Java报表工具技术讨论--Style Report 多源数据整合

随着信息化的快速发展,企业面临着来自多个业务系统(如CRM、ERP等)的数据孤岛挑战。为了提供综合性的数据分析,需要一个统一的管理平台来整合这些分散的数据源。StyleReport平台支持从多种数据库获取数据,包括关系型数据库、多维数据库、XML等多种类型,并可通过不同的数据采集策略帮助企业实现高效的数据分析和监控。

在信息化高速发展和新兴业务不断出现的今天,许多企业或机构中,都已经存在各种业务系统,而且往往不止一个业务系统,比如:CRM系统、ERP系统、PDM系统、HR系统、OA系统、e-Business系统等等,虽然哥哥系统都有着自己的查询、分析和报表功能,但是大多情况下,领导层或者中层领导往往需要最综合数据的全盘分析和管理,就变得异常不便。

 

从管理者的角度往往还不止是需要简单地看到各个系统的数据,而是需要对各种数据进行综合的汇总、分析和监控等。例如,管理者想了解某件产品的盈利性,他不仅需要从ERP系统中获得该产品的制作成本、采购成本以及库存情况等,还需要从CRM系统总看各个客户对该产品的订货趋势变化情况,当然还需要从e-Business系统中获取该产品的订单分析。如果没有一个能够把多种数据源整合的统一管理监控平台,该管理者对整体的分析将无法做到全面和系统的客观性。

 

很多企业和机构都怀着强烈的热诚努力实现将不同业务数据进行统一管理,从而能集中管理,综合监控。

 

企业级报表管理平台Style Report 支持从多种异构数据库中获取数据,包括:

 

  • 关系型数据库: Oracle, SQL Server, PostgreSQL, and MySQL via a JDBC driver
  • Multidimensional databases
  • XML
  • SOAP
  • Java beans (POJO)
  • EJB beans
  • Flat files (CSV)
  • Microsoft Excel spreadsheets
  • OLAP cubes 比如 Microsoft SQL Server Analysis Services, Hyperion ESSbase, Oracle OLAP, SAP NetWeaver
  • SAP Business Information Warehouse (SAP BW)
  • Progress
  • PeopleSoft
  • JD Edwards
  • salesforce.com
  • Siebel CRM
  • Google AdWords
  • Google Analytics
  • Microsoft SharePoint

采用不同的数据采集策略,例如全部复制、增量复制等方式,让企业的数据分析和监控变得轻松。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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