针对SOA题目所做的几点理解!

本文探讨了面向服务架构(SOA)在企业资源规划(ERP)系统与客户关系管理(CRM)系统整合中的作用。重点分析了业务流程设计、系统重用及服务模块化等关键问题,并提出了解决方案。

针对SOA题目的几点理解

 

1、首先从这次SOA大赛的宗旨考虑题目,我们必须着重理解SOA的理念。只有掌握了SOA的本质是什么,才能在解决题目的时候能够有足够的切入点。

2IT与业务的整合&业务的灵活性,服务模块化。在这里要理解什么是业务,什么是服务,另外业务&服务之间的转化关系等等问题。模块化的实现会面临什么问题呢?要事先考虑。

3、利用标准接口,对资产重用。这个问题集中在接口&重用两个点上。首先是在企业的运行过程中,接口是怎样来实现的,接口在企业中是代表什么?另外重用是否与程序中的重用一样呢?

4SOA的可实施性&分布开发性。

 

题目涵盖几个方面:

企业业务流程的设计,原有IT系统的重用(ERP系统&CRM系统),服务的开发与模块的封装。

 

下面针对题目中的一些要点,做一些解释:

       首先,我们需要了解凤凰公司是一家专门制作&营销专业医疗器械&实验仪器仪表的民营企业。购销客户&网络遍布全国。这是我们要解决问题的出发点。我们了解公司现在的运行情况,对我们设计制定适宜的SOA解决方案有一定帮助。

       凤凰公司已经实施了ERP有很长一段时间了,我们需要做的就是了解用友ERP系统的具体实现过程和ERP在凤凰企业内部应用领域和所起的作用。另外为了进一步提高工作效率,凤凰又引入了CRM(客户关系管理系统)。                             

 

问题:了解ERP系统&CRM系统,并熟悉其运作的基本流程。寻找到两者的结合点在哪?

      

       当前,面临的挑战主要有:一方面ERPCRM中分别维护产品和客户信息,而公司规定ERP必须作为这些信息的主数据源,ERP中的这些信息需要随时同步到CRM中去;另一方面CRM中维护的业务机会和ERP中维护的销售订单有着非常紧密的关系,凤凰公司希望能够把业务机会和销售订单有效地整合起来,而进一步提高业务运作的效率。

考虑的问题:同步问题如何解决,另外如何将业务机会和销售订单整合起来。

 

       业务机会与销售订单整合的相关业务描述

销售人员通过CRM管理业务机会(Opportunity,商机(Lead

问题:如何将业务机会转化到商业服务

       另外,我们还要判断业务机会的可能性,并且能够做到信息及时更新。可以随时修改业务机会对应的产品列表。还要拥有对突发事件的处理能力。使得职员&客户在使用的时候能够有比较好的感觉。

创建销售订单的请求的时候,我们需要判定请求是否满足要求,另外系统要拥有一个发手机短信的功能来通知销售人员以及财务人员处理等待请求&销售订单。

       每个财务人员都会制定一个日程表,集成在ERP上的一个日历应用,财务人员可以通过这个日程表来创建跟踪每天工作。

       手机短信也可以提醒财务人员是否处理订单或请求被拒绝以及理由。

 

发展的业务需求

1)        可视化的信息聚合需求

提供可视化的信息聚合方式,以方便销售人员或财务人员浏览和使用企业数据。关于???如何可视化,聚合哪些数据,都要看万合公司的创新了。凤凰公司期望更有创意的可视化信息聚合。

 

2)        使用信息智能服务

信息智能服务社区Information Intelligence Service Community,简称IISCIISC作为信息处理服务的集中营,本质上是一个信息处理服务的创建和运营平台平台来管理和运行所发布的服务    创建自己的增值服务,包括将已有的服务组合成新的特色服务,新的服务也可以发布到平台上去。

 

IISC提供的服务及其运营模式非常感兴趣,希望万合公司能够在其ERPCRM的整合业务中使用IISC的服务。例如销售人员或财务人员可以通过上面提供的信息智能服务浏览某个客户在Internet上的摘要信息。但是凤凰公司希望万合公司能够帮助他们最大化地、最有效地使用信息智能服务社区上的服务。

 

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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