SQL及Python技術在供應鏈數據處理中的研究與應用

[摘 要]供應鏈作為一個信息鏈、資金鏈、物流鏈、客戶鏈、產品鏈，其包含的數據可以按照不同的主題進行劃分，覆蓋了產業鏈的各個方面，從原材料到終端產品銷售等每一個關鍵環節，因此積累的數據也非常大。為了提高供應鏈數據處理效率，需要使用先進的SQL及Python技術，設計一個強大的數據倉庫，能夠針對供應鏈數據進行可視化分析、數據挖掘和知識發現，從而提高供應鏈管理的準確性和可靠性。

[關鍵詞]SQL;Python技術;供應鏈;數據處理

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2020.21.186

1 引言

美國威斯康辛大學-麥迪遜分校Matt Greenberg博士以及供應鏈管理中心等研究認為，供應鏈作為全球產業化發展的重要階段，其已經為各大跨國企業和國際組織帶來了豐厚的利潤和廣闊的市場，但是供應鏈由于涉及產業化的各個方面和環節，比如原材料加工生產、產品設計和制造、產品銷售和維護等，因此供應鏈管理積累了海量的數據，為了能夠提高供應鏈管理時效，需要采用先進的數據處理技術，挖掘、分析和處理供應鏈數據，提高供應鏈管理的可靠性和準確性，幫助產業化發展的每一個企業做出準確的決策。[1]

Python和SQL是一種面向對象的計算機程序設計語言，其學習速度比較快，能夠編寫一些可視化的數據處理流程，可擴展性強，可解釋性也非常強，因此可以在供應鏈管理中得到良好應用，以便能夠實現復雜的供應鏈數據處理任務，提高供應鏈的管理成效。[2]

2 SQL及Python技術在供應鏈數據處理中的應用

Python是一種面向對象的、跨平臺的、開源的、可移植的計算機程序語言，其可以嵌入到C程序、Java程序中，實現數據庫編程和數理統計分析，還可以實現網絡編程。[3]SQL是一種結構化的數據庫管理語言，其可以與數據庫管理系統集成在一起，實現數據庫的插入、修改、刪除和查詢，與Python語言結合在一起，能夠幫助供應鏈實現大數據分析、數據倉庫挖掘、分布式數據處理等功能，進一步提高供應鏈的數據處理實時性、共享性和智能化。[4]

2.1 供應鏈數據挖掘和分析

目前，供應鏈積累的數據非常多，比如產品銷售管理中，為了提高產品制造的精準化，需要分析客戶的數量和熱度，以便能夠精準營銷，提高供應鏈的管理準確度。因此，利用Python可以實現一個大數據分析模型，該模型可以從海量的SQL數據中提取客戶購買和產品制造數據，比如客戶訂購的產品、消費金額、常瀏覽的內容等，從雜亂無章的數據中針對客戶的偏好、興趣進行學習和分析，挖掘潛在的有價值的知識，比如根據客戶瀏覽的內容推薦同類型的產品等。Python程序算法能夠提高數據挖掘和分析的準確度，也不需要任何的背景知識，這個過程是無監督的，因此使用起來非常簡單便捷。Python程序還可以按照不同的主題構建先進的數據模型，比如按照貢獻價值為客戶推薦不同檔次的產品;按照客戶喜好推薦支持不同業務的產品，這樣就可以提高營銷的精準程度，進一步為客戶提供更加優質的服務，保有客戶占有市場份額，提高企業的市場競爭力。

2.2 供應鏈流程監控

供應鏈管理運行中，由于涉及的環節非常多，因此為了保持供應鏈能夠合理和安全運行，需要監控每一個環節是否運行通暢，以便保證產業鏈不會受到影響。因此，針對供應鏈流程監控和預警，利用Python程序進行統計分析：一是監控產品原材料供應、產品設計和制造、物流運輸與倉儲等;二是監控產品的使用用戶和數量;三是監控供應鏈的系統運行負載能力和運行可靠性，其中最為關鍵的就是材料產品的監控，因為這些設備涉及數據信息的加工和保存，一旦發生錯誤就會產生不可估量的損失。監控預警可以使用狀態數據挖掘和分析模塊輸出。

3 SQL及Python技術在供應鏈數據處理中的應用優勢

供應鏈數據處理采用SQL及Python技術，其擁有很多的優勢，比如處理速度快、功能豐富，實現數據挖掘分析。[5]文章通過總結，重點分析了以下四個優勢。

（1）提高供應鏈數據處理的可視化。供應鏈數據處理中，Python可以構建一個可視化的數據流處理過程，為用戶提供一個可視化的流程，保證數據處理過程是透明的和準確的。Python技術能夠為供應鏈平臺提供并行處理的計算模型，更適用于集群平臺高性能計算，允許數以億計的節點進行分布式集群，可以實現分布式操作服務。SQL數據庫則可以為供應鏈提供一個龐大的、設計精良的并行計算軟件，自動化地完成計算任務，分配大數據存儲空間資源，實現數據分布存儲、通信和容錯處理。

（2）供應鏈數據采集及預處理。供應鏈管理涉及的環節眾多，其面臨的數據資源非常多，為了提高這些數據資源的組織管理效率，Python技術需要使用與之匹配的操作系統，盡可能地提高大數據的優先級訪問、熱點數據存儲，Python技術還可以為供應鏈提供一個較大的物理存儲空間，實現供應鏈資源的調度和分配。SQL平臺集成的資源非常多，比如文件日志、關系數據、對象數據等，這些有結構性數據也有非結構性數據，因此在把數據整合在一起時需要進行預處理，以便能夠利用供應鏈進行通信傳輸，提高數據的一致性和可靠性。數據預處理可以利用SQL工具，能夠實現信息加工。

（3）數據智能化分析。Python技術能夠為供應鏈提供數據挖掘和分析功能，這樣就可以實現數據智能化分析，可以實現文本數據、圖像數據、視頻數據處理，進一步提高供應鏈數據組織和發現能力，同時將結果輸出到顯示器上，實現可視化的操作服務。Python開發的人工智能算法也是當前計算機重要技術之一，提高供應鏈平臺服務處理效能，保證供應鏈平臺的處理速度和自動化水平。人工智能是供應鏈數據分析的關鍵技術之一，目前利用人工智能可以構建供應鏈數據模型，同時動態地實現算法的更新和處理，保證算法能夠準確地實現知識加工，提高人工智能的應用精準程度。

（4）海量數據存儲和運行。供應鏈采用Python和SQL技術，其最重要的功能就是存儲。數據存儲可利用SQLserver、Oracle等存儲管理工具，建立一個生態存儲圈，不斷地提高供應鏈平臺的存儲和管理水平，還可以降低訪問延遲，提高數據分析能力。目前，數據存儲還引入了更加先進的平臺，比如Oracle數據倉庫，數據倉庫不僅可以實現普通數據功能，還可以根據數據智能分析、優先級存儲等功能，一旦某一個數據對象訪問頻次上升，此時就可以為這些數據賦予較高的優先級，將其轉移到高速緩存中，提高用戶的訪問效率。數據倉庫還可以按照主題模式進行加工信息。

4 結論

供應鏈數據多，處理流程復雜，Python技術能夠處理海量的半結構化數據，利用并行的結構解決特定的、復雜的數據處理問題，比如在一個關系數據庫中，其可以使用SQL語言執行數據插入、查詢、修改和刪除操作，還可以使用傳統的C++語言、Java語言等解決這個問題，實現數據庫操作語言與傳統程序語言的有效結合，實現一個功能更加強的供應鏈數據處理功能。

參考文獻：

[1] 張曉博. 基于Python的SQLServer海量數據轉移的研究與實現[J]. 鐵路計算機應用， 2012， 21（2）：55-57.

[2] 陳秀萍， 郭忠明， 呂翠華. Python結合SQL建立地籍數據庫的方法[J]. 地理空間信息， 2013（2）：9-10，79-81.

[3] 陳俊麗. 大數據分析在供應鏈管理中的有效應用[J]. 計算機產品與流通， 2018（4）：263-264.

[4] 謝東， 肖杰， 郭廣軍， 等. 可追蹤供應鏈中非確定性RFID數據處理方法[J]. 中南大學學報：自然科學版， 2015（46）：1698-1702.

[5] 劉鑫. 工業生產物流供應鏈大數據資源融合技術[J]. 軟件導刊， 2016， 15（7）：57-59.

[作者簡介]王晨歡（1999—），男，江蘇南通人，本科，研究方向：物流供應鏈與物流供應鏈金融。