数据仓库分析系统整体设计方案
数据仓库方案
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目录
• 数据仓库概述 • 数据仓库的架构 • 数据仓库的设计 • 数据仓库的建立 • 数据仓库的使用和维护 • 数据仓库的发展趋势和未来展望
01
CATALOGUE
数据仓库概述
数据仓库的定义
数据仓库是一个大型、集中式存储系 统，用于存储和管理企业或组织的数 据。
它是一个面向主题的、集成的、非易 失的数据集合，支持管理决策制定。
根据业务需求，设计出符合逻辑 的数据视图，以便进行数据查询 和报表生成。
物理设计
选择存储方案
根据数据量、数据特点 和使用频率等因素，选 择合适的存储方案，如 关系型数据库、 NoSQL 数据库等。
设计索引
根据查询需求，设计出 高效的索引方案，以提 高查询速度和性能。
设计数据分区
根据数据量和查询特点， 将数据进行分区存储， 以提高查询性能和数据 管理效率。
T ( Transform)
对抽取的数据进行清洗、整合、转换和加载等 操作，使其满足数据仓库的需求。
L ( Load)
将转换后的数据加载到数据仓库中，供后续分析和查询使用。
存储层
星型模型
以事实表为中心，周围关联多个维度表，形 成星型结构。
雪花模型
将维度表进一步拆分，形成更复杂的结构。
星座模型
将多个星型模型关联起来，形成一个更大型 的模型。
数据仓库的发展趋势
云端化
随着云计算技术的普及，越来越多的企业选择将数据仓库 部署在云端，以降低成本、提高可扩展性和灵活性。
大数据集成
数据仓库在处理大数据方面发挥着越来越重要的作用，通 过高效的数据集成和数据处理技术，满足企业对大数据分 析的需求。
数据仓库建设规划图文
数据仓库建设规划图文前言数据仓库是企业决策的基础，能够帮助企业把分散的数据整合到一起，降低数据的冗余度和不一致度，并保证决策者及时准确地获取到有关于企业业务运营的信息。
而数据仓库建设规划是实现数据仓库建设的前提和保障。
本文将会介绍数据仓库建设规划的概述，及其在数据仓库建设过程中的具体应用。
数据仓库建设规划概述数据仓库建设规划是指基于业务战略、IT战略和企业治理要求，论证和分析数据仓库建设的目标、范围、基础设施、资源和人员安排，并制定全面和长期的数据仓库建设计划。
其目的是为了实现数据资产的价值最大化和企业业务分析的高效率开展。
具体来说，数据仓库建设规划包括以下几个方面的内容：1.数据仓库技术路线：在数据仓库建设过程中，需要选择哪些技术工具和平台，以及如何实现数据仓库的集成、存储、处理、管理和交互。
2.数据仓库的目标和范围：需要明确数据仓库的主要业务需求、数据需求以及数据质量标准，以便为数据仓库的整体架构和实施过程提供全面规划。
3.数据仓库基础设施：包括硬件基础设施、数据库应用软件、网络等设备和工具及相应的安全机制。
4.数据仓库资源和人员安排：需要评估数据仓库建设所需的人员和资源并计划并安排相应的人力、物力和财务方面的资源。
数据仓库建设规划的应用数据仓库建设规划对数据仓库的建设和运营都具有重要的作用。
在数据仓库建设过程中，数据仓库建设规划可以帮助企业在设计、实施和维护数据仓库过程中，更加全面、科学、系统地规划和部署数据仓库，从而提高数据仓库的建设效率，提高数据质量，提升企业的运营效率及决策水平。
具体来说，数据仓库建设规划可以体现在以下几个方面：1.业务需求分析：对不同类型的业务需求进行分析，确立数据仓库构建的业务模型和应用领域范畴。
借助业务分析工具和方法，对业务流程进行挖掘、建模和优化，设计出符合企业需要且便于数据获取和分析的数据模型。
2.技术实现：结合现有的IT设施和企业计算机软件系统，根据不同业务和应用领域制定数据仓库架构，并选择合适的技术工具和开发平台，如Hadoop、Hive、Spark等，以及各种开发框架、编程语言和库。
数据仓库-系统设计说明书
归一大数据平台数据仓库系统设计说明书受控不受控修改变更记录：目录1引言 (5)1.1文档编制目的 (5)1.2背景 (6)1.3词汇表 (6)1.4参考资料 (6)2总体设计 (7)2.1软件体系结构 (7)2.2系统运行体系......................................................................... 错误！未定义书签。
2.2.1运行体系图..................................................................... 错误！未定义书签。
2.2.2程序/模块对应表............................................................ 错误！未定义书签。
2.3系统物理结构 (7)2.4技术路线 (8)3系统接口设计 (8)3.1用户接口 (8)4子系统/模块设计 (8)4.1数据仓库 (8)4.1.1ODL(操作数据)层设计 (8)4.1.2BDL(数据仓库)层设计 (10)4.1.3IDL(宽表)层设计 (11)4.1.4PDL(应用)层设计 (12)4.1.5PUB(维度)层设计 (15)4.1.6数据导出设计 (16)5数据结构与数据库设计 (17)6外部存储结构设计 (17)7故障处理说明 (17)8尚需解决的问题 (18)编写指南：本模板力图给出系统设计阶段可能包括的基本信息，重点在于和需求分析文档相联系。
描述系统整体情况。
如果某个章节在项目或当前阶段中无法描述，则可保留其标题，注明“不适用”；如果需要对本模板的个别章节详细描述，也可将其形成单独的文档，成为本文档附件。
若文档中的某个章节已经在其他项目文档中加以描述，可保留标题，注明“参见（文档编号）（文档名称）（条款）”。
形成正式文档后须删除斜体字内容。
0 报告编制要求这里列出本系统设计报告编制的经验性要求，须由系统设计人员参照其进行裁剪以确定本次报告编制的相关规定。
数据仓库建设方案
数据仓库建设方案数据仓库建设方案数据仓库建设方案是指根据组织的数据需求和业务目标，经过系统性的分析和设计，建立一个统一、集成、可靠、灵活的数据存储和管理系统。
通过数据仓库建设方案，组织可以更好地利用数据资源，支持决策和业务流程，提高组织的运营效率和竞争力。
首先，数据仓库建设方案需要进行需求分析。
通过与组织各个部门的沟通和了解，明确业务需求和数据需求，确定数据仓库的目标和范围。
同时，也需要考虑数据的来源和格式，以及数据的质量和安全性等方面的需求。
其次，数据仓库建设方案需要进行数据模型设计。
根据需求分析的结果，设计数据仓库的结构和组织方式，确定数据的存储和关联关系。
同时，也需要考虑数据的处理和转换方式，以及数据的更新和维护策略等方面的设计。
然后，数据仓库建设方案需要进行技术选型。
根据数据仓库的规模和复杂程度，选择适合的数据库管理系统和硬件设备，以及相应的数据集成和分析工具。
同时，也需要考虑数据仓库的架构和性能等方面的技术选型。
接着，数据仓库建设方案需要进行系统实施和测试。
根据设计和选型的结果，进行数据仓库的搭建和配置，导入和清洗数据。
同时，也需要进行系统的功能和性能测试，确保数据仓库的正常运行和满足业务需求。
最后，数据仓库建设方案需要进行系统运维和优化。
定期进行数据的更新和维护，监控和管理数据仓库的性能和安全。
同时，也需要根据业务需求和技术发展，对数据仓库进行优化和改进，提升数据仓库的效率和可用性。
总之，数据仓库建设方案是一个综合性的工程，需要从需求分析到系统实施再到运维优化，进行全面的规划和设计。
通过数据仓库建设方案，组织可以更好地管理和利用数据资源，提高业务的决策能力和竞争力，实现可持续的发展。
数据仓库的架构设计与实现
数据仓库的架构设计与实现第一章数据仓库的概述数据仓库（Data Warehouse）是指为了支持决策制定过程而构建的面向主题的、集成的、只读的数据集合。
数据仓库不仅包括数据的存储，还包括数据清洗、转换和整合等步骤，从而使企业决策者能够从中获得所需的数据，并进行分析和决策。
数据仓库系统从业务需求出发，将各个业务系统的数据进行集成，再进行数据建模和数据存储，最终提供标准的数据报表和数据分析服务，满足企业的需求。
第二章数据仓库的架构设计数据仓库架构包括ETL（提取、转化、加载）层、存储层、元数据层、查询和报表层等部分。
2.1 ETL层ETL层是将数据从各个业务系统中提取出来、进行数据清洗、转换和整合，并将处理后的数据载入数据仓库中的一系列过程。
ETL系统的设计需要考虑到高性能、高可用、易维护和数据质量等方面。
2.2 存储层存储层是指存储数据的物理存储介质，包括关系型数据库、列式数据库、分布式文件系统等。
2.3 元数据层元数据层是指用来描述数据仓库中各个组件的数据。
元数据可以包含各种信息，例如数据模式、数据定义、数据字典等。
2.4 查询和报表层查询和报表层为数据仓库用户提供了方便和快速地访问存储在数据仓库中的数据的方式。
报表和分析工具可以通过对数据进行分析和可视化，帮助用户更好地理解数据。
第三章数据仓库的实现构建一个成熟的数据仓库需要考虑到数据来源的稳定性、数据完整性、数据质量、数据一致性、数据安全等各方面问题。
因此，在实现过程中需要关注以下几个方面：3.1 数据质量在ETL过程中，需要对数据进行清洗、整合和转换。
清洗过程可以消除数据中的噪声和冗余，整合过程可以将来源不同的数据进行统一和规范化，转换过程可以将业务需求翻译成具体的数据操作。
数据质量的好坏对数据仓库的后续应用和数据分析结果的准确性等方面都有着至关重要的影响。
3.2 数据一致性数据一致性是指在数据仓库中，不同数据维度和不同指标的定义在逻辑上是一致的。
数据仓库-系统设计说明书
数据仓库-系统设计说明书数据仓库-系统设计说明书1、引言1.1 目的本文档旨在详细描述数据仓库系统的设计方案，包括系统的架构、数据模型、数据抽取、转换和加载（ETL）流程、安全性、可用性等方面的内容。
1.2 范围本文档适用于数据仓库系统的设计过程，涵盖了系统的各个方面，以确保系统的正常运行和可扩展性。
2、系统架构2.1 总体架构本节描述数据仓库系统的总体架构，包括各个组件之间的关系和数据流。
2.2 数据仓库层次结构本节详细描述数据仓库系统的层次结构，包括数据仓库、数据集市、数据源等各个层次的定义和关系。
3、数据模型3.1 维度模型本节描述数据仓库系统所采用的维度模型，包括事实表和维度表的定义和关系。
3.2 元数据管理本节描述数据仓库系统中元数据的定义、管理和使用方式，包括元数据的存储、检索和更新机制。
4、数据抽取、转换和加载（ETL）流程4.1 数据抽取本节描述数据仓库系统中数据抽取的方式和流程，包括抽取数据的来源、频率和目标。
4.2 数据转换本节描述数据仓库系统中数据转换的方式和流程，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据加载的过程。
4.3 数据加载本节描述数据仓库系统中数据加载的方式和流程，包括数据加载的频率、目标和验证机制。
5、安全性5.1 用户权限管理本节描述数据仓库系统中用户权限的管理方式和机制，包括用户的注册、认证和授权过程。
5.2 数据访问控制本节描述数据仓库系统中数据访问控制的方式和机制，包括数据的保护、加密和审计功能。
6、可用性6.1 高可用性架构本节描述数据仓库系统中实现高可用性的架构设计，包括负载均衡、冗余备份和自动故障恢复机制。
6.2 容灾备份方案本节描述数据仓库系统中实现容灾备份的方案，包括数据的备份、复制和恢复策略。
7、本文档涉及附件本文档涉及的附件包括数据仓库系统的系统架构图、数据模型图、ETL流程图等相关文档。
8、本文所涉及的法律名词及注释本文所涉及的法律名词及注释包括但不限于《数据保护法》、《网络安全法》等相关法律和条款。
数据仓库设计方案
数据仓库设计方案【正文】一、引言数据驱动的决策已经成为企业中不可或缺的一部分。
为了有效地管理和分析海量的数据，数据仓库设计方案应运而生。
本文将介绍数据仓库的概念、设计原则和关键步骤，帮助企业构建高效可靠的数据仓库。
二、数据仓库概述数据仓库是指将各类数据整合、清洗、转化并存储于统一的数据存储区域，旨在为决策支持系统提供准确可靠的数据服务。
其设计方案需要考虑多个方面，包括数据源、数据的抽取与转换、数据建模和数据的加载等。
三、数据仓库设计原则1. 一致性：数据仓库应该保持与源系统的数据一致性，确保决策所依据的数据准确无误。
2. 高性能：数据仓库需要具备高性能的查询和分析能力，以满足用户对数据的实时性和响应性要求。
3. 安全性：严格管理数据仓库的访问权限，确保敏感数据的安全性和隐私保护。
4. 可扩展性：数据仓库需要具备良好的扩展能力，能够适应数据量的增长和业务需求的变化。
5. 可维护性：数据仓库的设计应该具备良好的可维护性，便于数据的更新、维护和监控。
四、数据仓库设计步骤1. 需求分析：明确数据仓库的功能和目标，分析业务需求和数据源的特点，为后续的设计提供指导。
2. 数据抽取与转换：根据需求分析的结果，选择合适的数据抽取方式，并进行数据的清洗、转换和集成。
3. 数据建模：根据业务需求和数据源的特点，设计数据仓库的物理和逻辑模型，并建立相应的维度表和事实表。
4. 数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，并进行合理的存储和索引，以便进行后续的查询和分析。
5. 数据质量控制：定期监控数据仓库的数据质量，并进行必要的修复和优化，确保数据准确无误。
6. 安全管理：建立合适的权限控制机制，确保数据仓库的安全性和合规性。
五、数据仓库设计工具和技术1. ETL工具：ETL（Extract-Transform-Load）工具可以帮助实现数据的抽取、转换和加载，实现数据仓库的数据集成和清洗。
2. 数据建模工具：数据建模工具可以辅助设计数据仓库的物理和逻辑模型，提供建模、维护和文档化的功能。
数据仓库概要设计
数据仓库概要设计数据仓库（Data Warehouse）是指把企业分散在不同数据库中的数据统一整合到一个数据库中进行存储和管理，并对这些数据进行分析和管理的一种数据库应用系统。
数据仓库的建设是企业信息化建设的重要组成部分，是企业对内部外部信息资源进行整合、挖掘和利用最有效的平台之一。
因此，进行数据仓库的概要设计是非常重要的一步。
1.数据仓库概述数据仓库，是一个能够存储大量历史数据的集合体，使得企业能够快速地进行数据分析、查询和决策。
数据仓库通常包括存储、管理和查询技术。
数据仓库的设计是基于自底向上的过程，通过收集各种应用中的数据来建立。
数据仓库的需求分析是设计的第一个步骤，通过需求分析可以把握到数据的来源、数据的主要特征、数据的处理方法、数据的处理效果等。
2.数据仓库的工作过程a.数据的收集数据收集的目的是获取各个分散在企业内部外部的数据源，并把这些数据源整合成数据集。
数据收集包括了跟踪源数据、数据的标准化、数据的清洗、数据的转换等。
b.数据的整合数据整合意味着将不同的数据源集成到一起，通常是通过ETL工具来实现。
ETL（Extract, Transform, Load）工具的主要功能是提取、转换和加载。
c.数据的存储数据仓库的存储方式一般有两种：关系型数据库和非关系型数据库。
d.数据的查询与分析数据仓库的用户可以通过BI工具（Business Intelligence）来进行数据的查询、分析和报表生成。
3.数据仓库的概要设计步骤a.数据仓库设计的第一步是需求分析，需求分析的目的是明确数据仓库的目标、范围和需求。
需求分析应该包括数据仓库的使用者、数据仓库所需数据的类型、数据的来源、数据的质量要求等。
b.数据仓库的概念设计是在需求分析的基础上，开始进行数据仓库的抽象模型的设计。
概念设计包括了数据仓库的模型设计、元数据的设计等。
c.数据仓库的逻辑设计是在概念设计的基础上，开始进行数据仓库的逻辑结构的设计。
数仓建设方案
数仓建设方案一、背景介绍随着信息化时代的迅猛发展，企业面临着大量的数据积累和处理需求，为了更好地利用数据资源，提高企业决策水平和效率，数仓建设成为越来越重要的一环。
本文将介绍一个基于xxx公司的数仓建设方案。
二、数仓建设目标1. 提高数据集成能力：将各个数据源（包括内部和外部数据）进行集成，减少数据冗余、数据不一致等问题。
2. 提升数据存储和处理能力：通过优化数据存储结构和引入大数据技术，实现对大规模数据的高效存储和处理。
3. 提供一致准确的数据分析和报告：建立数据仓库，确保数据的一致性和准确性，为企业提供可靠的数据分析和决策支持。
4. 支持实时数据分析：引入实时数据处理技术，满足企业对实时数据分析的需求，提供更及时的决策支持。
三、数仓架构设计1. 数据采集层：该层主要负责从各个数据源中采集数据，可以通过ETL工具或自开发的数据采集程序实现。
将采集到的数据按照规范进行数据清洗、转换和加载，确保数据的质量和一致性。
2. 数据存储层：该层主要负责存储采集到的数据，并进行数据管理和优化。
可以使用关系型数据库、NoSQL数据库或数据湖等技术进行存储，并对数据进行索引、分区等处理，提高查询效率。
3. 数据处理层：该层主要负责对存储的数据进行处理和分析，以满足企业的业务需求。
可以使用数据仓库、数据挖掘或大数据平台等技术进行数据处理和分析，提供多维分析、报表生成等功能。
4. 数据应用层：该层主要负责向用户提供数据查询、报表展示、数据可视化等功能。
可以通过BI工具、数据可视化平台或自开发的应用程序实现，提供灵活、易用的数据分析和决策支持功能。
四、数仓建设实施步骤1. 需求分析：与业务部门紧密合作，明确数仓建设的需求和目标，包括数据采集需求、数据存储和处理需求、数据分析和报告需求等。
2. 数据模型设计：根据需求分析结果，设计数据模型，包括实体关系模型、维度模型等，确保数据的结构和关系合理清晰。
3. 系统搭建和配置：根据数据模型设计结果，搭建数仓系统，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据应用等模块，配置相应的软硬件环境。
数据仓库建设方案
数据仓库建设方案引言数据仓库是一个集成、整理和存储公司内部各个数据源的中心数据存储库。
它通过将数据从不同的系统和应用程序中提取、转换和加载，为企业决策者提供一个一致且易于访问的数据集合。
本文将介绍一个数据仓库建设方案，旨在帮助企业更好地利用数据资源，提升决策能力。
方案概述本次数据仓库建设方案将采用传统的ETL（提取、转换、加载）模型，通过以下几个步骤实现数据仓库的建设。
1. 数据提取数据提取是将数据从不同的数据源中获取的过程。
在数据仓库建设中，我们将从企业内部各个部门的关键系统中提取数据，包括销售系统、财务系统、采购系统等。
数据提取可以通过API接口、数据库连接等方式实现。
2. 数据转换数据转换是将提取的数据转化为数据仓库所需的格式和结构的过程。
在数据转换过程中，我们将对数据进行清洗、重组、整理等操作，以保证数据的一致性和准确性。
数据转换可以通过ETL工具实现，如Informatica、SSIS等。
3. 数据加载数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
在数据加载过程中，我们将设计合适的数据模型，并将数据按照其关系加载到相应的表中。
数据加载可以通过SQL语句、ETL工具等方式实现。
4. 数据查询和分析数据仓库建设完成后，企业用户可以通过各种查询工具和分析工具对数据进行查询和分析。
数据查询和分析可以帮助企业用户快速获取所需的数据，并进行深入的数据分析，支持决策制定。
技术架构数据仓库建设需要一些基础架构来支持。
以下是基本的技术架构：•数据库：数据仓库的存储可以选择传统的关系型数据库，如Oracle、MySQL等，也可以选择大数据存储技术，如Hadoop、Hive等。
•ETL工具：ETL工具用于实现数据提取、转换和加载的功能。
根据企业需求和预算，可以选择合适的ETL工具，如Informatica、SSIS等。
•查询和分析工具：为了方便用户对数据进行查询和分析，需要选择合适的查询和分析工具，如Tableau、Power BI等。
数据仓库技术架构及方案
数据仓库技术架构及方案数据仓库技术架构及方案是指一种将企业的各种数据进行集成、转换和存储的技术架构及解决方案。
在数据仓库技术架构及方案中，数据从多个不同的源进行提取、转换和加载，最后存储在一起以供查询和分析。
本文将介绍数据仓库技术架构及方案的关键组成部分和流程。
一、数据仓库技术架构的关键组成部分：1.数据源：数据仓库的数据可以来自于多种不同的源，如企业内部系统、外部数据供应商和第三方数据等。
2.数据抽取：将数据从源系统中提取出来，并进行清洗、转换和整合，以适应数据仓库的存储和分析需求。
3.数据加载：将经过处理的数据加载到数据仓库中的存储层，通常包括数据仓库数据库、数据仓库服务器等。
4.元数据管理：对数据仓库中的数据进行元数据管理，包括对数据的描述、定义和分析，以支持数据仓库的查询和分析需求。
5.数据查询和分析：通过数据仓库中的分析工具和查询语言，使用者可以对数据仓库中的数据进行查询、分析和报表生成等操作。
6.数据治理：数据仓库需要进行数据治理，包括数据质量管理、数据安全管理等，以保障数据仓库的可靠性和安全性。
二、数据仓库技术架构及方案的关键流程：1.数据需求分析：根据企业的业务需求，确定数据仓库的基本数据模型和存储需求，包括事实表、维度表、指标等。
2.数据抽取和清洗：根据数据需求，将数据从源系统中提取出来，并进行清洗、转换和整合，以适应数据仓库的存储和分析需求。
3.数据加载和转换：将经过处理的数据加载到数据仓库中的存储层，同时进行数据的转换和集成，以确保数据的一致性和准确性。
4.元数据管理：对数据仓库中的数据进行元数据管理，包括对数据的描述、定义和分析，以支持数据仓库的查询和分析需求。
5.数据查询和分析：通过数据仓库中的分析工具和查询语言，使用者可以对数据仓库中的数据进行查询、分析和报表生成等操作，支持企业决策和业务分析。
6.数据治理：数据仓库需要进行数据治理，包括数据质量管理、数据安全管理等，以保障数据仓库的可靠性和安全性。
数据仓库实施方案
数据仓库实施方案一、引言数据仓库是一个用于存储和管理企业各种业务数据的集成数据库，它可以帮助企业进行数据分析、决策支持和业务智能等方面的工作。
在当今信息化时代，数据仓库已经成为企业信息化建设的重要组成部分。
本文将针对数据仓库的实施方案进行探讨，旨在为企业实施数据仓库提供一些建议和指导。
二、数据仓库实施的基本步骤1.需求分析在实施数据仓库之前，首先需要进行需求分析，明确企业的业务需求和数据分析的目标。
需要与企业各部门进行沟通，了解他们的数据需求，明确数据仓库的应用场景和功能模块。
2.数据采集和清洗数据仓库的建设离不开数据的采集和清洗工作。
需要从企业各个业务系统中采集数据，并进行清洗和整合，确保数据的准确性和完整性。
3.架构设计在数据仓库的实施过程中，需要进行架构设计，包括数据仓库的结构、数据模型、ETL流程等方面的设计。
合理的架构设计可以提高数据仓库的性能和扩展性。
4.系统开发和集成根据需求分析和架构设计的结果，进行系统开发和集成工作。
这涉及到数据库的搭建、ETL工具的选择和配置、BI工具的集成等方面的工作。
5.测试和优化在系统开发和集成完成后，需要进行系统测试和性能优化工作。
通过测试可以发现系统的bug和性能瓶颈，进行相应的优化工作，确保数据仓库的稳定性和性能。
6.上线和运维数据仓库上线后，需要进行数据迁移和系统调优工作。
同时，需要建立数据仓库的运维团队，进行系统的日常维护和监控工作。
三、数据仓库实施的关键技术1.ETL工具ETL（Extract-Transform-Load）工具是数据仓库建设的重要工具，它可以帮助企业进行数据的抽取、转换和加载工作。
在选择ETL工具时，需要考虑其功能完备性、性能稳定性和易用性等方面的因素。
2.BI工具BI（Business Intelligence）工具是数据仓库的重要应用工具，它可以帮助企业进行数据分析、报表生成和决策支持等工作。
在选择BI工具时，需要考虑其功能强大性、易用性和性能稳定性等方面的因素。
公司数据仓库建设方案
公司数据仓库建设方案模板随着公司业务的快速发展，数据量呈现爆炸性增长，同时业务对数据的需求也日益增加。
为了更好地管理、分析和应用这些数据，提高决策效率和精细化程度，我们计划建设一个高效、稳定、安全的数据仓库系统。
本方案将详细阐述数据仓库建设的目标、原则、架构设计、实施计划等方面，为公司提供一套完整的数据仓库建设方案。
一、建设目标1.数据集成和一致性。
数据仓库的首要任务是将来自不同业务系统和部门的数据进行整合，消除数据的割裂和不一致，实现数据集成和一致性。
这样，公司就可以基于一致、准确的数据进行决策和分析，避免因数据不一致导致的错误决策。
2.高性能和高可用性。
数据仓库需要能够快速处理大量的数据，并能够支持多个用户同时进行查询和分析。
因此，数据仓库需要具备高性能的计算和存储能力，同时还需要具备高可用性，以便在遇到故障或意外情况时能够快速恢复并保证系统的正常运行。
3.数据质量和标准化。
通过改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算的错误的可能性，实现数据的标准化，从而提高数据质量。
4.数据安全性。
数据仓库需要确保数据的机密性和完整性，避免未经授权的访问和数据泄露。
5.可扩展性和灵活性。
随着业务的发展，数据仓库需要能够轻松地扩展其存储和处理能力，以满足不断增长的数据需求。
6.降低成本。
通过优化数据存储和处理方式，公司可以更高效地利用其存储和计算资源，降低运营成本。
二、建设原则1.业务需求导向：数据仓库的建设应以业务需求为导向，明确数据仓库是为业务决策提供支持的。
在数据仓库的设计和开发过程中，需要紧密结合公司的业务需求，确保数据仓库能够满足业务部门对数据分析和决策的需求。
2.统一规划：数据仓库的建设应进行统一规划，避免数据冗余和不完整的情况出现。
要建立统一的数据模型和规范，确保数据的准确性和一致性，同时还需要制定统一的数据管理制度和维护机制，保证数据的完整性和可靠性。
3.可扩展性设计：数据仓库的建设应考虑可扩展性，以适应不断变化的数据环境和业务需求。
数据仓库建设规划
项目管理强化措施
明确项目范围和目标，制定 详细的项目计划和进度表， 合理分配资源和预算，确保 项目按时按质完成。
持续改进方向
数据治理体系完善
建立数据治理组织，制定数据管理制度和流程， 推动数据质量的持续提升。
安全防护能力增强
加强网络安全、应用安全和数据安全等方面的防 护能力，提高系统整体的安全性。
应对措施制定
数据质量保障措施
建立数据质量标准和检测机 制，对源数据进行清洗、转 换和验证，确保数据的准确 性、完整性和一致性。
技术架构优化措施
采用成熟的技术架构和解决 方案，进行充分的性能测试 和压力测试，确保系统的稳 定性、扩展性和高性能。
数据安全保障措施
建立完善的数据安全管理制 度和技术防护措施，对数据 进行加密、备份和恢复，防 止数据泄露、篡改和损坏。
性能测试 模拟多用户并发操作，测试数据 仓库的性能指标，如响应时间、 吞吐量、资源利用率等，确保系 统性能满足要求。
兼容性测试 测试数据仓库在不同硬件、软件 和网络环境下的兼容性，确保系 统在各种环境下都能正常运行。
验收标准
数据准确性
验收时需要对数据仓库中的数据进行 抽样检查，确保数据的准确性和完整 性。
数据流设计
明确数据在各层之间的流动和处理过程，包括数 据的抽取、清洗、转换、加载和存储等环节。
3
技术选型
根据业务需求和技术趋势，选择合适的数据仓库 技术和工具，如分布式数据库、大数据处理框架 等。
数据库设计
数据模型设计
根据业务需求和数据特点，设计合理的数据模型，包括星型模型、 雪花模型等，以支持高效的数据查询和分析。
将数据仓库系统部署到生产环境 ，并进行后续的维护和优化。
数据分析系统设计方案
数据分析系统设计方案1. 简介数据分析系统是一种用于处理和分析大量数据以得出有价值的洞察和结论的软件系统。
本文档介绍了一个基于云平台的数据分析系统的设计方案，旨在帮助组织和企业更好地利用数据来指导决策和业务发展。
2. 系统架构数据分析系统的架构如下图所示：+------------------------+| 数据采集与存储模块 |+------------------------+||+---------------------------------------------+| 数据处理与分析模块 |+---------------------------------------------+||+---------------+| 数据可视化模块 |+---------------+整个系统分为三个核心模块：数据采集与存储模块、数据处理与分析模块以及数据可视化模块。
2.1 数据采集与存储模块数据采集与存储模块负责从不同的数据源采集数据，并将其存储在数据仓库中。
该模块可以与各种数据源进行集成，包括数据库、文件系统、传感器等。
数据采集可以通过轮询、订阅或事件驱动等方式进行。
在存储方面，可以选择关系型数据库、NoSQL数据库或分布式文件系统等。
2.2 数据处理与分析模块数据处理与分析模块是整个系统的核心部分，它负责从数据仓库中提取数据，并对其进行清洗、转换和计算。
该模块可以使用各种数据处理工具和算法来处理数据，如ETL工具、机器学习算法等。
经过处理和分析后的数据可以用于生成报表、建立预测模型、进行关联分析等。
2.3 数据可视化模块数据可视化模块用于将处理和分析后的数据以可视化形式展示。
通过使用图表、图形和仪表盘等可视化工具，用户可以更直观地理解和分析数据。
该模块还可以提供交互式功能，使用户能够自由探索数据，并进行数据过滤和切片等操作。
3. 系统特性本系统具有以下几个重要特性：3.1 可扩展性系统采用云平台作为基础设施，可以根据需求动态调整资源。
数据仓库管理系统的设计与实现
数据仓库管理系统的设计与实现一、绪论数据仓库是指将企业的数据以主题为单位集中存储，为企业决策提供多维度的信息和分析手段，是实现商业智能的重要手段。
数据仓库管理系统是保证数据仓库质量、管理数据仓库的核心平台。
本文主要介绍数据仓库管理系统的设计与实现。
二、数据仓库管理系统的功能模块设计1. 元数据管理模块元数据是数据仓库管理的重要一环，包括数据仓库的结构、数据来源、数据质量、字典等信息。
元数据的管理包括元数据的定义、录入和维护等工作，同时，还需要考虑安全保密等问题。
2. 数据抽取模块数据抽取是数据仓库管理的关键步骤。
该模块主要实现从各个数据源抽取数据到数据仓库中。
需要考虑数据源的异构性和可靠性，同时还需要考虑数据的粒度和周期等问题。
3. 数据清洗和转换模块数据清洗和转换模块的主要任务是对抽取的数据进行清洗、去重、转化和校验等处理。
该模块需要保证数据的一致性、完整性和准确性，同时保障数据的安全性和保密性。
4. 数据加工模块数据加工模块是数据仓库中数据挖掘和预测分析的基础，主要包括数据的聚合、分组、计算和统计等操作。
该模块需要实现灵活的查询和分析功能，同时实现高效的数据复合处理能力。
5. 数据质量管理模块数据质量管理是保证数据仓库数据质量和管理的重要环节，主要包括数据质量检验、数据异常处理和数据质量报告等功能。
该模块需要实现自动化的数据质量检测和数据异常处理，同时为用户提供直观的数据质量报告功能。
6. 数据安全管理模块数据安全管理是数据仓库管理的重要方面，主要包括身份认证、权限管理、数据加密等功能。
该模块需要实现基于用户角色和权限的数据访问控制机制，同时保证数据加密和安全传输，确保数据的安全性和保密性。
三、数据仓库管理系统的技术实现数据仓库管理系统需要使用多种技术来保证其有效性和实用性。
主要包括：1. 数据库管理技术数据仓库管理系统需要使用数据库管理技术来保证数据的存储和管理。
主要包括关系型数据库、多维数据库和列式数据库等。
数据仓库方案
数据仓库方案数据仓库方案是组织、管理和分析大量数据的一种方法，适用于需要深入了解组织运营过程的企业。
随着企业数据量的不断增加和业务需求的提升，传统的数据库系统已经无法满足全面的数据分析和洞察需求。
数据仓库方案通过将数据从不同来源（如ERP系统、CRM系统、交易系统等）收集到一个集中的存储区域，构建一个统一、一致的数据视图，为用户提供高效、可靠的决策支持。
数据仓库方案包括以下几个关键步骤：1. 需求分析：与用户和业务部门合作，确定数据仓库的目标和需求。
包括分析业务过程、确定关键业务指标、定义维度和度量等。
2. 数据抽取和清洗：从不同的数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。
清洗包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
3. 数据集成和建模：将数据整合到一个统一的数据模型中，通常是星型、雪花型或多维模型。
数据集成和建模包括定义事实表、维度表和关联关系。
4. 数据加载：将经过清洗和转换的数据加载到数据仓库中。
数据加载可以采用全量加载或增量加载的方式，根据业务需求和数据量选择合适的加载策略。
5. 数据查询和分析：通过数据仓库提供的查询工具和分析工具，用户可以从多个维度对数据进行查询和分析。
数据仓库方案应支持多种查询方式，如OLAP查询、数据挖掘等。
6. 数据维护和更新：数据仓库的数据需定期更新和维护。
维护包括数据清洗、数据转换、数据加载等，以保持数据仓库的数据质量和准确性。
7. 性能优化：数据仓库方案需要对查询和分析的性能进行优化，以提高用户的查询响应时间。
性能优化包括索引优化、查询优化等。
8. 安全管理：数据仓库中存储着企业的核心数据，安全管理是非常重要的。
数据仓库方案应采取合适的安全措施，如用户权限管理、数据加密等。
数据仓库方案的好处是可以提供全面、准确、一致的数据来源，为决策者提供可信赖的决策支持。
数据仓库方案能够根据企业的不同业务需求和发展目标进行灵活的适配和拓展，为企业提供持续的数据分析能力和洞察力。
数据仓库分析系统整体设计方案
数据仓库分析系统整体设计方案一、引言数据仓库分析系统（Data Warehouse Analytics System）是指通过对企业数据仓库中的数据进行提取、清洗、转化和加载（ETL）等处理，为企业提供分析和决策支持的系统。
本文将对数据仓库分析系统的整体设计方案进行详细阐述。
二、系统架构设计1.数据提取：数据提取模块负责从企业各个数据源（如ERP系统、CRM系统等）中抽取数据。
根据不同的数据源，可以采用适当的技术，如数据库连接、API调用等，将数据提取到数据仓库中。
2.数据清洗：数据清洗模块负责对提取的数据进行清洗和处理，以确保数据的准确性和完整性。
此模块包括数据去重、数据格式化、数据校验等功能，可以使用数据质量工具和ETL工具来实现。
3.数据转化：数据转化模块负责将清洗后的数据进行转化和整合，使其符合企业分析和决策的需求。
此模块可以进行数据的聚合、计算衍生指标、数据分割等操作，以便进行更深入的数据分析。
4.数据加载：数据加载模块负责将转化后的数据加载到数据仓库中，以供后续的分析和决策支持。
此模块可以使用数据加载工具或者自定义的脚本来实现。
三、系统功能设计1.数据管理：系统支持数据源的管理和配置，可以添加、修改和删除数据源的连接信息和抽取规则。
同时，还提供数据仓库的管理功能，包括数据仓库的创建、维护和备份等。
2.数据分析：系统提供多种数据分析功能，如数据的查询、统计、趋势分析和关联分析等。
用户可以根据需要进行自定义的数据查询和分析操作，以满足不同业务需求。
3. 报表生成：系统支持报表的生成和导出，用户可以选择不同的报表模板，根据自己的需求进行报表设计和配置，并将报表导出为常见的格式，如Excel、PDF等。
四、系统技术选型在系统设计过程中，需要选择合适的技术和工具来支持系统的功能实现。
以下是一些常用的技术和工具：1. 数据库：选择适合大规模数据处理的数据库，如Oracle、MySQL 等。
根据实际情况，可以考虑采用分布式数据库或者数据仓库专用数据库。
数据仓库方案
数据仓库方案1. 简介数据仓库是一个用于存储和管理企业所有数据的集中式数据库系统。
它能够从不同的数据源中抽取、转换和加载数据，并通过数据模型的形式提供给用户。
在本文档中，我们将介绍一个基于云平台的数据仓库方案，以满足企业对数据分析和决策支持的需求。
2. 方案架构数据仓库方案的架构如下所示：ArchitectureArchitecture方案包括以下关键组件：2.1 数据源数据源可以是企业内的各种业务系统、数据库、文件等。
它们通过数据抽取工具将数据提取到数据仓库中。
2.2 数据抽取数据抽取是将数据从数据源中提取并转换成数据仓库能够处理的格式的过程。
这一步骤可以使用ETL（Extract, Transform, Load）工具来实现。
2.3 数据加载数据加载是将经过处理和转换的数据加载到数据仓库中。
可以通过批量加载或增量加载来实现。
2.4 数据仓库数据仓库是存储和管理数据的核心组件。
它采用分布式存储技术，以保证数据的可扩展性和高可用性。
数据仓库还包括数据模型、索引和查询系统等。
2.5 数据分析工具数据分析工具是用于查询和分析数据仓库中的数据的工具。
常见的数据分析工具包括SQL查询工具、数据可视化工具和大数据分析平台等。
3. 实施步骤下面是实施这个数据仓库方案的步骤：3.1 确定需求首先需要明确企业的数据分析需求，包括需要分析的数据类型、数据量、查询性能要求等。
3.2 设计数据模型根据需求，设计合适的数据模型。
数据模型可以采用关系型模型、多维模型或混合模型等。
3.3 选择和配置云平台选择合适的云平台作为数据仓库的运行环境，并进行相关配置，包括网络设置、安全设置和存储设置等。
3.4 开发和部署数据抽取和加载工具根据数据源的类型和特点，开发和配置数据抽取和加载工具。
确保数据能够被正确地抽取和加载到数据仓库中。
3.5 配置和优化数据仓库根据数据模型和查询需求，配置和优化数据仓库的存储和查询系统，以提高查询性能和数据可用性。
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目录一、概述 (2)二、四科室需求 (3)1、风险科需求 (3)2、市场科需求 (13)3、业务管理科需求 (14)4、计划资金科需求 (15)三、需求分析 (23)1、维表 (23)2、事实表 (23)3、事务——业务处理过程及业务术语 (23)4、主键 (24)5、外键 (24)四、系统结构图及业务数据流图 (25)1、系统结构图 (25)2、数据流图 (26)五、源数据表结构 (27)1、BCS系统 (27)2、C ARDPOOL系统 (34)3、NAS系统 (36)4、BCS系统报表 (37)六、生成表结构 (39)七、码表结构 (43)八、结果表结构 (50)九、数据表创建方法 (51)1、BCS系统 (51)2、C ARDPOOL系统 (57)3、NAS系统 (58)4、生成表 (58)5、码表 (62)十、数据处理过程 (68)1、目录结构 (68)2、流程说明 (68)十一、问题及处理方法 (80)一、概述Bill Inmon（数据仓库之父）在Building the Data Warehouse （John Wiley & Sons Inc., 1996）书中把数据仓库描述为一个“面向主题的、完整的、非易失的、不同时间的、用于支持决策管理的数据集合”。
数据仓库是只用于制作报表的数据库。
对我们而言，数据仓库是某个“宽广”的数据仓储。
它包括许多的主题领域。
而一个数据集市，恰恰相反，它把眼睛盯在商业活动的某个非常有限的部分上。
它往往涉及某个单独主题或单个类型的分析。
在日常工作中，IT人员经常听到这样的抱怨：“我要求的报表怎么还没出来？”或者是“我要对XX报表做些修改，怎么还没结果？”等等。
在IT飞速发展的最近几年里，银行信用卡部先后针对业务上了一些计算机系统。
这些系统的特点是：信息量规模小、数据经常实时更新、适用于业务人员快速录入数据、使用模式相对来说是可以预测的、模式很复杂、业务流程难以更改、数据在线保存的时间较短及各系统之间缺乏必要的联系等。
这样的系统被称之为OLTP系统。
OLTP系统的这些特点也就决定了有如此抱怨。
如何解决这些问题呢？我们首先想到的是：把数据集中、完整地存储在中心数据库中。
所有的业务处理在中心数据库上进行。
所有的报表工作脱离数据库。
这听起来难道不是有点像一个数据仓库吗？我们为什么不在OLTP的业务系统数据库的基础上生成报表呢？答案很简单：因为报表经常需要大量的、长时间的数据做依据，然后经过大量的运算，才能得出你想要的结论。
这对业务系统的正常运转影响很大，以至于业务系统无法正常运转。
当然，不是什么时候都需要一个数据仓库的。
正如数据仓库的定义：是用于支持决策管理的数据集合。
中国银行北京分行从1986年6月1日发行第一张人民币长城卡到现在拥有将近20万的持卡人。
从过去手工处理业务到现在拥有几个OLTP业务系统。
信用卡业务有了飞速的发展。
但也应看到信用卡市场的激烈竞争。
如何给决策者及时提供决策支持信息，是在激烈的市场竞争中立于不败之地的关键。
二、四科室需求1、风险科需求表1．北京市分行/（XX支行）信用卡透支利息统计表年月日表2．北京市分行/（XX支行）信用卡透支还款分析表年月日息带来的实际还款也算还款户。
第一列的时间段应允许人为调整，时间的累计是以某一天开始，倒推统计数据。
表3．XXXX年第X季度关于信用卡透支情况的报告（每季一份）总行：根据人总行银管[1997]185号文件，关于调整银行卡报表制度的通知精神，现统计数字如下：表4．中国银行人民币长城卡业务统计表风险统计表（月报）填报单位：（0142）北京市分行表号：CCTAB5填报时间：0000年00月00日0000年00月金额单位：人民币、元注：户数收回是指已全部还清的；户数增加是指新增的透支户；“金额增加”是指以往透支户新增透支额和新增透支户全部透支额之和；转出户数是指到本月累计数超出60天的或超过普通卡、金卡限额的透支户；转出金额是转出户数金额之和；转出应与邻近项的转入相对应。
表5．分行及各支行透支状况（全部按户数/金额统计）（按各发卡单位统计）年月日概念：普通卡透支5000以上；金卡透支20000以上，透支天数超过60天。
公式：（本月–上月）/上月例：本月透支150万；上月透支100万（150-100）/100=50%表6．信用卡风险资产分类汇总表填表单位（公章）：填表日期：年月日单位：千元注：（1）为五类风险资产的总笔数。
（2）为五类风险资产的总金额，即（2）=（3）+（4）+（7）+（8）+（9）。
（5）为（7）、（8）、（9）、的笔数合计。
（6）为（7）、（8）、（9）、的金额合计。
（10）为透支日至分类日应计利息。
正常：金卡2万以内、普通卡5000以内，透支天数不足60天，均属正常范围。
关注：透支额在善意透支额以内的，但透支天数在60~90天以内的，属关注范围。
不良资产：无论金额多少，只要天数超出90天的均属不良资产范畴。
次级：是指透支天数在90~180天以内的不良资产。
可疑：是指透支天数在180~360天以内的不良资产。
损失：是指透支天数超出360天以上的不良资产。
表7．长城人民币信用卡持卡人消费/取现/存款/转帐状况统计表（月报）/（季报）年月日卡号按升序排列金额按降序排列同类卡按金额降序排列表8．长城人民币信用卡持卡人消费状况统计表（年报）年月日表9．NAS系统授权业务量统计（月报）（来源于NAS数据、自动授权语音系统，仅对长城卡进行统计）2、市场科需求(1)每月分别统计我行发展/关闭商户、支行发展/关闭商户、EDC商户、POS商户数量，包括本月新增和月末总数。
(2)每月统计设备安装数量，包括POS、EDC台数。
(3)每月统计各家商户交易笔数、交易金额、比上月增加的百分比、比去年同期增加的百分比、自年初累计金额（按卡类、商户类分别统计）。
按照长城卡、借记卡、VISA、MASTER卡、AE卡、DC卡、JCB卡分别统计。
并按照饭店类、餐饮类、百货类、工艺品类、其它类、交通类、娱乐类各类根据月交易总金额由大到小排列。
(4)各家商户月交易金额包括该家商户各种类型消费交易的总和。
例如：北京友谊宾馆信用卡月交易金额应该是贵宾楼、迎宾楼、敬宾楼、悦宾楼、怡宾楼、苏圆、雅圆、友谊宫、各商品部、各餐厅以及商务中心交易量的总和。
(5)每月分别统计各支行发展商户数量及商户月交易量。
(6)每月统计各类商户分卡别的收益情况。
其中设立两个参数：人民币长城卡平均回扣率、外卡平均回扣率。
(7)能够随时统计某一类商户或某一家商户某一时期（最小到天）的交易量情况、收益情况（交易量X回扣率），包括与上期或去年同期比较的动态数据。
(8)能够随时统计各商户某一时期EDC交易量及平均每台EDC交易量，并计算EDC设备的投资回报比。
(9)每月按商户类分类统计本月无交易商户也叫睡眠户名单。
并随时可在系统中查询某家商户未发生交易的起始时间。
(10)建立参数监测：如按某类商户（按卡的交易量）增长和降低的百分比打印此类商户。
(11)3分钟内同一卡号在同一POS机上的多笔交易清单，1天以内同一卡号在同一POS上的多笔交易清单，EDC要求当天结帐，但已超出2天还未结帐的记录要求打印输出。
3、业务管理科需求1)．透支分析：每星期二的透支表(1)员工卡透支Y10,000以上（表一）(2)普通卡透支Y20,000以上（表二）(3)金卡透支Y30,000以上（表三）要求显示卡状态（有无止付）、有无保证金及保证金金额、透支天数2)．交易分析：(1)月大额授权、取现清单（注：授权按时间/笔数/金额排序）A.取现累计Y100,000以上（要求显示单笔最高金额）（表四）B.取现累计Y1,000,000以上（要求显示单笔最高金额）（表五）C.取现累计Y10,000,000以上（要求显示单笔最高金额）（表六）(2)月大额员工卡交易Y5,000以上清单（分借方、贷方）（表七）(3)月个人卡交易Y50,000以上清单（分借方、贷方）（表八）(4)月公司卡交易Y500,000以上清单（分借方、贷方）（表九）4、计划资金科需求表1．代理国外信用卡业务量统计表（月报）XXXX年XX月VIP服务也要统计动态，VIP名单和卡号是动态变化的，由手工录入，各种专用卡的存款余额。
直接购货数据来源于EDC系统，按清算行统计。
手工数据无法得到。
输入条件：年月。
表2．中国银行人民币长城卡业务统计表卡帐户情况（月报）填报单位：（0013）延庆支行表号：CCTAB2填报时间：1999年9月6日金额单位：万元人民币单位负责人：复核人：制表人：注：输入条件：年月。
表3．中国银行人民币长城卡业务统计表特约商户交易、收益明细表（月报）填报单位：（0013）延庆支行表号：CCTAB4填报时间：1999年9月6日金额单位：万元人民币单位负责人：复核人：制表人：表4．中国银行人民币长城卡业务统计表风险统计表（月报）填报单位：（0013）延庆支行表号：CCTAB5填报时间：1999年9月6日金额单位：人民币元表5．人民币长城卡业务量统计表（增加与去年同期比较）XXXX年XX月表6．中国银行人民币长城卡业务统计表商户及设备情况（月报）填报单位：（0013）延庆支行填报时间：1999年9月6日表号：CCTAB3注：设备分类无法辨别。
表7．中国银行人民币长城卡业务统计表金卡情况统计（月报）填报单位：（0013）延庆支行表号：CCTAB9填报时间：1999年9月6日金额单位：万元人民币表8．联名卡及电信业务统计表三、需求分析1、维表维表可以被看成是一个窗口，透过它用户可分析数据。
维表中包含有支持商业运作的相关项的文字说明。
在本系统中，可以成为维的有：分/支行、帐户、持卡人、商户、POS及时间等。
2、事实表事实表可以被看作是有两部分组成的一种表，其中第一部分定义了主键；另一部分包含有关数据仓库的数值型测量值，这些测量值作为每一个衍生键定义和计算，并作为已知的事实或测量值保存。
测量值应该具备的属性有：数值型和累积性（通常）。
在本系统中，可以成为事实表的有：BCS交易表、BCS授权表、NAS授权表、EDC交易表及透支信息表。
3、事务——业务处理过程及业务术语数据仓库设计关注的是对事务的理解。
需求是与具体事务紧密结合的。
在本系统中，可以成为事务的有：(1)透支：透支利息、透支户数/金额、透支还款、善意透支、恶意透支、收回、增加、转入、转出等。
(2)交易：取现、借方、贷方、单笔最高金额、直接购货、转帐、存款、交易量、笔数、回扣率、收益等。
(3)业务：卡类、备用金、保证金、金卡、普通卡、公司卡、个人卡、员工卡、借记卡、外卡、手续费、有效、授权、商户、设备、活动、有效等。