冷链物流大数据中心设计与构建
发布时间：2023-03-29 01:21
近年来我国生鲜电商飞速发展,给冷链物流行业带来了更多的发展机遇,同时也提出了新的挑战。随着物联网、云计算和大数据技术在各行各业的广泛应用,给冷链物流行业引入新的发展动力,研究和应用大数据技术在冷链物流的应用也突显紧迫性和必要性。大数据技术已经在常规物流运营管理中有成功的应用案例,但冷链物流在仓储和运送过程中的特殊性决定了普通物流管理系统难以胜任。在冷链物流配送链条中,物联网设备所产生的海量数据需要越来越高效实用的数据处理和存储方式,通过有效的项目管理来构建大数据平台来突破发展瓶颈及提高核心竞争力。本文以N市冷链物流大数据中心项目为案例进行研究,分析出目前冷链物流企业面对的挑战并规纳总结为高速增长的市场需求和随之涌现的海量数据。论文分析总结了冷链物流企业中现有信息系统的瓶颈,提出了一种适合于冷链物流大数据项目的管理框架,从战略规划、架构设计和技术方案实施三大方面阐述了大数据项目的实践步骤。在技术方面深入研究了冷链各环节的数据采集、清洗、存储和分析,实现了经营管理全过程数据的有效控制;运用Hadoop大数据分布式框架构建冷链物流大数据中心,提供的应用开发接口与现有冷链物流管理信息系统无缝集...
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
1.2.2 现实意义
1.3 国内外研究现状分析
1.3.1 国外现状
1.3.2 国内现状
1.3.3 国内外研究成果评述
1.4 研究目标与内容
1.4.1 研究目标
1.4.2 研究内容
1.5 研究方法和技术路线
1.5.1 研究方法
1.5.2 技术路线
1.6 论文的基本结构
2 理论研究综述
2.1 冷链物流理论基础
2.2 项目管理理论基础与信息系统项目管理
2.2.1 项目管理理论基础
2.2.2 信息系统项目管理
2.3 大数据理论基础
2.3.1 大数据综述
2.3.2 大数据处理
2.3.3 大数据分析
3 冷链物流大数据项目需求分析
3.1 项目背景
3.1.1 我国冷链物流市场分析
3.1.2 冷链物流的运营分析
3.2 N市冷链物流发展现状及存在问题
3.3 项目目标
3.3.1 开拓大数据在冷链物流行业的应用
3.3.2 建立N市冷链物流大数据技术平台
3.3.3 挖掘N市冷链物流数据价值
3.4 项目构建重点需求
3.4.1 服务对象和质量要求
3.4.2 大数据中心的功能定位
3.5 N市冷链物流大数据的来源与质量要求
3.6 冷链物流大数据处理需求
3.7 冷链物流大数据计算资源需求
4 冷链物流大数据项目管理框架
4.1 项目整合管理
4.2 战略规划
4.2.1 收集业务需求
4.2.2 市场调研
4.2.3 跨职能部门项目团队
4.2.4 项目阶段管理计划
4.3 大数据技术架构设计
4.3.1 数据采集与存储
4.3.2 数据分析与建模
4.3.3 数据可视化
4.3.4 数据分析报告
4.3.5 数据治理
4.4 技术实现
5 冷链物流大数据中心架构设计
5.1 设计理念与原则
5.2 技术架构设计
5.2.1 数据资源层
5.2.2 采集与分发层
5.2.3 数据处理与存储层
5.2.4 数据接口服务层
5.2.5 数据应用层
5.3 物理架构设计
5.4 结构化数据存储设计
5.4.1 存储系统
5.4.2 关系型数据库
5.5 非结构化数据存储设计
5.5.1 存储系统
5.5.2 存储表
5.6 冷链物流大数据治理设计
6 冷链物流大数据中心的构建
6.1 冷链物流大数据采集设备
6.2 监控数据的传输配置
6.3 大数据服务器集群
6.4 结构化数据存储
6.5 非结构化数据存储
7 冷链物流大数据中心的运营模式
7.1 平台服务运营
7.1.1 大数据采集服务
7.1.2 大数据存储与数据仓库服务
7.1.3 大数据清洗服务
7.1.4 大数据分析与挖掘服务
7.2 收入运营
8 结论
8.1 全文总结
8.2 未来展望
参考文献
致谢
本文编号：3773695
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
1.2.2 现实意义
1.3 国内外研究现状分析
1.3.1 国外现状
1.3.2 国内现状
1.3.3 国内外研究成果评述
1.4 研究目标与内容
1.4.1 研究目标
1.4.2 研究内容
1.5 研究方法和技术路线
1.5.1 研究方法
1.5.2 技术路线
1.6 论文的基本结构
2 理论研究综述
2.1 冷链物流理论基础
2.2 项目管理理论基础与信息系统项目管理
2.2.1 项目管理理论基础
2.2.2 信息系统项目管理
2.3 大数据理论基础
2.3.1 大数据综述
2.3.2 大数据处理
2.3.3 大数据分析
3 冷链物流大数据项目需求分析
3.1 项目背景
3.1.1 我国冷链物流市场分析
3.1.2 冷链物流的运营分析
3.2 N市冷链物流发展现状及存在问题
3.3 项目目标
3.3.1 开拓大数据在冷链物流行业的应用
3.3.2 建立N市冷链物流大数据技术平台
3.3.3 挖掘N市冷链物流数据价值
3.4 项目构建重点需求
3.4.1 服务对象和质量要求
3.4.2 大数据中心的功能定位
3.5 N市冷链物流大数据的来源与质量要求
3.6 冷链物流大数据处理需求
3.7 冷链物流大数据计算资源需求
4 冷链物流大数据项目管理框架
4.1 项目整合管理
4.2 战略规划
4.2.1 收集业务需求
4.2.2 市场调研
4.2.3 跨职能部门项目团队
4.2.4 项目阶段管理计划
4.3 大数据技术架构设计
4.3.1 数据采集与存储
4.3.2 数据分析与建模
4.3.3 数据可视化
4.3.4 数据分析报告
4.3.5 数据治理
4.4 技术实现
5 冷链物流大数据中心架构设计
5.1 设计理念与原则
5.2 技术架构设计
5.2.1 数据资源层
5.2.2 采集与分发层
5.2.3 数据处理与存储层
5.2.4 数据接口服务层
5.2.5 数据应用层
5.3 物理架构设计
5.4 结构化数据存储设计
5.4.1 存储系统
5.4.2 关系型数据库
5.5 非结构化数据存储设计
5.5.1 存储系统
5.5.2 存储表
5.6 冷链物流大数据治理设计
6 冷链物流大数据中心的构建
6.1 冷链物流大数据采集设备
6.2 监控数据的传输配置
6.3 大数据服务器集群
6.4 结构化数据存储
6.5 非结构化数据存储
7 冷链物流大数据中心的运营模式
7.1 平台服务运营
7.1.1 大数据采集服务
7.1.2 大数据存储与数据仓库服务
7.1.3 大数据清洗服务
7.1.4 大数据分析与挖掘服务
7.2 收入运营
8 结论
8.1 全文总结
8.2 未来展望
参考文献
致谢
本文编号：3773695
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jingjiguanlilunwen/3773695.html
