1 с предприятие склад: Решения 1С для отрасли: Склад

Склады в «1С:Управление торговлей 8» — ЦДРиП

Сегодня мы расскажем вам о справочнике «Склады» в программе «1С:Управление торговлей 8» (ред. 11.3).

Содержание:

• Типы и виды складов в 1С
• Настройки использования складов
• Занесение сведений о складе в справочник

Типы и виды складов в 1С

Сведения о складах в программе 1С хранятся в справочнике «Склады и магазины».

Склады могут быть двух типов:

• С оптового склада отгружаются товары оптовым клиентам.
• С розничного склада осуществляются продажи в розницу.

Важно. Если для оптового склада не нужно указывать цену продажи на товары, то для товаров на розничном складе необходимо указать фиксированную цену продажи (розничную), которую нельзя будет изменить при продаже.

Кроме того, склады могут иметь разные виды:

• Обычный – без особенностей.
• Ордерный – с применением ордерной схемы документооборота. В этом случае, кроме оформления обычных документов закупки и продажи, кладовщик оформляет складские ордера на приемку и отгрузку товара. Таким образом, документооборот разделяется на финансовый и товарный (подробнее об ордерной схеме читайте наши следующие статьи).
• Адресный – со сложной структурой, которая может включать помещения и пронумерованные ячейки (учет на адресных складах также будет рассмотрен в следующих материалах).

Настройки использования складов

Возможность использования нескольких складов и ордерной схемы, а также порядок создания складских документов настраивается в соответствующей форме:

НСИ и администрирование / Настройка НСИ и разделов / Склад и доставка

Занесение сведений о складе в справочник

Добавим в справочник сведения об оптовом складе, на котором применяется ордерная схема, но без адресной структуры.

Откроем справочник.

НСИ и администрирование / НСИ / Склады и магазины

Создадим новый склад по кнопке Создать – Оптовый склад и рассмотрим основные параметры заполнения.

Вкладка «Основное» (открыта по умолчанию). Здесь уже указан вид склада – оптовый. Остальные поля не являются обязательными для заполнения, но указанная в них информация позволяет лучше использовать возможности программы.

Совет. Если в форме склада указать подразделение, в дальнейшем возможно формирование отчетов по ТМЦ в разрезе не только складов, но и подразделений. Сведения о материально-ответственном лице нужны для подстановки в печатные формы документов.

Вкладка «Ордерная схема и структура». Здесь находятся флаги, позволяющие включить применение ордерной схемы документооборота при поступлении и при отгрузке, с возможностью указания даты начала применения. (Для нашего примера поставим оба флага, но без дат).

Здесь же можно включить статусы приходных и расходных складских ордеров. По умолчанию программа включает только статусы расходных ордеров (в примере оставим эту настройку).

В подразделе «Структура склада» возможно включение использования помещений и настройка использования ячеек. В нашем примере пока не будем их использовать.

Вкладка «Адреса, телефоны». Здесь указывают адрес и телефон склада, если они отличаются от контактных данных организации.

Новое в ArcGIS Enterprise 10.9.1: Поддержка облачных хранилищ данных

Возможность использования данных из облачных хранилищ данных — это то, о чем многие из вас просили. И мы вас услышали! В ноябре прошлого года мы выпустили ArcGIS Pro 2.9 и ArcGIS Enterprise 10.9.1, обе из которых включают поддержку облачных хранилищ данных.

Возможно, вы читали об этом ранее в блоге Мелиссы и Дианы «Представляем поддержку облачных хранилищ данных». Мы будем опираться на темы, которые они рассмотрели, более подробно рассмотрев то, как облачные хранилища данных теперь поддерживаются конкретно в ArcGIS Enterprise.

Облачные хранилища данных — это базы данных, предназначенные для обработки больших объемов структурированных данных, доступных в общедоступных облаках в качестве управляемых служб. Они используются во все большем количестве организаций во многих различных отраслях. К преимуществам использования облачных хранилищ данных относятся:

• Низкая совокупная стоимость владения
• Повышенная скорость и производительность
• Улучшенный доступ к данным и интеграция
• Масштабируемость и эластичность

До этого выпуска вы могли подключаться к данным облачного хранилища данных через ArcGIS Insights и ArcGIS Data Interoperability. В этих последних выпусках ArcGIS 2021 Q4 теперь есть поддержка в ArcGIS Pro и ArcGIS Enterprise для трех различных облачных хранилищ данных: Google BigQuery, Snowflake и Amazon Redshift.

ArcGIS Enterprise 10.9.1 включает поддержку Google BigQuery, Snowflake и Amazon Redshift.

Если вы пропустили новые возможности ArcGIS Pro 2.9, теперь можно напрямую подключиться к выбранному вами облачному хранилищу данных. Это означает, что теперь вы можете воспользоваться всеми преимуществами облачного хранилища данных с возможностью доступа и визуализации данных на карте и выполнения анализа. Данные можно использовать непосредственно из облачного хранилища данных, в качестве слоя запросов или с включенным группированием объектов.

После того, как вы настроили данные своего облачного хранилища данных так, как вы хотите, в ArcGIS Pro, вы можете опубликовать их как слой изображения карты в ArcGIS Enterprise. Если слой запроса был создан в ArcGIS Pro, этот слой запроса будет присутствовать в слое изображения карты в ArcGIS Enterprise. То же самое касается объединения функций; если объединение объектов было включено для данных в ArcGIS Pro, объединение объектов будет присутствовать в слое изображения карты в ArcGIS Enterprise.

Необходимые условия для совместного использования данных облачного хранилища данных

Данные облачного хранилища данных можно публиковать в ArcGIS Enterprise в Windows, Linux и Kubernetes. Прежде чем делиться своими данными, облачное хранилище данных должно быть зарегистрировано на хост-сервере ArcGIS Enterprise в качестве зарегистрированного хранилища данных. Облачные хранилища данных могут быть зарегистрированы только на хост-сервере; их нельзя зарегистрировать ни на одном другом ArcGIS Server, объединенном с корпоративным порталом.

Регистрация облачного хранилища данных ничем не отличается от любого другого типа подключения к базе данных. Например, рабочий процесс регистрации BigQuery точно такой же, как и для SQL Server. Вы получаете подключение .sde (созданное через ArcGIS Pro) и регистрируете хранилище данных через ArcGIS Pro или портал ArcGIS Enterprise. Узнайте больше об этом рабочем процессе в разделе Управляемые пользователем хранилища данных в ArcGIS Enterprise документации по продукту.

Публикация данных вашего облачного хранилища данных

После регистрации данные облачного хранилища данных могут быть опубликованы на хост-сервере в виде слоя изображения карты. При публикации слоя изображения карты из ArcGIS Pro вы увидите, что сервис можно опубликовать одним из трех способов:

1. Непосредственный доступ к данным
2. Снимок
3. Материализованное представление

 

Слой изображения карты можно совместно использовать, получая доступ к данным напрямую, в виде моментального снимка или в виде материализованного представления.

Теперь давайте разберемся, что конкретно означают эти три параметра.

Прямой доступ к данным

Совместное использование данных облачного хранилища путем прямого доступа к данным означает, что опубликованный слой изображения карты будет иметь прямой доступ к облачному хранилищу данных. Это может быть дорогостоящим, поскольку каждый запрос к службе будет включать связанный запрос к облачному хранилищу данных. Хотя этот рабочий процесс может работать для небольших наборов данных, его не рекомендуется использовать, если у вас нет специального рабочего процесса, который требует этого.

Снимок

Совместное использование данных облачного хранилища с помощью снимка означает, что при публикации слоя изображения карты данные копируются в реляционное хранилище данных ArcGIS Data Store. То, что этот сервис использует ArcGIS Data Store, не означает, что слой изображения карты является размещенным сервисом. Это ссылочный картографический сервис, ничем не отличающийся от картографического сервиса, который публикуется из класса пространственных объектов в папке или многопользовательской базе геоданных. Единственное отличие состоит в том, что вместо ссылки на данные в папке или многопользовательской базе геоданных этот конкретный сервис ссылается на данные в ArcGIS Data Store.

Использование снимка более экономично, чем прямой доступ к данным. Вместо того, чтобы каждый запрос к сервису имел связанный запрос к облачному хранилищу данных, каждый запрос к сервису будет иметь связанный запрос к ArcGIS Data Store.

Поскольку запросы отправляются в хранилище данных ArcGIS, производительность рендеринга может быть выше.

Любые обновления данных облачного хранилища данных не будут автоматически отражаться в слое изображения карты. Чтобы обновления отражались в слое изображения, данные необходимо обновлять вручную. Это можно сделать по запросу через корпоративный портал.

 

Слои изображений карты, опубликованные в виде снимка, можно обновить на корпоративном портале.

Материализованное представление

Совместное использование данных облачного хранилища данных через материализованное представление означает, что данные будут доступны непосредственно в облачном хранилище данных, но, в отличие от прямого доступа к данным, они будут обновляться только периодически. Точный интервал для этого будет зависеть от того, как слой запроса был настроен в ArcGIS Pro.

Подобно моментальному снимку, использование материализованного представления более экономично, чем прямой доступ к данным. Вместо того, чтобы каждый запрос к службе имел связанный запрос к облачному хранилищу данных, каждый запрос к службе будет иметь связанный запрос к кэшированному запросу в облачном хранилище данных.

Вы уже начали использовать облачные хранилища данных в своих рабочих процессах ArcGIS Enterprise? Дайте нам знать, если у вас есть какие-либо отзывы или вопросы ниже — мы будем рады услышать от вас!

Об авторе

Джилл Эдстром-Шумейкер

Джилл — старший менеджер по продуктам ArcGIS Enterprise. Она работает над расширением возможностей пользователей ArcGIS Enterprise и их организаций. В свободное время Джилл любит проводить время на улице под калифорнийским солнцем.

Понимание EDW (Enterprise Data Warehouse) упрощенное 101

Вы хотите понять, что такое Enterprise Data Warehouse (EDW) ? Вы хотите понять его различные возможные архитектуры и типы? Если да, то вы пришли в нужное место.

Содержание

В этой статье вы подробно узнаете, что такое корпоративное хранилище данных (EDW), его архитектура, различные типы, а также лучшие доступные решения для хранения данных, что позволит вам максимально эффективно использовать выбор для вашего бизнеса.

Содержание

• Общие сведения о корпоративных хранилищах данных (EDW) и их значение
• Преимущества использования корпоративных хранилищ данных (EDW)
• Общие сведения об архитектуре корпоративных хранилищ данных (EDW)
  • Одноуровневая архитектура
  • Двухуровневая Архитектура
  • Трехуровневая архитектура
• Типы корпоративных хранилищ данных (EDW)
  • Локальное хранилище данных
  • Облачное хранилище данных
• Лучшие хранилища данных предприятия (EDW)
  • Amazon Redshift
  • Snowflake
  • Google BigQuery
• Заключение

Понимание Enterprise Data Warehouse (EDW) и его значение

. .wikipedia.org/wiki/Data_warehouse

Корпоративное хранилище данных (EDW) можно определить как базу данных или набор баз данных, используемых для централизации исторических бизнес-данных предприятия. Этими источниками данных могут быть базы данных различных Системы планирования ресурсов предприятия (ERP), системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и другие формы систем оперативной обработки транзакций (OLTP) . Корпоративное хранилище данных (EDW) сегодня является наиболее предпочтительной формой хранения данных из-за его способности увеличивать или уменьшать требования к хранилищу в соответствии с требованиями бизнеса и данных. Это означает, что корпоративное хранилище данных (EDW) способно предоставить неограниченное хранилище любому предприятию.

Корпоративные хранилища данных (EDW) необходимы просто потому, что сегодня компании полагаются на принятие решений на основе данных при планировании своих бизнес-стратегий. Для успешного выполнения любого анализа данные из всех источников данных должны быть загружены в Хранилище Данных в подходящем для анализа виде. Затем к этому хранилищу данных можно подключить выбранный инструмент бизнес-аналитики для выполнения необходимого анализа.

Например, самая популярная в мире стриминговая платформа Netflix насчитывает приблизительно 93 миллионов активных пользователей в месяц . Конвейер данных Netflix фиксирует более 500 миллиардов пользовательских событий в день . Сюда входят данные о различных вещах, таких как действия по просмотру видео, журналы ошибок, отчеты о производительности и т. д. Для хранения этих данных требуется примерно 1,3 петабайта (1 петабайт = 1 000 000 гигабайт) в день. Преимущества наличия таких больших объемов данных заключаются в следующем:

• Это позволяет Netflix планировать свои будущие выпуски, анализируя контент, который нравится зрителям.
• Это позволяет Netflix понять, как они могут улучшить взаимодействие с пользователем на своем веб-сайте и в приложениях для Android/iOS, анализируя поведение пользователей в этих службах.

Преимущества использования корпоративных хранилищ данных (EDW)

Преимущества использования корпоративных хранилищ данных (EDW):

• Стандартизация данных : Операционные данные любого предприятия хранятся в различных системах оперативной обработки транзакций (OLTP) и базах данных. Каждая система или база данных будут хранить данные в другом формате. Для выполнения любого полезного анализа данные сначала необходимо стандартизировать, чтобы все данные были в одном и том же формате. Данные из этих баз данных загружаются в хранилище данных с использованием конвейера ETL (извлечение, преобразование, загрузка). Этот конвейер можно использовать для преобразования данных в стандартный формат и сохранения их в хранилище данных. Это упрощает анализ данных и улучшает понимание данных в хранилище данных.
• Гибкость : По мере роста предприятия объем хранимых данных будет быстро увеличиваться. Наряду с увеличением объема могут возникать ситуации, когда модель данных необходимо обновить, чтобы учесть различные другие атрибуты, которые необходимо записать. Хранилища корпоративных данных (EDW) известны своей гибкостью и могут легко приспосабливаться к любым изменениям требований, таких как объем хранимых данных или изменение модели данных, без капитального ремонта системы.
• Подключение к инструментам бизнес-аналитики : Большинство современных корпоративных хранилищ данных (EDW) позволяют легко подключаться к выбранному инструменту бизнес-аналитики. Эта бесшовная связь позволяет предприятиям легко устанавливать и отслеживать различные ключевые показатели эффективности (KPI), которые можно использовать для измерения того, насколько хорошо бизнес достигает своих основных целей.

Hevo — это конвейер данных без кода, который предлагает полностью управляемое решение для настройки интеграции данных из более чем 100 источников данных, включая 40+ бесплатных источников и позволит вам напрямую загружать данные в хранилище данных или в место назначения по вашему выбору. Это автоматизирует поток данных за считанные минуты без написания какой-либо строки кода. Его отказоустойчивая архитектура гарантирует безопасность и согласованность ваших данных. Hevo предоставляет вам действительно эффективное и полностью автоматизированное решение для управления данными в режиме реального времени и всегда имеет готовые к анализу данные.

Начните работу с Hevo бесплатно

Давайте рассмотрим некоторые важные особенности Hevo :

• Полностью управляемый : Он не требует управления и обслуживания, поскольку Hevo является полностью автоматизированной платформой.
• Преобразование данных : Простой интерфейс для совершенствования, изменения и обогащения данных, которые вы хотите передать.
• В режиме реального времени : Hevo предлагает миграцию данных в режиме реального времени. Таким образом, ваши данные всегда готовы к анализу.
• Управление схемой : Hevo может автоматически определить схему входящих данных и сопоставить ее со схемой назначения.
• Мониторинг в реальном времени : Расширенный мониторинг дает вам единый обзор для наблюдения за всеми действиями, происходящими в конвейерах.
• Онлайн-поддержка : команда Hevo доступна круглосуточно, чтобы предоставить своим клиентам исключительную поддержку через чат, электронную почту и звонки в службу поддержки.

Зарегистрируйтесь здесь, чтобы получить 14-дневную бесплатную пробную версию!

Общие сведения об архитектуре корпоративного хранилища данных (EDW)

Различные возможные архитектуры Enterprise Data Warehouse (EDW) :

• Одноуровневая архитектура
• Двухуровневая архитектура
• Трехуровневая архитектура

1) Одноуровневая архитектура

Источник изображения: https://www. altexsoft.com/blog/enterprise-data-warehouse-concepts/

Это считается одной из самых примитивных форм архитектуры хранилища корпоративных данных (EDW). В этой архитектуре средства отчетности подключаются непосредственно к хранилищу данных. Хотя эту архитектуру легко настроить и внедрить, она вызывает различные проблемы для больших наборов данных. Большинство организаций сегодня имеют сотни гигабайт данных. Это означает, что для выполнения любого запроса Reporting Tool должен будет просмотреть все эти данные, что требует времени. Прохождение большого набора данных для каждого запроса приведет к низкой производительности.

Следовательно, архитектура одноуровневого корпоративного хранилища данных (EDW) подходит только для организаций с небольшими наборами данных.

2) Двухуровневая архитектура

Источник изображения: https://www.altexsoft.com/blog/enterprise-data-warehouse-concepts/

Двухуровневая архитектура реализует уровень витрины данных между уровнем отчетности и предприятием Хранилище данных (EDW). Витрины данных можно рассматривать как небольшие базы данных, содержащие информацию о предметной области, которая является лишь частью данных, хранящихся в хранилище данных. Вся информация, хранящаяся в хранилище данных, разделена на различные витрины данных в зависимости от домена информации.

Затем средства создания отчетов подключаются к этому уровню киоска данных. Поскольку одна витрина данных состоит лишь из небольшой части данных в хранилище данных, выполнение запросов к ней потребует гораздо меньше времени, чем к хранилищу данных. Двухуровневое корпоративное хранилище данных (EDW) считается более подходящим для реальных сценариев.

3) Трехуровневая архитектура

Источник изображения: https://www.altexsoft.com/blog/enterprise-data-warehouse-concepts/

Трехуровневая архитектура дополнительно реализует уровень OLAP между уровнем киоска данных и Уровень отчетности. Уровень OLAP состоит из кубов OLAP, которые используются для хранения данных в многомерной форме, что позволяет выполнять более быстрый анализ данных. Пример куба OLAP можно увидеть ниже.

Источник изображения: https://www.altexsoft.com/blog/enterprise-data-warehouse-concepts/

Кубы OLAP позволяют выполнять над ним различные операции, что приводит к анализу качества. Это следующие операции:

• Сведение
• Детализация
• Срез
• Кубик

или продвижение вверх по иерархии (выполнение группировки на основе определенного порядка). Пример операции свертки выглядит следующим образом:

Источник изображения: https://www.guru99.com/online-analytical-processing.html

II. Детализация

Это можно определить как процесс увеличения количества измеряемых атрибутов для выполнения более глубокого анализа путем перемещения вниз по иерархии. Детализация считается противоположностью операции свертки. Пример операции детализации выглядит следующим образом:

Источник изображения: https://www.guru99.com/online-analytical-processing.html

III. Срез

Это можно определить как процесс удаления измерения путем указания фильтра для удаляемого измерения. Пример операции Slice выглядит следующим образом:

Источник изображения: https://www.guru99.com/online-analytical-processing.html

IV. Dice

Это можно определить как процесс определения фильтров для двух или более измерений, приводящий к формированию Sub-Cube. Пример операции Dice выглядит следующим образом:

Источник изображения: https://www.guru99.com/online-analytical-processing.html Архитектура хранилища (EDW) позволяет выполнять более глубокий анализ данных, а также обеспечивает высокую производительность.

Типы корпоративных хранилищ данных (EDW)

Существует два типа корпоративных хранилищ данных (EDW):

• Локальное хранилище данных
• Облачное хранилище данных

1) Локальные данные Warehouse

Использование локального хранилища данных означает, что организация несет ответственность за покупку, настройку и обслуживание программного и аппаратного обеспечения, необходимого для управления хранилищем данных.

Преимущества использования локального хранилища данных:

• Контроль : Организация выбирает тип аппаратного и программного обеспечения, которое будет использоваться для настройки хранилища данных.
• Скорость : Хранилище данных является локальным и, следовательно, не будет иметь задержек в сети.
• Безопасность : Только тот, кто подключен к сети организации, может получить доступ к хранилищу данных.

Недостатки использования локального хранилища данных:

• Высокая стоимость инвестиций : Хранилище данных потребует больших инвестиций для покупки и настройки начального программного и аппаратного обеспечения. Даже в этом случае, по мере увеличения объема данных в организации, необходимо будет приобрести больше оборудования для размещения этих данных.
• Невозможность масштабирования ресурсов : Локальные хранилища данных не могут масштабировать ресурсы вверх или вниз в соответствии с требованиями из-за ограниченного оборудования.

2) Облачное хранилище данных

Облачное хранилище данных — это услуга, предоставляемая организацией, которую другие организации могут использовать для удовлетворения своих потребностей в хранении данных. Это означает, что организации не нужно устанавливать собственное локальное оборудование и программное обеспечение, а нужно платить только за решение для облачного хранилища данных.

Использование облачного хранилища данных имеет следующие преимущества: 

• Низкая стоимость инвестиций : организациям не нужно вкладывать большие суммы денег для покупки и настройки оборудования и программного обеспечения для хранилища данных.
• Масштабируемость : Возможности хранения и вычислений вашего хранилища данных могут автоматически увеличиваться или уменьшаться в соответствии с вашими бизнес-требованиями и требованиями к данным, и, следовательно, вам нужно платить только за то, что вы используете.

Недостатки использования облачных хранилищ данных заключаются в следующем:

• Безопасность : Поскольку облачные хранилища данных хранят данные многих организаций, к которым можно получить доступ через Интернет, хранение конфиденциальных данных.
• Доступность : Доступ к облачным хранилищам данных невозможен при отсутствии доступа в Интернет.
• Задержка : В зависимости от того, где находится хранилище данных, предприятия могут заметить некоторую задержку в сети при доступе к своим данным.

Лучшие решения для корпоративных хранилищ данных (EDW)

Вот некоторые из наиболее известных решений для хранилищ данных, которые сегодня используются большинством компаний:

• Amazon Redshift
• Snowflake
• Google BigQuery

1) Amazon Redshift

Источник изображения: https://www.sisense.com/data-connectors/redshift/

Amazon Redshift — одно из самых известных облачных хранилищ данных. Solutions и является частью Amazon Web Services (AWS). Amazon Redshift позволяет пользователям запрашивать большие объемы структурированных и частично структурированных данных и использует инфраструктуру AWS для обеспечения качественной работы.

Цены Amazon Redshift

Amazon Redshift предлагает своим новым пользователям двухмесячную бесплатную пробную версию, после чего они должны начать платить на основе тарифного плана, который можно найти здесь.

Дополнительную информацию об Amazon Redshift можно найти здесь.

2) Snowflake

Источник изображения: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Snowflake_Logo.svg

Snowflake — это облачное решение для хранения данных, предоставляющее различные функции, которых нет в других хранилищах данных. Он следует модели с посекундной оплатой, что означает, что цены полностью зависят от использования. Еще одна функциональность, предоставляемая Snowflake, заключается в том, что она позволяет пользователям независимо увеличивать или уменьшать количество узлов хранения и вычислений в соответствии с требованиями вместо интегрированного пакета. Это приводит к сравнительно более дешевому хранилищу по сравнению с другими хранилищами данных.

Цены на Snowflake

Snowflake предлагает своим новым пользователям 30-дневную бесплатную пробную версию, после чего они должны начать платить на основе тарифного плана, который можно найти здесь.

Дополнительную информацию о Снежинке можно найти здесь.

3) Google BigQuery

Источник изображения: https://in.pinterest.com/pin/268456827773302878/

Google BigQuery — это облачное решение для хранения данных, являющееся частью Google Cloud Platform (GCP). Он реализует бессерверную технологию, использующую столбцовое хранилище и модель древовидной архитектуры, которая позволяет быстрее выполнять запросы и агрегаты. Google BigQuery был создан для анализа миллиардов записей с помощью SQL-запросов.

Цены Google BigQuery

Google предлагает своим новым пользователям 90-дневную бесплатную пробную версию, после чего они должны начать платить на основе тарифного плана, который можно найти здесь.

Дополнительную информацию о Google BigQuery можно найти здесь.

Заключение

Эта статья предоставила вам глубокое понимание того, что такое хранилище корпоративных данных (EDW), почему оно важно и какие различные архитектуры используются для реализации хранилища корпоративных данных (EDW).