东岸仓库商业计划书

东岸仓库商业计划书（精选3篇）

篇1：东岸仓库商业计划书

海州东岸仓储商业计划书

一、计划摘要

二、仓库介绍

三、人员及组织结构（管理计划）

四、市场预测

五、营销策略

六、仓库建筑施工计划

七、财务规划

一计划摘要

东岸仓储位于中山市古镇镇，中山北连广州、佛山，南接珠海、澳门，西靠江门、肇庆，东与深圳、香港隔江相望。虽然没有海港，但是中山的东、南、北面分别有着中山港、神湾港和小榄港，“品”字形的布局也为中山的物流基础设施提供了条件，作为一个内河港,中山市的集装箱货物吞吐量居全国地级市之首,港口集装箱吞吐量达113万标箱,位于全国10强之列。港口吞吐量的巨大,间接反映出中山经济增长的外向型依存度较高。中山物流也随之飞速发展，仓储需求量越来越大，越来越紧迫。东岸仓储的建设顺应经济发展的要求，势必为中山物流做出贡献，为中山经济的发展添砖加瓦，也将使本公司获得更大的经济增长和社会知名度。

二仓库介绍

仓库位于中山市古镇镇东岸北路，地势平坦宽阔，东临东

岸北路，西临古镇水道，北靠植物园路，占地面积75150平方米，仓库基底面积45310平方米，建筑密度60%。地理交通位置优越，东向临近新兴大道中，向南临近珠三角环线高速，道路通畅，是一个得天独厚的仓储之地。

三人员及组织结构

仓库由中山市时代匠人建组设计工程管理公司设计，由XX建筑公司承建。仓库的管理由本公司专业化物业管理，租售。

四市场预测

2011年是十二五规划的开局之年，中山市外贸进出口总值

达312亿美元，超越2010年全年的进出口总值，同比增长10.5%。在拉动经济增长的“三驾马车”中,进出口净额的增长对中山经济增长的贡献巨大,对中山物流业近年来的发展也起到重要的推动作用，在本土1700余家的物流企业中，有8家3A级以上的物流企业。除了港口发展之外，中山本地的特色产业也对物流发展起到助推作用，尤其是具有较高知名度的专业市场,如古镇灯饰城、东凤电子电器商城、沙溪休闲服装城、小榄五金制品市场、大涌红木家具市场等作用巨大。2012年中山市经济将再接再厉上升到一个新的高度，而中山市也即将成为泛珠三角经济圈二级区域性物流中心城市，中山市物流业对仓库的需求量将大大增加，仓库市场一片红火。

五营销策略建成优质便利容积率大的仓库，提高市场竞争力做好概预算，理定合理的价位，提高价格竞争力通过多渠道销售，做好广告宣传，提高公司形象竞争力4 配以适当的促销手段做好售（租）后服务计划

六仓库建筑施工计划

东岸仓库整体结构为钢结构制造，质量稳定，可靠

度高，跨度大，高度高，抗冲击抗震动能力强，生产效率高，建造速度快，拟建筑工期仅3个月，工期为2012年4月——2012年7月。具体施工进度安排看施工单位施工计划，预计7月中旬即可投入使用。

七财务规划

（1）成本概算

仓库估计基底面积成本加上水电成本合计350/平方米，即45310平方米*350元/平=15858500元（RMB）

通过市场调查，预售价格初定为15/平方米/月，即月收入45310平方米*15元/平/月=679650元/月

（2）资金回收期

若不算其他成本，且已全部租售计算，则资金回收期为

15858500（元）/679650（元/月）=23.333（月）即约为

两年

（3）三年——五年资金估计

资金回收加上人工工资等估计需要三年回收期，三年后

净盈利45310平方米*15元/平/月*12月=8155800元/年

篇2：数据仓库与商业智能工具评析

自20世纪80年代W.H.Inmon创造了“数据仓库”这一概念以来,在经历了E时代的疯狂,见证了.com的历程,数据仓库早已不是一个纯粹的理论,而变成一个活生生的现实,如今它正以前所未有的生命力,在政府、公司、医院、学校里生根发芽,各种关于数据仓库的学术会议、文章、书籍也层出不穷。

不容质疑,让数据仓库从理念走向实践,从生涩走向成熟,几大技术厂商功不可没。当然,数据仓库也让这些厂商赢得了丰厚的利润,据IDC(国际数据公司,是全球著名的市场咨询和顾问机构)发布的《2005全球软件供应商数据仓库工具市场份额》报告,2005年全球数据仓库市场仍保持着10%以上的增长率,市场规模达到96亿美元。甲古文(Oracle)公司以18亿美元的收入占据市场第一的位置,IBM和SAS紧跟其后,但值得注意的是微软(Microsoft)和Informatica的增长率超过了20%,发展势头强劲。图1所示是全球数据仓库市场份额分布情况。

2 厂商简介与产品比较

2.1 Oracle(甲古文)

创立于1977年,是第一个跨整个产品线(数据库、业务应用软件和应用软件开发与决策支持工具)开发和部署100%基于互联网的企业软件的公司,是世界领先的信息管理软件供应商和世界第二大独立软件公司,强大的资金实力使其能够收购一些技术先进的小公司为其数据仓库产品服务。

Oracle 10g是数据仓库的核心,除此之外还有Oracle数据仓库构建器、Oracle分区、Oracle数据挖掘和Oracle OLAP,客户可根据需要购买相应的模块,灵活性、功能性与安全性都很强,当然价格不菲。

2.2 IBM(国际商业机器)

IBM创立于1914年,是全球最大的信息技术和业务解决方案公司。以世界一流的最新技术开发新产品,并以最快的生产速度进入市场,是IBM的产品发展战略。

与数据仓库相关的产品有DB2 Warehouse Manager(数据仓库管理器)、DB2 OLAP Server(联机处理服务器)、DB2 Intelligen Miner for Data(数据智能挖掘)、DB2 Intelligent Miner Modeling(模型智能挖掘)、DB2 Intelligent Miner Scoring(智能挖掘计分卡)和DB2 Intelligent Miner Visualization(智能挖掘可视化)。产品的覆盖面很广,集成能力较强,但没有完整的数据仓库方案,需要借助第三方工具,价格很高。

2.3 SAS(塞仕)

SAS创立于1976年,以“统计分析”和“数学建模”而在业界享有极高的声誉,其产品以统计分析见长。90年代加入到数据仓库竞争之中且表现出很大的优势,常与其他数据库产品配合使用,目前涉及的行业的有零售、制造和金融。

其数据仓库产品为SAS/Warehouse Administrator(数据仓库管理器),支持多维数据库和关系数据库及合并。

2.4 Microsoft(微软)

微软是创立于1975年的神化般的企业,其创使人比尔·盖茨也是世界上的知名人物,他的资产净值达到564亿美元。微软的商业运作能力十分出众,这使得微软多年来在全球个人电脑与商用软体、服务与网际网路技术上一直居于领导地位,

微软于1998年发布7.0版Microsoft誖SQL Server誖开始包含数据仓库模块,由于与Windows操作系统风格一致,操作方便,且相对其他产品便宜得多,所以很快便在数据仓库市场打开销路,其后几年这款软件不断升级完善,2005版又加入了BI功能,并且提供了完备的数据挖掘工具。

2.5 Business Objects(BO)

BO创立于1990年,它发明了独特的“语义层”技术,目前是BI界内的佼佼者,与SAP关系密切。其产品涉及通信、能源、金融、政府、医疗、制造、制药和零售多个行业。

2005年BO推出BusinessObjects?XI,其中包括报表、查询和分析、绩效管理、BI平台、数据集成和服务和支持几个部分,界面美观,支持多种平台和数据库,且支持网络查询分析,但由于是第三方工具,因此只能实现数据仓库中的一部分功能。

2.6 NCR

NCR致力于CRM(客户关系管理),主要产品有自动柜员机(ATM)、零售系统、Teradata数据仓库和IT服务为客户提供关系技术(Relationship Technology TM)解决方案。Teradata目前仍是数据仓库领域的领导者,为多个行业提供解决方案。

在长期的实践过程当中,NCR形成了一套独特的数据仓库方法论和实施框架———可扩展数据仓库(Scalable Data Warehouse,简称为SDW)。其最新版本的数据仓库产品为enterprise data warehousing 8.2(企业数据仓库),其中包括数据库软件、数据仓库工具与应用、高级分析、应用平台、NCR服务器&企业存储、专业服务、客户服务几个部分。总的来看NCR的产品性能很好,但是价格相对较高,中小企业难以接受。

2.7 Cognos(优信佳)、Hypersion(海波龙)与Informatica

Cognos创立于1969年,是Bi和记分系统领域的领先者之一,其以单一产品融合了所有BI功能。其产品Congos8包含了报表、分析、计分卡、仪表盘、企业事件管理和数据集成功能,既有前端展示功能,又有后端数据分析与挖掘功能,是一种比较集成化的方案。

Hypersion成立于1991年,其产品为Hyperion誖System誖9,包含三个部分:Hyperion System9 BI、Hyperion System 9 Applications和Hyperion System 9 Foundation Services。2007年,Oracle宣布以33亿美元收购海波龙。

Informatica创立于1993年,以ETL(Extract,Transformation and Loading,数据抽取和整合)起家,产品涉及多个行业,03-05连续三年在数据集成领域市场占有率第一。产品PowerCenter8提供了一个可视化的、拥有丰富转换库的设计工具。

表1所示为这九种数据仓库与商业智能工具/方案供应商介绍用产品比较。

3 结语

如今一些巨头公司非常看好我国市场的发展潜力,根据易观国际(www.analysys.com.cn)2006年第四季度的最新报告表明,我国数据仓库与商业智能市场2006年第四季度总体市场规模达到3.63亿人民币(图2所示是市场份额分布情况),其中数据仓库市场总体规模达到1.27亿元人民币,商业分析工具市场规模达到2.36亿人民币,保持着良好的增长势头。

随着市场竞争的加剧,我国有越来越多的企业开始建设自己的数据仓库系统,希望能对历史数据进行具体而又有针对性的分析与挖掘,以期从中发现新客户和客户新的需求。数据仓库的建设过程是复杂的,面对众多的工具与方案,企业不能盲目地跟潮流,而要根据自己行业和企业的业务特点,业务范围和业务数据来制定方案。

摘要：随着竞争的日益加剧,国内有越来越多的企业开始建设自己的数据仓库系统,希望能对历史数据进行具体而又有针对性的分析与挖掘,以期从中发现新客户和客户新的需求。数据仓库的建设过程是复杂的,面对众多的工具与方案,企业不能盲目地跟潮流,而要根据自己行业和企业的业务特点,业务范围和业务数据来制定方案。该文简单介绍了全球领先的9家数据仓库工具及解决方案供应商及其产品,并对它们的特点和优缺点进行比较评价。

关键词：数据仓库工具,商业智能,数据仓库

参考文献

[1]IDC.Worldwide Data Warehousing Tools 2005 Vendor Shares[EB/OL].(2006-09).www.idc.com.

[2]IDC.Worldwide Business Intelligence Tools 2005 Vendor Shares[EB/OL].(2006-09).www.idc.com.

[3]Kramer M,Green Hill Analysis,A Comparison of Data Warehousing Strategies and Product Offerings(Microsoft vs.Hyperion,IBM and Oracle)[M].white paper,Microsoft Corporation,2000.

[4]王峥嵘,王铮钧.数据仓库领域的排头兵[J].科技与经济,2006(16):99-100.

篇3：论商业智能系统中数据仓库

关键词：商业智能；数据仓库；构成分析

中图分类号：TP319 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2014） 04-0000-01

如何在堆积如山的公司交易数据中发现具有商业价值的闪光点。如何使公司在激烈的市场竞争中保持对客户的吸引力。如何预先发现及避免公司运作过程中不易觉察的商业风险。答案之一就是数据仓库，因此建议公司进行基于数据仓库、OLAP、数据挖掘的新决策支持系统，即商业智能系统（Business Intelligence）。

商业智能在帮助本公司优化决策和获得商业竞争优势方面起着关键的作用，通过实施数据仓库将会对分散在企业各个应用系统的数据按照面向主题的方式进行集成，从而为数据分析和决策支持提供一个集成的、统一的数据基础。

一、组织实施数据仓库

公司决策者和IS部门充分交流意见的基础上，准备逐步的实施以数据仓库为核心的商业智能项目，用以将公司的数据资产转变为信息、知识，从而让管理人员和决策者、知识工人可以方便、快捷、准确的访问高质量的信息。对公司来说，建设数据仓库是一项投资大、周期长、见效慢的系统工程。公司最为关心的就是产品批发业务的销售情况，因此公司决定从销售数据集市入手，不断的扩大到零售业务、商品主题等主题域和分析范围从而得到面向企业整体的、统一的数据仓库。

二、数据仓库实施方法

数据仓库是一个概念，它所关心的是一个组织结构中将适当的信息传送到适当的人手中，是一个建立过程，是围绕着数据仓库主题来进行的，因此将其视为过程来看待。作为过程看待，主要基于几方面考虑：（1）适应业务发展：企业在市场环境中可能经常需要进行机构、产品、市场的调整，从而导致决策者决策模式的变化，从一开始便固定决策者的需求简直是不可能的，数据仓库的客户在使用了一段数据仓库之后，他们又想要一些不同的东西和另外的一些功能，因此数据仓库是一个不断反复的过程。（2）适应技术的发展：计算机技术发展迅速，新技术不断出现，如何在数据仓库建立过程中保证技术不落后，保护原有的技术投资，最佳方式就是采用面向过程的方法：自上而下的总体设计；自下而上的实施。

三、数据仓库的生命周期和需求分析

传统的“瀑布式”方法，业务需求在项目早期阶段就已经确定并冻结。然而数据仓库的实施初期即将决策支持的需求冻结，简直是不可能的，因为让数据仓库使用者明确的界定需求是不合理的。所以，采用一种反复的螺旋式开发方法是一种不错的选择。如图1所示。

数据仓库的实施过程正好与之相对应，首先从投资回报率较高的主题域开始实施并交付用户使用，从用户使用得反馈中理解并进一步澄清需求，并从循环中吸取经验用于下一主题的开发，逐渐逼近企业整体数据仓库的实施目标。

四、数据驱动

传统的MIS的系统设计采用的是“需求驱动”的系统生命周期法（SDLC），在最初就已将系统的需求规定下来，然后构建数据库，进行应用编程。而数据仓库的需求，在前一节数据仓库的生命周期和需求分析中已说过是不能够明确得到的，因为数据仓库的主要目的是提供信息，而所需信息会因人而异、还会随时间改变，并且在已获取信息的前提下又会产生新的信息需求。因而，数据仓库从企业已有数据出发，即“数据驱动”的系统设计方法。一般来说，数据仓库的开发过程是这样的，首先与决策者会谈预测大致的需求，之后从企业高级数据模型（Enterprise Data Model）入手，结合事务处理系统的ER数据模型和元数据，构建第一个数据仓库主题域，交付使用，从使用者反馈中理解需求并且修改数据仓库的数据模型，如此这样循环再建立下一个主题域，并集成各主题域。数据仓库的螺旋式开发过程通过不断的反复，但是每一遍开发均是在企业数据模型的基础上最终形成一个和谐的、内聚度高的系统。

五、可行性分析

（一）经济可行性分析。公司采取自下向上的数据仓库建设方式：从各主题数据集市入手逐步建立面向企业全局的数据仓库；并且，预计实施过程中，公司将会从中获得很高的投资回报。

（二）技术可行性分析。数据仓库技术最先1993年开始在美国兴起，美国大约用了5-6年的时间将此市场培育起来，现在此方面技术已较为成熟。国内数据仓库建设从1998年左右首先从银行、证券、电信等数据密集型同时基础信息建设比较好的企业兴起，出现了国信证券、招商银行等成功案例，大大推动了国内的数据仓库建设，为数据仓库发展提供了社会环境。其次，VLDB、多维数据库、OLAP工具、即席查询和报表工具、数据挖掘等技术的不断成熟，为数据仓库建设提供了技术环境。此外，随着微软数据仓库框架、MS SQL Server 7.0、Excel 2000的发布，使得利用微软技术或第三方软件与其集成更为容易，并且降低了数据仓库建设的成本。因此，公司销售数据集市在技术上完全可行。

（三）人员可行性分析。人员可行性包括公司内部信息技术人员的技术实力和操作人员的可培训性。首先，公司信息技术人员在建设和维护原有信息系统积累了经验；其次，公司数据仓库主要用户—公司的管理、决策人员的学历层次较高，对新事物较易学习接受。所以，公司销售数据集市建设在人员上同样可行。

六、结束语

商业智能作为企业信息系统新的发展阶段，满足了三个关键的商业需求：降低成本，提高利润，使企业更有竞争力；对今天复杂商业环境的管理和建模；保护企业已有信息系统。通过它的实施必会提高企业竞争力和运作效率。

参考文献：