一种主动实时数据仓库的体系架构分析

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数据仓库 EDW

数据中心 ODS随着企业信息化建设的发展，巨大的投资为企业建立了众多的信息系统，以帮助企业进行内外部业务的处理和管理工作。

随着信息系统的增加，各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动。

同时随着时间推移，各系统不断沉淀大量的历史数据。

如何打破信息孤岛，充分利用现有的历史数据，为企业提供战略决策的数据支持是各行各业所必需考虑的事情。

为支持企业各项业务的长远发展，不断提高管理水平，建立实现企业数据交换、数据集成的企业级数据中心，并在此基础上初步建设数据管控平台，有效实现数据质量管理，为后续数据线规划的报表管理以及EDW等系统建设奠定基础，为企业提升核心竞争力，优化资源配置、实施有效管控，提高服务水平、科学可待续发展和加速发展奠定良好的基础。

一、系统规划蓝图二、东南融通的优势1、关键技术优势数据交换、数据加工基于统一的调度监控ETLPLUS、调度引擎JSI模块封装SHELL、可执行程序、存储过程、Datastage作业等各种作业类型的执行接口?高扩展性设计，实现ETL、调度监控和硬件的集群报表工具（BI.OFFICE、其他）成熟组件支持，文件交换组件，数据加工组件2、团队优势BI线条员工超过1200人，覆盖咨询、解决方案、研发、实施各个层面参与众多的ODS/EDW/BI项目实施团队彼此配合程度高、统一协调、合作经验丰富随时进行同行信息共享与交流，及时进行方案提炼数据仓库 EDW现代商业银行面临着诸多挑战，包括金融改革日益深化的挑战、面临来自外资银行的竞争、银行国际化的发展需要、客户的要求越来越成熟、监管机构对银行的监管越来越严格。

面对这些挑战，要求金融企业对企业经营数据和信息进行充分的掌握和分析，以帮助企业精确掌握企业的经营状况和准确决策。

建立企业级的银行数据仓库是银行业整体信息资产的管理，建立信息资产的运营服务体系，提升信息资产的业务价值。

东南融通投入了大量资源研究银行企业级DW&BI应用体系，如下图所示：BI.Bank解决方案蓝图，包括以下关键内容：一、数据仓库战略规划参照国际银行领先DW&BI体系架构，规划银行企业级DW&BI的技术框架、数据模型、应用框架，结合银行的业务管理改革步伐制定整体实施计划，帮助银行循序渐进地逐步建成企业级DW&BI系统。

数据仓库四层结构体系

所谓的数据仓库架构，我也是第一次听说，改改一些概念，干脆一起来分享一下吧，没准还能成为行业标准，呵呵！该架构主要分为四层结构体系：> ODS层主要负责采集业务系统并保存一定期限内的相关业务数据。

当然也可以满足用户对明细数据的查询要求，姑且也可以算作明细数据仓库。

> 数据仓库层将ODS层经过质量检查、清洗、转换后，形成符合质量要求的公共数据中心。

实际上与ODS层差别不大，都是建立以ER为中心的数据关系，方便以后的数据的聚合。

> 明细数据集市层即前面所说的事实层按主题及KPI指标对数据仓库层数据进行进一步转换，将指标与维度组成数据集市。

这是OLAP 的数据基础。

> 聚合数据集市层即OLAP在明细数据集市层的基础上，提供基于联机分析处理(OLAP)引擎的多维分析能力，解决联机分析功能和决策支持要求。

> 数据展现层按照用户报表要求，提供用户报表界面及预警分发机制。

其中前3层都是属于ETL层的，问题是层次出来了我的疑问也出来了，都是属于那种别人不操心我瞎操心的事。

毕竟算是搞数据库出身的(搞过一些索引和简单的SQL调优)，最关心的还是性能问题。

数据仓库是企业级的数据中心，每天上G的数据的企业不在少数，那么多的层次，使用工具能抽的完数据吗？说实话我实在不信任ETL工具，总感觉他没我写的SQL语句效率高；即使抽的完数据，那么多的层次转换能处理的完吗；即使处理完，如果万一一个环节出现问题，能回退或重新处理吗；处理完后那OLAP该怎么调度啊；数据质量（清洗转换）到底在哪个环节处理；数据质量到底包括哪些东西(除了主外键缺失和NULL值)，兄弟比较愚笨，一直想不明白；不合质量要求的数据如何处理；入库的数据在业务库发生更改怎么办；业务数据没有时间戳怎么办；数据核对和校验工作如何进行；不管工具也好代码也好，到底有没有通用的处理流程(比如维度数据处理，原始业务数据抽取，事实表日结处理)；还有就是到现在也没搞到合适的需求设计文档的模板(如果哪位兄弟有可以帮忙提供一下)。

系统集成项目管理工程师——第3、4、5章...

系统集成项目管理工程师——第3、4、5章测习题姓名： [填空题] *_________________________________请如实填写姓名，再做以下答题！1、以下关于信息系统集成特点的叙述中，不正确的是( ) [单选题] *息系统集成项目要以满足客户和用户的需求为根本出发点。

（2）客户和用户的需求常常不够明确、复杂多变，由此应加强需求变更管理以控制风险。

（3）系统集成不是简单选择最好产品的行为，而是要选择（或开发）最适合用户的需求和投资规模的产品、技术和服务的活动集合。

（4）高技术与高技术的集成。

（5）系统工程。

（6）项目团队的成员年轻、流动率高。

（7）强调沟通的重要性。

2、信息系统的生命周期可以分为立项、开发、运维及消亡四个阶段，《需求规格说明书》在( )阶段形成。

[单选题] *四个阶段。

立项阶段：即概念形成阶段或需求阶段，这一阶段根据用户业务发展和经营管理的需要，提出建设信息系统的初步构想；然后对企业信息系统的需求进行深入调研和分析，形成《需求规格说明书》。

3、以下关于软件需求分析、设计、测试与维护的叙述中，不正确的是( ) [单选题] *在的软件测试被认为是一种包括在整个开发和维护过程中的活动，它本身是实际产品构造的一个重要部分。

4、以下关于对象、类和继承的叙述中，不正确的是( ) [单选题] *种关系使得某类对象可以继承另外一类对象的特征。

5、基于组件的软件开发架构模式一般在( )软件开发架构模式中使用。

[单选题] *于批处理系统。

（2）面向对象模式，其典型应用是基于组件的软件开发。

（3）事件驱动模式，其典型应用包括各种图形界面应用。

（4）分层模式，如ISO/OSI的七层网络模型。

（5）C/S模式，该模式中客户与服务器分离，允许网络分布操作。

6、以下关于数据仓库的叙述中，不正确的是。

( ) [单选题] *的、反应历史变化的数据集合，用于支持决策管理。

7、OSI参考模型将网络体系结构划分为7层，其中（）的主要功能是将网络地址翻译成对应的物理地址，并决定路由。

基于SOA实时数据仓库的研究

ＷｅｅｉｓｂＳｒｃ技术使得跨平台的、无缝共享的、实时的数据交换更容易实现。ｖｅ
第２４卷第５期２０年９月０８
昆明冶金高等专科学校学报
ＪｕａｆｕｍｉｇＭｅｌｒｙＣｌｇｏｒｌｏｎｎｔｌｇｏｌｅｎＫａｕｅ
Ｖｏ．４１２Ｎｏ５．Ｓｐ２０ｅ．０８
基于ＳＡ实时数据仓库的研究Ｏ
刘智涛
（甘肃工业职业技术学院信息工程系，甘肃天水７１２）４０５
摘
要：主要研究了基于ＳＡ实时数据仓库的体系架构和设计方法。ＳＡ是基于标准的、松散耦合的软件体系ＯＯ
结构，采用Ｗｅｅｖｅ技术使得跨平台的、无缝共享的、实时的数据交换更容易实现。正是ＳＡ的这些特点，ｂＳｒｉｓｃＯ解决了传统ＥＩＡ存在的体系结构紧密耦合、缺乏工业标准等问题。
关键词：实时数据仓库；面向服务架构；应用集成
中图分类号：Ｔ３１１Ｐ１．３
文献标识码：Ａ
文章编号：１００７０９— ４９一（０８００２０２０）５— ０８— ５
Ｒｅｅｒｈｏａ．ｉｅＤａａＷａｅｏｅＢａｅｎＳｓａｃｎＲｅ１ｔｍｔｒｈｕｓｓｄｏＯＡ
ＬＵＺｉａＩｈ— ｏｔ
（ｏｐｔｎｉｅｒｇＤｐｒｅｔＧｎｕＩｄｓｙＰｌｅｈｉＣｌｇ，ｉｓｕ４０５ｈｎ）ＣｍｕｅＥｇｅｉｅａｍｎ，ａｓｎｕｔｏｔｎｏｅｅＴａｈｉ１２，Ｃｉｒｎｎｔｒｙｃｃｌｎ７ａ

2023年中级软考《系统集成项目管理工程师》考试全真模拟易错、难点汇编叁(带答案)试卷号：8

2023年中级软考《系统集成项目管理工程师》考试全真模拟易错、难点汇编叁（带答案）（图片大小可自由调整）一.全考点综合测验(共35题)1.【单选题】以下关于关键路径法的叙述，( )是不正确的。

A.如果关键路径中的一个活动延迟，将会影响整个项目计划B.关键路径包括所有项目进度控制点C.如果有两个或两个以上的路径长度一样，就有可能存在多个关键路径D.关键路径可随项目的进展而改变正确答案：B本题解析：解析关键路线是指进度网络图中历时最长的那条路径，它的长度决定了项目的生命周期长度。

因此，如果关键路径中的一个活动延迟，将会影响整个项目计划。

控制点，即里程碑。

里程碑是项目生命周期中，时间轴上的一个时刻，在该时刻应对项目特意关注和控制，通常指一个主要可交付成果的完成，也可以没有交付物仅仅是控制。

里程碑清单包括了所有的里程碑。

因此，从逻辑上讲，关键路径不一定包括所有项目进度控制点。

关键路径可随项目的进展而改变。

如果有两个或两个以上的关键路径长度一样，那就存在多个关键路径。

如果有两个或两个以上的路径长度一样，这些路径可能是普通路径、不是关键路径，此时就不能推断一定存在多个关键路径。

因此，从逻辑上讲“如果有两个或两个以上的路径长度一样，就有可能存在多个关键路径”也说得过去。

本题的选项是“ B.关键路径包括所有项目进度控制点”。

2.【单选题】在网络存储结构中，( )通过TCP/IP协议访问数据。

A.直连式存储B.网络存储设备C.光纤通道交换机D.SCSI存储正确答案：B3.【单选题】在 A 公司面向传统家电制造业的网上商城技术解决方案中，重点阐述了身份认证、数字签名、防入侵方面的内容，体现了电子商务平台规范( )的基本特征。

A.可靠性B.普遍性C.便利性D.安全性正确答案：D4.【单选题】按照索赔程序，索赔方要在索赔通知书发出后( )内，向监理方提出延长工期和(或)补偿经济损失的索赔报告及有关资料。

A.2 周B.28 天C. 30 天D. 3 周正确答案：B本题解析：解析在索赔通知书发出后的28 天内，向监理工程师提出延长工期和(或)补偿经济损失的索赔报告及有关资料。

常见的大数据平台架构设计思路【最新版】

常见的大数据平台架构设计思路近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。

如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。

本文主要包括以下几个章节:本文第一部分介绍一下大数据基础组件和相关知识。

第二部分会介绍lambda架构和kappa架构。

第三部分会介绍lambda和kappa架构模式下的一般大数据架构第四部分介绍裸露的数据架构体系下数据端到端难点以及痛点。

第五部分介绍优秀的大数据架构整体设计从第五部分以后都是在介绍通过各种数据平台和组件将这些大数据组件结合起来打造一套高效、易用的数据平台来提高业务系统效能，让业务开发不在畏惧复杂的数据开发组件，无需关注底层实现，只需要会使用SQL就可以完成一站式开发，完成数据回流，让大数据不再是数据工程师才有的技能。

一、大数据技术栈大数据整体流程涉及很多模块，每一个模块都比较复杂，下图列出这些模块和组件以及他们的功能特性，后续会有专题去详细介绍相关模块领域知识，例如数据采集、数据传输、实时计算、离线计算、大数据储存等相关模块。

二、lambda架构和kappa架构目前基本上所有的大数据架构都是基于lambda和kappa 架构，不同公司在这两个架构模式上设计出符合该公司的数据体系架构。

lambda 架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。

它具有很好的灵活性和可扩展性，也对硬件故障和人为失误有很好的容错性，关于lambda架构可以在网上搜到很多相关文章。

而kappa架构解决了lambda架构存在的两套数据加工体系，从而带来的各种成本问题，这也是目前流批一体化研究方向，很多企业已经开始使用这种更为先进的架构。

数据仓库系统的体系结构

体系结构数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。

通常包括企业内部信息和外部信息。

内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。

外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。

数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。

数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。

要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。

针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。

数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。

OLAP(联机分析处理)服务器对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。

其具体实现可以分为：ROLAP（关系型在线分析处理）、MOLAP （多维在线分析处理）和HOLAP（混合型线上分析处理）。

ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。

数据仓库系统的体系结构数据仓库系统通常是对多个异构数据源的有效集成，集成后按照主题进行重组，包含历史数据。

存放在数据仓库中的数据通常不再修改，用于做进一步的分析型数据处理。

数据仓库系统的建立和开发是以企事业单位的现有业务系统和大量业务数据的积累为基础的。

数据仓库不是一个静态的概念，只有把信息适时的交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。

因此，把信息加以整理和重组，并及时提供给相应的管理决策人员是数据仓库的根本任务。

数据仓库的开发是全生命周期的，通常是一个循环迭代的开发过程。

一个典型的数据仓库系统通常包含数据源、数据存储和管理、OLAP服务器以及前端工具与应用四个部分。

基于价值管理视角的企业司库体系建设

基于价值管理视角的企业司库体系建设●陈华【摘要】司库体系作为一种现代企业治理机制,在运用先进信息技术实现企业金融资源统一管理与配置,从而服务企业战略、防控资金风险以及提升财务管理价值创造水平上发挥着十分重要的作用。

随着现代网络信息技术和金融支付技术的快速演进、企业财务管理转型升级步伐加快,以及高质量发展的战略需要,企业金融资源管理从传统的资金管理模式迈向真正的司库体系成为一种必然。

司库体系建设是一项系统性复杂性工程,本文从价值管理角度研究分析企业司库体系建设的关键要素并提出相应的建设方案,有助于更加明晰司库体系的建设思路,为相关企业建设满足监管要求和自身战略发展需求的司库体系提供借鉴参考。

【关键词】司库体系关键要素内部资本市场价值链一、引言司库在我国古代最初指存放兵器的场所,进而演变成掌管钱财的官员,当司库从财政的概念应用到企业管理中时,其内涵和外延均发生了很大变化。

特别是20世纪九十年代以来,随着经济全球化进程加快、网络信息技术的快速发展,一些跨国企业基于全球化战略对资源配置和风险防控的考虑,纷纷建立了企业司库,使得司库管理的内容更加丰富。

近些年来国内一些理论与实务界的专家学者们在研究中提出,司库是一项管理活动,一般主要包含三个方面的要素,即管理的主体、客体与内容,主体为管理企业金融资源的组织(部门),而客体和内容因企业的内在需求与外部环境的不同而不尽相同,部分学者认为司库主要是资金的集中管理,一些则认为应该涵盖包括资金在内的全部金融资源的管理,以及由此衍生的企业内外部供应链价值管理。

司库体系通常被认为是一种现代企业治理机制,所涵盖的要素和内容更加丰富,一般至少包括职能定位、组织模式、管理制度、管理机制、司库信息系统等。

早期的司库管理模式往往被认为是企业资金集中管理的一种高级模式,其主要作用表现在集中管理企业资金,在内部成员单位间进行统一调配,防范资金链断链风险,具体的业务主要包括银行账户管理、资金集中管理、资金预算管理及内部资金调剂管理等。

大数据与云计算学习（1）

⼤数据与云计算学习（1）⼤数据学习⼀、⼤数据概述：1、⼤数据概念和特征。

正确答案：⼤数据意指⼀个超⼤的、难以⽤现有常规的数据库管理技术和⼯具处理的数据集数据量⼤（Volume）：存储的数据量巨⼤，PB级别是常态，因⽽对其分析的计算量也⼤。

数据类型繁多（Variety）：数据的来源及格式多样，数据格式除了传统的结构化数据外，还包括半结构化或⾮结构化数据，⽐如⽤户上传的⾳频和视频内容。

⽽随着⼈类活动的进⼀步拓宽，数据的来源更加多样。

处理速度快（Velocity）：数据增长速度快，⽽且越新的数据价值越⼤，这就要求对数据的处理速度也要快，以便能够从数据中及时地提取知识，发现价值。

价值密度低（Value）：在成本可接受的条件下，通过快速采集、发现和分析，从⼤量、多种类别的数据中提取价值的体系架构。

复杂度（Complexity）：对数据的处理和分析的难度⼤。

2、试述⼤数据时代的“数据爆炸”的特性正确答案：⼈类社会产⽣的数据以每年50%速度增长，即每两年增加⼀倍。

3、试述⼤数据对思维⽅式的重要影响？你如何理解数据思维？正确答案：三种思维的转变：全样⽽⾮抽样，效率⽽⾮精确，相关⽽⾮因果具备数据思维，能帮助创业者抓住商业机会。

⽣活中的⼤部分数据，数据思维都可以给你启发。

像AlphaGo ⼀样思考、学习、挑战、迭代AlphaGo= ⼤数据 + ⼈⼯智能 + ⼤规模计算4、举例说明⼤数据的应⽤领域正确答案：⾦融⾏业：⼤数据在⾼频交易、社区情绪分析和信贷风险分析三⼤⾦融创新领域发挥重要作⽤。

汽车⾏业：利⽤⼤数据和物联⽹技术的五⼈驾驶汽车，在不远的未来将⾛进我们的⽇常⽣活。

互联⽹⾏业：借助于⼤数据技术，可以分析客户⾏为，进⾏商品推荐和有针对性⼴告投放。

个⼈⽣活：利⽤与每个⼈相关联的“个⼈⼤数据”，分析个⼈⽣活⾏为习惯，为其提供更加周全的个性化服务。

5、云计算长定义和短定义：正确答案：长定义：云计算是⼀种商业计算模型。

它将计算任务分布在⼤量计算机构成的资源池上，使各种应⽤系统能够根据需要获取计算⼒、存储空间和信息服务。

BW基础知识(介绍)

SAP NetWeaver™ People Integration Multi-Channel Access Portal Collaboration Life Cycle Management

Information Integration Business Knowledge Intelligence Management Master Data Management Process Integration Integration Business Process Broker Management Application Platform J2EE ABAP DB and OS Abstraction
BW基本概念：InfoCube 有几种形式的InfoCube

物理数据存储器,包括基本InfoCube和MultiInfoCube
(目前我们的报表都是基于MultiInfoCube的)

虚拟数据存储器,包括远程立方体(RemoteCubes) 有服务功能的虚拟信息立方体(Virtual InfoCubes with Serivces)
BW基本概念：ODS 什么是 ODS ?
InfoCube
Update Rules
ODS ( Operation Data Store )
ODS对象是文档层次上
集合和清除事物数据的一个存储地址.ODS对象描述了一个或者多个数据源获得一个统一的数据集,这个数据集存放的是颗粒度比较小,一些行项目的信息数据。由特性和关键指标组成，与 R3的数据库表结构相似。
…..R3 ………. ……….
2LIS_11_VAITM 2LIS_03_BF
……….

实时的价值来源于零延迟

（上接第１２）报汇工作，大大地提高了工作效率，０页规范了工作流程。
表可在整个企业内部流动金融机构甚至可创建自己的业务运作规则，来为任何一桩事务指定它
所触发的即时处理动作—— 如显示特制的广告、提供特别服务、触发警报等等。在大多数情况下，用户可使用一个直观、形象的界面对业务运作规则进行修改，从而改变自己系统运作时的行为。
一
维普资讯
在无祛对实时信息进行即
力，提高企业及时决策、准确把握机会的能力，从而
帮助金融机构提高赢利能力，案之优势
时访问的情况下，金融机构不得不根据前一日的信息
来对极为重要的业务进行决策。在一个竞争激烈的商业环境中，由于金融机构无力迅速果断地作出决策，
性化的同时，大大缩短了决策的时间和过程。网上业务系统的开通实现了税收的网络化、电子化，不但减轻了办税人员的工作强度，更使纳税人足不出户，通过网络就可Ｉ获得税务查
ＺＬＥ解决方案之构成
擂：ｊ糍苔０。糍雾Ｊ。鼢ｌ
实时的价值来源于零黼
随旱冕
供全面的金融服务，首先要求金融银行业能够真正了
解客户的需要，然后快速对客户需求作出响应。那么，金融银行业怎样才能预知客户需要和选择而作出实时响应？康柏最新的零延迟企业” ＺＥＺｒａｅｃ（Ｌ，ｅｏＬｔｎｙＥｔｒｒｅ方案可以使金融银行业在短短的１４ｎｅｐｉ）ｓ／秒时间之内，００在４０多万的客户数据中，问某一客户访过去多年的交易历史，从而使银行走在客户的前面，供最具竞争优势的提服务目前，中国的金融银行业正在进行大集中，当然，大集中并不是简单地把银行原来的系统集中在起，而是数据大集中，

数字化转型中的大数据治理架构相关两份资料

Pipeline
4
应用
Data
采集
热点数据
大数据治理
常规数据
营销数据
大数据服务智能化
热点数据
常规数据
产品需求
客户需求
客户需求
大数据
Data Lake
能力服务化
提供各种数据管理服务，如质量、元数据、标准、监控、发布共享的服务，将治理平台变为服务平台。
标准化服务帮劣设计应用数据模型
（The Data Lifecycle）
创建获取
6 归档/恢复 7 清除
Data Quality
以元数据为核心，打通数据生命周期，从源头保证数据质量。
从需求开始控制数据质量
5 维护使用
2
规范定义
3 开发上线
1
计划
数据生命周期
标准编号
关联系统
标准描
复审
初审
任务超时预警
通知IT执行
源系统执行
启用通知
导出报表
导出质量问题报表
生成结果导入
申请退回通知
修订退回通知
反馈问题
默认预警级别定义
数据质量评分
数据质量仪表盘
主题
填写问题情况说明及改进计划
标准批量生成度量规则
检核方法编写
红领集团通过业务创新实现由客户需求直接驱劢工厂的运作模式
以大数据为驱劢的企业数字化转型
以大数据为驱劢的企业数字化转型红领集团通过业务创新实现由客户需求直接驱劢工厂的运作模式
接入园区31个部门、涉及85个业务领域，335个数据分类，3981工作项。先后完成了公安、工商等15家人口、法人信息高关联度局办的信息纳入政务资源于平台。

BW基础知识(介绍)专题培训课件

SAP 数据仓库（BW）与其它 SAP系统紧密集成开放的架构
主数据管理(MDM) 跨系统的主数据同步
SAP 集成平台（XI）与其它 SAP系统紧密集成信息映射多种接口实现方式
SAP Web Application Server 稳定的系统运行平台
ETL工具
BW是SAP系统整体报表工具一部分
结论性分析
BW
BW
LIS – FIS - HIS
标准报表 Report Writer Report Painter
R/3 ABAP Query
ABAP SAP R/3 数据字典 & 表格
交易性分析
BW将提供更深层次的分析报表，但是不会取代所有通过R3产生的报表。
数据仓库系统实施背景
背景介绍
ERP系统上线后，随着日常业务的开展，将产生大量的业务交易数据，如何充分利用这些数据，为各层经营管理人员提供有效的帮助，是一个即将面临的问题。
数据仓库系统实施背景成功实施R/3之后…
业务终于通过R/3规范了
库存准了
订单管起来了
财务结帐快了
业务和财务数据一致了
业务情景二执行层
？没有一个好的信息决策能预警销售数据就好了？我们有5年的销售数据，应该好好利用利用才
对,可是怎么整理这些数据好呢？怎么比较我的销售和竞争对手的销售
数据仓库系统实施背景业务情景三操作层
业务人员技术人员
？为什么现在系统速度变慢了？为什么有些报表运行要这么长时间
BW系统的整体定位
是面向企业中、高级管理进行业务分析和绩效考核的数据整合、分析和展现的工具；
是主要用于历史性、综合性和深层次数据分析；数据来源是ERP（SAP R/3）系统或其他业务系统；能够提供灵活、直观、简洁和易于操作的多维查询分析; 不是日常交易操作系统，不能直接产生交易数据；

storm架构及原理

storm架构及原理storm 架构与原理1 storm简介1.1 storm是什么如果只⽤⼀句话来描述是什么的话：分布式 && 实时计算系统。

按照作者的说法，storm对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意义。

Hadoop（⼤数据分析领域⽆可争辩的王者）专注于批处理｡这种模型对许多情形（⽐如为⽹页建⽴索引）已经⾜够,但还存在其他⼀些使⽤模型,它们需要来⾃⾼度动态的来源的实时信息｡为了解决这个问题,就得借助 Nathan Marz 推出的 storm（现在已经被Apache 孵化）storm 不处理静态数据,但它处理连续的流数据。

1.2 storm 与传统的⼤数据storm 与其他⼤数据解决⽅案的不同之处在于它的处理⽅式。

Hadoop 在本质上是⼀个批处理系统｡数据被引⼊ Hadoop ⽂件系统(HDFS) 并分发到各个节点进⾏处理｡当处理完成时,结果数据返回到 HDFS 供始发者使⽤。

storm ⽀持创建拓扑结构来转换没有终点的数据流。

不同于 Hadoop 作业,这些转换从不停⽌,它们会持续处理到达的数据。

Hadoop 的核⼼是使⽤ Java™ 语⾔编写的,但⽀持使⽤各种语⾔编写的数据分析应⽤程序。

⽽ Twitter Storm 是使⽤ Clojure语⾔实现的。

Clojure 是⼀种基于虚拟机 (VM) 的语⾔,在 Java 虚拟机上运⾏。

但是,尽管 storm 是使⽤ Clojure 语⾔开发的,您仍然可以在 storm 中使⽤⼏乎任何语⾔编写应⽤程序｡所需的只是⼀个连接到 storm 的架构的适配器。

已存在针对 Scala，JRuby，Perl 和 PHP 的适配器,但是还有⽀持流式传输到 Storm 拓扑结构中的结构化查询语⾔适配器。

2 Hadoop 架构的瓶颈Hadoop是优秀的⼤数据离线处理技术架构,主要采⽤的思想是“分⽽治之”,对⼤规模数据的计算进⾏分解,然后交由众多的计算节点分别完成,再统⼀汇总计算结果。

实时数据架构体系建设思路

实时数据架构体系建设思路随着互联网的发展进入下半场，数据的时效性对企业的精细化运营越来越重要，商场如战场，在每天产生的海量数据中，如何能实时有效的挖掘出有价值的信息，对企业的决策运营策略调整有很大帮助。

此外，随着5G 技术的成熟、广泛应用，对于工业互联网、物联网等数据时效性要求非常高的行业，企业就更需要一套完整成熟的实时数据体系来提高自身的行业竞争力。

本文从上述现状及实时数据需求出发，结合工业界案例、笔者的实时数据开发经验，梳理总结了实时数据体系建设的总体方案，本文主要分为三个部分：•第一部分主要介绍了当下在工业界比较火热的实时计算引擎Flink 在实时数据体系建设过程中主要的应用场景及对应解决方案；•第二部分从实时数据体系架构、实时数据模型分层、实时数据体系建设方式、流批一体实时数据架构发展等四个方面思考了实时数据体系的建设方案；•第三部分则以一个具体案例介绍如何使用Flink SQL 完成实时数据统计类需求。

一、Flink 实时应用场景目前看来，Flink 在实时计算领域内的主要应用场景主要可分为四类场景，分别是实时数据同步、流式ETL、实时数据分析和复杂事件处理，具体的业务场景和对应的解决方案可详细研究下图，文字层面不再详述。

二、实时数据体系架构实时数据体系大致分为三类场景：流量类、业务类和特征类，这三种场景各有不同。

•在数据模型上，流量类是扁平化的宽表，业务数仓更多是基于范式的建模，特征数据是KV 存储；•从数据来源区分，流量数仓的数据来源一般是日志数据，业务数仓的数据来源是业务binlog 数据，特征数仓的数据来源则多种多样;•从数据量而言，流量和特征数仓都是海量数据，每天十亿级以上，而业务数仓的数据量一般每天百万到千万级；•从数据更新频率而言，流量数据极少更新，则业务和特征数据更新较多，流量数据一般关注时序和趋势，业务数据和特征数据关注状态变更；•在数据准确性上，流量数据要求较低，而业务数据和特征数据要求较高。

软件架构分析范文

软件架构分析范文对软件架构进行分析有助于评估系统的可行性、风险和可靠性等因素，以及找出潜在的问题和改进方向。

下面将从三个方面对软件架构进行分析：结构层次、组件间的通信和实现方式。

首先，软件架构的结构层次是软件系统的基础，它包括模块、子系统和整个系统的关系。

在分析软件架构时，我们需要考虑软件系统的整体结构、各个模块之间的依赖关系以及它们的功能和责任。

通过分析结构层次，我们可以确定系统的模块划分是否合理，模块之间的依赖是否清晰，以及模块之间的接口设计是否合适。

其次，组件间的通信是软件架构中的重要部分。

在大型系统中，各个组件之间需要进行数据传递和交互，因此组件间通信的方式和机制对系统的性能和可靠性有直接影响。

在分析组件间通信时，我们需要考虑通信的方式（同步还是异步）、通信的协议和接口设计是否合理。

例如，对于分布式系统，网络通信是一种常见的组件间通信方式，我们需要评估网络通信的延迟和吞吐量，以及通信协议的可靠性和安全性。

最后，软件架构的实现方式是指如何将软件架构转化为实际的编码和实现。

在分析实现方式时，我们需要考虑使用的编程语言、开发工具和技术框架等，以及它们对系统的性能、可维护性和可扩展性的影响。

例如，对于大型的企业级应用系统，采用面向对象的编程语言和开发框架可以提高系统的可维护性和可扩展性。

而对于数据密集型应用系统，选择合适的数据库和缓存技术可以提高系统的性能和可靠性。

总之，软件架构分析是一个综合考虑软件系统整体结构、组件间的通信和实现方式的过程。

通过对软件架构的分析，我们可以评估系统的可行性、风险和可靠性，找出系统的潜在问题和改进方向。

对于软件开发项目来说，进行软件架构分析是提高软件质量和项目成功的重要步骤。