物流行业数据仓库

数据中台在物流行业的应用包括数据整合与共享、智能决策支持、运营效率优化、客户体验提升、风险管理和供应链协同与优化等多个方面。‌数据整合与共享‌：物流行业中，数据通常分散在不同的系统和部门中，导致，及时处理客户投诉和问题，提高客户满意度和忠诚度。‌风险管理‌：物流行业面临着诸多风险和不确定性，如自然灾害、交通事故、政策变化等。数据中台通过对物流各环节的数据进行全面监控和分析，及时发现和预警潜在的信息孤岛现象严重。数据中台通过整合企业内部和外部的数据资源，构建统一的数据平台，实现数据的集中管理和共享。‌智能决策支持‌：数据中台集成大量的历史数据和实时数据，利用数据分析和机器学习技术，为物流企业提供‌：数据中台通过对物流各环节的数据进行全面采集和分析，找出影响效率的瓶颈和问题，并提出改进方案。实时监控运输、仓储、配送等环节的绩效指标，及时发现异常情况，采取相应的改进措施。‌客户体验提升‌：数据中台通过智能决策支持。通过分析不同运输方式的成本和效率，企业可以选择最优的运输方案，降低物流成本，提高客户满意度。还可以通过预测分析，预判市场需求和业务发展趋势，帮助企业制定长远的发展战略。运营效率优化

数据中台在物流行业的应用包括数据整合与管理、智能决策支持、运营效率优化、客户体验提升、风险管理以及供应链协同与优化等多个方面。‌数据整合与共享‌物流行业中，数据通常分散在不同的系统和部门中，导致客户满意度和忠诚度。‌风险管理‌物流行业面临着诸多风险和不确定性，如自然灾害、交通事故、政策变化等。数据中台通过对物流各环节的数据进行全面监控和分析，及时发现和预警潜在的风险，并采取相应的防范措施。通过数据信息孤岛现象严重。数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，包括来自不同物流环节、不同业务系统以及供应链上下游的数据，构建统一的数据平台，实现数据的集中管理和共享。通过数据中台，物流企业可以打破信息孤岛，实现跨部门、跨系统的数据流通，提高信息的透明度，减少信息传递中的误差和延迟。‌智能决策支持‌数据中台集成大量的历史数据和实时数据，利用数据分析和机器学习技术，为物流企业提供智能决策支持。通过深度挖掘和发展战略。‌运营效率优化‌数据中台通过对物流各环节的数据进行全面采集和分析，找出影响效率的瓶颈和问题，并提出改进方案。借助数据中台，物流企业可以实时监控运输、仓储、配送等环节的绩效指标，及时发现

物流大数据平台是利用大数据技术，对物流行业中的各类数据进行收集、存储、处理、分析和可视化展示，从而为物流企业提供决策支持、优化运营流程、提升服务质量和增强竞争力的综合性平台。数据来源运输环节数据清洗、转换和整合技术，将分散、异构的数据统一存储到大数据平台的数据仓库或数据湖中，确保数据的一致性和可用性。数据分析与挖掘：运用统计分析、机器学习、深度学习等算法，对物流数据进行深度挖掘。例如，通过有助于优化仓库布局、提高库存周转率、合理安排仓储设备维护和人员工作任务。订单管理数据：电商平台、企业的销售系统或物流企业的订单管理系统产生的订单信息，包括订单的发货地、收货地、货物种类、数量、下单时间仓储的影响）、市场动态数据（如原材料价格波动、行业竞争态势）等，为物流决策提供更全面的参考依据。功能模块数据采集与整合：具备多种数据采集接口和工具，能够从上述各类数据源中实时或定期抽取数据，并通过数据：通过安装在运输车辆上的卫星定位系统（GPS）、传感器等设备，收集车辆的行驶位置、速度、行驶路线、油耗、货物状态（如温度、湿度，对于冷链物流至关重要）等信息。这些数据可以实时传输回平台，用于监控运输

物流数据中台是物流行业数字化转型的关键组成部分，它通过整合和分析物流数据，为企业提供决策支持和业务优化方案。以下是物流数据中台的主要建设内容和特点：技术体系：物流数据中台的技术体系包括数据采集、加工（公共数据中心）和应用层（萃取数据中心和主题中心）。物流数据中台能够整合物流行业多源异构数据，打造统一的数据平台，实现数据的集中管理和治理。服务体系：物流数据中台提供数据服务化，将数据封装成服务提供给业务或下游系统使用，实现D2V（DatatoValue）的理念。它支持数据大屏和BI报表等数据应用，为运营分析提供直接有效的服务。运营体系：物流数据中台的运营体系包括数据质量管理、数据安全和隐私保护等。它还包括数据备份与恢复机制、权限管理和开发与生产环境物理隔离等安全保障措施。安全保障：数据安全与隐私保护是物流数据中台建设的重要环节，涉及到客户信息、订单信息等敏感数据的保护。采用数据加密、访问控制等手段确保数据的安全性和隐私性。智慧园区案例：物流数据中台可以作为智慧园区建设的一部分，通过智能分析优化资源配置和提高出行效率。未来趋势：物流数据中台将更加注重与业务场景的紧密结合，通过技术创新和生态协同来不断提升其价值和竞争力。它将更加智能化和个性化，为物流企业提供更精准的决策支持和业务优化方案。

数据仓库在现代企业中具有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景和行业案例：应用场景商业智能与分析：数据仓库是进行商业智能分析和报告的核心平台，能够汇总不同来源的数据，为企业用户提供全面的信息，支持基于。行业案例电商行业：电商企业利用数据仓库整合用户行为、销售和库存数据，进行个性化推荐和精准营销，从而提升用户体验和销售业绩。金融行业：银行和金融机构通过数据仓库进行客户行为分析、风险管理和合规性监控，帮助预测市场趋势并优化投资组合。医疗行业：医疗机构使用数据仓库分析患者数据和治疗效果，以提升医疗质量和降低运营成本，同时进行科研数据分析，支持疾病预测与预防研究。制造业：制造企业利用数据仓库监控数据的决策和预测性分析。客户关系管理：通过将客户数据导入数据仓库，企业可以深入了解客户行为，制定相应的营销策略，提高客户满意度。企业资源规划：数据仓库帮助企业监控资源、供应链和生产，支持更有根据的决策生产流程、设备故障和供应链效率，实现精益生产和智能制造。最新趋势云数据仓库：随着云计算的普及，越来越多的企业将数据仓库迁移到云平台上，以实现更高的灵活性和可扩展性。实时数据仓库：实时数据仓库能够以秒级的延迟

。实时数据仓库的应用实时数据仓库可应用于多个领域，包括金融、物流、医疗、电商等。金融领域：实时数据仓库可以将不同金融市场的数据实时采集、整合、分析，快发现并响应市场变化，帮助金融机构做出更准确的投资决策。物流领域：实时数据仓库可以将物流企业的订单、库存、运输等数据实时采集、整合、分析，快速发现并解决物流链上的问题，从而提高物流效率和运营质量。医疗领域：实时数据仓库可以将医院的病历、检查、验等数据实时数据仓库通过实时或接近实时的方式来存储、管理和处理企业的数据仓库。与传统的批处理数据仓库不同，实时数据仓库强调数据的即时性和实时性。它能够接收和处理实时产生的数据，并将其快速集成和存储，以便实时分析和查询。实时数据仓库通常使用数据复制和流式处理技术，以确保数据的实时传输和处理。实时数据仓库的优势在于，它能够让企业在实时或接近实时的条件下进行数据分析、报表生成和业务决策，从而提升企业的响应速度和决策质量。此外，实时数据仓库还支持多种数据源的集成，包括传感器、日志、移动设备等，这也增强了企业的数据获取和分析能力。实时数据仓库的架构实时数据仓库的架构通常分为以下几个层次：数据来源层、数据采集层

教育行业数据仓库是一个用于存储、管理和分析与教育相关的数据的系统。提供决策支持和战略规划，帮助教育机构、学校等更好地了解教育生态系统的运行状况、发现潜在问题等。以下是教育行业数据仓库的一些常见功能和、关联分析等，生成报告和可视化图形。决策支持：通过对教育数据进行深入分析，教育行业数据仓库能够为决策者提供可靠的数据支持，帮助制定教育政策、调整教育资源分配和改进教学质量。星环数据仓库解决方案星环特点：数据整合：数据仓库可以从多个数据源中提取数据，并通过数据整合技术将些数据整合到一个统一的数据模型中，以便进行分析和查询。数据清洗和转换：数据仓库可以对提取的数据进行清洗和转换，使数据达到一致性和准确性。数据存储和管理：数据仓库使用专门的数据库管理系统来存储和管理教育数据，包括数据的备份、恢复和安全性护。数据分析和报告：数据仓库提供数据分析和报告工具，可以进行各种分析操作，如数据挖掘、趋势分析数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。

社交媒体、物联网设备等，将这些分散的数据整合到一个统一的数据仓库中，消除数据孤岛，形成全面、一致的数据视图。数据清洗与转换：在数据集成过程中，对数据进行清洗、转换和标准化处理，去除噪声数据、纠正错误大数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量数据的集中式系统，它是传统数据仓库在大数据时代的演进和扩展，具有以下特点和优势：数据存储海量数据处理能力：能够容纳和处理海量的结构化、半结构化以及非结构化数据，例如通过机器学习算法对客户数据进行聚类分析，实现精准营销。决策支持：为企业的决策制定提供有力支持，企业管理层可以基于数据仓库中的数据分析结果，做出更明智、更科学的决策，例如制定市场营销策略、优化产品设计、调整生产计划等。架构与可扩展性分层架构：通常采用多层架构，如操作数据存储（ODS）、企业数据仓库（EDW）、数据集市等，各层之间分工明确，便于数据的管理、维护和使用。弹性可扩展：能够根据企业数据量的增长和业务需求的变化，灵活地扩展计算资源和存储资源，实现水平扩展和垂直扩展，确保系统的性能和可用性不受影响。元数据管理元数据存储：对数据仓库中的数据进行元数据管理，记录数据的来源、定义、转换规则

客户提供更加准确的信用评分，为金融机构的信贷决策提供科学依据，降低信贷风险。物流行业物流行业涉及到货物的运输、仓储、配送等多个环节，数据仓库的应用可以帮助物流企业实现物流轨迹实时跟踪、库存优化和配送处理和存储的需求也会不断变化。数据仓库具有良好的灵活性和可扩展性，能够根据业务增长进行水平扩展，轻松满足企业不断变化的需求。多场景下的数仓应用电商行业在电商领域，数据仓库是驱动业务增长和优化用户体验活动，提高用户的购买转化率和忠诚度。金融领域金融行业对数据的准确性和实时性要求极高，数据仓库在金融交易监控、风险预警和客户信用评估等方面发挥着不可或缺的作用。银行、证券、保险等金融机构每天都要处理大量路线规划，提高物流效率和服务质量。以顺丰、菜鸟等物流企业为例，它们通过数据仓库实时采集和分析物流数据，包括货物的位置、运输状态、配送进度等，实现了物流轨迹的实时跟踪，让客户可以随时了解货物的运输情况。在库存优化方面，数据仓库可以根据历史销售数据、市场需求预测等信息，帮助物流企业合理调整库存水平，减少库存积压和缺货现象，降低库存成本。在配送路线规划方面，数据仓库可以结合交通路况、配送地址、车辆信息等多源数据，运用智能算法为配送车辆规划最优的配送路线，提高配送效率，降低运输成本。

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...