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  • Redis是什么 开源的,基于键值对的存储服务系统,有多种数据结构,高性能,功能丰富 redis特性 速度快 官网 每秒10w OPS 数据存在内存 使用C语言编写 线程模型使用单线程 持久 持久,断电不丢失数据 Redis所有...

    Redis是什么

    开源的,基于键值对的存储服务系统,有多种数据结构,高性能,功能丰富

    redis特性

    速度快

    官网 每秒10w OPS
    数据存在内存
    使用C语言编写
    线程模型使用单线程

    持久化

    持久化,断电不丢失数据
    Redis所有数据保存在内存中,对数据的更新将异步地保存到磁盘上

    多种数据结构

    string、list、set、hash、zset、BitMaps(位图)、HyperLogLog(超小内存唯一值计数)、GEO(地理信息定位)

    支持多种编程语言

    Java、PHP、Python、Ruby、Golang

    功能丰富

    发布订阅
    支持Lua脚本
    支持简单的事务
    pipeline

    简单

    不依赖外部库
    单线程模型

    主从复制

    主服务器
    从服务器
    数据可以复制

    高可用分布式

    高可用->Redis-Sentinel(v2.8)支持高可用
    分布式->Redis-Cluster(v3.0)支持分布式

    典型使用场景

    缓存系统

    获取数据,先从cache获取数据,再从storage层获取,保存到cache层

    计数器

    比如一条视频网站的点赞数、评论数等

    消息队列系统

    发布订阅,异步队列等

    排行榜

    女神排行榜,富翁排行榜

    社交网络

    关注数等

    实时系统

    垃圾邮件处理系统

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  • 是什么让财务人压力山大? 近日,一份《2020财务群体生存状态调研报告》揭秘了中国财务人的压力,据调查显示,最令财务人“压力山大”的,不是企业成本控制,也不是职业生涯被考证支配,而是发票报销。 数据来源:...

    在这里插入图片描述

    发票,是一个让财务人又爱又恨的东西。

    作为一项常见的财务环节,发票处理几乎是每个财务人的基本功。然而,这一拿手本领也给财务人员带来了大量的烦恼。

    01

    是什么让财务人压力山大?

    近日,一份《2020财务群体生存状态调研报告》揭秘了中国财务人的压力,据调查显示,最令财务人“压力山大”的,不是企业成本控制,也不是职业生涯被考证支配,而是发票报销。

    数据来源:《2020财务从业者生存现状报告》

    从申报纳税、财务报表分析,到公司财务成本控制,那么多的财务环节,为何发票报销威力这么大?

    因为这是一个吃力不讨好的活。

    尽管无纸化办公时代已经到来,但事实上,目前纸质发票仍然有着很高的应用场景。发票的处理,涉及大量的重复操作,数据的人工录入通常占据了大多数财务人员的时间与精力,枯燥且缺乏竞争力。

    对于专业的财务公司、代记账公司来说,更为如此,繁重的票据录入和管理工作,耗费了大量人力成本。

    02

    无处不在的发票处理:“发票RPA”经典场景

    发票处理无处不在,从采购到付款、订单到收款,到订单核对、应付账款,再到资金管理、税务管理,很多行业的财务场景都能找到它的身影。

    上千亿张发票承载着海量的信息,而发票的内容,对于企业来讲则是非常重要的数据,在税务认证、供应商管理、合同管理、报销管理、客户管理等业务方面均会用到。

    对于如此重要的“东西”,企业以及财务人员该如何更高效地处理它?

    伴随“四大”对财务机器人积极的推广,RPA早已引爆财务圈,很多企业的财务通过RPA找到了降本增效的新解决方案。

    RPA这种能够模拟人在计算机上的键鼠操作,并按照一定规则自动执行任务的软件机器人,尤其适合处理跨系统、跨平台的数据采集、整理、录入等操作。

    尽管,RPA并不是专门为应对财务工作而开发出来的,但在实际的财务工作中,RPA技术的应用却相当丰富。

    1、应付账款

    行业:教育

    某大型教育机构,每个月都要为旗下10余所学校处理超过3,000张发票。

    应用RPA之前:

    收到单批发送的发票时,人工要手动将大量发票数据输入到ERP系统,工作量巨大,耗时费力。随着发票数量、种类的日益增多,处理起来也愈发复杂。

    应用RPA之后:

    RPA机器人自动将发票数据输入ERP系统,简化操作流程,每张发票可节省10分钟的处理时间。RPA的发票读取功能,可自动检测并标记疑似错误或欺诈的发票,提升准确率,最大限度地降低业务风险。RPA机器人每年可为该机构自动处理近50,000张发票,节省工时超过6,000小时。

    2、发票开具

    行业:通信

    某电信运营商财务部门

    应用RPA之前:

    收到订单后,财务人员需要手动录入相关信息并开立发票,并通过邮件发送给客户。手动开票耗时长,业务量大时,财务人员甚至可能因疲劳导致数据录入错误。

    应用RPA之后:

    RPA自动为客户生成电子发票,并发送至客户的电子邮箱。若客户有纸质发票需求,RPA会将发票信息发送至打印机。遇到有争议发票,则自动将信息转由人工处理。RPA优化了开票流程,缩短了开票时间,提高了开票准确率。

    3、发票核对

    行业:IT/互联网

    某科技公司的财务,核对发票及相关交易记录。

    应用RPA之前:

    每天要核对上百张发票,每名员工至少要花费1小时整理纸质文档,耗时费力,还容易出错。

    应用RPA之后:

    RPA通过OCR将纸质材料数字化,并进行统一归档。无需人为干涉,RPA可自动核对发票与交易记录,并录入数据,存储扫描图像。

    4、发票识别

    行业:制造

    某汽车制造企业的财务部

    应用RPA之前:

    财务部聘用了多个财务人员手动处理各地供应商的纸质发票、账单,工作量大,数据录入易出错,新手甚至还可能因不熟悉业务导致合规风险。

    应用RPA之后:

    RPA通过OCR技术,识别多种格式的发票信息,并将其进行二次转换,形成统一格式,自动录入系统,再将处理后的发票信息发送给指定的财务人员进行审核。

    5、供应商发票处理

    行业:零售

    某玩具零售商

    应用RPA之前:

    每当有新商店加入公司采购组,公司都要从供应商处收集每一张发票,并集中处理所有交易。月初收到的发票较少、业务量小,临近月末却要处理大量发票,人工手动处理效率低,不仅耗时费力,还容易出错或遗漏。

    应用RPA之后:

    RPA每年为公司处理10万余张发票。以往需要45名员工处理,现在只需15人即可处理完成,大大降低了人力成本。

    03

    发票自动化

    随着RPA的普及与应用,财务流程中的手工劳动问题正在得到解决。“发票自动化”势必成为很多公司财务部门应用RPA实现流程自动化的重要选择。

    根据企业财务发票处理产生的种种痛点,UB Store“发票自动化”自动办公解决方案,覆盖常见财务场景:发票开具、识别、汇总、验真、税务申报/纳税报表制作等,帮助企业实现发票的批量采集、数据录入等工作的自动化,提高数据采集与管理的效率,降低企业人力物力开销,提高准确率。

    发票验真机器人:利用OCR自动识别发票信息,并自动访问国家税务总局网站进行发票验真,最后将发票信息和验证结果录入Excel。

    增值税发票识别机器人:自动识别并汇总各种格式的增值税发票,具备对接其他类型票证识别能力。

    发票信息汇总机器人:用于批量采集PDF、JPG等图片格式的发票信息,包括发票代码、发票号码、开票日期、金额、税额等。

    发票明细定时自动跨系统迁移机器人:机器人自动导出销项发票明细并导入企业自己的发票管理ERP系统。

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  • 本文将体系总结这几天撰写的解耦系列文章,可收藏,可转发。一、IP产生的耦合与解耦文章:《小小的IP,大大的耦合》内容:什么是架构耦合发现系统架构耦合方法论IP耦合,典型...

    本文将体系化总结这几天撰写的解耦系列文章,可收藏,可转发

    一、IP产生的耦合与解耦

    文章:《小小的IP,大大的耦合

    内容:

    • 什么是架构耦合

    • 发现系统架构耦合方法论

    • IP耦合,典型场景

    • IP耦合,解耦方案

    二、公共库产生的耦合与解耦

    文章:《小小的公共库,大大的耦合

    内容:

    • 公共库耦合,典型场景

    • 公共库耦合,解耦方案

    三、数据库产生的耦合与解耦

    文章:《小小的数据库,大大的耦合

    内容:

    • 多个业务因为数据库(例如join)耦合,典型场景

    • 数据库耦合,解耦方案

    四、服务化产生的耦合与解耦

    文章:《服务化了,耦合却更加严重?

    内容:

    • 服务化是解耦方法,为何不彻底的服务化,耦合会更加严重

    • 不彻底服务化,典型场景

    • 不彻底服务化,解耦方案

    五、MQ,互联网架构解耦神器

    文章:《MQ,互联网架构解耦神器

    内容:

    • 该用MQ,却用了RPC,导致耦合,典型场景

    • 使用MQ,解耦方案

    • MQ,逻辑解耦,物理解耦

    六、配置中心,互联网架构解耦利器

    文章:《配置中心,互联网架构解耦利器

    内容:

    • 扩容缩容,导致耦合,典型场景

    • 使用配置中心,解耦方案

    • 配置中心,逻辑就,物理不解耦

    近期不少人说“最近的文章太水”,还挺沮丧的:

    • 一个,我的时间碎片化,大家的时间也碎片化,把知识点拆细了

    • 二个,每个人的背景,工作年限,行业领域,实战经验不一样,把架构理论抽象出来,搭配具体的案例,写成容易理解,可实施落地的技术文字,对经验丰富的资深架构师,可能确实看起来太容易”,可写起来不简单”,没有写作过侠客们,可以写几篇试试,就明白了

    • 三个,说“不成体系”的朋友,我只想说,我心中是有知识体系的,我也会定期成体系的汇总,就像这一篇

    近期会写一些常见的“有分歧”的架构方案,以及我个人的观点,例如:

    有时候,让人觉的累的,并不是每天写到1-2点钟,近期可能休息一段时间吧。

    知其然,知其所以然。

    不一定高深,但一定有收获,可收藏,可转发。

    上一篇总结:

    数据库中间件技术系列汇总

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  • 结合到典型场景中更容易理解,比如企业ERP、财务系统;医疗HIS数据库;教育一卡通;政府行政审批;其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢?基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据...

    (1)结构化数据,简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解,比如企业ERP、财务系统;医疗HIS数据库;教育一卡通;政府行政审批;其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢?基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。

    (2)非结构化数据库是指其字段长度可变,并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库,用它不仅可以处理结构化数据(如数字、符号等信息)而且更适合处理非结构化数据(全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息)。

    (3)数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同,录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

    转载于:https://www.cnblogs.com/hoge66/p/9494432.html

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