成本控制

CST_ITEM_COSTS存储成本控制信息，Define Item Cost窗口将信息插入此表中。其主键为INVENTORY_ITEM_ID、ORGANIZATION_ID和COST_TYPE_ID。CST_ITEM_COST_DETAILS存储特定成本类型下物料的详细成本信息，是CST_ITEM_COSTS的子表。其主键为INVENTORY_ITEM_ID、ORGANIZATION_ID和COST_TYPE_ID。

驾驭数据洪流：大数据工具赋能成本控制 在大数据时代，企业可以通过构建成本与成本动因之间的回归分析模型，实现对成本的实时监控和精准预测，从而有效防止不合理的成本支出。 案例一：电耗成本预测 通过收集企业每小时电耗数据以及相应的温度、湿度等环境因素数据，可以建立成本回归分析模型： Y = a1 * x1 + a2 * x2 + b 其中： Y：每小时电耗（万度） x1：当月平均温度 x2：当月平均湿度 a1、a2、b：模型参数 该模型可以帮助企业预测未来电耗成本，并根据预测结果优化用电策略，降低成本。 案例二：地铁维修费用分析 香港地铁利用30年积累的维修费用大数据，分析影响地铁维修成本的关键因素，并开发了预测模型，有效控制了维修成本。 案例三：商品销售预测 日本7-11便利店通过分析海量销售数据，找到了影响商品销售的各种因素，例如碳酸饮料销量与气温之间的关系。基于这些数据分析结果，7-11可以优化商品备货策略，提高销售额。 总结 大数据工具的应用为企业成本控制提供了全新的思路和方法。通过构建数据模型、挖掘数据价值，企业可以实现成本的精细化管理，提升盈利能力。

在互联网+大数据时代，设计人力成本控制模型的要求变得尤为重要。

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Oracle性能调优是提高数据库性能的关键。通过优化查询和索引，可以显著改善系统响应速度和资源利用率。

深入解读基于成本的Oracle优化法则的核心内容，聚焦第1、5、6、10章，解析优化策略，助力提升数据库性能。

Jonathan Lewis著的《基于成本的Oracle基础》介绍了Oracle数据库中成本管理的基本原理和应用。

图21-36 QUEST节点对话框成本选项卡

想要了解企业如何实现低成本备份和恢复策略的朋友可以参考此文档。

调整资源成本：修改资源开销（确定）（取消）每会话CPU时间：连接时间：每会话逻辑读取次数：每会话私有SGA：