C_企业数据架构建模 - 360文档中心

结构化建模

工程领域
在机械、电子、土木等工程领域，结构化建模用于设计、分析和优化各种复杂系统。
社会科学
在社会学、心理学等领域，结构化建模用于研究社会现象和人类行为。
环境科学
在环境科学领域，结构化建模用于评估环境影响、预测气候变化和制定环保政策。
02
结构化建模方法
实体-关系模型
实体
客观存在并可相互区别的事物，可以是具体的人、事、物，也可以是抽象的概念或联系。
CASE（Computer-Aided Software Engineering，计算机辅助软件工程）工具是一类支持软件开发过程的软件工具，包括需求分析、设计、编码、测试等各个阶段。
常见的CASE工具有Enterprise Architect、Visual Paradigm、StarUML 等，它们提供了丰富的建模元素和符号，支持多种UML图的创建和导出。
实践与应用结合
将学习到的新技术应用到实际工作中，通过实践加深理解和掌握程度。
05
04
制定学习计划
根据个人和团队的需求，制定合理的学习计划，分阶段学习和掌握新技术。
THANK YOU
某银行核心业务系统升级
采用结构化建模技术，对银行核心业务系统进行全面梳理和分析，提出系统升级方案和实施路径，确保新系统能够满足银行业务发展和监管要求。
软件工程开发案例
某智能交通管理系统开发
通过结构化建模方法，对交通管理业务流程进行抽象和建模，开发出具备实时监控、数据分析、预测预警等功能的智能交通管理系统，提高交通管理效率和安全性。
收集和分析需求
通过访谈、问卷调查、观察等方式收集用户需求，并对需求进行分析和整理，形成需求文档。

3-1 CDGA模拟卷1--100道题(空白答案见2-1)

数据治理工程师模拟11，为了衡量信息质量，应该首先做以下哪个数据质量的相关活动？A. 数据重设计B. 数据清洗C. 评估数据定义D. 衡量信息成本E. 数据库安全正确答案：2,数据库管理运营职能的主要重点是_____A. 数据库完整性B. 数据架构概念设计C. 数据管理政策D. 数据库查询的构建E. 数据库安全性正确答案：3,你作为一名咨询师为一家公司提供咨询建议，如果需要采用一种最佳的方法来了解公司数据是如何被其应用程序使用的，你会建议使用以下哪种方法？A. 构建一个企业数据模型B. 进行数据盘点C. 为所有的应用程序创建CRUD矩阵D. 构建一个概念模型E. 为所有的应用程序创建RACI矩阵正确答案：4,基于对事实信息的收集、整合和展示等方式来进行决策的方法被称为_____A. 商业智能B. 执行分析C. 企业报告D. 企业信息管理报告E. 机器学习正确答案：5,衡量数据对其主要价值和业务规则的符合程度的信息质量特征称为_____。

A. 有效性B. 精确性C. 完备性D. 准确性正确答案：6,目标和原则是数据治理功能框架中DAMA环境因素六边形图的七要素之一，其主要内容包括_____A. 战略目标、依赖因素、替代技术、报告框架B. 常见方法、选择标准、管理指标、触发事件C. 愿景使命、商业利益、战略目标、具体目标D. 投入产出、关键成功因素、用例情景、公认的最佳实践E. 所有正确答案：7,元数据的类型包括以下所有的内容，但不包括_____A. 操作元数据B. 技术元数据C. 业务元数据D. 执行元数据E. 所有正确答案：8，对于产品表中的“产品ID”字段，下面哪种信息质量衡量标准是最合适的？A. 官方定义B. 唯一性C. 有效性D. 重复出现的情况E. 准确性正确答案：9,以下哪项是企业数据模型和逻辑数据模型之间的区别？A. 企业数据模型呈现的是一个组织的实体，但不涉及它们之间的关系，而逻辑数据模型则考虑到了这些关系。

企业管理信息系统中的BS和CS结构的应用

企业管理信息系统中的B/S和C/S结构的应用摘要：文章以制造企业为例提出了企业管理信息系统的三维开发模型及企业信息化的实施方法,讨论了B/S和C/S的混合结构模式及JSP网络技术与网络数据库在企业管理信息系统开发中的应用。

通过企业建模,掌握企业组织构架,了解企业如何工作,何处是瓶颈,为企业高效地运作提供了一种解决方案。

关键词：B/S、C/S、企业信息系统1. 概述随着计算机技术、通信技术和网络技术为代表的现代信息技术的飞速发展,人们越来越重视信息技术对传统工业的改造。

企业管理信息系统正是信息技术在企业管理方面的典型应用。

它能有效地管理企业数据,使这些数据可高效地存储、使用和共享,促进企业管理流程的合理化和管理方式的现代化,对企业在激烈的市场竞争中脱颖而出作用巨大。

我国制造行业应该看到和把握住这个机遇,提升企业管理水平。

管理信息系统是企业应用计算机实现整体化、集成化、信息化的必由之路。

运用分析、计划、控制和决策模型,用信息支持决策,使企业的生产经营更合理、更有效,提高企业的运行效率,使企业在激烈的市场竞争中赢得胜利,达到企业发展的长远目标。

通过对企业建模,可以审视企业的组织架构,着眼于公司内部的角色及其间如何交互,同时可以监视企业的工作流程,了解企业的主要过程,知道企业如何工作,有何效用,何处是瓶颈,同时也可以监视企业的外部实体,如何与企业交互及其含义如何。

2 管理信息系统介绍管理信息系统(ManagementInformationSystem,MIS)的概念于20世纪60年代后期开始形成,并在实践的基础上逐渐发展变化,内容越来越丰富,成为当今信息社会中不可或缺的部分。

1985年,管理信息系统的创始人,明尼苏达大学卡尔森管理学院的著名教授高登#戴维斯刁-给出管理信息系统的一个较完整的定义:/它是一个利用计算机硬件和软件,手工作业,分析!计划!控制和决策模型仁-j,以及数据库的用户-机器系统"它能提供信息,支持企业或组织的运行!管理和决策功能。

离散型制造企业主数据平台构建

I G I T C W技术分析Technology Analysis48DIGITCW2024.03现阶段，我国大力推动“互联网+”战略，智能化、网络化演进加速进行，因此，有关企业数据的管理开发成为必然趋势。

在离散型企业网络化、信息化进程不断推进的背景下，企业内部数据越来越多，主数据管理系统的开发与优化不仅能够创新企业管理模式，而且还能节省大量时间、精力与经费，进而提高企业的运行效率和质量。

高端制造领域成为企业转型的发力点，企业主数据平台已成为离散型制造企业信息化系统管理的重要部分。

1 离散型制造企业概述离散型制造企业具体指向以一个个单独的零部件组装成最终成品为生产方式的一类企业，其产品结构可用树的概念进行描述，最终产品由固定个数的零件或部件组成，关系非常明确且固定。

按其规模、重复性特点，生产组织类型可分为车间任务型（Job-shop ）和流水线型（Flow-shop ）。

其中车间任务型生产方式适用于生产批量小、产品种类多、工艺流程复杂的产品，通常按照订单或者项目进行组织，工作任务在不同的工作站之间依次进行，包括飞机制造、船舶制造、定制机械加工等行业，而流水线型生产方式则适用于大量生产标准化产品的情况，采用了标准化的工艺流程和设备布局，产品在生产线的各个工位上依次流动，实现连续生产，具体有汽车制造、电子产品制造、食品加工等行业[1]。

2 离散型制造企业主数据平台研究2.1 主数据平台总体架构离散型制造企业主数据通常包括企业供应商、产品、原材料、客户等一系列基本数据。

主数据平台主要以管理主数据为中心，集流程与技术于一体，实现主数据信息管理、界定及共享的目标，不断保障主数据的真实性、完整性，并支持相应业务，实现和企业核心业务的互动。

以锅炉行业主数据管理平台为例，可划分为主数据库、组织机构、ESB 企业服务总线等。

主数据管理平台集申请、审批、发布、维护、归档等功能离散型制造企业主数据平台构建孙琦（东方电气集团东方锅炉股份有限公司，四川成都 611731）摘要：为了解决离散型制造企业数据上传缺少可靠机制保障的问题，规避各部门数据传输不及时、缺乏正确性、完整性等问题，文章提出了针对离散型制造企业主数据平台设计方案，建立标准化的主数据平台总体架构，力求实现制造车间数据的及时传输、网络交换设备预警及数据分析处理技术研究。

IT架构开发方法概览

IT架构开发方法概览IT架构开发方法是指从整体视角对信息技术系统进行规划、设计、开发和演化的过程。

它旨在确保IT系统具有高可用性、高性能、安全稳定和可扩展性，以满足组织的业务需求并支持其业务目标。

本文将对常见的IT架构开发方法进行概览，包括企业架构、应用架构、技术架构和数据架构等。

1.企业架构企业架构是指对整个组织进行综合规划和管理的框架，以实现其业务和信息技术的有效整合。

企业架构开发方法包括确定企业战略目标、业务需求分析、定义组织结构和职能、建立业务流程、制定信息技术战略等。

常见的企业架构开发方法包括企业架构框架（EA Frameworks）例如Zachman框架和TOGAF（开放式集成架构框架）。

2.应用架构应用架构是指在企业架构基础上，对应用系统进行规划和设计。

它包括确定应用系统组成、应用系统之间的相互作用以及应用系统与基础设施之间的对接方式等。

应用架构开发方法主要涉及选取合适的应用架构风格（如服务导向架构（SOA）或微服务架构）、定义应用系统的功能、组件和模块、设计应用系统的界面、确定应用系统之间的集成方式等。

3.技术架构技术架构是指在企业架构和应用架构的基础上，对信息技术基础设施进行规划和设计。

它包括确定硬件、操作系统、数据库、网络和安全等技术组件，以及选取相应的技术标准和规范。

技术架构开发方法主要涉及选择合适的技术平台和工具、设计系统的部署架构、制定系统运维和管理策略、制定系统性能和可扩展性规划等。

4.数据架构数据架构是指对企业数据进行规划和管理的框架，以满足业务需求和支持决策。

它包括确定数据模型、数据流程和数据存储方式等。

数据架构开发方法主要涉及数据建模、数据库设计、数据集成和数据管理等。

在实际应用中，不同的组织和项目可能采用不同的IT架构开发方法，根据实际情况进行调整和定制。

一些常见的IT架构开发方法包括敏捷架构开发方法、迭代架构开发方法和瀑布架构开发方法等。

敏捷架构开发方法强调快速反馈和持续改进，通过迭代开发和用户参与来不断优化系统架构。

企业信息化总体架构

企业信息化总体架构(Enterprise Architecture)或称实体总体架构、实体结构,是近来国际上普遍采用的在IT规划、管理和复杂系统设计与实施方面的理论、方法、标准和工具。

随着信息系统变得越来越复杂,企业管理人员陷入了软硬件技术的谜团,失去了方向和重点。

因此需要回到企业信息化的基本面,那就是处理企业的数据和流程,而构建企业信息化总体架构的目的就是帮助管理者描述、优化、控制企业的数据和流程。

在信息处理的世界中,在企业里,如果把信息处理基础仅仅建立在现在的技术上面,那就太短视了。

技术和设备仅仅是个战术步骤。

更重要的是,在对信息数据和数据处理的需求有一个清晰的了解后,建立起一个可以快速用于任何类型技术平台之上的信息系统框架。

这样才能更加主动,才能随着计算工具的快速发展而主导企业的发展。

目前很多的IT项目没有被很好地实施,关键不是由于技术或计算设备的落后,而是由于缺少对流程和信息数据的理解,缺乏架构的概念和先期主导。

从图2-3中可以看到企业信息化总体架构在企业中的战略位置。

在它的输入端(存在着相互作用)是:企业的业务战略规划,企业的使命和愿景,业务的流程。

一旦一个大型企业的这些要素确定了,在企业信息化方面随之而来的首先就是企业信息化总体架构。

有了总体架构,企业的IT资金投入回报(IT投资)、IT的规划和实施路线、与1T相关的一切重要的决策就会得到系统的支撑和方向上的指导。

这里特别要注意的是"IT的投资”.因为一切信息化的活动和投入都是要为企业业务的运行和盈利服务的。

当然,政府和军队的信息化投入是为了取得社会发展的收益和军事化发展的优先而服务的。

IT投资决策在现代化的信息化企业中特别重要。

在建立总体架构的活动中,始终存在着它带来的价值和与之共存的风险。

在价值方面总体架构有着非常独特的能力,就是把业务战略愿景、业务流程和IT技术收集汇总到一起,这就使得企业可以不但看到它本身的现在,而且比较准确地规划将来企业的运行,即预见企业的未来。

企业架构数字化转型规划

C目录ONTENTS 第二章数据治理第三章企业架构第四章相关案例第一章数字化转型1.某工程机械数字化转型2.某央企数据共享平台建设3.某央企企业架构设计4.AC 的数字化转型框架5.HW 数字化转型之道当前是数字技术的发展与制造业变革的历史性交会时刻，数字技术在工业领域的应用已经由单点逐步迈向全面的数字化、网络化与智能化AI4D 打印知识图谱纳米激光3D 打印边缘人工智能轻型货物派送无人机沉浸式工作空间自动驾驶L5量子计算智能机器人数字孪生人工智能PaaS 自主移动机器人边缘分析5G 1950单机数控集成电路1969工控系统1980M R P I I1995互联网商用2007移动互联网、云计算、大数据1990E R P 、M E S 2000工业电商数字技术工业应用现代计算机2016区块链人工智能工业大脑2018过去几十年中，数字技术发展带动了制造业创新，实现生产和管理效率显著提升。

过去15年数字技术领域的巨大变革正驱动制造业向精准、敏捷、柔性、协同创新变革。

工业变革技术发展单点信息技术应用全面数字化、网络化、智能化软硬件产品、消费互联网云计算服务、产业互联网Chat GPT企业的发展要利用新技术实现商业模式的快速增值有：快速增值的企业无：快速发展的新技术企业的数字化转型商业转型释放的价值的速度技术创新型释放价值的速度二者速度间的差距禁锢价值缺口释放禁锢的价值n 需快速增值的企业（有）应利用新技术（无）来做数字化转型，以达到释放禁锢价值的目的。

数字化转型的目的是释放禁锢的价值n数字化转型的目的是释放禁锢的价值。

数字化转型能把潜藏在每一个企业中的能量激发出来，获得更大的竞争优势。

企业数字化转型的目的用一句话概括，就是要“重构数字战斗力”，新的数字经济和新的业务能力将变成企业新的战斗力。

n数字化转型是利用5G技术、云计算、物联网、大数据、人工智能、区块链等新技术，建立一种全新的，以数字技术为核心的，富有活力和创新性的新商业模式，进而优化再造物理世界的业务，帮助客户达到降本增效、智能运营、增加收入、产品&服务的的创新，从根本上提升企业的竞争力和实现业务的成功。

数据建模工程师年度工作总结

数据建模工程师年度工作总结一、背景介绍尊敬的领导，同事们：在过去的一年里，我担任数据建模工程师，肩负着为公司提供高质量数据模型、支撑业务决策的重要职责。

现将我全年工作情况进行总结，并对未来工作进行展望。

二、主要工作内容及成果1. 数据源梳理与清洗对公司内部及外部数据源进行调研，明确数据类型、结构、质量等信息。

设计并实施数据清洗流程，确保数据质量符合建模需求。

完成了500多个数据源的梳理与清洗工作，提高了数据入库的准确率。

2. 数据模型设计与开发根据业务需求，设计并开发了30多个数据模型，包括客户分析模型、销售预测模型、风险预警模型等。

模型开发过程中，注重模型结构、参数调优，提高模型的预测准确度。

3. 数据可视化与报告利用BI工具（如等）完成数据可视化工作，为业务部门提供直观的数据展示。

撰写了一系列业务分析报告，为客户提供数据支持，助力业务决策。

4. 模型优化与迭代根据业务反馈，对已有模型进行优化，提高模型性能和效果。

完成了5个模型的优化迭代工作，有效提升了模型准确率和业务价值。

5. 技术攻关与创新学习并引入新技术（如深度学习、聚类算法等）到数据建模中，提高模型效果。

发表学术论文2篇，成功申请专利1项，提升公司在数据建模领域的竞争力。

三、工作亮点及贡献1. 提升数据质量通过数据源梳理与清洗，公司数据质量显著提高，为后续业务分析奠定了良好基础。

2. 助力业务决策通过数据模型及应用，为业务部门提供了有力支持，助力公司业务决策，提升公司经济效益。

3. 团队协作与成长积极参与团队工作，与同事分享经验，共同提升团队整体技术水平。

四、不足与改进1. 知识储备不足在某些专业领域，理论知识较为薄弱，需要在今后学习中加强。

2. 时间管理需优化部分项目进度受限于个人时间安排，需进一步提高时间管理能力。

五、未来工作展望1. 深入学习专业知识，提升自身专业技能，为公司提供更多高质量的数据模型。

2. 加强与其他部门的沟通与合作，推动公司数据治理工作，提升数据价值。

架构应用实践之——组件化业务模型(CBM)在企业架构和流程架构中的应用【2024版】

架构应⽤实践之——组件化业务模型（CBM）在企业架构和流程架构中的应⽤前⾔企业架构是企业的完整“逻辑蓝图”，定义了企业的结构和运作逻辑，使企业能够达到现在和未来的⽬标。

国际开发组织（TOG）提出的架构标准——开放组织架构框架（TOGAF），给出了企业架构的开发⽅法和⼯作路径，定义了开发过程的制品类型，⽬前已经成为国际主流的企业架构开发理论知识体。

但是TOGAF作为通⽤的企业架构框架，只给出了框架性要求，并没有给出具体的架构开发⽅法。

例如在TOGAF的业务架构开发过程中，只提到了以下七个步骤：1) 选择参考模型、视点和⼯具2) 开发基线业务架构3) 开发⽬标业务架构4) 进⾏差距分析5) 定义候选路线图构件6) 解决贯穿整个架构全景中的影响7) 进⾏正式的利益攸关者审查8) 最终确定业务架构9) 建⽴架构定义⽂档在TOGAF核⼼的开发基线和⽬标业务架构这两个活动中，只给出了⼀些⾮常概要的要求：“必须完整, 但不需要的细节不⽤放；如果可能，最⼤限度地重⽤架构库构建块；如果不可能, 开发新架构”。

从TOGAF的描述可以看到，如何开发业务架构，还需要企业在开发过程中⾃⾏补充相关的⽅法和理论。

IBM公司充分参考了TOGAF的理论，总结了众多企业架构实施案例的经验，提出了⼀个既实⽤⼜易于理解的“企业总体架构框架”，包括按照战略-业务-IT等维度对企业全⾯地进⾏设计和规划。

从图1可以看出，IBM通过业务组件模型（Component Business Modeling，CBM）作为描述企业业务架构的核⼼⽅法，包括业务组件、业务流程、属地分布、资源获取（内、外包）、组织架构、绩效考核、企业管控等。

以下详细阐述CBM的理论和设计⽅法，在企业架构中的应⽤，以及CBM与流程架构的联系。

⼀、CBM的展现形式CBM通过对企业的业务组件化建模，形成企业业务架构的顶层视图，在⼀张图上，直观显现出企业的业务蓝图。

通过这种⽅式，将企业的各项业务活动重新分组到数量可管理的离散化、模块化和可重⽤的业务组件中，确定改进和创新机会，实现有组织的提供服务的能⼒。

《数据仓库建模》课件

分析型数据仓库（Analytical Data Warehouse, ADW）：用于数据分析、报表生成和数据挖掘等高级应用场景。
第三章
数据仓库建模理论
C ATA L O G U E
维度建模理论
总结词
维度建模理论是一种以业务需求为导向的数据仓库建模方法，通过构建事实表和维度表来满足业务分析需求。
01
CATALOGUE
02
05
索引技术
索引概述
01
索引是提高数据仓库查询性能的重要手段，通过建立索引
可以快速定位到所需数据，避免全表扫描。
索引类型
02
常见的索引类型包括B树索引、位图索引、空间索引等，根据
数据仓库中数据的特性和查询需求选择合适的索引类型。
索引维护
03
定期对索引进行维护，如重建索引、更新统计信息等，以
包括数据库连接技术、数据抽取技术、数据转换技术、数据加载技术和元数据管理等。这些技术是ETL过程的基础，确保了ETL过程的稳定性和高效性。
提供了图形化界面和自动化功能，使得ETL过程更加高效和易于管理。常见的ETL工具有 Apache NiFi、Talend、Pentaho等。
ETL工具
数据仓库的性能优化
对数据进行必要的转换和处理，以满足业务需求和数据仓库模型的要求。
ETL过程
数据存储
将转换后的数据加载到数据仓库中，确保数据的存储安全和可靠。
数据加载策略
根据数据量、数据变化频率等因素选择实时加载或批量加载。
数据审计
记录数据的加载过程和结果，以便进行数据审计和追溯。
ETL技术
ETL工具和技术
第一章数据仓库建模
目录

数据建模的定义及过程

目录1简介2分类3主要活动4如何进行1简介数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。

将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后,在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程.(实体一般是表)2分类1、使用计算机描述一个系统的行为。

例如，没电子表格程序可以用来处理财务数据，代表公司的行为；开发商业计划；评估公司经营改变可能造成的影响。

请参阅simulation，spreadsheet program。

【英】The use of computersto describe the behavior of a system. Spreadsheet programs, for example, can be used to manipulate financial data,representing the activity of a company; to develop business projections; or to evaluate the impact of proposedchanges on the company’s operations.2、使用计算机以数学方法描述物体和它们之间的空间关系。

例如，计算机辅助设计(CAD) 程序可在屏幕上生成物体，使用方程式产生直线和形状，依据它们相互之间及与所在的二维或三维空间的关系精确放置。

3、应用程序和数据建模是为应用程序确定、记录和实现数据和进程要求的过程。

这包括查看现有的数据模型和进程，以确定它们是否可被重复使用，并创建新数据模型和进程，以满足应用程序的独特要求。

3主要活动建模过程中的主要活动包括：确定数据及其相关过程（如实地销售人员需要查看在线产品目录并提交新客户订单）。

定义数据（如数据类型、大小和默认值）。

确保数据的完整性（使用业务规则和验证检查）。

2024版ARISArchitect架构建模器

架构重要性
良好的架构能够提高系统的可维护性、可扩展性和可重用性，降低开发成本和维护成本。
常见架构建模方法
分层架构
01
将系统划分为不同的层次，每层负责特定的功能，层与层之间
通过接口进行通信。
客户端-服务器架构
02
客户端负责用户交互和数据处理，服务器负责数据存储和业务
逻辑处理。
微服务架构
03
将系统拆分为多个小型、独立的服务，每个服务负责特定的业
2 信息系统规划与设计
用于设计和优化企业的信息系统架构，提高企业的信息化水平。
3 技术架构规划与实施
用于规划和实施企业的技术架构，确保技术架构与业务战略保持一致。
4 软件工程教育与培训
用于软件工程领域的教育和培训，提高学生的实践能力和综合素质。
02
架构建模基础
架构概念及重要性
架构定义
架构是指系统或应用的整体结构，包括各组成部分的相互关系和行为。
故障3
在建模过程中遇到错误或异常
解决方法
首先，尝试撤销最近的更改并重新启动软件。如果问题仍然存在，请查看软件的日志文件以获取更多详细信息，并联系技术支持以获取进一步的帮助。
联系技术支持获取帮助Leabharlann 方式1通过官方网站提交支持请求
01
方式2
拨打技术支持电话
03
方式3
通过电子邮件联系技术支持
05
02
步骤
针对实施过程中遇到的问题和挑战，提出针对性的改进建议，如优化系统性能、提升用户体验和加强安全保障等。同时，建议企业建立完善的架构治理机制，确保信息系统架构的持续演进和优化。
05
常见问题解答与故障排除
常见问题汇总及解答

数据仓库建模三模型

数据仓库建模三模型1)三范式(3NF)的原子层+数据集市这样的数据仓库架构最大的倡导者就是数据仓库之父Inmon，而他的企业信息工厂(Corporate Information System)就是典型的代表。

这样的架构也称之为企业数据仓库(Enterprise Data Warehouse，EDW)。

企业信息工厂的实现方式是，首先进行全企业的数据整合，建立企业信息模型，即EDW。

对于各种分析需求再建立相应的数据集市或者探索仓库，其数据来源于EDW。

三范式的原子层给建立OLAP带来一定的复杂性，但是对于建立更复杂的应用，如挖掘仓库、探索仓库提供了更好的支持。

这类架构的建设周期比较长，相应的成本也比较高。

2)星型结构(Star Schema)的原子层+HOLAP星型结构最大的倡导者是Kimall，他的总线架构是该类架构的典型代表。

总线架构实现方式是，首先在数据准备区中建立一致性维度、建立一致性事实的计算方法；其次在一致性维度、一致性事实的基础上逐步建立数据集市。

每次增加数据集市，都会在数据准备区整合一致性维度，并将整合好的一致性维度同步更新到所有的数据集市。

这样，建立的所有数据集市合在一起就是一个整合好的数据仓库。

正是因为总线架构这个可以逐步建立的特点，它的开发周期比其他架构方式的开发周期要短，相应的成本也要低。

在星型结构的原子层上可以直接建立聚集，也可以建立HOLAP。

笔者比较倾向于Kimball的星型结构的原子层架构，在这种架构中的经验也比较多。

3)三范式(3NF)的原子层+ROLAP这样的数据仓库架构也称为集中式架构(Centralized Architecture)，思路是在三范式的原子层上直接建立ROLAP，做的比较出色的就是MicroStrategy。

在三范式的原子层上定义ROLAP比在星型结构的原子层上定义ROLAP要复杂很多。

采用这种架构需要在定义ROLAP是多下些功夫，而且ROLAP的元数据不一定是通用的格式，所以对ROLAP做展现很可能会受到工具的局限。

企业架构设计的思路与实现方法

企业架构设计的思路与实现方法一、概述企业架构设计是企业IT战略和业务战略实现的基础，对于提升企业的核心竞争力、降低成本、提高效率具有重要作用。

本文将介绍企业架构设计的思路与实现方法。

二、企业架构设计的思路1.全局视角。

企业架构设计需要从企业全局的角度出发，以企业的战略目标为导向进行设计。

首先需要明确企业的愿景和使命，根据企业愿景和使命确定战略目标，然后分析企业当前的现状，设计未来的架构，构建可持续的IT架构模型，实现满足战略目标的IT发展。

2.业务视角。

企业架构设计也需要从业务视角出发，考虑业务的发展和变化，根据业务模式的变化和业务流程的优化，设计和实现IT架构，支持企业对业务的快速响应和迭代，提升企业的竞争力。

3.技术视角。

企业架构设计需要考虑技术的发展和变化，根据技术的发展趋势和最佳实践，构建面向未来的IT架构，支撑企业对新兴技术的应用和创新。

三、企业架构设计的实现方法1.架构框架的选择。

企业架构框架是指为指导企业进行架构设计和实施而制定的一种标准、方法、工具和技术的集合。

主要作用是帮助企业构建一种可持续的IT架构模型，提供一种结构化的方法来协调各个部门之间的合作。

常见的企业架构框架有TOGAF和Zachman等。

2.需求分析和定义。

需求分析和定义是企业架构设计的重要环节。

通过对企业业务和IT系统的分析，确定各业务领域和IT系统的需求和问题，为后续架构设计提供明确的需求和目标。

3.架构设计和建模。

在企业架构设计的过程中，需要进行架构设计和建模，包括逻辑架构、物理架构、数据架构、应用架构等。

通过分析业务流程、数据流程、信息需求、技术需求等，设计符合业务需要的IT架构，确保IT系统的稳定性和可靠性。

4.架构实施和管理。

企业架构设计不仅仅是设计和建模，更是一个持续的过程。

架构实施和管理需要通过制定标准和规范、建立评估和审核机制、优化和改进IT系统等手段，确保企业架构的可持续性和有效性。

四、总结企业架构设计是企业IT战略和业务战略实现的基础，需要从全局视角、业务视角和技术视角考虑问题。

数据中心建模方案

数据中心建模方案前言每个行业有自己的模型，但是不同行业的数据模型，在数据建模的方法上，却都有着共通的基本特点。

什么是数据模型数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相系的一种映射。

在这里，数据模型表现的抽象的是实体和实体之间的关系，通过对实体和实体之间关系的定义和描述，来表达实际的业务中具体的业务关系。

数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的一种特定的数据模型，一般的来说，我们数据仓库模型分为几下几个层次。

数据仓库模型通过上面的图形，我们能够很容易的看出在整个数据仓库得建模过程中，我们需要经历一般四个过程：•业务建模，生成业务模型，主要解决业务层面的分解和程序化。

•领域建模，生成领域模型，主要是对业务模型进行抽象处理，生成领域概念模型。

•逻辑建模，生成逻辑模型，主要是将领域模型的概念实体以及实体之间的关系进行数据库层次的逻辑化。

•物理建模，生成物理模型，主要解决，逻辑模型针对不同关系型数据库的物理化以及性能等一些具体的技术问题。

因此，在整个数据仓库的模型的设计和架构中，既涉及到业务知识，也涉及到了具体的技术，我们既需要了解丰富的行业经验，同时，也需要一定的信息技术来帮助我们实现我们的数据模型，最重要的是，我们还需要一个非常适用的方法论，来指导我们自己针对我们的业务进行抽象，处理，生成各个阶段的模型。

为什么需要数据模型在数据仓库的建设中，我们一再强调需要数据模型，那么数据模型究竟为什么这么重要呢？首先我们需要了解整个数据仓库的建设的发展史。

数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程：•简单报表阶段：这个阶段，系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表，•以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。

这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。

•数据集市阶段：这个阶段，主要是根据某个业务部门的需要，进行一定的数据的采集，整理，按照业务人员的需要，进行多维报表的展现，能够提供对特定业务指导的数据，并且能够提供特定的领导决策数据。

DAMA课程培训复习题二

DAMA课程培训复习题一、单选题：26、数据科学的分析模式包括以下哪两种（）。

A预测性分析和规范性分析B描述性分析和预测性分析C描述性分析和规范性分析D预见性分析和规范性分析答案：27、许多数据集成工具提供血缘分析，记录数据血缘关系的用途不包括:（）。

A调查数据问题的根本原因B对系统变更或数据问题进行影响分析C根据数据来源确定数据的可靠性D为业务部门获取更多关键的业务流程答案：28数据模型组件中的关系别名根据模型不同而变化。

“导航路径”属于以下哪种类型模型的关系别名（）。

A关系模型B维度模型C No-SQL非关系型数据库模型D维度模型和No-SQL非关系型数据库模型答案：29、组织构建数据处理伦理准则的主要原因是（）。

A提高组织本身及其数据和处理结果的可信度B降低所负责的数据被员工、客户、伙伴滥用的风险C保护数据不受黑客攻击和潜在的数据泄露D提高组织之间共享数据的能力答案：30、以下哪种活动中，混淆是不足以保护数据的（）。

A数据共享B数据转换C数据脱敏D以上都正确答案：31、以下关于数据处理伦理问题核心概念描述不正确的是（）。

A数据代表个人的特征，可被用于各类决策，必须保证其质量和可靠性B需要有伦理准则来防止数据被滥用C需要规定数据所有权D伦理准则只需要保护数据，不需要管理数据质量答案：32、请从下列选项中选择属于数据质量维度的定义（）。

A列表中的有效值B维度建模的核心概念C在数据治理中广泛使用的数据质量的一个方D数据的可测量特征答案：33、数据湖具备以下哪个功能（）。

A数据仓库明细历史数据的备用存储区域B原始数据的集中存储区域C数据科学家可以挖掘和分析数据D以上都具备答案：34、文件和内容管理的主要业务驱动因素不包括（）。

A法规遵从性要求B诉讼响应能力及要求C电子取证请求能力及业务连续性要求D提高客户和员工的满意度要求答案：35、数据仓库和数据集市的数据与应用程序中的数据不同点不包括（）。

A数据的组织形式是按主题域而不是按功能需要B数据是整合的数据，而不是“孤立”的烟囱数据C由于要实现更好的决策支持，所以数据在数据仓库中的延迟比在应用程序中低D数据仓库中提供的历史数据比应用程序中提供的历史数据多答案：36、文件和内容管理的最佳实践目标不包括（）。