1С склад научиться: Управление складом и запасами | 1С:Управление торговлей 8

Курсы в Архангельске|1С «Управление Торговлей 8» редакция 11.3/10.3 (торговля и склад)

Курсы 1С в Архангельске:

 

Скачать коммерческое предложение

 

Данный курс рассчитан на пользователей, которым необходимо научиться эффективно работать с программой «1С: Управление торговлей 8». Слушатели получат знания, навыки и методические указания по грамотной постановке учета в торговой организации с помощью этого приложения.

 

В число задач «1С: Управление Торговлей 8», входит:

 

• Приобретение обучающимися знаний о программе «1С: Управление торговлей 8» системы «1С: Предприятие»;
• Управление сделками;
• Заполнение базы данных информацией о структуре и типе деятельности торговой организации;
• Управление взаимодействиями (CRM)
• Ценообразование, вычисление наценок и скидок;
• Определение порядка взаимных расчетов с противоположной стороной по договору;
• Координирование хранения и приобретения товаров;
• Правила и документооборот закупками
• Координирование оптовой торговли;
• Координирование розничной торговли;
• Регулирование движения денежных средств;
• Составление плана по закупкам и продажам;
• Разбор деятельности торговой организации;
• Совместная работа с программой «1С: Бухгалтерия 8».
• Управление складом

 

После того, как курс обучения будет закончен, слушатели смогут:

 

• Грамотно функциональные возможности программы;
• Уверено владеть практическими навыками об учете всех торговых операций;
• Контролировать все значимые элементы учёта;
• Уверенно владеть инструментарием программы

 

Программа курса:

 

1. Назначение и основные функциональные возможности прикладного решения «1С:Управление торговлей 8» ред. 11

Назначение конфигурации

Обзор функциональных возможностей прикладного решения

Новые технические решения

 

2. Начальные навыки работы с конфигурацией

Установка и запуск прикладного решения

Администрирование

Работа пользователя

Работа пользователя

Основные объекты конфигурации

Работа со справочниками, документами, списками и журналами документов, отчетами

Сервисные возможности

 

3. Начальная настройка системы

Настройка параметров учета

Ведение информации о структуре предприятия (организации, физических лицах, банковских счетах, кассах организации, подразделениях, складах предприятия)

Ведение списка номенклатуры

Ведение списка партнеров, контрагентов, контактных лиц

Ведение списка сегментов

Ведение базовых классификаторов

 

4. Ценообразование

Объединение товаров в ценовые группы

Формирование правил расчета цен

Установка цен

Формирование прайс-листа

Назначение скидок

 

5. Ввод начальных остатков

 

6. Правила и документооборот закупок

Торговые соглашения с поставщиками

Регистрация цен и условий поставок товаров поставщиков

Формирование и обработка заказов поставщикам

Оплата заказов поставщикам

Формирование документов поступления

Документооборот закупок с использованием ордерной схемы; учет товаров по характеристикам

Возврат товаров поставщикам

Анализ данных

 

7. Правила и документооборот продаж

Взаимодействия

Управление сделками

Типовые соглашения с клиентами

Индивидуальные соглашения с клиентами

Коммерческие предложения

Заказы клиентов

Оплата заказов клиентов

Формирование документов реализации

Документооборот продаж с использованием ордерной схемы, оперативный контроль запасов товаров на складах

Возврат товаров от клиентов

Анализ данных

 

8. Розничная торговля

Настройка структуры торговых точек

Настройка эквайринга

Продажи в автоматизированной торговой точке

Перемещение товаров

Схема документооборота продаж в АТТ

Продажи в неавтоматизированной торговой точке

Схема документооборота продаж в НТТ

Эквайринг

Анализ данных

 

9. Комиссионная торговля

Поступление товаров на комиссию, условия принятия на комиссию, поступление товара от комитента, продажа комиссионных товаров, составление отчета комитенту, расчеты с комитентом, возврат товаров комитенту

Передача товаров на комиссию, условия передачи на комиссию, передача товаров комиссионеру. Фиксирование отчета комиссионера, расчеты с комиссионером, возврат товаров комиссионером

Анализ данных

 

10. Товары организаций

 

11. Финансовый результат

Учет доходов предприятия

Учет расходов предприятия

Получение финансового результата

 

12. Обмен данными

Помощник создания обмена данными

Управление обменами данными

 

Преподаватель курса: педагог дополнительного образования, сертифицированный тренер «1С» — Иван Валерьевич Филатов

 

Основные принципы работы с программой «1С:Управление торговлей»

Курс позволяет любому пользователю, имеющему доступ в интернет, изучить основные возможности конфигурации «1С:Предприятие 8. Управление торговлей» и «1С:Комплексная автоматизация 2», а также научиться их эффективно использовать.

Курс позволяет подготовиться к сдаче сертификационного экзамена «1С:Профессионал» по прикладному решению «Управлению торговлей».

На курсе представлен материал по редакциям: 11.3, 11.2, 11.1, 11, 10. 3.

Курс полностью переработан под новую редакцию программы. Обновлен теоретический материал, а также изменена практическая часть. Теперь в рамках курса рассматриваются:

• Новые варианты назначения скидок (наценок)
• Новые возможности при работе с заказами клиентов
• Новый порядок оформления отгрузки на ордерном складе и оформления документов продажи
• Новое рабочее место «Внутреннее товародвижение»
• Новый сценарий оформления авансовых отчетов
• Новые операции взаимозачета задолженности и многое другое

На курсе решаются практические задачи по следующим тематикам:

• Управление отношениями с клиентами (CRM)
• Анализ цен и управление ценовой политикой (ценообразование, скидки)
• Правила и документооборот закупок
• Правила и документооборот продаж (оптовая, розничная, комиссионная торговля)
• Учет денежных средств
• Внутреннее товародвижение (перемещения, сборка (разборка) и т. д.)
• Учет доходов и расходов предприятия, финансовый результат
• Дополнительно в курсе рассматриваются: ввод начальных остатков, расхождения при поставке товаров, механизм управления сделками, работа с динамическими комплектами, эквайринг, инвентаризация товаров на складе и др.

Объем материалов: 40 академических часов.

По окончании курса выдается свидетельство об успешном обучении.

ПРИМЕРЫ ВИДЕО:

Заказать

Изучите хранилище данных с помощью онлайн-курсов, занятий и уроков

Пройдите бесплатные онлайн-курсы по хранилищу данных и узнайте, как хранить важные файлы и управлять ими. Узнайте, как эффективно поддерживать и управлять хранилищами данных от ведущих университетов и учреждений по всему миру на edX!

Просмотреть все курсы edX

Похожие темы-Amazon Web Services|Azure|Компьютерная безопасность|Глубокое обучение|IBM Watson|Машинное обучение|Разработка для мобильных устройств|Сетевая безопасность|Реляционные базы данных|Веб-разработка

изучить хранилище данных

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных является основным компонентом бизнес-аналитики. Это система для размещения и отчетности по данным из множества источников, которая позволяет предприятиям внедрять системы для больших данных, интеграции данных и качества данных. По мере того как большие данные становятся все более доступными для бизнес-аналитики, организации должны хранить эти данные таким образом, чтобы они были логичными и, что более важно, доступными для поиска. Большинство хранилищ данных построены как транзакционные базы данных, что упрощает интеллектуальный анализ данных и создает основу для машинного обучения. Для неструктурированных данных более подходящей системой может быть озеро данных. Там, где хранилища данных функционируют в базах данных, озера данных позволяют организовать неразмеченные данные для будущего использования в бизнесе. Независимо от того, какой метод вы используете, ваши данные должны иметь репозиторий с возможностью поиска.

Узнайте о хранилищах данных

Управление данными — важный компонент бизнеса будущего. Хранилища данных и озера помогают разобраться в данных. Хранилище данных — это больше, чем система управления базами данных. Это полный план транзакционных систем, который позволяет специалистам по обработке данных обрабатывать данные для получения ключевой информации. Управление системой такого типа требует понимания потенциальной ценности данных для бизнеса и того, как их организовать, чтобы упростить дальнейшее понимание. Исторические данные особенно важны для обработки, а данные в реальном времени могут помочь упростить прогнозирование. Без установленной звуковой системы ваша организация может упустить выгоду.

Курсы и сертификаты по хранению данных

edX предлагает курсы по хранению данных, которые знакомят вас с концепцией и передовыми методами защиты ваших бизнес-данных. Microsoft предлагает три курса по хранению данных, в том числе один с облачной интеграцией и один с Azure. Вы также можете узнать об управлении корпоративными данными в Университете Индианы. Microsoft также предлагает введение в озера данных в Azure, позволяя пользователям использовать всю мощь больших неструктурированных данных. Каждый из этих курсов предлагает варианты использования и операционные системы, которые демонстрируют, как использовать различные объемы данных, облачные данные и создавать систему для упрощения анализа данных.

Повысьте свою карьеру с помощью экспертных знаний в области хранилищ данных

Объем данных, необходимых компаниям для сохранения конкурентоспособности и получения важной информации, становится все больше. Бизнес-пользователи должны иметь возможность каталогизировать свои данные и размещать их таким образом, чтобы облегчить поиск, логические запросы и лучший анализ данных. Принятие решений зависит от этих данных, поэтому компаниям будущего необходимо знать, как хранить большие объемы необработанных данных, чтобы проверять их снова и снова. Поскольку источники данных становятся все больше, а машинное обучение совершенствуется, ваш вклад в план данных вашей организации является важной частью ее успеха. Подготовьтесь к этому будущему с курсами edX и создайте хранилище данных, которое принесет реальную пользу для бизнеса.

Что такое хранилище данных?

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных или корпоративное хранилище данных (EDW) — это система, которая объединяет данные из разных источников в единое центральное согласованное хранилище данных для поддержки анализа данных, интеллектуального анализа данных, искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Система хранилища данных позволяет организации выполнять мощную аналитику огромных объемов (петабайты и петабайты) исторических данных способами, недоступными для стандартной базы данных.

Системы хранения данных были частью решений бизнес-аналитики (BI) более трех десятилетий, но в последнее время они эволюционировали с появлением новых типов данных и методов размещения данных. Традиционно хранилище данных размещалось локально — часто на мейнфрейме — и его функциональность была сосредоточена на извлечении данных из других источников, очистке и подготовке данных, а также загрузке и обслуживании данных в реляционной базе данных. Совсем недавно хранилище данных могло быть размещено на специальном устройстве или в облаке, и в большинстве хранилищ данных были добавлены аналитические возможности, инструменты визуализации и представления данных.

Узнайте больше о решениях для хранилищ данных от IBM.

 

Архитектура хранилища данных

Вообще говоря, хранилища данных имеют трехуровневую архитектуру, которая состоит из:

• Нижний уровень: Нижний уровень состоит из сервера хранилища данных, обычно реляционной системы баз данных, которая собирает, очищает и преобразует данные из нескольких источников данных с помощью процесса, известного как «Извлечение, преобразование и загрузка» (ETL), или процесса, известного как «Извлечение, загрузка и преобразование» (ELT).
• Средний уровень:  Средний уровень состоит из сервера OLAP (т. е. онлайн-аналитической обработки), который обеспечивает высокую скорость обработки запросов. На этом уровне можно использовать три типа моделей OLAP, известные как ROLAP, MOLAP и HOLAP. Тип используемой модели OLAP зависит от типа существующей системы баз данных.
• Верхний уровень:  Верхний уровень представлен каким-либо внешним пользовательским интерфейсом или инструментом отчетности, который позволяет конечным пользователям проводить специальный анализ своих бизнес-данных.

Понимание OLAP и OLTP в хранилищах данных

OLAP (для онлайн-аналитической обработки ) — это программное обеспечение для выполнения многомерного анализа на высоких скоростях больших объемов данных из унифицированного централизованного хранилища данных, такого как хранилище данных. OLTP, или интерактивная обработка транзакций, позволяет в режиме реального времени выполнять большое количество транзакций базы данных большим количеством людей, как правило, через Интернет. Основное различие между OLAP и OLTP заключается в названии: OLAP носит аналитический характер, а OLTP — транзакционный.

Инструменты OLAP предназначены для многомерного анализа данных в хранилище данных, которое содержит как исторические, так и транзакционные данные. Общие области применения OLAP включают интеллектуальный анализ данных и другие приложения бизнес-аналитики, сложные аналитические расчеты и прогнозные сценарии, а также функции бизнес-отчетности, такие как финансовый анализ, составление бюджета и прогнозное планирование.

OLTP предназначена для поддержки приложений, ориентированных на транзакции, путем максимально быстрой и точной обработки последних транзакций. Общие области применения OLTP включают банкоматы, программное обеспечение для электронной коммерции, обработку платежей по кредитным картам, онлайн-бронирование, системы бронирования и инструменты ведения учета.

Подробно ознакомиться с различиями между этими подходами можно в статье «OLAP и OLTP: в чем разница?»

Схемы в хранилищах данных

Схемы — это способы организации данных в базе данных или хранилище данных. Существует два основных типа структур схемы: схема «звезда» и схема «снежинка», которые повлияют на структуру вашей модели данных.

Схема звезды: Эта схема состоит из одной таблицы фактов, которую можно соединить с рядом денормализованных таблиц измерений. Он считается самым простым и наиболее распространенным типом схемы, и его пользователи выигрывают от более высокой скорости при выполнении запросов.

Схема «снежинка»:  Хотя схема «снежинка» не так широко распространена, она представляет собой еще одну организационную структуру в хранилищах данных. В этом случае таблица фактов связана с рядом нормализованных таблиц измерений, и эти таблицы измерений имеют дочерние таблицы. Пользователи схемы «снежинка» выигрывают от низкого уровня избыточности данных, но это сказывается на производительности запросов.

Хранилище данных против базы данных, озера данных и витрины данных

Хранилище данных, база данных, озеро данных и киоск данных — все это термины, которые, как правило, используются взаимозаменяемо. Хотя термины похожи, существуют важные различия:

Хранилище данных и озеро данных

 

Хранилище данных собирает необработанные данные из нескольких источников в центральный репозиторий, структурированный с использованием предопределенных схем, предназначенных для анализа данных. Озеро данных — это хранилище данных без предопределенных схем. В результате он позволяет использовать больше типов аналитики, чем хранилище данных. Озера данных обычно строятся на платформах больших данных, таких как Apache Hadoop.

Дополнительную информацию об озерах данных см. в следующем видео:

Хранилище данных и киоск данных

 

Киоск данных — это подмножество хранилища данных, которое содержит данные, относящиеся к определенному бизнес-направлению или отделу. Поскольку они содержат меньший поднабор данных, витрины данных позволяют отделу или бизнес-подразделению находить более точную информацию быстрее, чем это возможно при работе с более широким набором данных хранилища данных.

Хранилище данных и база данных

 

База данных создается в первую очередь для быстрых запросов и обработки транзакций, а не для аналитики. База данных обычно служит специализированным хранилищем данных для конкретного приложения, тогда как хранилище данных хранит данные любого количества (или даже всех) приложений в вашей организации.

База данных ориентирована на обновление данных в режиме реального времени, в то время как хранилище данных имеет более широкий охват, собирая текущие и исторические данные для прогнозной аналитики, машинного обучения и других расширенных типов анализа.

Типы хранилищ данных

Облачное хранилище данных

 

Облачное хранилище данных — это хранилище данных, специально созданное для работы в облаке и предлагаемое клиентам в качестве управляемой услуги. Облачные хранилища данных стали более популярными за последние пять-семь лет, поскольку все больше компаний используют облачные сервисы и стремятся уменьшить площадь своих локальных центров обработки данных.

При использовании облачного хранилища данных инфраструктура физического хранилища данных управляется облачной компанией, а это означает, что заказчику не нужно делать предварительные инвестиции в оборудование или программное обеспечение, а также управлять или поддерживать решение хранилища данных. .

Программное обеспечение для хранилища данных (локально/лицензия)

 

Предприятие может приобрести лицензию на хранилище данных, а затем развернуть хранилище данных в собственной локальной инфраструктуре. Хотя это, как правило, дороже, чем услуга облачного хранилища данных, это может быть лучшим выбором для государственных учреждений, финансовых учреждений или других организаций, которые хотят иметь больший контроль над своими данными или должны соблюдать строгие стандарты или правила безопасности или конфиденциальности данных.

Устройство хранилища данных

 

Устройство хранилища данных – это предварительно интегрированный набор аппаратного и программного обеспечения – ЦП, хранилище, операционная система и программное обеспечение хранилища данных – которые предприятие может подключить к своей сети и начать использовать как есть. Устройство хранилища данных находится где-то между облачной и локальной реализацией с точки зрения первоначальных затрат, скорости развертывания, простоты масштабирования и контроля управления.

Преимущества хранилища данных

Хранилище данных обеспечивает основу для следующего:

• Повышение качества данных:  Хранилище данных централизует данные из различных источников данных, таких как транзакционные системы, операционные базы данных и плоские файлы. Затем он очищает его, устраняет дубликаты и стандартизирует его, чтобы создать единый источник правды.
• Быстрее, бизнес-аналитика:  Данные из разрозненных источников ограничивают возможности лиц, принимающих решения, с уверенностью устанавливать бизнес-стратегии. Хранилища данных обеспечивают интеграцию данных, позволяя бизнес-пользователям использовать все данные компании при принятии каждого бизнес-решения.
• Более разумное принятие решений: Хранилище данных поддерживает крупномасштабные функции BI, такие как интеллектуальный анализ данных (поиск невидимых закономерностей и взаимосвязей в данных), искусственный интеллект и машинное обучение — инструменты, которые специалисты по данным и бизнес-лидеры могут использовать для получения неопровержимых доказательств. для принятия взвешенных решений практически во всех сферах деятельности организации, от бизнес-процессов до управления финансами и запасами
• Получение и усиление конкурентного преимущества:  Все вышеперечисленное в совокупности помогает организации находить больше возможностей в данных быстрее, чем это возможно из разрозненных хранилищ данных.

Связанные решения

Решения для хранилища данных

Решения IBM для хранилищ данных обеспечивают производительность и гибкость для поддержки структурированных и неструктурированных данных для аналитических рабочих нагрузок, включая машинное обучение.