의사결정 지원 시스템(DSS): 소매점을 위한 데모 PoS

⚡ 스마트 요약

이 데모 POS 시스템은 가상의 소매점을 위해 설계되었으며, 의사결정 지원 시스템의 개념을 실제로 구현합니다. Microsoft Access는 일일 판매 거래를 기록하고 데이터를 Excel로 내보내 관리자가 성과를 분석하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

  • 🏪 소매 POS 데모: POS(판매 시점 관리) 시스템은 가상의 소매점의 일일 매출을 기록합니다. Microsoft 접속하다.
  • 🧩 MIS 구성 요소: 설계에는 비즈니스 절차, 인력, 하드웨어, 소프트웨어 및 데이터 요구 사항이 포함됩니다.
  • 🗃️ 데이터베이스 사전: 제품, 고객, 공급업체 및 매출에 대한 핵심 테이블은 필드와 데이터 유형을 정의합니다.
  • 🔗 엔티티 관계: ER 다이어그램은 기본 키와 외래 키를 통해 제품, 판매, 고객 및 공급업체가 어떻게 연결되는지를 보여주는 도표입니다.
  • 🖥️ 사용자 인터페이스 : 데이터 입력 창은 계산원이 거래를 기록하고 결제를 처리하는 과정을 안내합니다.
  • 📊 엑셀을 활용한 DSS: 내보낸 판매 데이터는 엑셀에서 분석되어 거래 기록이 의사 결정 지원 자료로 변환됩니다.

의사결정 지원 시스템

이 튜토리얼에서는 가상의 리테일 매장을 위한 간단한 POS 시스템을 만들어 보겠습니다. 이 시스템은 운영 직원이 일상적인 비즈니스 거래를 기록하는 데 사용하고, 전술 직원은 이 시스템을 사용하여 리테일 매장의 현재 성과를 모니터링합니다.

시스템에는 데이터를 Excel로 내보낼 수 있는 기능이 있습니다. 엑셀은 다음과 같이 사용됩니다. 의사 결정 지원 시스템 데이터를 분석하는 도구. Excel의 데이터를 다른 소스의 데이터와 결합할 수도 있습니다.

소매점 MIS 구성 요소

1. 업무절차

비즈니스 절차는 일상적인 비즈니스 거래를 수행하는 방법을 정의합니다. POS 시스템은 일일 매출을 기록하는 데 사용됩니다.

다음 목록은 고객이 품목을 구매할 때 수행해야 할 활동을 간략하게 설명합니다.

  1. 고객이 구매할 품목을 현금으로 제시합니다.
  2. 계산원은 시스템에서 제시된 품목을 시스템에서 검색하여 가격을 검색합니다.
  3. 계산원이 구매한 품목의 수량을 입력하면 시스템이 총 비용을 계산합니다. 이 과정은 구매한 모든 품목에 대해 반복됩니다.
  4. 계산원이 시스템에 품목이나 품목 수량을 잘못 추가한 경우 결제가 아직 게시되지 않은 경우 이를 제거할 수 있어야 합니다. 지불이 완료되면 계산원은 아무것도 제거할 수 없습니다.
  5. 시스템은 총 고객 청구 금액을 확인한 후, 계산원이 고객 지불 금액을 게시하고 고객에게 영수증을 인쇄할 수 있도록 허용해야 합니다.

2. 사람들

시스템을 사용할 사용자는 계산원, 회계사 및 재고 관리 사용자입니다. 모든 사용자는 문자 그대로 컴퓨터를 사용해야 하며 POS 시스템 사용 방법에 대한 교육을 받아야 합니다.

3. 하드웨어

POS 시스템은 Microsoft 데이터베이스 엔진으로 액세스합니다. Microsoft ACCESS 는 독립형 데이터베이스 엔진이며, 따라서 시스템은 단일 컴퓨터에서 실행됩니다. 사용되는 컴퓨터는 다음 사양을 갖추어야 합니다.

  • 최소 1GB RAM
  • 데이터베이스가 저장될 로컬 드라이브에 최소 10GB의 여유 저장 공간
  • 컴퓨터는 최소한 Windows XP 이상을 실행하는 Windows 기반 운영 체제를 실행해야 합니다.
  • 프로세서 속도는 최소 1GHz 이상이어야 합니다.

4. 소프트웨어

이 시스템과 함께 사용할 컴퓨터는 다음과 같은 최소 사양을 갖추어야 합니다.

  • Microsoft 기반으로 운영 체제
  • Microsoft 오피스 스위트(구체적으로 Microsoft Word Microsoft 입장)

5. 데이터

일상적인 비즈니스 거래는 다음과 같은 폴더에 저장됩니다. Microsoft 데이터베이스에 액세스합니다.

POS 데이터베이스 사전

데이터베이스 사전은 데이터베이스 필드, 해당 기능 및 데이터 유형을 설명합니다.

다음은 우리 데이터베이스에 있을 테이블을 설명합니다. 단순성을 위해 테이블 ​​수를 4개(XNUMX)로 유지하겠습니다.

제품 테이블

S / N 분야 명 데이터 형식 기술설명
1 id 숫자 기본 키 기록
2 상품명 끈 제품 이름
3 가격 숫자 제품의 가격
4 Quantity_at_hand 숫자 특정 시간에 사용 가능한 수량
5 권장_공급업체_ID 숫자 공급자 테이블에 연결되는 외래 키

고객 테이블

S / N 분야 명 데이터 형식 기술설명
1 id 숫자 기본 키 기록
2 고객 이름 끈 고객의 이름
3 총구매수 숫자 특정 고객에 대한 총 매출의 누적 가치

공급업체 테이블

S / N 분야 명 데이터 형식 기술설명
1 id 숫자 기본 키 기록
2 공급 업체 이름 끈 공급업체 이름
3 연락처_번호 숫자 공급업체 연락처
4 이메일 주소 끈 공급업체의 이메일 주소

판매 테이블

S / N 분야 명 데이터 형식 기술설명
1 id 숫자 기본 키 기록
2 고객 ID 숫자 고객 고유 식별자
3 거래 날짜 날짜 거래가 기록된 날짜
4 금액 지급 숫자 총 구매 금액
5 결제됨 부울 고객이 지불했는지 여부를 나타내는 부울 필드

판매 세부 정보 표

S / N 분야 명 데이터 형식 기술설명
1 id 숫자 기본 키 기록
2 판매_ID 숫자 판매 고유 식별자
3 제품 ID 숫자 제품 고유 식별자
4 양 숫자 판매된 제품 수량
5 결제됨 부울 고객이 지불했는지 여부를 나타내는 부울 필드

POS(Point of Sale) 데이터베이스 엔터티 관계 다이어그램

엔티티 관계 다이어그램은 데이터베이스의 테이블 간의 관계를 보여줍니다. 다음 표는 데이터베이스 테이블 간의 관계를 설명합니다.

S / N 관계 기본 외래 키 관계의 성격
1 판매할 제품 제품의 ID 판매 중인 Product_id 1 대 다수
2 고객에게 판매 고객의 ID 판매 중인 Customer_id 다 대다
3 공급업체에 제품 공급자의 ID 제품의 권장_공급자_ID 다 대 1

다음 이미지는 데이터베이스의 테이블 간의 관계를 보여줍니다.

POS(Point of Sale) 데이터베이스 엔터티 관계

시스템에서 거래가 처리되는 방식

  1. 시스템은 고객 테이블에서 모든 고객 기록을 검색하고 드롭다운 콤보를 채웁니다.
  2. 계산원은 새 거래 버튼을 클릭합니다. 그러면 판매 테이블에 새 레코드가 생성되고 거래 ID가 생성됩니다.
  3. 시스템은 제품 테이블에서 모든 제품을 검색하고 드롭다운 콤보를 채웁니다.
  4. 계산원은 드롭다운 목록에서 제품을 선택합니다. 시스템은 현재 항목의 제품 ID와 가격을 유지합니다.
  5. 계산원은 구매 수량을 입력합니다. 시스템은 저장된 가격과 입력된 수량을 기준으로 소계를 계산합니다. 모든 제품이 시스템에 게시될 때까지 이 프로세스가 반복됩니다.
  6. 계산원은 고객이 지불한 금액을 입력합니다. 고객이 가격보다 더 많은 금액을 지불하면 시스템에서 변경 금액을 계산합니다.
  7. 계산원이 후불 결제 버튼을 클릭합니다. 시스템이 다음을 업데이트합니다.
    1. 제품 테이블에 있는 제품 수량
    2. 지불 금액 필드를 업데이트하고 판매 테이블에서 거래를 지불된 것으로 표시합니다.
    3. 고객 테이블의 총 구매 필드를 업데이트합니다.

POS(Point of Sale) 그래픽 사용자 인터페이스 스크린샷

시스템 메인 창 – 이것이 시스템의 진입점입니다. 이를 통해 사용자는 데이터를 입력하고, 거래를 처리하고, 보고서를 인쇄하고, 추가 분석을 위해 판매 데이터를 Excel로 내보낼 수 있습니다.

여기에서는 거래를 수행하는 동안 채워지는 필드에 대한 개요를 제공하기 위해 POS 중에 사용되는 다양한 데이터 입력 창을 보여주었습니다.

POS(Point of Sale) 그래픽 사용자 인터페이스

현금 포인트에서 계산원이 사용하는 POS 창구

POS(Point of Sale) 창

사용자 인터페이스는 성공적인 구매 거래 게시와 관련된 단계를 계산원에게 안내하는 방식으로 설계되었습니다.

고객 데이터 입력 창

고객 데이터 입력 창

제품 데이터 입력 창

제품 데이터 입력 창

자주 묻는 질문

의사결정 지원 시스템(DSS)은 비즈니스 데이터를 수집 및 분석하여 관리자가 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이 데모에서는 엑셀로 내보낸 매출 데이터를 활용하여 소매점의 성과를 분석합니다.

MIS는 일상적인 운영 보고서를 생성하는 반면, DSS는 특정 의사 결정을 지원하기 위해 데이터를 분석합니다. 여기서 POS 시스템은 MIS에 해당하고, 그 위에 있는 Excel 분석 레이어는 DSS에 해당합니다.

Microsoft Access는 단일 컴퓨터에서 실행되는 경량의 독립형 데이터베이스 엔진으로, 소규모 소매점 데모에 이상적입니다. 또한 보고 및 분석을 위해 Excel과 쉽게 통합됩니다.

AI는 최신 의사결정 지원 시스템에 예측 분석, 자연어 쿼리 및 자동화된 인사이트를 추가합니다. AI 기반 의사결정 지원 시스템은 과거 판매 내역만 보고하는 데 그치지 않고 수요를 예측하고 관리자에게 실행 방안을 제안할 수 있습니다.

완전히 그렇지는 않습니다. AI는 예측 및 패턴 감지 기능을 통해 의사결정 지원 시스템(DSS)을 향상시키지만, 인간의 판단력, 정제된 데이터, 그리고 비즈니스 맥락은 여전히 ​​필수적입니다. AI는 DSS를 대체하는 것이 아니라 보완하는 계층으로서 가장 효과적으로 작동합니다.

이 게시물을 요약하면 다음과 같습니다.