1、培训和教育：对于仓库工作人员，您需要进行ERP系统的培训和教育，包括系统使用方法、流程规范、数据录入等方面的知识，以便他们可以快速地适应新的工作方式。 重构流程：针对仓库之前分两部分管控的情况，您需要重新设计并实施全流程的ERP仓库管理方案。
2、看来你们的仓管员不懂变通啊， 一般都怕盘亏不怕盘盈，考虑一下你们车间与仓库制度是否完善，一个系统的完善不是单靠员工就能完成，还需要其他部门的协作。 譬如呆滞料，如果以前没入账或者已经做出处理，突然间又重新启用，如果仓库没有保留相应文件，自然出现漏盘的事情。
3、存储明细更详细地显示了仓库的存储信息，并可根据仓库、产品类别及产品名称查询所需产品的库存量，把握库存全局。
1、数据工程师是负责设计、构建和维判孙护数据处理系统的专业人员。他们主要关注的是数据的流动、转换和存储，以确保数据的可靠性、安全性和高效性。数据收集与提取：从不同的数据源（数据库、文件、API等）获取数据，并进行提取、清洗和转换，以便进一步处理和分析。
2、大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。
3、数据采集：业务系统的埋点代码时刻会产生一些分散的原始日志，可以用Flume监控接收这些分散的日志，实现分散日志的聚合，即采集。数据清洗：一些字段可能会有异常取值，即脏数据。为了保证数据下游的数据分析统计能拿到比较高质量的数据，需要对这些记录进行过滤或者字段数据回填。
4、大数据工程师（即大数据开发工程师）的职能如下：大数据采集（爬虫）、大数据清洗（ETL工程师）、大数据建模（算法工程师）与大数据分析（数据分析员）。管理、分析展现及应用等技术（大数据开发工程师）。研究、应用大数据平台体系架构、技术和标准。设计、开发、集成、测试大数据软硬件系统。
5、大数据工程师：主要负责开发和维护大数据平台，设计数据架构、实现数据清洗、转换和存储等。 数据分析师：主要负责处理和分析数据，提出有价值的信息和模型，供业务决策者使用。 数据科学家：结合业务问题和数据分析技术，进行高级统计分析和机器学习，帮助企业进行战略规划。
1、ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。
2、ETL一般都是和商业智能打包销售的，换句话说，有ETL需求的有可能都会用到BI。
3、Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据提取、转换和加载。
4、深入解析：ETL是什么？ETL，全称是Extract-Transform-Load，是现代企业数据管理的关键步骤，它如同数据的桥梁，将分散的、多样化的数据源整合并转化为对企业决策至关重要的分析资产。通过这个过程，数据从源头被提取、精心转换，然后精准加载到数据仓库中。
5、ETL是指获取原始大数据流，然后对其进行解析，并产生可用输出数据集的过程。从数据源中提取（E）数据，然后经过各种聚合、函数、组合等转换（T），使其变为可用数据。最终，数据会被加载（L）到对它进行具体分析的环境中，这就是ETL流程。全写是 Extract-Transform-Load。
大数据技术的核心体系涉及多个方面，包括数据采集与预处理、分布式存储、数据库管理、数据仓库、机器学习、并行计算以及数据可视化等。 数据采集与预处理：FlumeNG是一种实时日志收集系统，能够支持定制多种数据发送方式，以便有效收集数据。Zookeeper则提供了一个分布式的协调服务，确保数据同步。
大数据的核心技术是大数据存储与管理技术。拓展知识：具体来说，大数据存储与管理技术主要包括了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、数据挖掘等方面。为了高效地处理和分析大数据，这些技术都需要采用一系列的软硬件工具和平台，以实现数据的实时传输、存储、处理和分析。
大数据的核心技术涵盖了数据采集、预处理、存储管理和数据挖掘等多个方面。首先，数据采集涉及从各种数据源，如社交媒体、日志文件和传感器等，自动获取和整理数据。其次，数据预处理包括清理、转换和整合数据，以消除噪声、不一致性，并确保数据适用于后续分析。