一、仓储数据属于什么数据？
仓储数据属于原始数据。仓储数据实际上指的是在库存管理过程中出现的各类数据，例如库存数量、库存材料种类、库存金额等。通过对库存的分析，实现库存的合理配置，能够在保证正常材料供应的同时，减少库存量。因此，这些数据的合理化运用对于提高企业的管理水平、降低企业的经营成本具有重要作用。
二、数据仓储和数据仓库的区别？
1：数据仓储和数据仓库是不同的。
数据仓储和数据仓库虽然都与数据存储和管理有关，但是在概念和功能上存在差异。
数据仓储和数据仓库可以说是相辅相成的，它们都是为了支持数据分析和决策提供存储和管理的解决方案，但具体的定义和用途有所不同。
首先，数据仓储是一个广义的概念，可以指代任何形式的数据存储和管理方式，包括数据仓库在内。
而数据仓库则是指一种专门用于存储和整合大量结构化数据的系统，通常用于支持企业级的数据分析和决策。
数据仓库采用了特定的数据模型和架构，通过ETL（抽取、转换和加载）等过程将来自多个数据源的数据整合到一起，为用户提供定制化的查询和分析功能。
其次，数据仓库更侧重于面向企业的数据管理和分析，并且强调数据的一致性和集成性。
它通常包含多个数据集和维度，支持多维查询和数据挖掘，以帮助用户从不同角度分析和理解数据。
而数据仓储则是一个更泛指的概念，可以包括数据仓库在内的各种数据存储和管理方式，比如数据湖（Data Lake）、数据库、文件系统等等。
数据仓储可以是一个更灵活和开放的数据存储方式，适用于更广泛的场景和目的，不一定需要严格的集成和一致性。
综上所述，数据仓储和数据仓库在定义、功能和应用范围上存在差异，尽管二者都与数据存储和管理有关，但具体的选择应根据实际需求和场景来确定。
三、仓储 大数据
仓储与大数据的融合发展
随着科技的不断发展，仓储行业也面临着新的挑战和机遇。传统的人工仓储已经无法满足现代物流和供应链管理的需求，而大数据技术的应用为仓储行业带来了新的变革。大数据技术可以提供更高效、更精准的仓储管理，通过数据分析和预测，我们可以更好地优化仓储流程，降低成本，提高效率。同时，大数据技术也可以帮助我们更好地了解客户需求，提高服务质量，从而提升企业的竞争力。
在仓储领域，大数据技术的应用场景非常广泛，包括库存管理、货物跟踪、物流配送、客户分析等方面。通过大数据技术，我们可以实现智能化、自动化的仓储管理，提高仓储效率，降低人力成本，同时也能够更好地满足客户需求。
然而，大数据技术在仓储领域的应用也面临着一些挑战。首先，数据的质量和准确性是大数据分析的基础，但在仓储领域，由于数据来源多样、数据格式不一等原因，数据的质量和准确性往往难以保证。其次，大数据技术的应用需要专业的技术人员和设备支持，这也会增加企业的成本投入。
为了解决这些问题，我们需要加强数据治理，建立完善的数据管理制度，确保数据的准确性和完整性。同时，我们也需要加强技术研发和人才培养，提高对大数据技术的理解和应用能力。只有这样，我们才能更好地利用大数据技术，推动仓储行业的智能化、自动化发展。
总的来说，仓储与大数据的融合发展是未来物流和供应链管理的重要趋势。只有不断探索和创新，我们才能在这个变革中取得成功。
四、仓储部有什么数据类别？
仓储部，仓存资金，积压物资，库存量，最大最小库存
五、仓储数据专员是干啥的？
仓储数据专员的工作内容：
1.日常补货数据的制作，数据表信息同步给各个相关工序操作人员；
2.缺货数据制作及补货、上架进度跟进；
3.根据跨部门的需求，下架及换货号数据的处理，跨部门信息对接，单据制作及同步信息给对应部门处理；
4.出库单完结之前进行数据验证；异常反馈给对应排查人员处理；
5.现场主动盘点结果数据验证；
6.多双复盘数据表制作；
7.拣货异常数据分离表制作及核对；
8.日常异常相关数据表登记；
9.每天汇总报表进行同步。
六、仓储管理数据流程分析？
数据分析是仓库规划设计的前提工作。
仓库设计规划只有基于全面而准确的数据分析，才有可能成功。
对仓库的数据进行分析的目的是为了更好地认清产品的特性，明确企业的要求，为以后的规划设计提供数据支持。
数据分析的维度主要有流程分析和时间分析。
流程分析
流程分析包括对作业流程和作业设备的分析，其目的是为了优化作业流程、确定作业装备。
在仓库作业设计中，应遵循持续流动原则。
产品从入库、保管、出库应是穿过库区、连续向前流动，实现从库区一端入库，在中间部位保管，从另一端运出。
减少物流交叉，尽量避免迂回搬运，可以减少出入库移动距离，充分利用储存空间，缩短作业时间，提高生产效率。
通道设计也是仓库规划的重要内容。
通道布置的合理与否，将影响仓库作业和物流合理化，以及生产率的提高。
通道设计不合理，会造成作业场地的拥挤阻塞、生产不安全、甚至影响机械作业率。
对于周转较慢、存货周期较长的仓库类型，进出库作业较少，可以适当压缩通道等非储存面积，提高有效面积利用率，储存更多货品，增加营业收入。
同时，储存性仓库以保管业务为主，可以适当提高仓库保管员劳动量定额，减少人员配备，降低成本。
对于周转较快、存货周期短的仓库类型，进出库作业频繁，需要预留充足的周转区，通道流畅，有效提高商品的运转速度;
流通性仓库需要适当增加相应设备设施，降低员工作业强度，提高员工忠诚度和熟练度。
时间分析
时间分析主要涉及对作业流程的分析，目的是确定作业人员和装备的数量。
作业时间可以有效地反映作业方法的优劣，作业效率的高与低。
作业时间作为生产经营活动的基本资料被广泛应用于各管理层面，调查分析作业现场的作业时间有以下三个目的：
1、在方法改善时发现现状问题与浪费;
2、对方法研究时对各方法的优劣进行评价比较;
3、对已标准化的现有方法设定标准工时。
时间分析是在对作业方法的优劣进行评价及设定标准时间时通过秒表测试法对现有作业时间进行测量、分析、检讨的方法。
时间分析作为效率管理及改善的基础手法，主要有以下几个用途：
1、改善作业后对新方法进行作业标准的设定;
2、表现评价：
a 同一作业的两种作业方法之间的评价;
b 供货商之间的效率评价;
c 作业者的效率评价;
3、新工装投入时的作业标准制定
4、作业方法与标准时间之间的校准;
5、生产线平衡的调整改善
6、产能预算，合理计划人力及工时
通过对仓库各流程环节的作业时间进行分析，持续改善作业现场作业效率。
七、车间怎么配合仓储数据正确？
为配合仓储数据正确，车间可以采取以下措施：
首先，确保生产计划与仓储需求相匹配，避免生产超量或不足导致仓库积压或缺货情况；
其次，实施精准生产和精益管理，减少半成品和成品的库存量，提高仓储效率；
再者，与仓储部门紧密合作，及时传递生产进度和产品信息，确保仓储数据的准确性；
最后，建立有效的信息系统，实现生产和仓储数据的实时共享和同步更新，确保生产和仓储之间的协调和配合。只有这样，车间才能更好地配合仓储数据，实现高效生产和仓储管理。
八、仓储四大模型？
高层模型：考虑所有上层主题，主题之间的关系
中层模型：细化 上层主题 数据项
物理模型：基于性能，存储，平台特点，数据合并，分区设计
维度建模（Ralph Kimball 拉尔夫·金博尔）提出 （当前最主流的模型）
星型：所有维表直接连接到事实表
雪花型： 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上
（雪花型场景：
1， 大型客户维度，客户属性需要隐匿
2，银行、金融多种产品属性无法共享
3，多切页日历维，结账期、季度、假期
）
建模过程
1，选择需要进行分析决策的业务过程
2，选择粒度：时间维度
3，识别维表：基于粒度设计维表，包括维度属性，用于分析时进行分组和筛选
4，选择事实：确定分析需要衡量的指标，筛选有用字段
九、如何利用大数据建立海外仓储基地？
利用大数据分析出海外仓储的最优地点，分析出流量，确定仓储得规模。
十、仓储费数据报告怎么看？
仓储费数据报告通常记录着仓库和库房中物品的存储信息和费用统计等数据。以下是如何解读仓储费数据报告的一般步骤：
查看报告名称和日期，确定报告所表示的时间段和数据范围。
查看报告中的数据总体情况，例如总费用金额、总存储数量等。
分项查看报告中的不同费用项，例如仓储费、包装费、保险费等，以确定各项费用占总费用的比例和变化情况。
查看费用项中的具体内容，例如仓储费中的租金、水电费等，以判断
