论企业的主题数据库建设

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数据仓库的建立与管理

数据仓库的建立与管理随着数据规模的不断增长以及业务需求的不断变化，越来越多的企业开始重视数据仓库的建设和管理。

数据仓库是指一个集成、主题化、时间基础的数据集合，用于支持企业的决策分析。

在本文中，我们将探讨数据仓库的建立与管理的重要性、方法和技巧。

一、数据仓库的建立与管理的重要性数据仓库的建立和管理对企业的发展和运营具有重要的意义。

首先，数据仓库可以提供更加准确和可靠的数据。

数据仓库将企业内部各部门的数据进行整合和加工，消除了数据源的不一致性和重复性，提高了数据的准确性和可靠性。

其次，数据仓库可以提供更加灵活和全面的数据查询和分析功能。

作为企业决策支持的核心系统，数据仓库可以灵活地支持各种查询和分析需求，提供全面的数据视角和多维度的数据分析结果。

最后，数据仓库可以帮助企业提高决策的效率和质量。

通过数据仓库，企业可以从海量的数据中快速分析出关键的信息和趋势，为企业的决策提供有力的支持。

二、数据仓库的建立方法数据仓库的建立包括数据建模、数据抽取、数据清洗、数据加工、数据存储和数据查询等多个环节。

下面，我们将分别介绍这些环节的具体方法和技巧。

1. 数据建模：数据建模是数据仓库建立的第一步。

数据建模包括概念模型、逻辑模型和物理模型。

概念模型是对业务过程的描述，逻辑模型是将概念模型转换成数据表的结构，物理模型是将逻辑模型映射为数据库实现。

数据建模是数据仓库建立的基础，需要仔细推敲业务需求，保证模型的规范和准确。

2. 数据抽取：数据抽取是将不同数据源的数据引入数据仓库的过程。

数据抽取需要考虑数据源的类型、格式和数据量等多个因素。

数据抽取的技巧包括增量抽取、并行抽取、数据加速等方法。

3. 数据清洗：数据清洗是将原始数据转换为可以使用的数据的过程。

数据清洗需要对数据进行格式转换、数据清除、数据校验等多个步骤。

数据清洗的技巧包括数据去重、数据标准化、数据填充等方法。

4. 数据加工：数据加工是将清洗后的数据转换为数据仓库中的格式。

职业考证-软考-系统分析师模拟考试题含答案39

职业考证-软考-系统分析师模拟考试题含答案1. 单选题著作权中，（）的保护期不受限制。

问题1选项A.发表权B.发行权C.署名权D.展览权【答案】C【解析】本题考查知识产权中的著作权的保护期限。

2. 单选题多核CPU环境下进程的调度算法一般有全局队列调度和局部队列调度两种。

（）属于全局队列调度的特征。

问题1选项A.操作系统为每个CPU维护一个任务等待队列B.操作系统维护一个任务等待队列C.任务基本上无需在多个CPU核心间切换，有利于提高Cache命中率D.当系统中有一个CPU核心空闲时，操作系统便从该核心的任务等待队列中选取适当的任务执行【答案】B【解析】对于多核CPU，优化操作系统任务调度算法是保证效率的关键。

一般任务调度算法有全局队列调度和局部队列调度。

前者是指操作系统维护一个全局的任务等待队列，当系统中有一个CPU核心空闲时，操作系统就从全局任务等待队列中选取就绪任务开始在此核心上执行。

这种方法的优点是CPU核心利用率较高。

后者是指操作系统为每个CPU内核维护一个局部的任务等待队列，当系统中有一个CPU内核空闲时，便从该核心的任务等待队列中选取恰当的任务执行，这种方法的优点是任务基本上无需在多个CPU核心间切换，有利于提高CPU核心局部Cache命中率。

目前多数多核CPU操作系统采用的是基于全局队列的任务调度算法。

3. 单选题（）的开发过程一般是先把系统功能视作一个大的模块，再根据系统分析与设计的要求对其进行进一步的模块分解或组合。

（）使用了建模的思想，讨论如何建立一个实际的应用模型，包括对象模型、动态模型和功能模型，其功能模型主要用（）实现。

问题1选项A.面向对象方法B.OMT方法C.结构化方法D.Booch方法问题2选项A.面向对象方法B.OMT方法C.结构化方法D.Booch方法问题3选项A.状态图B.DFDC.类图D.流程图【答案】第1题:C第2题:B第3题:B【解析】第1题:结构化方法假定待开发的系统是一个结构化的系统，其基本思想是将系统的生命周期划分为系统规划、系统分析、系统设计、系统实施、系统维护等阶段。

主题数据库建设数据资源调查和资源框架设计方法

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三、主题数据库建设任务和分工（一）主题数据库建设总体任务
图 1、主题数据库建设总体任务
（二）任务分工 1、主题数据库建设相关者主题数据库规划设计涉及到总体组和各数据中心的资源、标准和平台组工作。 2、任务分工资源组：资源调查和组织框架设计（语义关联性）标准组：信息标准化（数据元和术语标准）平台组：获取、加工、存储（数资源框架设计方法
概述一、基本概念
1、科学数据资源科学数据资源是指科技活动或通过其它方式所获取到的反映客观世界的本质、特征、变化规律等的原始基本数据，以及根据不同科技活动需要，进行系统加工整理的各类数据集，用于支撑科研活动的科学数据的集合。 2、主题主题为围绕着某一项特定任务或活动进行数据规划和设计时，对其内容进行的系统归纳和描述。通常数据集主题应具有划分性和层级性，划分性是指主题间可通过不同的命名，将相同属性的主题归并在一起形成相同的类，将不同属性的主题区分开形成不同的类；层级性是指主题可被划分成若干子主题或子子主题。 3、主题数据库资源对象具有特定主题的最小标识单元数据集。 4、主题数据库资源框架为产生主题数据库资源分类。 5、主题数据库通过特定资源框架组织的数据集集合。在一定的范围内，各数据集间具有语义(概念语义层)或语法（物理数据模式）一致性。
获取加工存储数据模式一致性主题数据库主题数据库主题数据库主题数据库资源资源资源资源建设建设建设建设任务分解任务分解任务分解任务分解资源调查和分析资源调查和分析资源调查和分析资源调查和分析图3主题数据库资源规划和建设任务资源框架设计资源框架设计资源框架设计资源框架设计图4主题数据库资源框架设计任务主题数据库建设科学数据资源调查主题数据库建设科学数据资源调查主题数据库建设科学数据资源调查主题数据库建设科学数据资源调查和分析和分析和分析和分析方法方法方法方法适用范围适用范围适用范围适用范围根据科技部对科学数据共享术语定义科学数据是指人类在认识世界改造世界的科技活动中所产生的原始性基础性数据以及按照不同需求系统加工的数据产品和相关信息

基础库主题库专题库的定义

基础库、主题库、专题库的定义基础库的定义基础库是指存储和管理基本知识和信息的数据库或数据仓库。

基础库通常包含各种类型的数据，如文本、图像、音频、视频等。

这些数据以结构化或非结构化的方式存储，以供后续查询、检索和分析使用。

基础库的目的是为了提供一个可靠、可访问和可持续的信息资源库，满足用户获取各种信息的需求。

基础库的内容通常是面向广大用户的一般性信息，例如各个领域的基础知识、历史事件、地理信息等。

基础库可以是公共的或私有的，前者通常由政府、学术机构、图书馆等组织建立和维护，后者则由企业、组织或个人根据自身需求创建和管理。

基础库的建设需要进行数据收集、整理、分类和存储等工作，同时需要使用相应的技术和工具来支持数据的检索、查询和分析。

主题库的定义主题库是指根据特定主题或领域整理和分类的信息数据库。

主题库的目的是为了提供特定领域的专业性信息和知识资源，帮助用户深入了解和研究特定的主题。

主题库的内容通常涵盖特定领域的基础知识、理论框架、研究成果、专家观点等。

主题库将相关的信息进行整理，并进行分类和标注，以便用户能够方便地查找和获取相关资源。

主题库的建设和维护需要专业的领域知识和专业人员的参与。

建设主题库需要进行专题信息的收集、整理和分类，并运用特定领域的专业知识来进行信息的标注和归类。

专题库的定义专题库是指针对特定事件、问题或任务而建立的信息库。

专题库的目的是为了提供针对特定主题的深入和全面的信息资源，帮助用户更好地理解和解决相关的问题。

专题库的内容通常包括特定事件、问题或任务的背景、历史、相关资料、研究成果等。

它通过对相关信息进行整理和分类，以提供相关领域的专业性知识和资源。

专题库的建设和维护需要对特定事件、问题或任务有深入了解的专业人员参与。

建设专题库需要进行相关信息的收集、整理和分类，并结合特定的背景和需求来进行信息的加工和呈现。

总结基础库、主题库和专题库是用于存储和管理信息的不同类型的数据库或数据仓库。

数据中心建设项目数据库设计开发方案及实施方案

数据中心建设项目数据库设计开发方案及实施方案本项目中, 数据库设计与建设包括用于数据中心进行数据存储、交换、应用的数据中心数据库, 和用于数据统计、分析、挖掘的数据仓库的设计与建设。

本数据中心数据库的建设要满足金信工程的相关设计要求, 满足上级工商、质监、知识产权等市场监管部门的工作要求。

数据中心顾名思义, 是专注于数据处理和服务的中心, 旨在建立数据采集、更新、管理、使用机制, 加快系统内部信息交流与反馈, 为公众服务和相关政府部门数据交换建立基础, 为工商、质监、知识产权部门各级管理人员提供决策支持服务。

1.1.数据中心应用功能与业务处理功能的不同之处在于数据中心是以数据为管理对象, 而业务应用系统以业务为管理对象。

数据中心将从业务应用系统采集到的数据进行清洗和统一存放, 根据不同的需求进行加工, 生成不同的数据产品供各系统使用。

数据中心独立于应用系统之外, 又与应用系统有密切的联系。

1.2.数据中心是存储市场监督管理局经过筛选、去重、整理后的核心业务、人员数据等信息, 整合了全市各类主体信息资源和市场主体、人员相关的信息资源, 并进行统一管理和维护；数据中心通过深入挖掘数据价值, 开发实现灵活、高效的数据查询、业务报表、数据共享和数据交换等功能, 为政务公开、业务协同、绩效考核、决策支持、公共服务等提供数据保障。

1.3.数据中心建设原则金信工程数据中心建设遵循如下原则:1.总体规划, 建立科学、完整的信息资源管理体系整体规划, 将以往分散的数据资源进行整合, 建立科学、完整的信息资源体系结构, 确保业务人员、技术开发人员等使用和维护信息资源的用户从整体上把握数据资源的情况, 方便、准确的利用信息资源和有效的维护、管理信息资源。

科学、完整的信息资源管控体系不但包括信息资源自身的完整性, 科学性, 也应包括信息采集、管理、共享、利用方式的规划, 以及数据模型、数据指标等规范化、标准化的考虑。

2.统一规划、集中管理各类信息资源统一规划数据资源, 不只是要对各类信息资源进行物理集中存储管理, 还要在对业务数据分析的基础上, 一体化规划并设计系统数据模型, 统一制定业务数据指标体系, 以管理服务对象为核心, 组织相关联的业务数据, 实现对内业务使用、对外服务应用的统一视图。

数仓建设方法论

数仓建设方法论随着大数据时代的到来，数据成为了企业重要的资源之一。

数据仓库（Data Warehouse）作为一种集成、主题导向的数据存储和分析平台，对于企业的决策和业务发展起到了至关重要的作用。

因此，如何高效、科学地构建数仓成为了企业面临的重要问题。

本文将从数仓建设的方法论出发，探讨如何进行数仓建设。

一、需求分析在开始数仓建设之前，首先需要进行需求分析。

需求分析是数仓建设的基础，只有明确了业务方的需求，才能有针对性地进行设计和开发。

需求分析的基本步骤包括：明确业务目标、梳理业务流程、定义指标体系、分析数据需求等。

通过充分了解和沟通，确保需求的准确性和完整性。

二、数据采集数据采集是数仓建设的关键环节之一。

在数据采集阶段，需要选择合适的数据采集工具和技术，将各个业务系统的数据进行抽取、清洗和转换，以适应数仓的数据模型和数据质量要求。

同时，还需要考虑数据的实时性和准确性，确保采集到的数据能够真实反映业务的变化。

三、数据存储数据存储是数仓建设的核心环节之一。

在数据存储阶段，需要选择合适的数据存储方式和技术，建立稳定可靠的数据仓库。

常用的数据存储方式包括关系型数据库、列式存储数据库、分布式文件系统等。

根据业务需求和数据规模，选择合适的存储方式，并进行数据分区和索引设计，提高数据的查询效率。

四、数据加工数据加工是数仓建设的重要环节之一。

在数据加工阶段，需要进行数据清洗、数据集成、数据转换和数据计算等操作，以满足业务分析和决策的需求。

数据加工的目标是将原始数据转化为可用于分析和报表的数据，提供给业务用户进行数据挖掘、统计分析和可视化展示。

五、数据应用数据应用是数仓建设的最终目标和价值所在。

在数据应用阶段，需要根据不同业务部门和用户的需求，开发相应的数据应用系统和工具。

常见的数据应用包括报表系统、数据分析平台、数据挖掘模型等。

通过数据应用，将数仓中的数据转化为有价值的信息和知识，为企业的决策和业务发展提供支持。

数据中心建设方案

企业数据中心系统平台技术方案建议书总体建设方案总体建设思路图、数据中心构建思路图按照对数据中心的理解，完整的数据中心应该具备IT基础设施（主机、存储、网络）、企业级ETL平台、数据存储中心、数据共享服务、应用层、统一门户、数据管控平台。

功能框架图、功能框架系统功能框架分为企业级ETL平台、存储与计算中心、服务层、应用层、统一门户、统一平台管控。

企业级ETL平台：负责企业数据中心数据采集、加工、汇总、分发的过程，完成企业级数据标准化、集中化，实现数据脉络化、关系化，实现统一的数据处理加工，包括：非实时数据处理和实时数据处理，提供数据抽取、数据转换、数据加载、数据汇总、数据分发、数据挖掘等能力。

存储与计算中心：建立统一的数据中心数据模型，以及统一的数据存储与计算，具体提供关系数据库、分布式非关系数据库、分布式文件、分布式计算，实现统一的数据存储与计算。

数据共享服务：通过数据服务标准化开放访问，帮助企业IT建设中，应用和数据分离，引入更多的应用开发商，促进应用的百花齐放和应用的专业性；基于标准化接口，实现对标签、客户视图、指标等数据查询API 封装，实现与周边系统实时互动，体现数据价值，减少数据冗余，保证数据安全，保证数据的一致性。

应用层：应用层的应用使用服务层提供的各种数据服务。

本期应用层包括：经分应用、流量运营、ESOP应用、VGOP应用、指标库、流量运营战略地图、掌上分析、自助业务分析、区域洞察、渠道运营、自助分析、客户标签库、实时营销、LTE互联网管控策略。

统一门户：提供统一域名分配、负载均衡、鉴权管理、统一管控平台接入、应用注册、应用发布、应用访问数据信息等功能，同时提供数据中心被应用访问的频次，被应用访问的数据范围，提供数据资产的评估，为应用上下线和数据开放提供依据。

统一平台管控：面向开发人员、运维人员实现数据、应用、资源的统一管控，包括：数据资产管控、开发管理、监控管理、调度管理、系统管理、安全管理。

数据库建设的实施方案MicrosoftWord文档

数据库建设的实施方案MicrosoftWord文档刚坐下，咖啡机的蒸汽还在上升，我就能感受到那种熟悉的氛围。

十年的方案写作经验，让我对这类项目有一种直觉。

好吧，让我们直接进入主题。

一、项目背景在这个信息爆炸的时代，数据就是企业的生命线。

我们公司现有的数据库系统已经难以满足日益增长的业务需求。

所以，建设一个新的数据库系统，是刻不容缓的事情。

二、项目目标1.提高数据存储和处理能力，确保数据的实时性和准确性。

2.优化数据结构，提高数据检索速度。

3.提升数据安全性，防止数据泄露和损坏。

4.实现数据共享，提高业务协同效率。

三、项目实施步骤1.需求分析需求分析是项目建设的第一步。

我们需要和各个业务部门沟通，了解他们的具体需求。

比如，他们需要存储哪些类型的数据，数据的更新频率是多少，数据的安全级别等等。

这个过程需要耐心和细心，不能有任何遗漏。

2.系统设计在需求分析的基础上，我们将进行系统设计。

这个阶段，我们需要确定数据库的类型、存储结构、索引方式等。

同时，还要考虑系统的扩展性，以应对未来业务的发展。

3.系统开发系统开发是项目实施的核心阶段。

我们需要编写代码，搭建数据库，实现数据的增删改查等功能。

在这个过程中，我们要保证代码的质量，确保系统的稳定性和性能。

4.系统测试在系统开发完成后，我们需要进行系统测试。

这个阶段，我们要模拟各种业务场景，测试系统的功能、性能和安全性。

只有通过测试，我们才能确保系统的可靠性。

5.系统部署和培训系统测试通过后，我们将进行系统部署。

这个过程需要和业务部门紧密配合，确保系统能够顺利上线。

同时，我们还要对业务人员进行培训，让他们熟悉新的数据库系统。

6.系统维护和优化系统上线后，我们的工作并没有结束。

我们需要定期对系统进行维护和优化，确保系统的稳定运行。

同时，根据业务的发展，我们还需要对系统进行升级和扩展。

四、项目风险及应对措施1.技术风险：数据库建设涉及到的技术复杂，可能导致项目延期。

数据仓库在企业决策中的重要作用浅析

支持以及数据仓库规划。数据仓库在企业决策中将发挥越来越大的作
用。参考文献：
存储在ＯＴＬＰ系统中的数据可以止确地表示任何时问的任何值。
ＯＴ系统经常只是包含当前的数据。如，ＬＰ例处理定单的应用程序总是显示库存的当前值，而不显示在过去某一时问的库存值。不同时问的杏询
数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维
表和事实表。
２数据仓库的特征．
数据仓库就是面向主题的、综合的、同时间的、不稳定的数据集合，
用于支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库除了具有传统数据库管理系统（Ｂ）ＤＭＳ的共享性、完整性、数据独立件外，还具有下列特征：
多功能浏览、多种类型数据融合、进行多维分析、实现代理技术、实现企业数据组合、数据仓库与ＥＲＰ整合、对数据仓库管理等，从而为企业良
好运行和实现高效能提供有力支持。据仓库在我国有着广阔的发展空数间和良好的发展前景，臼前已经有相当多的企业在运用和开发，如：例由于银行商业化的步伐正在加大，各大巾型银行在人世的机遇和挑战下，
之间既有区另又有联系， Ⅱ 目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理
系统来管理的，但是数据库是面向事务的没计，数据仓库是面向主题
因为存储布数据仓库中的数据表示是某一时刻点的数据，以在数所
据仓库中，不允许删除、捅入和修改。当数据移动到数据仓库之后，一般

专题数据库建设探析

专题数据库建设探析一、前言随着信息化时代的到来，数据已经成为了企业和组织管理的重要资源之一。

而专题数据库建设也因此得到了广泛的关注和应用。

本文将从专题数据库建设的概念、意义、建设流程、技术要点等方面进行探析。

二、专题数据库建设概念专题数据库是指针对某一特定领域或主题，按照一定的规则和标准，采集、整理、处理并存储相关数据信息的系统化集合。

它不仅可以提供数据检索和查询功能，还可以进行数据分析和挖掘，为用户提供更加全面深入的信息服务。

三、专题数据库建设意义1.提高数据利用率通过将相关领域或主题的数据信息进行系统化整理和存储，可以方便用户快速准确地获取所需信息，提高了数据利用率。

2.提高决策效率专题数据库可以对相关领域或主题进行深入挖掘和分析，为用户提供更加全面深入的信息服务，并能够帮助用户做出更加准确有效的决策。

3.促进知识共享通过专题数据库建设，可以将相关领域或主题的数据信息进行共享，并促进知识的传播和交流。

四、专题数据库建设流程1.需求分析首先需要进行需求分析，明确用户的需求和要求，确定专题数据库的建设目标和内容。

2.数据采集根据专题数据库的建设目标和内容，采集相关领域或主题的数据信息，并进行初步整理和处理。

3.数据清洗对采集到的数据进行清洗，去除重复、无效或错误数据，保证数据质量。

4.数据标准化对清洗后的数据进行标准化处理，包括统一格式、规范命名、分类编码等。

5.数据库设计根据专题数据库的建设目标和内容，设计合理的数据库结构，并进行实体关系图设计和表设计。

6.系统开发根据数据库设计方案进行系统开发，并实现相关功能模块。

7.测试与上线对开发完成后的系统进行测试，并上线运行。

在运行过程中需要不断优化和完善系统功能。

五、专题数据库建设技术要点1.数据挖掘技术专题数据库中包含大量的数据信息，如何从中挖掘出有价值的信息是一个关键问题。

因此需要掌握一定的数据挖掘技术，在大量数据中快速准确地找到有用信息。

2.知识图谱技术知识图谱是一种将知识进行可视化、语义化的技术，可以帮助用户更加直观地理解和使用数据信息。

企业级数据模型主题域模型设计步骤

一、概述企业级数据模型在信息系统开发中起着至关重要的作用，它为整个系统提供了一个结构化的数据存储和管理方案。

而主题域模型设计作为企业级数据模型设计的重要环节，必须经过严谨的步骤和流程，保证其准确性和可靠性。

本文将围绕企业级数据模型主题域模型设计的步骤展开讨论。

二、需求分析1. 确定需求范围在开始主题域模型设计之前，首先需要明确需求范围。

这包括确定将要涵盖的业务范围、数据对象和相关数据处理过程。

2. 收集需求信息收集相关业务部门和关键利益相关者的需求信息，了解他们对数据的需求和期望，为设计主题域模型提供准确的业务基础。

三、概念设计1. 确定实体根据需求分析所得到的需求信息，开始确定主题域模型中的实体，包括各种业务对象、事物和人员等。

2. 确定属性为每个实体确定相应的属性，这些属性可以是实体的特征或状态，用于描述和区分实体。

3. 确定关系在概念设计阶段，需要明确实体之间的关系，包括一对一、一对多、多对一和多对多等各种关系，以帮助构建实体之间的通联和业务逻辑。

四、逻辑设计1. 标准化数据模型通过数据标准化的过程，确保数据模型的一致性和稳定性，避免数据冗余和不一致性。

2. 确定数据类型和约束在逻辑设计中，需要确定每个属性的数据类型和约束条件，包括长度、取值范围、约束规则等。

3. 完善数据结构根据概念设计所确定的实体和关系，进一步完善数据结构，包括实体的属性、主键和外键关系等。

五、物理设计1. 数据库选择在物理设计阶段，需要根据实际情况选择合适的数据库评台，考虑到数据规模、性能和安全等因素。

2. 数据库设计根据选择的数据库评台，进行具体的数据库设计，包括表结构、索引、视图、存储过程等。

3. 数据安全和权限控制在物理设计阶段，需要考虑数据的安全性和权限控制，确保数据的保密性和完整性。

六、设计评审和优化1. 设计评审在完成主题域模型设计之后，进行设计评审，邀请相关业务部门和专业人士对设计方案进行审核和提出建议。

数据仓库——精选推荐

数据仓库第⼀章数据仓库概念数据仓库（英语：Data Warehouse，简称数仓、DW）,是⼀个⽤于存储、分析、报告的数据系统。

数据仓库的⽬的是构建⾯向分析的集成化数据环境，为企业提供决策⽀持（Decision Support）。

数据仓库本⾝并不“⽣产”任何数据，其数据来源于不同外部系统；同时数据仓库⾃⾝也不需要“消费”任何的数据，其结果开放给各个外部应⽤使⽤，这也是为什么叫“仓库”，⽽不叫“⼯⼚”的原因。

第⼆章场景案例数据仓库为何⽽来？先下结论：为了分析数据⽽来，分析结果给企业决策提供⽀撑。

信息总是⽤作两个⽬的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。

数据仓库是信息技术长期发展的产物。

下⾯以中国⼈寿保险公司（chinalife）发展为例，阐述数据仓库为何⽽来？2.1 操作型记录的保存中国⼈寿保险（集团）公司下辖多条业务线，包括：⼈寿险、财险、车险，养⽼险等。

各业务线的业务正常运营需要记录维护包括客户、保单、收付费、核保、理赔等信息。

联机事务处理系统（OLTP）正好可以满⾜上述业务需求开展, 其主要任务是执⾏联机事务和查询处理。

其基本特征是前台接收的⽤户数据可以⽴即传送到后台进⾏处理，并在很短的时间内给出处理结果。

关系型数据库是OLTP典型应⽤，⽐如：Oracle、Mysql、SQL Server等。

2.2 分析型决策的制定随着集团业务的持续运营，业务数据将会越来越多。

由此也产⽣出许多运营相关的困惑：能够确定哪些险种正在恶化或已成为不良险种？能够⽤有效的⽅式制定新增和续保的政策吗？理赔过程有欺诈的可能吗？现在得到的报表是否只是某条业务线的？集团整体层⾯数据如何？为了能够正确认识这些问题，制定相关的解决措施，瞎拍桌⼦是肯定不⾏的。

最稳妥办法就是：基于业务数据开展数据分析，基于分析的结果给决策提供⽀撑。

也就是所谓的数据驱动决策的制定。

然后，⾯临下⼀个问题：在哪⾥进⾏数据分析？数据库可以吗？2.3 OLTP环境开展分析可⾏吗？结论：可以，但是没必要。

数据仓库报告

数据仓库报告在当今数字化的时代，数据已成为企业决策的重要依据。

数据仓库作为一种集中存储和管理数据的系统，对于企业整合、分析和利用数据具有至关重要的作用。

数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。

它与传统的数据库不同，不是简单地存储日常业务操作产生的数据，而是经过一系列的处理和整合，将来自不同数据源的数据转化为有价值的信息。

数据仓库的建设通常需要经历多个阶段。

首先是需求分析，明确企业的业务目标和数据需求。

这一步至关重要，因为只有清楚了解企业想要通过数据仓库实现什么，才能为后续的设计和建设提供正确的方向。

接下来是数据建模，根据需求分析的结果，设计合适的数据模型，确保数据的结构清晰、易于理解和使用。

然后是数据抽取、转换和加载（ETL），这是将源数据经过清洗、转换等处理后加载到数据仓库中的过程。

在这个过程中，需要处理数据的不一致性、缺失值等问题，保证数据的质量。

在数据仓库中，数据的存储方式也有多种选择。

常见的有基于关系型数据库的存储，如 Oracle、SQL Server 等，也有基于分布式文件系统的存储，如 Hadoop 的 HDFS。

不同的存储方式各有优缺点，需要根据企业的数据规模、性能要求和预算等因素进行选择。

数据仓库的安全性也是不容忽视的一个方面。

为了保护企业的数据资产，需要采取一系列的安全措施，如用户认证、权限管理、数据加密等。

同时，还要制定完善的数据备份和恢复策略，以应对可能出现的灾难情况。

数据仓库的性能优化也是一个持续的过程。

随着数据量的不断增长和业务需求的变化，可能会出现查询性能下降等问题。

这时，就需要通过优化数据库结构、调整索引、增加缓存等方式来提高性能。

一个成功的数据仓库项目能够为企业带来诸多好处。

它可以帮助企业更好地了解市场趋势、客户需求和业务运营情况，从而支持企业制定更加科学合理的决策。

例如，通过对销售数据的分析，企业可以了解不同产品在不同地区、不同时间段的销售情况，进而优化产品布局和营销策略。

活动方案之主题数据库建设方案

活动方案之主题数据库建设方案主题数据库建设方案【篇一：政务信息共享数据库建设方案】政务信息共享数据库建设方案一、政务信息共享库建设的背景和意义政务信息共享数据库是指结合政府各类决策支持系统、相关应用系统的接入和政务信息资源共享交换的需求，构建的共享数据库，它是政务信息交换共享平台的重要组成部分，用于实现各类电子政务共享交换数据的有机管理，并为应用提供相应服务。

在经过基础设施建设、政府上网、政务公开、网上行政等发展阶段之后，随着电子政务工程的不断推进和深化，单一的政府机构业务系统建设已经达到了一定的水平，积累的政务信息资源已经具有相当规模。

但与实际需求相比，仍存在较大差距：数据标准规范不统一，信息共享程度较低；各委办局之间互联互通不足，业务协同困难，难以发挥整体优势；缺乏统一的政务信息管理和服务机制。

这些问题的症结之一是缺乏统一规划、规范建设的政务信息共享库。

建立政务信息共享数据库，就是为统筹地方政务信息资源的规划、管理、交换和使用，建立有序的政务信息资源共享机制，为各个信息资源权威发布者提供规范、科学的共享发布手段，为各个资源使用对象提供资源的检索、定位与获取服务。

通过与政务信息共享交换平台提供的目录服务相结合，解决地方重要信息资源管理难的问题；与交换服务相结合，解决地方信息资源共享交换难的问题。

通过政务信息共享库的建设，全面实现整个政务信息共享交换平台“一次建设，长久复用”的建设目标。

中办发[2002]17号文件的发布，标志着国家信息化以信息资源交换共享为主要建设思路的导向正在逐渐形成。

建设政务信息资源共享库，不仅符合电子政务工程整体发展规律，抓住了当前政府最关键的信息化建设需求，为电子政务工程的深化与开展，做出了大胆的尝试，而且对推动政府改革、提升政府工作效率、提升领导的科学决策能力，都有着重要意义。

二、政务信息共享库建设的需求分析随着电子政务各个业务系统的建立和使用，政府、企业和社会公众不但对基础地理空间信息、人口信息、法人信息和宏观经济信息等公共信息的需要越来越迫切，而且各个业务部门对其他部门专题数据的需求也非常强烈。

主题数据库建设方案

主题数据库建设方案可以包括以下几个步骤：1.确定主题：首先需要明确数据库的主题，即要围绕哪个领域或行业进行建设。

例如，可以围绕医疗、金融、教育、科技等主题进行建设。

2.数据收集：根据主题，收集相关的数据。

可以通过多种渠道获取数据，如公开数据源、合作伙伴、企业内部数据等。

3.数据清洗和整合：对收集到的数据进行清洗和整合，确保数据的准确性和一致性。

同时，需要将不同来源的数据进行统一处理，以便后续的分析和利用。

4.数据库设计：根据数据的特点和需求，设计数据库的结构和表关系。

需要考虑数据的存储、查询、更新等操作，以及数据的备份和恢复等问题。

5.数据库实施：根据设计好的数据库结构，进行数据库的实施工作。

包括数据的导入、存储、备份等操作，以及数据库性能的优化和调试。

6.数据库管理：对建好的数据库进行管理和维护，包括数据的备份、恢复、更新等操作。

同时，需要定期对数据库进行监控和维护，确保数据库的稳定性和安全性。

7.数据应用：将建好的数据库应用到实际业务中，为业务提供数据支持和分析服务。

可以通过数据挖掘、报表生成、可视化展示等方式，将数据转化为有价值的信息和知识。

在实施主题数据库建设方案时，需要注意以下几点：1.明确需求和目标：在建设之前，需要明确需求和目标，避免盲目建设和浪费资源。

2.选择合适的数据源：选择可靠、准确的数据源，避免数据的不准确和重复。

3.注重数据安全：在建设过程中，需要注重数据的安全性和保密性，采取必要的安全措施和技术手段。

4.持续优化和改进：在建设完成后，需要持续优化和改进数据库的性能和功能，以满足不断变化的需求和应用场景。

浅谈企业信息资源计划

浅谈企业信息资源计划中国电子科技集团公司第十研究所昝峤当前，企业信息化建设已由战术地位提升为战略地位，由局部推动转变成整体推动，由技术驱动转变成业务驱动，咱们很多的单位在着手进行信息化建设时都进行了信息化的战略计划，对信息化的建设目标进行了定位，给出了信息化的整体设计架构，也引进了具有良好架构的各类信息系统，却往往抓不住重点，片面的把企业信息化误以为是诸如ERP、CRM、SCM等管理信息系统在企业中的实现，能在企业中应用起来就达到了信息化的目的，实质上没做到将企业战略、业务、管理与信息化技术融为一体，也没有注意到企业中混乱、冗杂的低档次数据环境。

对于如此的计划思路，信息化结果往往会适得其反，不仅不能提高其管理水平和效率，增强企业的竞争力，反而会陷入不断投入却始终不能上升到信息化高层应用、真正表现信息化应用效能的局面。

如何能真正有效地开展信息化的战略计划，成立合理可行的建设目标，实现既通过信息化的手腕提高了工作效率，同时又做好了信息源的组织与开发、保护好企业的信息资产，表现信息化效能，确实是一个需要咱们深切试探的问题。

信息资源计划是从信息工程（IE）、信息资源管理（IRM）等理论进展而来的。

信息资源计划是指对企业生产经营管理所需要的信息，全面系统的做好从收集、处置、传输到利用的计划。

其核心是运用信息工程和数据管理理论及方式，通过整体数据计划，打好数据管理和资源管理的基础，从而作用应用架构层次，增进集成化开发应用的实现。

其实，信息化并非是工作业务的简单电子化，它能正常运转的基础和处置的对象更多的时候是各类各样的信息数据，例如，在制造企业里，不论产品设计、材料配件采购、加工制造，仍是销售和客户服务等等进程，无不充满着信息的产生、流通和运用，要使各部门内部，部门之间，部门与外部单位的频繁、复杂的信息流畅通，充分发挥信息资源的作用，不进行统一的、全面的计划是不可能的。

实际上，严格的讲，信息资源计划不是一种信息技术，而是企业信息化战略的系统工程的方式论，它既是一项重要的顶层计划工作，同时也是整个信息化计划工作中不可或缺的一项基础性工作，在短时刻时刻内，它的作用看似没有建设一、两个信息系统取得的效果那么直接，但它始终是一个完备的信息化建设体系中不能迈过的工作任务。

主题数据库建设规范.pdf

项目编号INFO-115-C01文档编号TR-REC-001 中国科学院数据应用环境建设与服务主题数据库建设规范（征求意见稿）中国科学院数据应用环境建设与服务项目组2009年6月目录1范围 (1)2规范性引用文件 (1)3术语与定义 (2)3.1主题数据库 (2)3.2概念体系 (2)3.3概念树 (2)3.4逻辑数据库 (2)3.5索引库 (2)3.6元数据 (3)4主题数据库基本要求 (3)5总体架构 (4)6内容组织 (5)6.1数据库类型约定 (6)6.2概念体系 (6)6.2.1概念体系的要求 (8)6.2.2概念体系的构造方法 (8)6.2.3概念体系和概念树的表达 (8)6.3逻辑数据库 (10)6.3.1逻辑数据库的要求 (12)6.3.2逻辑数据库的构建 (12)6.4物理数据组织 (14)6.4.1专业库内容整理 (15)6.4.2建立映射转换规则 (15)6.5元数据 (16)6.5.1非关系型数据库的元数据 (17)6.5.2专业库的元数据 (17)6.5.3逻辑数据库的元数据 (18)6.5.4主题数据库的元数据 (18)7技术架构和接口规范 (18)7.1专业库 (20)7.1.1功能要求 (20)7.1.2应用系统与工具要求 (20)7.1.3接口规范 (20)7.2主题数据库 (21)7.2.1功能要求 (21)7.2.2应用系统与工具 (21)7.2.3接口规范 (22)7.3数据中心 (23)7.3.1功能要求 (23)7.3.2应用系统与工具 (24)7.3.3接口规范 (24)8服务 (24)8.1服务对象 (25)8.2服务方式与要求 (25)8.2.1在线发布方式 (26)8.2.2离线发布方式 (26)8.3数据交换格式 (26)8.4共享分级分类设置 (26)8.5其他服务要求 (27)8.6服务案例 (27)9运行维护 (28)9.1运维人员 (28)9.2基础运行环境 (28)9.2.1机房 (28)9.2.2互联网接入环境 (29)9.2.3网络服务器与存储设备 (29)9.3运行 (29)9.3.1运行模式 (29)9.3.2日志管理 (29)9.4安全保障和故障处理 (31)9.4.1基础设施安全 (31)9.4.2软件安全 (31)9.4.3数据安全 (32)9.4.4非技术防护措施 (32)9.4.5故障处理 (32)9.5备份和恢复 (33)9.6主题数据库的质量 (33)附录A（规范性附录）标准实施一致性测试 (35)A.1内容组织 (35)A.1.1数据集名称及标识符 (35)A.1.2概念体系 (35)A.1.3逻辑数据库 (36)A.1.4物理数据组织 (36)A.1.5关系型数据集 (36)A.1.6文件型数据集 (37)A.2技术架构与接口规范 (37)A.3服务 (37)A.4共享 (38)A.5运行维护 (38)A.6主题数据库质量 (38)主题数据库建设规范1范围本规范定义了主题数据库的总体架构，规定了主题数据库在内容组织、技术实现方面需要完成的工作和需要满足的要求，并提出了对主题数据库在运行维护和服务方面的要求。