很多朋友对于交易平台建设计划和建设工程交易中心的基本功能不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 怎样选择数据平台的建设方案
2. 电子商务网站的建设及规划
3. 建设工程交易中心的基本功能

一、怎样选择数据平台的建设方案

业务跑的好好的，各系统稳定运行，为何还要搭建企业的数据平台?

这样的问题，心里想想就可以了，不要大声问出来。我来直接回答一下，公司一般在什么情况下需要搭建数据平台，对各种数据进行重新架构。

1、业务系统过多，彼此的数据没有打通。这种情况下，涉及到数据分析就麻烦了，可能需要分析人员从多个系统中提取数据，再进行数据整合，之后才能分析。一次两次可以忍，天天干这个能忍吗?人为整合出错率高怎么控制?分析不及时效率低要不要处理?

2、业务系统压力大，而不巧，数据分析又是一项比较费资源的任务。那么自然会想到的，通过将数据抽取出来，独立服务器来处理数据查询、分析任务，来释放业务系统的压力。

3、性能问题，公司可以越做越大，同样的数据也会越来越大。可能是历史数据的积累，也可能是新数据内容的加入，当原始数据平台不能承受更大数据量的处理时，或者是效率已经十分低下时，重新构建一个大数据处理平台就是必须的了。

上面我列出了三种情况，但他们并非独立的，往往是其中两种甚至三种情况同时出现。一个数据平台的出现，不仅可以承担数据分析的压力，同样可以对业务数据进行整合，也会不同程度的提高数据处理的性能，基于数据平台实现更丰富的功能需求。

二、数据平台的建设有哪些方案可以选择

下文中的优缺点仅从企业选型的角度，并非方案本身的技术角度。

如果一句话回答的话，那就是：太多了(这是一句废话，我承认)，但确实有非常多的方案可供选择，我懂的少，肯定是无法一一介绍，所以就分成了下面几类，相信也一定程度上覆盖了大部分企业的需求了。

概念不说了，既然是做数据这一行的，相信你比我还要清楚，不清楚的可以百度。它的重点在于数据整合，同时也是对业务逻辑的一个梳理。虽然它也可以打包成ssas那种cube一类的东西来提升数据的读取性能，但是数据仓库的作用，更多的是为了解决公司的业务问题，而不仅仅是性能问题。这一点后面会详细介绍。

关于这一方案的优缺点，直接说重点:

方案成熟，关于数据仓库的架构，不管是Inmon架构还是Kimball架构，都有着非常广泛的应用，而且相信能将这两种架构落地的人也不少。

实施简单，涉及的技术层面主要是仓库的建模以及etl的处理，很多软件公司具备数据仓库的实施能力，实施难度的大小更多的取决于业务逻辑的复杂程度，而并非技术上的实现。

灵活性强，说这句话要有对应场景的，数据仓库的建设是透明的，如果需要，可以对仓库的模型、etl逻辑进行修改，来满足变更的需求(当然，最好设计之初考虑的周全一点)。同时对于上层的分析而言，通过sql或者mdx对仓库数据的分析处理具备极强的灵活性。

“实施周期长”，注意，我加了引号，对应下面的敏捷型数据集市，而且这点是相对的，实施周期的长与短要取决于业务逻辑的复杂性，时间是花在了业务逻辑的梳理，并非技术上的瓶颈。关于这点，后面会详细介绍。

数据的处理能力有限，这个有限，也是相对的，海量数据的处理它肯定不行，非关系型数据的处理它也不行，但是TB以下级别的数据，还是搞得定的(也取决于所采用的数据库系统)，这个量级的数据，而相当一部分企业的数据，还是很难超过这个级别的。

底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。这一类产品的出现，其初衷是为了对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。目前来看，这些产品都达到了以上的目的。但它的优缺点也比较明显。

部署简单，敏捷开发，这也是这类产品最大的优点，和数据仓库相比，实施周期要短的多。实际上它也没什么严格的实施的概念，因为这类产品只是针对需要分析的数据，进行局部的关联，只考虑眼前要解决的问题就够了，迭代的能力更强些。

与上层的分析工具结合较好，上层的分析工具接入这类数据产品后，可直接实现数据的图形化展示和olap分析。对数据处理性能的提高，这类产品都对数据的分析性能做了处理，虽然方式不尽相同，有内存映射文件存储的，也有分布式架构、列数据存储的。但无疑都一定程度上提高了数据的处理性能。

无法处理复杂的业务逻辑，这只是一个工具，它无法解决业务问题。这类工具中自带简单的etl功能，实现简单的数据处理和整合，而如果考虑到历史数据，考虑到整体的数据之间的逻辑和关系，它一定是解决不了的。一个简单的例子，当某个表中，有两个字段，一个要保留历史数据，一个要更新历史数据，要怎样实现自动处理。有一个观念是需要清楚的，不能指望一款工具来解决业务问题。这种数据产品仅仅是对当前的业务数据进行简单的整合，第一，数据是局部的，第二，时间是当前的(其涵带的增量更新或者全量更新，是无法应对复杂的逻辑的，相信熟悉etl的人都知道这个过程有多复杂)。当然，对于一些公司来说，可能需求只是对当前业务数据进行整合分析，那么这类产品就够了。(说实话，很多公司真的是懒得更长远的考虑，有一天没一天的，谁说的准呢)

l灵活性低，这个也是没法避免的，越是操作简单的工具，他的灵活性肯定受限，因为封装住了，产品是不透明的，常规的需求用起来非常方便，但是遇到复杂的，发现对他内部不了解，你也没法修改，只有蛋疼的份。

从我的角度看，它是很难成为公司的数据中心的。

3、 MPP(大规模并行处理)架构的数据产品，以最近开源的greenplum为例

传统的主机计算模式在海量数据面前，显得弱鸡。造价非常昂贵，同时技术上也无法满足高性能的计算，smp架构难于扩展，在独立主机的cpu计算和io吞吐上，都没办法满足海量数据计算的需求。分布式存储和分布式计算正是解决这一问题的关键，不管是后面的MapReduce计算框架还是MPP计算框架，都是在这一背景下产生的。

greenplum的数据库引擎是基于postgresql的，并且通过Interconnnect神器实现了对同一个集群中多个Postgresql实例的高效协同和并行计算。

同时，基于greenplum的数据平台建设，可以实现两个层面的处理，显而易见的一个是对数据处理性能的处理，greenplum的百科中宣称支持50PB级海量数据的处理，考虑它有吹牛的成分，对目前greenplum实际应用情况的了解，100tb级左右的数据，是非常轻松的。另一个是数据仓库可以搭建在greenplum中，这一层面上也是对业务逻辑的梳理，对公司业务数据的整合。

海量数据的支持，大量成熟的应用案例，所以我想这一点是不用怀疑的。

扩展性，据说可线性扩展到10000个节点，并且每增加一个节点，查询、加载性能都成线性增长。

易用性，不需要复杂的调优需求，并行处理由系统自动完成。依然是sql作为交语言，简单、灵活、强大。

高级功能，greenplum还研发了很多高级数据分析管理功能，例如人气很高的外部表，还有Primary/Mirror镜像保护机制，行/列混合存储等。

稳定性，greenplum原本作为一个纯商业数据产品，具有很长的历史，其稳定性相比于其他产品以及敏捷性数据集市是更加有保障的。 greenplum有非常多的应用案例，纳斯达克、纽约证券交易所、平安银行、建设银行、华为等都建立了基于greenplum的数据分析平台。其稳定性是可以从侧面验证的，在15年9月份开源后，各大互联网公司也是一片欢腾，现在也接触了几家在使用greenplum的客户，对其评价都很高。

本身来说，它的定位在olap领域，不擅长oltp交易系统。当然我们搭建公司的数据中心也不会是用来做交易系统的。

成本，两个方面的考虑，一是硬件成本，greenplum有其推荐的硬件规格，对内存、网卡都有要求。当然，在硬件选型上，需要达到一个平衡，要在性能、容量、成本等多方面考虑，毕竟不能一味的追求性能，把采购部门吓到吧。另一个是实施成本，这里主要是人了，基本的是greenplum的安装配置，再到greenplum中数据仓库的构建，都需要人和时间。(但是必须要说的是，人家软件都开源了，也省下了一笔钱啊)

技术门槛，这里是相对于上一个敏捷型数据集市的，greenplum的门槛肯定是要高一点了。

关于hadoop，已经火的要爆炸了，greenplum的开源跟它也是脱不了关系的。有着高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性的口碑。在互联网领域有非常广泛的运用，雅虎、facebook、百度、淘宝等等等等。hadoop生态体系非常庞大，各公司基于hadoop所实现的也不仅限于数据分析，也包括机器学习、数据挖掘、实时系统等。

当企业数据规模达到一定的量级，我想hadoop是各大企业的首选方案，到达这样一个层次的时候，我想企业所要解决的也不仅是性能问题，还会包括时效问题、更复杂的分析挖掘功能的实现等。非常典型的实时计算体系也与hadoop这一生态体系有着紧密的联系。

近些年来hadoop的易用性也有了很大的提升，sql-on-hadoop技术大量涌现，包括hive、impala、spark-sql等。尽管其处理方式不同，但普遍相比于原始基于文件的Mapreduce，不管是性能还是易用性，都是有所提高的。也因此对mpp产品的市场产生了压力。

对于企业构建数据平台来说，hadoop的优势与劣势非常明显：它的大数据的处理能力、高可靠性、高容错性、开源性以及低成本(为什么说低成本，要处理同样规模的数据，换一个其他方案试试呢)。缺点也就是他的体系的复杂，技术门槛较高(能搞定hadoop的公司规模一般都不小了)。

关于hadoop的优缺点对于公司的数据平台选型来说，影响已经不大了。需要上hadoop的时候，也没什么其它的方案好选择(要么太贵，要么不行)，没到达这个数据量的时候，也没人愿意碰这东西。总之，不要为了大数据而大数据。

三、方案很多，企业要怎样选择呢?

环境太复杂，但是我想至少要从下面这几个方面去考虑吧。

什么样的目的?就是文中开始部分的三种情况呀(不好意思，自大了，肯定有其它情况，欢迎向“jiago王”补充)，或者是其中几个的组合。

做事方法都一样，哪怕是中午出去吃饭，也是要在心里有个目的，这顿饭是为了吃饱，还是吃爽，或者为了拍别人的马屁，然后才好选择去吃什么。

当然，要明确数据平台的建设目的，哪里是那么容易的，初衷与讨论后确认的目标或许是不一致的。

公司要搭建一个数据平台的初衷可能很简单，只是为了减轻业务系统的压力，将数据拉出来后再分析，如果目的真的就这么单纯，还真的没有必要大动干戈了。如果是独立系统的话，直接将业务系统的数据库复制出来一份就好了;如果是多系统，选类似finecube那种型敏捷型的商业数据产品也够了，快速建模，直接用finebi或者finereport接入进去就能实现数据的可视化与olap分析。

但是，既然已经决定要将数据平台独立出来了，就不再多考虑一点吗?多个系统的数据，不趁机梳理整合一下?当前只有分析业务数据的需求，以后会不会考虑到历史数据呢?这种敏捷的方案能够支撑明年、后年的需求吗?

任何公司要搭建数据平台，都不是一件小事，多花一两个月实施你可能觉得累，多花一周两周的时间，认真的思考一下总可以的吧。雷军不是说过这样一句话：不能以战术上的勤奋，掩盖战略上的懒惰。

根据公司的数据规模选择合适的方案，这里说多了都是废话。

包括时间成本和金钱，不必多说。但是这里有一个问题想提一下，发现很多公司，要么不上数据平台，一旦有了这样的计划，就恨不得马上把平台搭出来用起来，时间成本不肯花，这样的情况很容易考虑欠缺，也容易被数据实施方忽悠。

关于方案选择的建议，举以下3 1个场景

要实现对业务数据的快速提取和分析，多个业务系统，没有达到海量数据，不考虑历史数据，不需要依照业务逻辑对数据进行系统的梳理，这种情况下，可以考虑敏捷型的bi工具自带的数据底层。

简单来讲，这种场景仅仅是在技术层面上，完成对数据的整合与提速，并没有从业务层面上对数据进行建模。他可以满足一定的分析需求，但是不能成为公司的数据中心。

要搭建公司级的数据中心，打通各系统之间的数据。非常明显的，需要搭建一个数据仓库。这时就需要进一步考虑公司数据的量级了，如果是小数据量，TB级以下，那么在传统数据库中建这样一个数据仓库就可以了，如果数据量达到几十上百TB，或者可见的在未来几年内数据会达到这样一个规模，可以将仓库搭在 greenplum中。

这种场景应该是适用于大部分公司，对于大部分企业来说，数据量都不会PB级别，更多的是在TB级以下。

公司数据爆发式增长，原有的数据平台无法承担海量数据的处理，那么就建议考虑hadoop这种大数据平台了。它一定是公司的数据中心，这样一个角色，仓库是少不了的，可以将原来的仓库直接搬到hive中去。这种数据量比较大的情况要怎样呈现，因为hive的性能较差，它的即席查询可以接 impala，也可以接greenplum，因为impala的并发量不是那么高，而greenplum正好有它的外部表(也就是greenplum创建一张表，表的特性叫做外部表，读取的内容是hadoop的hive里的)，正好和hadoop完美的融合(当然也可以不用外部表)。

这个是后面补充的，当公司原本有一个数据仓库，但历史数据了堆积过多，分析性能下降，要怎么办?两个方案可以考虑，比较长远的，可以将仓库以及数据迁移到greenplum中，形成一个新的数据平台，一个独立的数据平台，可以产生更多的可能性;比较快速的，是可以将类似finecube那种敏捷型数据产品接入原来的仓库，这样来提升数据的处理性能，满足分析的要求。

四、关于方案选型时可能会出现的误区

(忽略业务的复杂性，要用工具来解决或者是绕开业务的逻辑。)

这个是我最近遇到过的，客户要做报表平台，有三个业务系统的数据需要整合。但是急于变现，不想搭建传统的数据仓库，所以从敏捷型的bi工具中选型。工具厂商对自己数据产品的描述，一般着重于他的快速实施、性能的优化、以及自带的基本etl功能。这样容易给客户造成误区，就是通过这一产品可快速搭建出一个公司级别的数据中心，满足于顶层对数据的需求。

然而在后期突然意识到，工具所解决的，仅仅是在技术层面上简化了工具的使用的复杂性，把etl和数据集市封装在一起，并且提高了数据的性能，但是并没有从业务层面上实现数据的建模，很多细节问题无法处理。

虽然敏捷开发非常诱人，如果业务系统简单，或者只需要分析当前状态的业务数据，不需要公司级的数据中心，那么确实是一个非常好的方案。然而这些问题还没有考虑清楚，对敏捷产品有了过高的期望，后面是会遇到些麻烦的。

除此之外，可能还会有为了大数据而大数据的，但是这些我在实际的工作中还没有遇到。

最后总结一下，企业选择数据平台的方案，有着不同的原因，要合理的选型，既要充分的考虑搭建数据平台的目的，也要对各种方案有着充分的认识。

仅从个人的角度，对于数据层面来说，还是倾向于一些灵活性很强的方案的，因为数据中心对于公司来说太重要了，我更希望它是透明的，是可以被自己完全掌控的，这样才有能力实现对数据中心更加充分的利用。因为，我不知道未来需要它去承担一个什么样的角色。

二、电子商务网站的建设及规划

1、e-globe、电线、微波已把地球缠绕，同时带来众多的e概念，其中引人注目的电子商务（e-commerce）已成为国内经济领域的热点问题。

2、根据2001年12月瑞士信贷银行的资料，今后几年世界电子商务贸易额将成倍增长，2003年电子商务贸易额将达12400亿美元，占世界贸易总额的18－25%。发展电子商务已关系到经济结构调整和产业升级、国家整体经济竞争力的问题了。为此，中国已将发展电子商务列为信息化建设的重要内容，并在相关基础尚未成熟的情况下努力创造条件，积极、务实地大力推进电子商务发展。

3、雅虎、搜狐等在NASDAQ飚升继而持续下降，风险资金对网站行业的追捧继而转为谨慎，电子商务业界的风波迭起不禁令人眼花缭乱。实际上传统企业才是电子商务最重要的应用领域。

4、本报告偏向传统企业电子商务化的研究，以国内外电子商务业界的大量数据和资料为基础，详尽分析了全球及我国电子商务发展现状；论述了我国传统行业与电子商务的结合--电子商务市场；重点阐述了企业间电子商务发展和消费类电子商务发展；就我国发展电子商务存在的问题进行了对策研究；深刻剖析了传统企业电子商务的典型成败案例；对传统企业电子商务模式选择、ERP实施和信息化建设、网络营销策略进行了深入研讨；并详细分析了中国加入WTO对企业电子商务发展的影响，预测了新世纪初电子商务及电子商务站点的发展趋势。对我国各类企业建立、发展自己的电子商务系统有着重要的指导与借鉴作用。

5、本报告出品日期4月份，价格3500元。

6、电子商务指利用简单、快捷、低成本的电子通讯方式，买卖双方通过网络进行各种商贸活动的一种商业交易模式。在本文中，凡是以商务为目的，以电子为手段的业务模式都纳入广义的电子商务范畴。如ERP、CRM等。

7、电子商务以传统工商业（当然也包括IT等新兴行业）为主体，即所谓水泥+鼠标模式；纯粹的电子商务网站不过是一个补充，但它同时也是促使传统产业向电子商务方向发展的催化剂和推进器。

8、①纯粹的电子商务网站。一种是阿里巴巴、中国化工网等门户网站；一种是Amazon、8848这样的零售网站模式。本报告将分析它们的发展前景以及电子商务网站盈利的支撑点。

9、②传统产业的电子商务模式。一种是大公司，自建网站与供应商、客户甚至最终消费者进行网上交易，其为企业带来的好处最明显。一种就是中小企业，以参加专业的网上信息与交易平台为较好选择。

10、传统企业的电子商务与网络平台型企业的电子商务是有区别的。随着一些大型传统企业纷纷触网，鼠标加水泥的模式成了传统企业参与电子商务的选择。传统企业把电子商务当作一种手段来看待，借助互联网进行网上市场营销、产品销售以及投入品采购与其它要素的配置。这种手段离不开企业本身和它们制造的产品，是企业经营方式的一种延伸、一种创新。追求产品市场赢利和企业整体竞争优势是传统企业实施电子商务的出发点。显然?quot;鼠标加水泥将使传统经济逐步迈向网络经济。

11、四、传统企业实行电子商务的意义、配套措施与注意点

12、Internet最大的特点是其可扩展性。电子商务没有改变商业的本质，它的意义在于：降低企业营运成本；强化与客户直接的交流沟通，提高客户服务水平；使交易更方便快捷、更透明，等等。电子商务是对传统产业必要的改造和提升，传统产业走向电子商务势在必行。

13、企业实施电子商务，必须注意内部业务流程再造，组织结构与部门权限的调整等；注意企业电子商务实行的渐进性、复杂性、一些不可预见的问题等。五、电子商务市场预测

14、①电子商务市场将稳定增长；②B2C电子商务市场发展有所增长；③B2B电子商务的动力来自最终用户的需求；④传统企业的e化将成为电子商务市场发展的重点。

15、1999年-2003年世界电子商务贸易额预测（单位；亿美元）

16、资料来源：瑞士信贷银行，2001年12月

17、①专业人才争夺战；②虚拟与实体企业的结合；③电子交易市场占B2B主要部分；④网络公司将朝国际化方向发展；⑤中小企业市场需求将成为下一阶段的重心；⑥B2B的发展将带动与电子商务相关产业的发展。

18、本报告将对金融电子化、企业e化、电子政务、移动商务、宽带与数字生活、电子商务法律法规、WTO和电子商务、传统企业的电子商务等热点问题进行深入的研究与探讨。

19、作为电子商务的前期工作，首先是软件基础建设方面。联想开始建设企业核心的业务管理应用系统和电子商务网站。为了整顿内部管理，提高工作效率，联想开始考虑实施ERP。ERP是企业资源计划，它将企业内部原材料采购、生产计划、制造、订单处理与交付等环节有机地联系在一起，使得企业对供货流程的管理更加科学、规范、高效；同时由于它能够对库存的数量和金额进行实时监控，能够有效的提高决策支持以及财务核算的效率，因此，它是企业实施电子商务最基础、最核心的支撑系统。

20、通过R／3系统的实施，联想在企业信息功能和结构方面制订了统一的业务标准，建立了统一的信息平台，并利用这个平台，对整个公司的信息流进行统一的规划和建设。公司的财务管理、销售管理、库存管理等多个环节被集成在一个信息系统里，减少了数据冗余，并且信息流动更加有序和安全。由于系统高度集成，用户订单、库存、采购等业务流程中的数据能够实时更新，并能在用户之间集成和共享，同时又降低了运作成本，提高了盈利水平和工作效率。例如，财务结账日由原来的20天降低到1天，仅财务结算项目成本就减少了9成。

21、在加强内部信息化建设、实施ERP的同时，联想也没有忽视自身品牌的宣传和企业形象的树立。为了及时向外发布企业信息，让越来越多的人了解企业，联想还建立了实现互动的外部网站，在电子商务领域内迅速占领了一席之地。外部主页既是企业对外进行品牌宣传、信息和产品发布的窗口，也是企业进行电子商务、电子服务的必需工具。联想的外部主页不仅仅是一本电子版的杂志，它包含很多技术成分：联想电子商务网站系统的配置非常讲究，还在网站上配置了防火墙、负载均衡设备和数据交换服务器等设备。联想最近开发了一个叫i－Cache的服务器，它利用计算机高速缓存的原理、以及这样一个事实---对W eb的访问请求80％集中于20％的页面上来设计的，在系统中增配了此设备，据测试速度可相当于增加带宽10倍以上。由于联想网站的用户访问请求响应速度快，页面设置合理，内容丰富多彩，不仅吸引了大量用户，而且还大大提高了品牌的知名度，及时地树立了企业的电子商务形象。

22、这时，联想的电子商务已经具备了基本框架，有网络硬件和信息环境作基础，有ERP完善企业内部管理以及电子商务网站作宣传。

23、联想的电子商务已经具备了基本框架，有网络硬件和信息环境作基础，有ERP完善企业内部管理以及电子商务网站作宣传。接下来，联想开始了电子商务的三个核心部分的设计，即CRM、SCM以及PDM这三个直接增值环节。

24、客户关系管理（CRM）就是通过构筑客户信息数据库，建立企业与每一个用户之间一致的界面，用户的每一次访问（不论是W eb、电话还是现场）都被记录下来，用以分析它的使用需求和访问习惯，以便于个性化地定制产品和网页；企业不同部门的人对用户的拜访也被记录下来，用以了解用户全面的需求和心理；客户的咨询服务只要拨同一个电话就会自动转接到相关人员那里，而且此人能够立即获取已购设备的用户以前的服务和维修的记录，便于向客户解答；也可以设计主动去了解用户对企业的需求和对产品的满意度，并有针对性地去提供他所愿意要的相关产品，从而大大提高企业的效率和客户满意度。

25、供应链管理（SCM），是在ERP基础上通过构筑和前端客户、以及后端供应商的互动系统，来实现产品供应的通畅、合理、高效，既满足供应，又不保留大量库存进而积压，保持供应的高弹性。比如联想正在建设的第三代电子商务系统，将企业和代理商紧密地联系在一起。代理商可以通过W eb了解到当前各产品的供货周期、订单的执行情况、资金状况，而联想则可以即时了解各代理商每个产品的库存情况、销售情况，通过统计分析作出新的市场决策，大大提高了决策的准确性和时效性。同时，在此模块实施过程中，联想还将其中的应用成熟的模块，诸如网上订单处理、网上信用管理、网上支付提炼成i－order，i－Cred it，i－Paym ent这样的产品用以支撑自身的系统集成业务，给其它企业提供服务。

26、产品研发管理（PDM），就是通过构筑产品信息数据库，建立一个统一的产品研发系统平台。在这个平台上，所有参与设计的人员通过浏览器就可以共享所有的设计文档与信息，通过浏览器就可以共同完成某种产品的开发设计工作。这样，联想的用户和合作伙伴，都可以跨越时空的限制，参与到联想产品研发设计的各个环节中来，使产品从一开始设计就充分体现用户的需求，这样生产出来的产品才能够真正让用户满意。同时，产品的设计信息将直接进入生产制造系统，与供应链上的采购、生产、销售、商务等各个环节自动连接起来，从而简化工作流程、大大缩短了新产品从创意到上市的时间周期。

27、正是由于CRM、SCM、PDM等模块的实施，帮助企业实现高效率、低成本，高度满足客户个性化的需求和满意度。联想通过E化的方式，使产品的设计和市场的需要趋于一致，并缩短了企业和客户之间的距离，真正实现了电子商务更丰实的内涵。

28、通过对联想电子商务案例的分析，我们看出大型企业电子商务方案应该包括以下几个部分：网络硬件和信息环境建设，ERP系统的实施，CRM、SCM和PDM的实施以及电子商务网站的建立。

29、同时，我们还看到在具体的电子商务构建实施的过程中，并不是一定得按照从低到高的顺序来建设。一般的实施步骤应该是：

30、1．建立企业内部网，即IN－TRANET。

31、2．开发内部网的使用，建立办公自动化系统。

32、3．借助ERP的实施，加强内部的管理

33、4．同时，建立企业的电子商务网站，树立企业形象，宣传企业的电子商务。

34、5．实施电子商务的核心模块CRM、SCM和PDM，实现真正的电子商务。

35、另外，由于各个企业的情况千差万别，建设电子商务的模式也不是一成不变的。企业应该认真分析自身的条件：如信息基础建设的情况，内部管理的好坏以及企业的财力状况等，有针对的构建适合自己的电子商务模式

三、建设工程交易中心的基本功能

建设工程交易中心是指在建设工程领域开展各种类型交易活动的平台。其基本功能包括：提供工程信息发布、招标投标、竞价交易等服务；为工程项目提供评估、咨询、监理等服务；为参与交易的各方提供公正、透明的交易环境和法律保障。

建设工程交易中心是在建设工程领域开展各种类型交易活动的平台。它在促进建设工程市场化、专业化、规范化方面发挥着重要作用。建设工程交易中心的基本功能包括：1.工程信息发布：为承建单位、设计单位等提供工程项目信息发布服务，包括招标公告、工程计划、投标文件等。2.招标投标：为承建单位提供项目招标服务，为设计单位提供投标服务。通过建设工程交易中心，可使招标投标流程更加规范、透明，促进公平竞争，保障公共资源的有效利用。3.竞价交易：为参与者提供工程项目的竞价交易服务。通过竞价交易，可以使工程项目的成本更为透明，促进市场价格的形成。4.评估、咨询、监理等服务：建设工程交易中心还提供工程项目的评估、咨询、监理等服务，通过专业力量的支持，可以提高工程项目的质量和效益。5.公正、透明的交易环境和法律保障：建设工程交易中心为参与交易的各方提供公正、透明的交易环境和法律保障，保障合同的履行和交易安全。

建设工程交易中心的发展历程是怎样的？建设工程交易中心的发展历程可追溯到上世纪90年代。当时，为解决建设工程领域存在的诸多问题，有关部门开始探索引入市场机制，并建立交易中心作为统一平台。经过多年的发展，建设工程交易中心得到了充分的认可和推广，取得了一系列重要成果。至今，建设工程交易中心已经成为促进建设工程市场化、专业化、规范化的重要手段之一。

建设工程交易中心是在建设工程领域开展各种类型交易活动的平台，其基本功能包括提供工程信息发布、招标投标、竞价交易等服务，为工程项目提供评估、咨询、监理等服务，为参与交易的各方提供公正、透明的交易环境和法律保障。建设工程交易中心的发展历程经过多年探索和实践，成为促进建设工程市场化、专业化、规范化的重要手段之一。

《中华人民共和国建筑法》第一条为了加强对建筑活动的监督管理，维护建筑市场秩序，保证建筑工程的质量和安全，促进建筑业健康发展，制定本法。第二条在中华人民共和国境内从事建筑活动，实施对建筑活动的监督管理，应当遵守本法。本法所称建筑活动，是指各类房屋建筑及其附属设施的建造和与其配套的线路、管道、设备的安装活动。《中华人民共和国劳动合同法》第一条为了完善劳动合同制度，明确劳动合同双方当事人的权利和义务，保护劳动者的合法权益，构建和发展和谐稳定的劳动关系，制定本法。第二条中华人民共和国境内的企业、个体经济组织、民办非企业单位等组织（以下称用人单位）与劳动者建立劳动关系，订立、履行、变更、解除或者终止劳动合同，适用本法。国家机关、事业单位、社会团体和与其建立劳动关系的劳动者，订立、履行、变更、解除或者终止劳动合同，依照本法执行。《建设工程质量管理条例》第一条为了加强对建设工程质量的管理，保证建设工程质量，保护人民生命和财产安全，根据《中华人民共和国建筑法》，制定本条例。第二条凡在中华人民共和国境内从事建设工程的新建、扩建、改建等有关活动及实施对建设工程质量监督管理的，必须遵守本条例。本条例所称建设工程，是指土木工程、建筑工程、线路管道和设备安装工程及装修工程。

OK，关于交易平台建设计划和建设工程交易中心的基本功能的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。