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商业产品
企业资源计划
企业资源规划企业资源规划
从决策角度，基于供应链的资源配置，注重绩效管理和绩效评估
从MRP II发展而来的新一代集成企业资源管理系统，横向扩展——功能范围的增加，从供应链上游的供应商管理到下游的客户关系管理，纵向扩展——从底层数据处理（手动自动化）向高层管理决策支持（职能管理）行业拓展——从传统制造业向所有行业延伸
会从PDM/CAPP/工时系统获取数据
物料需求计划
物料需求计划|物料需求计划
以各项目为计划对象，安排各级项目的供应（顺序）计划，以完成工期为时间依据的需求调度。
物料需求计划
制造资源计划|制造资源计划
资金与资源安排生产管理的计划与控制模型，物流与资金流的信息集成，是在物料需求计划的基础上发展起来的计划方法和辅助软件
APS
高级规划和调度|先进的生产计划和调度系统
柔性生产下的生产资源/需求/计划排程
单片机
供应链管理供应链管理
有效组织供应商、制造商、仓库、配送中心和渠道合作伙伴进行产品制造、转运、配送和销售的管理方法。
规划、采购、制造、运输、退货
制造执行系统
制造执行系统车间执行层面的生产信息管理系统
车间现场管理：制造数据管理、生产计划管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工装工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块
产品生命周期管理
产品生命周期管理产品生命周期管理
包含PDM的全部内容，管理产品从需求到淘汰的全过程，可以在单一地点的企业内部、分散在多个地点的企业内部、以及在产品研发和生产领域有协作关系的企业之间使用。发展。它支持整个产品生命周期中信息的创建、管理、分发和应用的一系列应用解决方案，可以整合产品相关的人力资源。
其他一些生命周期管理软件，例如：
CLM
合同生命周期管理|合同管理
PSLM
产品-服务生命周期管理产品-服务生命周期管理
项目数据管理
产品数据管理|产品数据管理
管理所有产品相关信息（包括零件信息、配置、文档、CAD文件、结构、权限信息等）和所有产品相关流程（包括流程定义和管理）
EDM工程数据管理访问CAD等工程软件数据并进入ERP/CAPP（计算机辅助工艺规划）
消费者保护计划
信息物理系统信息物理系统
物联网智能，自主协调
通过网络环境中传感、通信、计算、控制等信息单元与物理对象的高度集成和交互，信息系统的数据感知、实时通信、数据处理、分析决策和精确决策的能力。控制能力得到改善。
监控与数据采集系统
监控与数据采集数据采集与监控系统
生产过程控制及调度自动化系统，可对现场运行设备进行监视和控制
仓库管理系统/仓库管理系统
仓库控制系统/仓库管理系统|仓库控制系统
仓储物流设备的协调、管理和监控
实验室信息管理系统
实验室信息管理系统实验室信息管理系统
完成实验室数据和信息的收集、分析、报告和管理
知识管理系统
知识管理知识管理
知识管理
业务流程管理
业务流程管理|业务流程管理
端到端流程优化
办公自动化
办公自动化|办公自动化
客户关系管理
客户关系管理|客户关系管理
管理销售、营销和服务中与客户的互动，并向客户提供创新和个性化的客户互动和服务的过程。最终目标是吸引新客户，留住老客户，并将现有客户转化为忠实客户，以增加市场份额。
化学电子显微镜
客户体验管理用户体验管理
挥发性有机化合物
客户之声|用户反馈管理/客户之声
双
商业智能|商业智能
利用报表有效整合企业现有数据，快速准确地提供报表并提出决策依据
语言
斯卡拉
与Java类似，适合高性能集群计算，查询效率高。 Spark采用Scala语言实现，并使用Scala作为应用程序框架。
右
常用于数据统计/数据可视化
Python
主流的数据科学编程语言和python库有很多，比如numpy、pandas、scikit-learn、tensorflow、keras等。
SQL
一般指结构化数据查询语言，与Hive完美匹配。
大数据
Hadoop
分布式存储
由Apache 基金会开发的分布式系统基础设施。 Hadoop 的设计目标是从一台服务器扩展到数千台服务器，每台服务器都具有本地计算和存储资源。 Hadoop的高可用性不依赖于硬件。其代码库本身可以在应用层检测和处理硬件故障，因此可以提供基于服务器集群的高可用性服务。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下开发分布式程序。充分利用集群的力量进行高速计算和存储
分布式文件系统
Hadoop分布式文件系统
Hadoop生态系统的底层存储架构完成了分布式存储系统的逻辑
Spark/Hive/Hadoop都是基于同样的HDFS存储+yarn（资源管理、任务调度）
DataNode模块，管理存储节点上的数据
NameNode是管理全局数据名称信息的模块。
secondaryNameNode是它的从节点，以防挂掉
映射减少
任务调度和数据处理的并行计算框架
该作业分为映射阶段和化简阶段，其中每个任务都是一个单独的Java 应用程序，可以访问数据并提取有用信息。
纱
资源管理、任务调度（多机协作）
蜂巢
分布式数据库（数据仓库）是一种类似于SQL的高级语言，解决海量结构化日志数据查询/统计问题。 Hive 允许不熟悉MapReduce 的开发人员编写数据查询语句，并将其翻译为Hadoop 中的MapReduce 作业。
数据库
分布式kv（key/value键值）系统，以HDFS为介质，面向列的NoSQL数据库，快速读取/写入大量数据
HMaster负责管理HRegionServer实现负载均衡、管理和分配HRegion（数据分片）、管理命名空间和表元数据以及权限控制。
HRegionServer负责管理本地HRegion，管理数据并与HDFS交互。
动物园管理员
负责集群协调（如HMaster主从故障切换）以及集群状态信息的存储
猪
大数据分析平台为用户提供多种接口
AmbariHadoop
可以快速监控、部署和管理集群的管理工具
斯库普
用于在关系数据库、数据仓库和Hadoop 之间移动数据的连接工具
火花
使用Java、Scala、Python、R 和SQL 中的API 的开源分布式机器学习处理引擎，Spark 运行器比内存中的Apache Hadoop MapReduce 快100 倍，Spark 提供了一系列库，包括SQL、DataFrames 和Datasets、MLlib用于图形处理的机器学习、GraphX 和Spark Streaming。您可以在同一应用程序中无缝组合这些库。
Spark支持分布式数据集上的迭代任务，并且实际上可以在hadoop文件系统上与hadoop一起运行（通过YARN、MESOS等实现）
卡夫卡
开源流处理平台
由Apache 软件基金会开发的开源流处理平台。用Scala 和Java 编写的高吞吐量分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者规模网站中的所有操作流数据（网页浏览、搜索和其他用户）。行动）
雷迪斯
日志型Key-Value数据库采用ANSI C语言编写，支持网络，可以是基于内存的，也可以是持久化的。
空气流动
一个开源的分布式任务调度框架，它将具有上级和从级依赖关系的工作流组装成有向无环图
数据处理
Jupyter 笔记本
IDE 的python 编译插件支持运行40 多种编程语言的交互式笔记本
Jupyterlab
Jupyter笔记本升级版，百度/阿里巴巴/腾讯等AI建模笔记本内核均采用jupyterlab
皮查姆
IDE，基于python的集成开发工具，编译环境为Anaconda
蟒蛇
开源python版本，包括Conda、Python和大量已安装的工具包，包括Conda、NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy、Scikit-learn以及180多个科学包及其依赖项
数值模拟
它是Python 的开源数值计算扩展。
融入了大量的库和一些标准数据模型，提供大数据集的高效运行
熊猫
基于NumPy，解决数据分析任务的工具
NumPy Matplotlib
基于NumPy的可视化工具
喀拉斯
Tensorflow封装的API
张量流
python 机器学习库
来源
1. SCADA、MES、PLM、ERP、主要系统库存、接口和集成方法
https://www.shangyexinzhi.com/article/1586248.html
2.CRM/PLM/SCM/MES与ERP的本质区别与联系
http://www.opensoft.com.cn/mesyerpqb.asp
3.Hadoop生态架构
https://www.jianshu.com/p/e883684d24e4
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用户评论
这篇文章终于来了！我一直都在找关于这些名词的详细解释。
有6位网友表示赞同！
看标题就知道很有用，我最近在做B端项目，对这些词有些模糊印象，希望能弄明白。
有18位网友表示赞同！
希望解释能简单明了易懂，别太绕逻辑。
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我已经接触过大数据了，但其他几个概念不太熟，期待这篇科普文！
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B端产品和数据处理一直是我学习的重点，希望能从这篇文中获得更多知识。
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感觉这篇文章很有用，可以帮我更好地理解我在工作中遇到的专业术语。
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我主要做开发，对语言和数据的理解非常重要，期待深入了解这些概念！
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终于有人整理了这些名词解释，太棒了！
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学习新东西总是令人兴奋！期待这篇关于B端产品和技术的名词解释。
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希望这些解释能针对不同程度的用户进行讲解，方便更广泛的人理解。
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我感觉这篇文章非常实用，我会把链接转发给我的同事们一起参考。
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期待找到一些数据处理的实践案例，这样更容易理解 。
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我想知道这些专业术语在实际应用中是如何使用的。
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这篇解释能帮助我更好地完成我在公司的工作，我很开心!
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希望文章能够提供一些学习资源，让我可以继续深入了解这些概念。
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这篇文章的主题对我很重要，我一定会认真阅读！
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总感觉B端产品和数据处理非常复杂，希望能通过这篇文章获得一些启发!
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期待文章能够简化这些复杂的专业术语，让普通人也能理解。
有5位网友表示赞同！