，它 突出的特点是对海量数据的支持和快速的检索 技术。
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数据抽取工具
– 数据抽取工具把数据从各种各样的存储环境中 提取出来，进行必要的转化、整理，再存放到 数据仓库中。对各种不同的数据存储方式的访 问能力是数据抽取工具的关键，数据转换通常 包括：

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日期
第32页，共79页。
分析
在执行COMMIT操作时，后台进程LGWR要 开始工作，所以事务变化被记载到重做日志 中。因为只有在发出检查点时，才会将SCN 值写入控制文件和数据文件头部，所以控制 文件和数据文件的SCN值保持一致，并且存 放的是先前检查点的SCN值。
控制文件和数据文件的SCN值一致，与重做 日志不一致！
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日期
第28页，共79页。
CKPT工作原理
当Oracle发出检查点时，系统会将检查点时刻的
SCN值写入到控制文件和数据文件头部，同时还会促
使DBWR进程将所有脏缓冲区写入到数据文件中。
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日期
第29页，共79页。
检查点工作机制
在DBWR进程工作之前，LGWR进程首 先将重做日志缓冲区内容写入到重做日志文 件，即该时刻的SCN值会被写入重做日志。
Oracle使用的主要内存结构包括系统全局 区SGA和程序全局区PGA。
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日期
第9页，共79页。
SGA区
日期
10 第10页，共79页。
数据高速缓存
保存最近从数据文件中读取的数据块。分为 脏缓存块、空闲缓存块和命中缓存块三类。
脏缓冲块：当执行INSERT、UPDATE以及 DELETE操作时，服务器进程修改数据高速 缓存的相应数据，此时缓冲区的内容与数据 文件中的内容不一致。
当CKPT进程工作的时候，会将当前时 刻的SCN值写入数据文件和控制文件。
在发出检查点时刻，数据文件、控制文 件和重做日志的SCN值完全一致。
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日期
第30页，共79页。
系统恢复
当运行Oracle Server时，在访问数据 文件、控制文件和重做日志时，Oracle会定 期检查并比较每种文件的SCN值，确定文件 是否损坏、系统是否出现异常，最终确定系 统是否需要进行恢复。

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产品数据管理（PDM）技术
PDM系统的主要功能
第三层是功能层。 对象层提供了描述产品数据动态变化的数据模型，在此模型的基础 上，根据PDM系统的管理目标可以建立相应的产品数据管理功能 模块。PDM系统中的功能模块可以分成两大类。 一类是包括系统管理和工作环境的管理模块，系统管理主要是针对 系统管理员如何维护系统，确保数据安全与正常运行的功能模块； 工作环境管理是使各类不同的用户能够正常、安全、可靠使用 PDM系统，既要方便快捷，又要安全可靠。 另一类是基本功能模块，包括文档管理、产品配置管理、工作流程 管理、零件分类和检索管理、项目管 理等。
工作流与过程管理按照管理的范围和功能可分为三种类型：任务管 理、工作流管理、任务历史管理。
任务管理主要管理某人在某时对哪些数据对象做了哪些事，对其它 哪些数据产生影响，应该通知哪些人
工作流管理主要是对数据的处理流程进行管理。对于不同部门、不 同数据对象，其处理流程也不一样，所以PDM系统中工作流的定义与管 理必须具有很好的灵活性，以适应企业各自的组织、经营和管理风格。
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产品数据管理（PDM）技术
版本管理
通常产品的设计过程是一个连续、动态的过程。一个设计对象在设 计过程中不断修改，会产生许多版本。版本不仅包含了设计对象在当时 的全部信息，而且还反映了该版本的设计对象和其它相联系的对象的联 系。例如，零部件对象的版本与文档版本的关联性。一个对象的多个版 本之间应该有联系，并且还应有识别每一个版本的有效条件。按照设计 对象所处的不同状态，版本有不同的状态名。设计阶段对象的版本名称 为工作版本，它驻留在设计人员私有的电子仓库中，其它用户不能使用. 设计完成之后，设计者将该对象的版本提交公共的电子仓库待审批，此 时的版本称为提交版本。提交版本不允许修改和删除，其它用户可以查 看，但不能引用。提交版本经审核批准后成为发放版本。发放版本存放 在专门的电子仓库中，所有用户只能对它进行查询，不能修改。

▪ 数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模 型，以星形架构为主要结构方式的，并在它的基 础上，扩展出理论雪花形架构和数据星座等方式， 但不管是哪一种架构，维度表、事实表和事实表 中的量度都是必不可少的组成要素。
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1）星形模型
▪ 星形模型是最常用的数据仓库设计结构的 实现模式。
▪ 星形模式通过使用一个包含主题的事实表 和多个维度表来支持各种决策查询。
例： 在商品销售分析DW模型中，商品的销售数量、金额、企业利润等是分析数据； 销售的时间、地点等使用户感兴趣的描述数据； 销售产品的详细情况、购买商品的客户详细情况等是细节数据。
(2) 数据的历史变迁性。DW的数据模型增加时间属性作 为码的一部分
(3) 数据的概括性。DW的数据模型中增加了一些衍生数
供应商品 信息
供应商 编号
供应商固 有信息
商品固 有信息
商品库 存信息
商品销 售信息
日期
供应商
供应
商品
商品采 购信息 商品号
日期
日期
顾客号 精选编辑ppt
购买 顾客
顾客购 物信息
顾客固 有信息 19
2. 逻辑模型设计
▪ 关系数据库一般采用二维数据表的形式来表示数 据，一个维是行，另一个维是列，行和列的交叉 处就是数据元素。关系数据的基础是关系数据库 模型，通过标准的SQL语言来加以实现。
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2
思考：
▪ 沃尔玛的数据仓库是怎样建成的？
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3
教学目标
▪ 掌握
➢ 数据仓库的设计和开发方法 ➢ 数据模型的设计 ➢ 维度设计 ➢ 粒度设计 ➢ 数据仓库的开发步骤
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产品数据管理概述
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产品数据管理概述
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产品数据管理概述
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PDM的发展
• 企业间的PDM
• 协同产品商务（CPC，Collaborative Product Commerce） • 价值链的整体优化 • 以敏捷的产品创新为目的 • 以协作为基础，使每个商务实体发挥自己最擅长的方面 • 以产品设计为中心进行信息的聚焦和辐射
• 协同产品定义管理（cPDM，collaborative Product Definition Management） • 这是一种战略经营的方法，其核心是信息的集成和工作的协同，能够 很好的整合企业内外的各种资源使工程师可以尽早共享产品知识，从 而为产品开发提供一个创新环境。 • 强调协同工作流程，协同产品商务，供应商集成，企业应用集成等。 • 强调产品生命周期有产品定义生命周期（智能资源产品－如何设计、 制造和服务等信息）、产品生产生命周期（物理意义上的产品）和运 作支持生命周期（企业运作所需资源的统一监控和调配）组成。
产品数据管理概述
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什么是PDM
• PDM概念的理解
• PDM进行信息管理的两条主线是静态的产品结构和动 态的产品设计流程
• PDM是一个面向对象的电子资料室 • PDM是一个提供数据、文件、文档更改管理、版本管
理、产品结构管理和工作流管理的管理软件。 • PDM是数据库基础上的软件技术，是一个软件开发平
压缩制造时间
产品形成过程
制造过程
时间
20％
40％ 60％
80％
100％
产品数据管理概述
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产品形成过程的影响和问题

数据存储·数据质量·元数据·安全
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文思信息 版权所有，内部保密材料
BI环境内的数据架构
IT人员
高级分析人员 业务分析人员 决策用户
集市层
应用集市层 •面向应用的个性化定制。
指标库:规模指标、客户指标、盈利指标、风险指标等
汇总层
机构汇总 账户汇总
预连接/预处理 产品汇总
交易统计汇总
渠道汇总 客户汇总
管控平台
前端软件
前端软件
前端软件
前端软件
DM
信用卡 集市
DM
信贷集 市
DM
风险管 理集市
DM 。。。
ETL软件
ETL软件
ETL软件
ETL软件
SASB
YHT
CMS
PMS
。。。
4
文思信息 版权所有，内部保密材料
数据仓库典型体系架构（集中型－EDW）
前端软件（BIEE、Congnus、BO、Microstrategy）
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应用用户、决策用户会访问特定应 用
……
业务人员通过设定业务检查规则来 3 明确模型可用性
业务部门人员多数需要常规报表供 日常呈报
…… 业务人员参考整合规则来验证业务 2 正确性
POWER USER通常需要访问第二层对 数据进行深入分析
……
1 审计/风险管理等需要未经加工的 业务原始数据
源数据质量检查规则、常规报告
EDW: •全部源系统的原始细节数据，不接 入派生和汇总数据。
ODS: •状态类数据保存当前最新数据 •日志类数据保存3个月 • 针对及其特殊的需要可以考虑 对数据保留一定时间段的历史
EDW: •一般最长在线保存7年。 •事件类数据在线保留时间会短 一些，13个月左右。