時間：2023-02-22 14:19:57
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關鍵詞：工業自動化；PLC；人機界面；數據庫
1工藝流程及主要測控點
目前，油田配注系統普遍采用“集中配置，分散注入”的工藝流程，即一個配置站對應多個注入站。其過程是在配置站將化學藥劑與清水按照一定比例混合，制成符合濃度要求的母液，母液經過熟化后，由外輸泵輸送至各個注入站，在注入站按照每口井的配比方案加入清水，然后，注入井下。注入站工藝流程為：上游配置站輸送來的母液進入母液儲罐，經柱塞泵增壓后被輸送到母液匯管中，再經過單井母液調節閥進入混合器。注水站來的清水經過單井清水調節器進入混合器，在這里與母液充分混合后被注入井下。注入站的測控參數主要包括母液儲罐液位、柱塞泵進出口壓力、單井壓力、單井清水流量等。
2基本原理
采用“VBA+數據庫”的方案實現報表查詢。VBA(VisualBasicforApplication)是新一代標準宏語言，是基于VisualBasicforWindows發展而來的，語言簡單易學，功能強大。VBA是VB的應用程序版本，必須依賴于已有的應用程序，不能獨立運行。目前，WIinCC、FactoryTalkViewStudio、Ifix等主流組態軟件都支持VBA編程。具體過程是利用組態軟件SE的數據記錄功能建立數據記錄模型，將需要的數據采集并存儲在ODBC指定的數據庫中。當操作員查詢報表時，選擇日期后，按下查詢按鈕，即執行VBA代碼，將數據庫中的數據讀出來，并寫入報表模板中，生成指定日期的生產數據報表。
3報表開發過程
3.1添加HMI標簽
展開HMI服務器的“HMI標簽”，右鍵點擊“標簽”，點擊“打開”，在打開的標簽窗口中點擊“新建”，在標簽名稱欄中輸入標簽名“DayReport_Date”，類型選擇“字符串”，數據源類型選擇“內存”，點擊“接受”，保存標簽。
3.2添加ActiveX控件引用
ActiveX控件是一種基于COM接口的控件，通常不能獨立使用，只能在宿主程序中運行，支持COM接口規范的編程環境均可使用它。在報表查詢畫面中，需要使用日歷控件，必須提前在“VisualBasic編輯器”中添加ActiveX控件引用。打開SE，點擊“視圖”，選擇“VisualBasic編輯器”。在打開的窗口中點擊“工具”，選擇“引用”，在列表欄中勾選“MicroSoftCalendercontrol2007”，點擊“確定”，保存設置。
3.3創建并組態畫面
打開SE的應用項目瀏覽器窗口，展開HMI服務器的“圖形”，右鍵點擊“顯示”，選擇“新建”，創建畫面“Report”。打開畫面“Report”，添加日歷控件、按鈕、文本、字符串等對象。將日歷控件的“Value”屬性及字符串的表達式屬性與“DayReport_DATE”標簽相關聯，并設置字體、顏色等其他相關屬性。
3.4設計報表模板
根據生產崗位的需求，采用MicosoftOfficeExcel2007設計報表模板“日報表.xlsx”。并將報表模板文件存儲在“D:模板”路徑下備用（此路徑應與VBA代碼中指定的路徑一致）。
3.5設置數據記錄
展開HMI服務器的“數據記錄”，右鍵點擊“數據記錄模型”，點擊“新建”，打開數據記錄模型的設置窗口。點擊“設置”標簽，選擇“ODBC數據庫”，點擊“ODBC數據源”；選擇“系統數據源”標簽，點擊“新建”；選擇“系統數據源”，點擊“下一步”；選擇“MicosoftAccessDriver（*.mdb*.accdb）”，點擊“完成”；彈出的“ODBCMicosoftAccess安裝”窗口，在“數據源名”欄中輸入“Report”，點擊“創建”按鈕，選擇保存數據庫的位置，在“數據庫名”欄中輸入“Report”，點擊“確定”。點擊“創建表”標簽，在數據庫中創建表“FloatTable”“StringTable”“TagTable”。點擊“路徑”標簽，勾選“啟用ODBC備用路徑”。點擊“文件管理”標簽，設置清除ODBC數據庫中保存舊記錄的天數。點擊“記錄觸發器”標簽，勾選“周期性”，根據需求，在“間隔”欄中設置數據采集周期。點擊“模型中的標簽”標簽，添加需要記錄的數據標簽。
3.6編制VBA程序
【關鍵詞】數據自動備份 解決方案 內部信息網站 具體應用
作為縣級供電企業，揚中公司建立的內部網站，整合了各部門日常工作之中的多層級信息。網站的維護應確保信息安全，分類存留。企業現有的網站主要架構在Windows NT服務器的IIS平臺上，分成jsp及asp代碼，針對兩類代碼，建構了數據庫范圍內的信息備份，創造自動備份。
1 篩選備份數據
采用自動備份，確保網站保存的信息完整。網站鏈接的數據庫，即后臺數據庫，把設定好的備份數據保存在SQL特定的文件夾內。之后，采用增量備份，轉存至磁帶。對于源代碼，用每天增量的途徑，轉存至備份專用的磁帶。對于上傳的多重文件，采用帶有更新特性的文件夾，轉存到磁帶中。其他范疇的網站數據，例如不會頻繁更替的數據信息，采用關聯的文件夾來保存數據。
這些對象之中，源代碼帶有RH web這樣的特征；上傳文件被擬定成upload相關文件夾。網站架構中的軟件下載，其他文件設定成soft等。實際上，自動層級很高的這類備份，初始投入進來的經費很低，只需要磁帶機。DDS4特有的存儲量應能超出30GB。
2 自動備份流程（見圖1）
對于內部網站，數據自動備份依托的根本思路，是將網站的相關數據，采用自動備份。之后，把篩選出來的磁盤數據文件，自動保存至預備好的磁帶之中。
第一步，是啟動NT系統中的備份工具，最好把它設成帶有自動特性的初始啟動。開啟管理器，擬定臺根目錄，依次打開關聯著的若干服務器。菜單命令之中，選擇某一數據庫，開啟備份計劃，打開計劃向導。
第二步，篩選需要自動備份的確定數據庫，優化并更替初始信息。點擊下一步，對數據庫設定縝密的備份計劃。默認備份周期應被設定成每周一次。也可以點擊更改，替換成每天一次。這個步驟中，應能適當設置時間：自動備份選擇的時段，不可與常規情形下的自動執行沖突。點擊確定后，回到計劃向導之中。
第三步，在磁盤之中擬定備份目錄。微機D盤內，可以重設關聯的這類目錄。若篩選出來的數據庫偏多，可以建立細化的子目錄。若文件設立的刪除時間會早于這一時點，那么默認一周。對于備份文件，還應擬定精確的擴展名。設定事務日志，生成某一報表，同時擬定計劃名。
若要變更原先的計劃，則點擊管理器，尋找臺根目錄，打開制定好的備份計劃，對該計劃進行相應的屬性更改。
3 后續轉存步驟
第一步，單擊備份工具的高級模式，打開備份向導，選擇這個范疇的一切備份信息，例如某一文件、系統配有的驅動器、網絡架構內的關聯數據。篩選備份項目，包含初始擬定的這類增量備份。
第二步，設定精確的備份數值類別、備份目標、信息文件名稱。例如：某一數據的備份類別被設定成DDS4。若發覺已經命名了這類磁帶，則要查驗下拉框。辨別為新磁帶時，即可新建媒體標簽，以便重新命名。選擇備份類別為增量。后續的備份方式，包含文件壓縮。
第三步，輸入的信息包括作業名、各時段的備份時間。設定備份計劃，變更日程安排，擬定每日凌晨時段的一點即可開始。輸入密碼即可返回。完成向導之后，再次查驗各層的備份設置。在每周日，備份可以起始于凌晨三點。高級自動備份，還能設置網站范疇的其他數值。
同樣，使用備份工具，選擇某一備份計劃，可以對計劃任務的屬性進行更改。
4 結語
自動備份凸顯的先進特性，是設備耗費的初始投入不多，只要配有內置式架構的磁帶機即可。操作系統會自帶某一備份工具，自動備份被整合在操作系統之內，提升了集成水平，增添了穩定性。同時自動備份相對于手動備份更靈活、更便捷。磁帶能保存較多信息，擁有更高的可靠性。這種可靠備份，增加了企業內部網站數據的安全性。
參考文獻
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大數據市場確實存在。Gartner預測，到2015年，70%的信息基礎架構擴展與投資的主要驅動因素是業務分析需求。以前，人們把精力主要放在如何存儲好海量的數據上，而沒有想到深入挖掘數據的內在價值。隨著數據與業務之間的關系越來越緊密，以及一些大數據分析工具不斷涌現，數據分析成了企業決策的前提。
大數據不一定是復雜的分析
許多人一提到大數據，首先想到的是復雜的數據分析。這讓有些希望采用大數據分析工具的用戶產生了畏難情緒，也讓有些用戶產生了誤解，認為大數據分析只是那些擁有復雜業務流程和海量數據的大企業的事。市場研究機構麥肯錫的研究人員表示：“要創造新的重大價值，并不一定要采用復雜的大數據分析方法，有時只要能保證數據的可用性或對數據應用進行基本的分析，就能獲得所需的重要價值。”
不同的企業或一個企業內部不同的部門對數據分析和數據價值的理解都不相同。企業處于不同的信息化發展階段，也會設定不同的數據分析目標，采用不同的數據分析工具。正是基于此，戴爾率先提出了大數據成熟度模型。戴爾公司全球企業級解決方案副總裁Cheryl Cook表示：“這一模型已經得到了業內許多分析機構的認可。所有行業以及所有數據應用都適用于此模型。”
如下圖所示，大數據成熟度模型分成五個階段。第一個階段，數據處于混亂狀態，數據存儲無章可循，數據難以訪問，企業的信息系統處于高風險狀態。第二個階段，實現數據的保留。在這個階段，企業被動地對數據進行存儲。數據雖然經過一定的處理，但還不具有高質量，數據的訪問也會受到一定限制。第三個階段，實現存儲的優化。在這個階段，通過對存儲系統的進一步優化以及基于策略的控制與管理，用戶可以逐步發現數據的價值。第四個階段，實現簡單的分析。在存儲優化的基礎上，用戶可以進行數據建模和簡單的數據分析，對歸檔數據進行搜索等。第五個階段，實現復雜的分析。在這個階段，大數據分析工具將得到充分應用，用戶可以進行比較復雜的建模、分析和決策。經過上述五個階段，曾經雜亂無章的數據也將經歷從數據到信息再到知識的轉變過程，最終成為企業決策的重要依據。
這個大數據成熟度模型可以解答人們對于大數據應用的幾個疑惑。第一，用戶使用大數據分析工具，并不意味著一定要進行復雜的分析。舉例來說，處于存儲優化階段的用戶就可以實現無障礙的數據訪問，并能獲得所需的數據價值。第二，大數據的應用要經歷一個逐步完善的過程，必須循序漸進，先做好數據存儲和優化，然后再進行數據分析。第三，大數據解決方案通常包括兩個部分：一是大數據保留解決方案，二是大數據分析解決方案。將兩類解決方案有機地結合在一起，才能有效降低大數據分析應用的成本，更好地挖掘數據的價值。Cheryl Cook表示，戴爾可以提供上述兩種解決方案。一方面，戴爾可以提供針對結構化和非結構化數據的大數據保留解決方案，主要包括存儲虛擬化與整合、應用程序優化、數據保護、災難恢復以及數據保留與管理解決方案；另一方面，戴爾還能提供支持Hadoop、Cloudera等開源軟件的大數據分析解決方案。
記者曾與包括大慶油田、太平洋保險公司等在內的一些用戶進行過交流。它們目前都沒有計劃部署大數據應用。“從全球范圍來看，大數據應用還處于起步階段。”戴爾亞太及日本地區商用事業部企業解決方案副總裁Philip A. Davis表示，“與云計算興起時一樣，可能要經過兩三年的市場培育，用戶才能逐漸接受大數據應用。”
中國東方航空股份有限公司信息部總經理嚴振紅介紹說：“在大數據的概念出現以前，我們就在做客戶數據、經營數據的分析工作。但是客戶數據庫、經營數據庫等都是相互獨立的，數據不能共享。現在，我們要做的是將這些系統的數據整合起來，統一進行分析。”
Hadoop不是萬能的
簡單來說，Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架。Hadoop最獨特的優勢在于為用戶提供了一個分布式的、高容錯的文件系統和加速數據處理的辦法。隨著Web 2.0、社交網站的大規模興起，人們需要一個高效的處理非結構化數據的平臺。Hadoop正好可以滿足人們的需求。有些人甚至在Hadoop和大數據之間劃上了等號。Hadoop能夠解決大數據應用的所有難題嗎？
“Hadoop是一個復雜的工具套件。如果沒有廠商或專業技術人員的幫助，用戶自己部署Hadoop是一件十分困難的事。目前，Hadoop的應用并不普及。互聯網用戶是最早采用Hadoop平臺的。”Philip A.Davis表示，“如果想讓大數據解決方案充分發揮其作用，就必須搭建一個高效的信息基礎架構，實現信息基礎架構的自動化、智能化，同時提高其可管理性。”
Hadoop的應用是有一定技術門檻的。如今，許多IT廠商都推出了基于Hadoop的解決方案包，其目的是幫助用戶簡化Hadoop的部署與應用。Philip A.Davis表示：“戴爾提供的基于Hadoop的大數據分析方案可以將Hadoop的部署周期從原來的兩個月縮短至兩天。”
VMware全球高級副總裁范承工也認為，由于缺少精通Hadoop技術的專業人才，Hadoop的部署對于用戶來說是一件費時費力的事。如今，VMware可以將Hadoop部署在虛擬化架構之上，將部署工作從半自動化變為全自動化，從而減少了人工干預，使得Hadoop的部署變得更加簡單，也不容易出錯。
“很多中國企業的CIO認為，大數據解決方案是有價值的，但實施起來確實有許多困難。”戴爾全球副總裁、中國區大型企業及公共事業部總經理容永康舉例說，“國內懂得在Hadoop上進行開發的專業技術人員非常少。一些金融行業的用戶很想現在就部署大數據解決方案，但是苦于找不到既懂Hadoop技術，又懂得金融業務的專業人才。”
Informatica首席技術官James Markarian表示：“在IT環境中，Hadoop不可能作為一個孤島存在。為了讓Hadoop跨越不同平臺，用戶需要將Hadoop作為其IT大環境中的一部分來管理，并通過Hadoop重復使用他們的開發技巧、資產及數據，同時還要統籌管理全部數據。”
在美國市場上，70%的大數據應用處理的還是結構化的數據。從技術的角度看，雖然Hadoop也能處理結構化的數據，但是目前基于Hadoop的大數據分析解決方案主要還是用于處理非結構化的數據。因此，用戶處理結構化數據和非結構化數據通常是用兩套不同的分析工具。這種混合的大數據處理模式是一種普遍現象。
從未來的發展看，非結構化數據的快速增長是大數據分析的主要驅動因素。從這個角度講，Hadoop的應用前景還是十分廣闊的。
大數據不僅僅是一個解決方案
那么，什么是下一代分析生態系統？按照記者的理解，就是結合了商業技術、開源技術的多平臺的新一代大數據解決方案。正如Teradata首席技術官寶立明所言，數據分析解決方案正在快速從傳統分析解決方案向下一代分析生態系統演進。
談到數據庫或者數據分析市場的變化，在Teradata營銷與業務拓展副總裁Mikael Bisgaard-Bohr回顧說，30年前Teradata的核心技術是關系型數據庫，隨著時間的推移，數據分析市場的需求也起了很大的變化，我們的解決方案也從傳統數據倉庫擴展至包含開源技術的分析生態系統。現在很多研發人員、數據分析人員也關注如何更好地實現數據變現。“不僅Teradata，其他的傳統數據公司都在面臨同樣的變化，因為整個市場已經發生了變化。”Mikael補充說。
隨著非結構化數據量的大幅增加和非結構化數據分析的需求不斷加大，單一平臺早已經不再能滿足所有數據的處理需求。因此寶立明認為，生態系統將成為行業潮流，商業技術要與開源技術結合起來，生態系統方案將成為行業標準和最佳實踐；全新的開源技術，特別是Hadoop技術，以及云環境將成為行業趨勢。
因此對于大數據分析和應用供應商來說，如何更好地將商業技術與開源技術結合起來，構建完善的生態系統，成為現階段的一大挑戰。
寶立明透露，Teradata算是最早宣布將開源Unix和Linux應用在數據庫平臺之上的，而且現在Teradata采用的操作系統也是完全開源的。此外，他還透露，Teradata在Hadoop上投入很大，為的是讓開源技術可以和商業技術實現互通，例如Teradata開發的專利技術QueryGrid連接器。Teradata還在Hadoop文件系統上添加了儀表盤能力，使流數據能夠進入Hadoop進行部署。
億贊普公司總裁羅峰表示，F2C有兩層含義：第一，Fast to Consumer，表明F2C平臺可以大大提升營銷的效率，讓企業的產品更快送達消費者；第二，Factory to Consumer，表示億贊普公司可以通過F2C平臺讓企業與消費者直接對接，減少中間的流通環節，從而降低成本和營銷風險。
工廠直達用戶
億贊普的崛起得益于大數據市場的興起。基于自主研發的大數據智能分類處理平臺，億贊普正在全球互聯網上部署一個跨區域、跨語言的互聯網云媒體和電子商務平臺。在以“進化的力量”為主題的億贊普數據營銷戰略研討會上，羅峰介紹說：“我們已與歐洲、拉美以及亞太的19家電信運營商以及數十萬個網站展開了合作，業務覆蓋96個國家的8億互聯網用戶。”
億贊普通過與電信運營商和互聯網企業合作，不斷擴展其大數據分析平臺的覆蓋范圍，并將從網絡上采集到的各類數據進行存儲和建模，然后再進行分析，最終為企業和廣告主提供數字營銷平臺及服務。與日漸流行的IaaS、PaaS和SaaS不同，億贊普提出了知識即服務（Knowledge as a Service，KaaS）的新理念，并在此基礎上推出了KaaS智能云媒體平臺。羅峰介紹說：“KaaS智能云媒體平臺以海量并行計算和存儲系統為基礎，通過數據挖掘和人工智能算法對海量互聯網用戶、內容和相關行為進行分析，從而挖掘出互聯網中蘊含的商業價值。基于KaaS，我們可以為不同用戶提供個性化的服務。”
基于KaaS理念，億贊普開發出了針對企業營銷和電子商務的多種解決方案以及各類數據廣告產品、廣告應用工具、商業智能服務產品和運營平臺等。舉例來說，i-Reach是一款品牌和效果兼顧的富媒體展示廣告產品。它基于KaaS平臺，可以通過對互聯網上的海量數據進行數據挖掘，為企業提供更多的廣告方案組合，從而實現有針對性的精準化的營銷。再比如，Infoweb網絡收視監測工具可以對網絡上廣告和視頻的人群到達情況進行統計和流量分析，并將分析結果反饋給廣告主，方便他們選擇適合的媒介。
億贊普公司就像是架在企業與消費者之間的一座橋梁。它通過從電信運營商和互聯網上獲得的數據，對消費者的消費行為和習慣進行分析。企業可以根據分析的結果制定數字廣告營銷方案或電子商務策略。億贊普公司在大數據分析的基礎上為企業量身訂制的數字營銷方案可以拉近企業與消費者之間的距離，使得商品從工廠出來后可以直接送達用戶手中，這也是F2C方案的精髓所在。
IP網絡上的數據全能分析
“我們的職責是在合適的時候將合適的信息傳遞給合適的人。”億贊普公司CTO糜萬軍表示，“我們做大數據分析的目的是幫助企業實現精準營銷。”
數據挖掘和數據分析是許多互聯網公司的強項。億贊普公司在大數據分析方面有什么獨特的優勢呢？“在大數據分析方面確實有許多新技術。數據量的增加、數據類型的多樣化都對數據分析提出了更高的要求。對于我們來說，最重要的是如何將這些新技術整合在一起，對海量數據進行高效的分析。”糜萬軍舉例說，“當一個新的網頁出現時，谷歌通過其分析技術找到并完成對這個網頁的分析可能要3個小時，而我們只用3分鐘。”
近日，HDS在美國Connect大會上公布了其“社會化創新”下一階段的經營戰略，同時推出全新解決方案與服務，包括：HDS IT運維透視眼，HDS實時洞察大數據整體服務、HDS醫療數據寶藏。HDS在社會化創新方面已經有了多年的投入和積累，結合其在運營技術方面深厚的傳承、淵博的信息技術專業知識、先進的數據分析與數據基礎架構，現在將提供整體解決方案為眾多行業解決一系列現代 IT 問題。在過去幾年里，公司執行了幾項戰略并購――包括 Avrio， oXya， Pantascene 與 Pentaho，以支持社會化創新戰略，推動分析產品的發展。如今公司已經具備良好的條件，能幫助數據驅動公共領域與私有領域的企事業單位獲得更深入的業務洞察力，更好地發揮數據價值。同時HDS 還于今天推出“軟件定義基礎架構”的強大陣容，支持分析驅動工作負載同時簡化IT。
Enterprise Systems 高級副總裁兼 ICD 物聯網研究員 Vernon Turner 表示：“HDS 迅速脫胎換骨，不再是單一的存儲公司。通過不斷擴充專業知識及產品組合，整合物聯網、運營技術、M2M和數據分析，巧妙推動客戶獲得業務及社會成果。在數據急劇井噴的世界里，IT與組織復雜性日益增長，而這也常常是阻礙業務增長的罪魁禍首，只有能夠實現精簡并最終成為數據驅動組織的供應商，才能具備遠見卓識，贏得市場份額。”
HDS社會化創新的措施與方案解決了企業與社會的關鍵問題――包括人口增長與城鎮化、公共安全事宜等。在幫助解決這些問題的同時，公司也實現了企業與社會價值。利用其市場領先的數據基礎架構技術與智能分析軟件基礎，HDS 正在為不同市場專門開發解決方案，整合聯網設備與技術，或者物聯網的力量，以及運營技術、機器對機器、先進的數據分析與業內最佳 IT 基礎架構，所有這一切均位于統一的全面集成的架構。
HDS 社會化創新和全球行業市場高級副總裁 Kevin Eggleston 表示：“我們的社會化創新解決方案與服務利用了我們多年來累積的先進技術與專門知識，從數據科學家到數據算法，機器對機器、大數據分析，以及運營技術，我們都有充足的資源與豐富的專業知識，借助于數據創新，幫助組織解決實際問題，在最關鍵領域取得更大成就。”
隨著數據庫市場不斷變化，全世界的IT部門現在必須應對日益復雜的數據庫環境。戴爾軟件最近一項關于數據庫管理趨勢的調查證實，IT專業人員正在管理比以往任何時候更多的數據和數據源，需要承擔更多的任務，并學習新的數據庫技術。戴爾軟件致力于幫助客戶管理全部數據，并從中創造更高的價值。
戴爾軟件信息管理產品執行總監Darin Bartik表示：“在過去的15年里，Toad系列一直引領數據庫工具市場，我們目前的投資和創新旨在確保它在未來15年里繼續引領市場。作為戴爾的‘全數據’戰略的組成部分，Toad產品組合正從一套針對數據庫專業人士的工具，演變為一個產品組合，讓團隊和企業把所有數據作為業務資產進行管理。戴爾將繼續在Oracle和其他關系型數據庫平臺上擴大領導地位，并支持新的平臺，如Hadoop、 MongoDB和SAP HANA，因為這些數據庫正日益成為客戶復雜數據帶來的挑戰的重要部分，而戴爾也正在推動Toad產品組合超越數據庫本身局限，為集成和數據分析等工作簡化流程。”
Toad系列在全球擁有超過200萬的用戶，是市場上領先的獨立數據庫管理解決方案，也是戴爾軟件端到端信息管理產品的重要組成部分。通過實現與管理復雜的數據庫環境相關的許多常見的管理、開發和數據準備工作，Toad解決方案有助于用戶提高數據庫的性能、可用性和工作效率。Toad系列的最新增強包使數據專業人士能夠更好地管理Oracle、SAP、IBM和Hadoop數據庫，并為數據分析準備來自各式平臺的數據。具體更新的內容包括：
增強的敏捷應用開發。Toad for Oracle 強調其從單用戶工具演變成供所有IT團隊使用的解決方案，加強了對敏捷式開發最佳實踐的支持，實現持續的融合方法。
通過整合Toad Intelligence Central組件，新版Toad for Oracle可以幫助開發和DBA團隊更好地協作，讓用戶更方便地共享Toad文件和屬性，如腳本、連接、自動化操作和代碼分析規則。
管理團隊現在可以使用新的基于Web的代碼分析報告，查看歷史和就緒性代碼報告，且無需額外的許可證。
Toad for Oracle的其他增強功能包括重新設計的主SQL開發區和改進的團隊編碼區，以加強對第三方版本控制系統的支持和管理。
Toad Data Point擁有升級過的轉換和清洗引擎，包括數據分析能力、新的轉換規則以及處理更大的數據集的更強大引擎，讓用戶更輕松地操作和更改數據。
大數據為企業和機構在商業分析、市場營銷、商業決策等方面提供了優質信息，幫助企業搶在客戶之前發現問題和痛點并及時改正。但是隨著從客戶、生產銷售流程和員工反饋等方面收集的數據越來越多，很多企業面臨著一個問題，那就是如何更快、更方便地檢索和分析他們收集的數據。
企業如何解決這個問題？ 答案就是“大數據架構”。“大數據架構”可以展示企業在數據存儲，快速數據分析和流式稻萆系母本變化，使企業能夠更容易、更快速、更簡單地檢索可操作的信息，并提高客戶數據價值。
數據如何構成挑戰？在了解大數據架構，找出人們在看待、存儲、處理和分析數據的方式變化之前，必須先了解大數據增長所帶來的最常見的問題和挑戰。到目前為止，大數據解決和部署方案幾乎都是專門用于解決非常具體化的問題，滿足個性化需求。它們有效地存在于各自的“孤島”中，且互不相容。這種大數據部署案例有很多，其中用于分析客戶信息、地理位置數據和智能計量傳感器數據的網絡點擊流數據就是一類鮮活的例子。
整合獨立數據部署，發掘最優商業決策。大數據在持續不斷增長，但是這些大數據部署的擴展性卻非常有限。如果企業繼續使用這些“孤島”解決方案，他們將不得不繼續購買更多的工具、軟件、硬件和云存儲空間，來為這么多個性化部署提供大量的儲存空間，包含大數據架構概念的大數據“整合”，已經成為大數據解決方案中最優先考慮的方法。
與女同學比較，男同學一般不存在這個行業合適與不合適的情況，只存在好不好的環節。下面是我結合自身幾年的物流工作，加上所接觸到的數十家物流公司、貨運部、乃至大型企業物流，總結了下物流行業的就業前景分析，羅列了企業物流和物流企業各自的優缺點、就業推薦級別、以及選擇這些企業需要具備的硬件條件，僅作參考，切勿對號入座，拿偶然性當必然性。
二、物流規劃與設計就業分析
最后分析下從事物流規劃的問題。物流規劃，本質上就是出具“物流解決方案”，針對相關需求，公司的、客戶的，第三方的等等，綜合平衡關鍵指標，實現戰略目標、時效、成本、資源的匹配和平衡，最終的交付物就是“解決方案”。所以，物流規劃，確切來講，干的就是“如何做好物流解決方案”的工作。通過調查，一定要具有如下必備條件：
(一)經驗
某種意義上，寫物流解決方案，吃的是“老本”，所謂“老本”，就是在相關行業具有數年乃至十幾年幾十年的行業實戰經驗，沒有相關行業沉淀和經驗積累，很難針對具體需求制定出可行性的實施方案。可以說，缺乏相關經驗，想直接從事物流規劃，個人覺得難度很大。
(二)變通
很多人有十年的工作經驗，但很可能是一份工作做了十年；工作年限長，有經驗，不代表會規劃，會設計，會制定方案；現實中，很多行業經驗豐富的人，你讓他寫一份方案，往往是無從下手，不知道如何開始，怎么做，PPT怎么布局，怎么闡述論點，怎么進行數據分析，如何組織語言等。很多時候，效果差的，不代表沒用心做，這就需要變通.
(三)技能
