Tabellen verbinden mit Envision
When it comes to supply chain optimization, it’s important to accommodate the challenges while minimizing the amount of reality distortion that get introduced in the process. The tools should embrace the challenge as it stands instead of distorting the challenge to make it fit within the tools.
Vor zwei Jahren haben wir Envision eingeführt, eine domänenspezifische Sprache, die genau dazu gedacht ist, die unglaublich vielfältigen Situationen in der supply chain zu berücksichtigen. Von Tag 1 an bot Envision eine programmgesteuerte Ausdruckskraft, die im Vergleich zu herkömmlichen supply chain-Tools einen bedeutenden Fortschritt darstellte. Dennoch wurde diese Flexibilität noch durch den tatsächlichen Blickwinkel begrenzt, den Envision selbst auf die supply chain-Daten einnahm.
Vor einigen Monaten haben wir in Envision einen generischen JOIN-Mechanismus eingeführt. Envision ist nicht länger auf natural joins beschränkt, wie es anfangs der Fall war, und bietet die Möglichkeit, einen viel breiteren Bereich tabellarischer Daten zu verarbeiten. In supply chain sind willkürliche Tabellenverknüpfungen besonders nützlich, um komplexe scenarios wie Multi-Sourcing, Einwegkompatibilitäten, Multi-Channels usw. zu berücksichtigen.
Für Leser, die sich bereits mit SQL auskennen, wirkt das Verbinden von Tabellen als eine ziemlich elementare Operation; jedoch führt die Kombination komplexer numerischer Berechnungen mit Tabellenverknüpfungen in SQL rasch zu Quellcode, der schwer verständlich und wortreich erscheint. Zudem bringt das Verbinden großer Tabellen auch einige Leistungsprobleme mit sich, die entweder durch Anpassung der SQL-Abfragen oder durch Modifikation der Datenbank selbst mittels der Einführung von table indexes sorgfältig adressiert werden müssen.
Eines der zentralen Designziele von Envision war es, auf some of the capabilities of SQL zu verzichten, um einen wesentlich geringeren Programmieraufwand bei supply chain optimization-Herausforderungen zu erreichen. Infolgedessen basierte das ursprüngliche Envision ausschließlich auf natural joins, wodurch der mit JOIN-Operationen üblicherweise verbundene Programmieraufwand fast vollständig entfiel.
Natürliche Joins haben jedoch ihre Grenzen, und wir haben diese Grenzen aufgehoben, indem wir in Envision die left-by-Syntax eingeführt haben. Durch left-by-Anweisungen wird es möglich, willkürliche Tabellen innerhalb von Envision zu verbinden. Unter der Haube kümmert sich Envision um die Erstellung optimierter Indizes, um die Berechnungen auch bei der Verarbeitung gigantischer Datendateien schnell zu halten.
Aus rein syntaktischer Sicht stellt das left-by eine geringe Ergänzung der Envision-Sprache dar; jedoch hat dieses eine Feature aus supply chain-Perspektive die Fähigkeit von Lokad, die komplexesten Situationen zu bewältigen, deutlich verbessert.
Falls Sie keinen data scientist im Haus haben, der zufällig auch ein supply chain-Experte ist, dann haben wir einen. Lokad bietet einen End-to-End-Service, bei dem wir uns um die Implementierung Ihrer supply chain solution kümmern.
