数据仓库建设方案详细
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。
数仓建设方案
数仓建设方案1. 引言在数据驱动的时代，数据仓库（Data Warehouse）作为一种重要的数据存储和分析解决方案，扮演着至关重要的角色。
本文将详细介绍一个有效的数仓建设方案，旨在提供清晰准确的数据存储和高效灵活的数据分析能力。
2. 概述数仓建设方案数仓建设方案的目标是构建一个可靠、高效、可扩展和易于维护的数据仓库。
下面将介绍数仓建设方案的主要步骤和关键要素。
2.1 数据采集与清洗数仓建设的第一步是收集源系统中的数据，并进行清洗。
数据采集可以通过批处理或实时流处理进行，以确保数据的及时性和完整性。
数据清洗包括处理重复值、空值、异常值等，确保数据的一致性和可靠性。
2.2 数据存储与管理在数仓建设中，数据存储和管理是关键环节。
常见的数据存储方案包括关系型数据库、分布式文件系统等。
为了提高性能和扩展性，可以采用分布式数据库或数据湖等方案。
同时，数据管理方面需要考虑数据分区、索引和备份等措施，确保数据的高效访问和安全性。
2.3 数据集成与转换在数仓建设中，常常需要将来自不同源系统的数据进行集成和转换。
数据集成可以通过ETL（Extract, Transform, Load）工具实现，将多源数据整合到统一的数仓中。
在数据转换过程中，可以进行数据清洗、格式转换、关联分析等操作，以满足后续的分析需求。
2.4 数据分析与应用数仓建设的最终目的是实现数据的分析和应用。
在数仓中，可以采用OLAP（Online Analytical Processing）和数据挖掘等技术，对大数据进行多维分析和模式挖掘，从而为企业决策提供有效支持。
同时，可以构建报表、仪表盘和数据可视化等工具，帮助用户更直观地理解和利用数据。
3. 数仓建设方案的优势和挑战数仓建设方案带来了许多优势，但同时也面临一些挑战。
3.1 优势- 数据集中存储：将来自不同系统的数据整合到一个统一的数据仓库中，方便管理和分析。
- 数据一致性：通过数据清洗和转换，确保数据的一致性和准确性。
数仓建设方案
数仓建设方案一、引言随着大数据时代的到来，数据成为企业发展的重要资源。
而在处理和管理大数据方面，数据仓库（Data Warehouse）起到了关键的作用。
本文将介绍一个适用于数仓建设的方案，旨在提高数据管理和分析的效率。
二、背景数据仓库是一个以主题为导向、集成、稳定、相对历史的数据集合，可用于支持企业的决策制定。
在设计和构建一个完善的数据仓库之前，我们首先要明确背景和目标。
1. 背景说明说明数据仓库建设的原因和必要性。
例如，业务发展迅速，数据量激增，传统的数据存储和管理方式无法满足需求。
2. 目标设定明确数仓建设的目标，包括但不限于数据集成、数据质量提高、数据分析支持等。
三、建设方案本节将详细介绍数据仓库建设的方案，包括数据采集、数据存储和数据分析三个方面。
1. 数据采集数据采集是数据仓库建设的第一步，也是最关键的一步。
数据在采集过程中需要经过清洗、抽取、转换和加载等多个阶段。
清洗：处理数据中的无效、重复或错误的信息，确保数据的质量。
抽取：从各个业务系统中抽取所需数据，可使用ETL工具进行自动化操作。
转换：将抽取的数据进行转换，使其符合数据仓库的标准格式和结构。
加载：将转换后的数据加载至数据仓库中，储存为独立的数据表。
2. 数据存储数据存储是指将采集到的数据以结构化的方式存放，以便后续的查询和分析。
常见的数据存储方式有关系型数据库和大数据存储技术。
关系型数据库：适用于小规模和结构化数据的存储，例如使用MySQL或Oracle等。
大数据存储技术：适用于海量数据的存储和处理，例如使用Hadoop、Spark和Hive等。
3. 数据分析数据分析是数据仓库建设的最终目标，通过分析数据可以获取有价值的信息和洞察力，为企业的决策提供支持。
数据挖掘：利用统计学和机器学习等技术挖掘数据中隐藏的模式和规律。
报表和可视化：将数据以图表、表格等形式展现，便于决策者理解和分析。
四、实施计划在明确建设方案后，需要制定一个详细的实施计划，包括各阶段的时间安排和资源投入。
专题数据库建设方案
一，数据仓库的数据模型1. 数据源数据源，顾名思义就是数据的来源，互联网公司的数据来源随着公司的规模扩张而呈递增趋势，同时自不同的业务源，比如埋点采集，客户上报等。
2. ODS层数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动地存储一份，这称为ODS（Operation Data Store）层, ODS层也经常会被称为准备区（Staging area）,它们是后续数据仓库层（即基于Kimball维度建模生成的事实表和维度表层，以及基于这些事实表和明细表加工的汇总层数据）加工数据的来源，同时ODS层也存储着历史的增量数据或全量数据。
3. DW层据仓库明细层（Data Warehouse Detail ，DWD）和数据仓库汇总层（Data Warehouse Summary, DWS）是数据仓库的主题内容。
DWD和DWS层的数据是ODS 层经过ETL清洗、转换、加载生成的，而且它们通常都是基于Kimball的维度建模理论来构建的，并通过一致性维度和数据总线来保证各个子主题的维度一致性。
4. DWS层应用层汇总层主要是将DWD和DWS的明细数据在hadoop平台进行汇总，然后将产生的结果同步到DWS数据库，提供给各个应用。
二，数据采集数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。
比较常见的就是用户行为数据的采集先做sdk埋点，通过kafka实时采集到用户的访问数据，再用spark做简单的清洗，存入hdfs作为数据仓库的数据源之一。
三，数据存储随着公司的规模不断扩张，产生的数据也越来越到，像一些大公司每天产生的数据量都在PB级别，传统的数据库已经不能满足存储要求，目前hdfs是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。
在离线计算方面，也就是对实时性要求不高的部分，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC/PARQUET文件存储格式；非常方便的SQL 支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；而在实时计算方面，flink是最优的选择，不过目前仅支持java跟scala开发。
数据仓库分层建设的基本思路
数据仓库分层建设的基本思路
数据仓库分层建设的基本思路如下：
1. 数据源层：这是数据仓库的基础，包含了各种原始数据，来自不同的业务系统、数据库、文件等。
2. 数据存储层：数据经过抽取、转换和加载（ETL）过程后，被存储在这一层。
它可以是关系型数据库、列式存储、NoSQL 数据库或数据湖泊等。
3. 数据处理层：在这一层，对数据进行清洗、转换、脱敏、标准化等处理，以提高数据质量和可用性。
4. 数据集市层：根据不同的业务主题或部门需求，将处理后的数据组织成数据集市。
数据集市通常是针对特定主题或业务领域的数据集合。
5. 数据应用层：这是数据仓库的顶层，为用户提供各种数据分析和应用工具，如报表、仪表盘、数据挖掘、机器学习等。
6. 元数据管理层：元数据用于描述数据仓库中的数据、处理过程和数据模型等信息。
元数据管理层负责管理和维护元数据，确保数据的一致性和可追溯性。
7. 数据质量管理层：数据质量是数据仓库的关键要素之一。
这一层负责监控和管理数据质量，包括数据清洗、数据验证、数据监控等。
通过分层建设，数据仓库可以更好地组织和管理数据，提高数据的质量和可用性，满足不同用户的需求。
同时，分层结构也有利于数据仓库的扩展、维护和性能优化。
在实际建设过程中，可以根据具体业务需求和数据特点，对分层结构进行适当调整和优化。
《数据仓库建设指南》
《数据仓库建设指南》数据仓库建设指南随着企业信息化的趋势不断发展，数据化已经成为企业成长的必经之路。
数据成为了企业在竞争中的筹码，企业数据分析的能力也成为了企业成功的关键。
更多的企业意识到，要想在市场上占有一席之地，精细管理企业，就必须建立一个合理的数据仓库。
那么，数据仓库建设需要考虑哪些要素和步骤呢？本文将一一为您解析。
一、数据仓库简介数据仓库是一种长期积淀和管理数据的系统，它可以帮助企业集中存储和管理来自各种渠道的数据，为企业提供分析支持。
它可以将内部和外部的数据整合、加工之后建立一个统一的数据层用于分析，这样企业就可以在分析过程中减少对数据来源的依赖，加快数据分析过程。
二、数据仓库建设步骤1.规划和准备数据仓库建设是需要投入大量的时间和精力的，因此，首先需要确定需求，明确数据仓库的建设目标，并确保团队中所有成员都清楚地理解目标和业务需求。
同时，团队还需要了解企业的业务流程。
在规划和准备阶段，团队需要对企业业务进行分析和评估，确定数据仓库中需要的信息和数据以及其来源；需要制定数据建设计划，分步骤地完成数据仓库的各个环境的建设和测试，以确保其稳定性和数据可靠性。
2.设计在设计阶段，需要确定数据仓库的基本结构和架构等。
从不同的维度来考虑数据仓库的数据设计，面向业务时的数据设计包括事实表和维度表的设计，以及定义关系型数据模式。
面向数据仓库的设计要考虑数据的存储形式和数据的管理：如何利用索引快速查找数据，如何存储不同的数据格式或类型等。
3.实施实施是数据仓库建设中最为繁琐的环节，这个过程需要投入大量的人力和物力资源。
需要与各种数据源进行连接和整合，然后将这些数据存储到数据仓库中，来适应变化的数据分析需求。
在实施过程中，需要考虑数据清洗、转换和加工等过程。
数据清洗的目的是过滤掉不必要的数据，转换是将数据从一种格式转换为另一种；加工就是从原数据中提取关键信息。
4.测试和验证测试与验证是数据仓库建设过程中很重要的步骤，通过测试可以验证数据仓库所设计的模型和工具是否能够适应实际的业务需求，同时也可以提供一些有益的改进建议。
大数据建设方案
6.运维保障：建立运维团队，负责系统日常运维和优化。
六、项目效益
1.提升企业竞争力：通过大数据分析，为企业提供有针对性的决策支持。
2.促进政府治理能力现代化：利用大数据技术，提升政府决策科学化水平。
3.降低运营成本：通过自动化、智能化的数据处理和分析，降低人力成本。
2.技术选型：根据业务需求，选择合适的技术框架和工具。
3.系统开发：遵循软件工程规范，分阶段进行系统开发。
4.系统测试：开展全面、深入的系统测试，确保系统稳定可靠。
5.系统部署：将系统部署到生产环境，实现业务运行。
6.运维保障：建立健全运维体系，确保系统持续优化和稳定运行。
六、预期效益
1.提升决策效率：通过大数据分析，为企业及政府部门提供精准、实时的决策依据。
大数据作为新时代的战略资源，对于促进经济社会发展具有重要作用。本方案旨在构建一套全面、高效、安全的大数据平台，为各领域提供深度数据服务。以下内容将详细阐述大数据建设的整体规划、技术路线、实施策略及预期效益。
二、建设目标
1.数据整合：实现多源异构数据的统一采集、处理和存储。
2.数据分析：运用先进的数据分析技术，挖掘数据价值，支撑决策。
4.数据应用层：提供数据查询、报表、可视化等多样化服务。
四、详细方案
1.数据采集与处理
-制定统一的数据采集规范，确保数据质量。
-采用分布式爬虫技术，自动采集互联网数据。
-通过数据交换接口，实现企业内部数据对接。
-运用大数据处理框架（如Hadoop、Spark）进行数据预处理。
2.数据存储与管理
-构建分布式存储系统，提高数据读写性能。
-实施数据备份与恢复策略，确保数据安全。
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。
数据仓库建设步骤
数据仓库建设步骤1.系统分析，确定主题确定一下几个因素：操作出现的频率，即业务部门每隔多长时间做一次查询分析。
在系统中需要保存多久的数据，是一年、两年还是五年、十年。
用户查询数据的主要方式，如在时间维度上是按照自然年，还是财政年。
用户所能接受的响应时间是多长、是几秒钟，还是几小时。
2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台选择合适的软件平台，包括数据库、建模工具、分析工具等。
有许多因素要考虑，如系统对数据量、响应时间、分析功能的要求等，以下是一些公认的选择标准：厂商的背景和支持能力，能否提供全方位的技术支持和咨询服务。
数据库对大数据量（TB级）的支持能力。
数据库是否支持并行操作。
能否提供数据仓库的建模工具，是否支持对元数据的管理。
能否提供支持大数据量的数据加载、转换、传输工具（ETT）。
能否提供完整的决策支持工具集，满足数据仓库中各类用户的需要。
3.建立数据仓库的逻辑模型具体步骤如下：（1）确定建立数据仓库逻辑模型的基本方法。
（2）基于主题视图，把主题视图中的数据定义转到逻辑数据模型中。
（3）识别主题之间的关系。
（4）分解多对多的关系。
（5）用范式理论检验逻辑数据模型。
（6）由用户审核逻辑数据模型。
4.逻辑数据模型转化为数据仓库数据模型具体步骤如下：（1）删除非战略性数据：数据仓库模型中不需要包含逻辑数据模型中的全部数据项，某些用于操作处理的数据项要删除。
（2）增加时间主键：数据仓库中的数据一定是时间的快照，因此必须增加时间主键。
（3）增加派生数据：对于用户经常需要分析的数据，或者为了提高性能，可以增加派生数据。
（4）加入不同级别粒度的汇总数据：数据粒度代表数据细化程度，粒度越大，数据的汇总程度越高。
粒度是数据仓库设计的一个重要因素，它直接影响到驻留在数据仓库中的数据量和可以执行的查询类型。
显然，粒度级别越低，则支持的查询越多；反之，能支持的查询就有限。
5.数据仓库数据模型优化数据仓库设计时，性能是一项主要考虑因素。
数据仓库体系规划及实施流程
数据仓库体系规划及实施流程⼀、前⾔数仓规划是数仓建设的蓝图，涵盖从需求分析开始到最终的数仓评估验收整个环境；数仓规划之所以重要，是因为它是描述了数据流动的概念性框架，为元数据管理奠定了基础，对数据加⼯过程的理解、数仓建设的交流分享、数据的使⽤和问题排查、数仓健康度的评估都提供了极⼤的帮助。
需要强调的是本节是从宏观上描述数仓的框架，具体到数据模型的细节对⽐、存储选型和管理、接⼊数据源管理等数仓建设的周边在本节不涉及。
通过本节的阅读，你将了解到以下知识：从业务矩阵的设计（宏观、微观）、横向的分层、纵向的分线到主题划分等⾓度解构数仓；数仓建设的实施流程。
⼆、规划1、矩阵分宏观和微观来看，宏观的是公司的整体业务布局，微观的是产品的业务过程布局和业务过程的维度分解交叉信息。
2、宏观矩阵宏观矩阵描述的是公司的业务线和对应的数据状况，其⾏和列⼀般分别对应着业务主题和数据主题。
1）业务主题对应着公司的业务线布局，⽐如电商、游戏、视频、应⽤商店、新闻资讯、浏览器等。
2）数据主题根据抽象的程度和视⾓有不同的取法：⼀般取业务线中⽤户对内容的消费或者相关⾏为，⽐如曝光、点击、消费、播放、分享等，对这些⾏为的划分⼜可分为原⽣⾏为主题（通⽤和业务相关）、衍⽣⾏为主题（留存、活跃、流失等），这种划分⽅法更多的取⾃数据的底层和公共层，因为⾼层的数据都是多⾏为的汇总。
对数据主题的另外划分⽅式参加分主题部分，这种划分⽅法更多的取⾃数据的⾼层。
引⾃《数据仓库实践之业务数据矩阵的设计-⽊东居⼠》3、微观矩阵微观矩阵描述的是主题和对应的维度关系，下⾯以常见的内容消费和⽤户主题两个维度来看微观矩阵的规划。
-w698业务过程描述的⼀般是对内容的消费抽象，可以是原⼦的，也可以是抽象的，⽐如卡⽚曝光维度的划分可以从以下两个⼤⽅向⼊⼿：通⽤标识维度（版本、机型、渠道、⽹络、时间等）；业务过程维度：消费者等级、消费位置、消费路径、其它等。
4、分层ODS->DW->DM->DA（ADS）层是如何划分的，分层的原因（引⾃《⼀种通⽤的数据仓库分层⽅法-⽊东居⼠》）：清晰数据结构：每⼀个数据分层都有它的作⽤域和职责，在使⽤表的时候能更⽅便地定位和理解；减少重复开发：规范数据分层，开发⼀些通⽤的中间层数据，能够减少极⼤的重复计算；统⼀数据⼝径：通过数据分层，提供统⼀的数据出⼝，统⼀对外输出的数据⼝径；复杂问题简单化：将⼀个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每⼀层解决特定的问题。
医疗数据仓库建设方案
综合医疗系统中的数据仓库解决方案在医疗服务系统中建立数据仓库是一个不小的挑战，综合大型医疗系统的焦点正从糟糕的医疗配套问题转向立体交叉的医疗管理之中，在提高医疗服务质量的同时又要削减成本，这就需要在医疗程序中消除不必要的环节。
这里我们介绍一下在医疗项目业务开发过程中总结的一些宝贵经验，主要包括建立数据仓库需求，理解医疗系统中的数据仓库，明确开发数据仓库的成本，建立开发小组，以及设计各阶段的任务目标。
1、简介2.1 建立数据仓库需求2.2 确定核心业务问题20多个主要业务经理参与了需求调查，主要是关于决策支持所需的高层信息。
在此次调查过程中确立了几个关键性的领域，它们是业务实际利益、数据获取、企业文化、领导及无效的进程。
然而，调查小组很快发现，将数据仓库认为是能解决上述所有领域的问题的灵丹妙药等于冒一个天大的风险。
数据仓库仅对数据的获取与保持数据的连续性方面有本质的突破，而再出色的数据入口对改变领导模式、企业文化或医疗基础都无济于事。
调查小组调查的问题集中如下：1．列出3个你最需要作出的决策，是什么？2．作出这些决策你需要哪些报表和工具？3．目前这些报表和工具的优缺点是什么？4．基于当前的信息，时间、质量或资金对作出一个好的/坏的决策有何影响？5．什么样的信息/计算/聚合可能提高你制定决策的水平？6．你运用联机系统进行信息分析的可能性有多大？7．如果你借助于专门的数据查询，决策制定过程有何变化？8．为了充分利用信息优势，需要改进哪些日常工作？9．获取新系统信息的最关键的益处在哪里？2.3 数据源清单和数据源分析与对管理人员调研同时进行的是定义数据目录，数据目录用于确定哪些参选数据适合进入数据仓库。
目录包括用于IDS之中的312个专用例程的内容及结构的详细信息。
数据清单的主要目的是进行当前数据源与预期信息需求的对比。
数据源清单和管理调研显示了如下主要问题：● 在多个应用中使用同一个主题的数据● 一些应用包括空的数据结构● 系统没有集成，无法自动进行数据的更新、转移和载入，产生数据碎片和数据不一致的现象● 多种多样的和不兼容的数据结构使相似的数据结合起来很困难，有时甚至不可能● 数据从一个系统中出出进进，与数据不一致的问题纠缠在一起2.4 定义侯选主题领域基于如下条例，可以开发并优化一组潜在主题领域：● 期望利润——通过实施一个主题领域，在患者满意度、出诊收益和运营效率方面，健康系统取得的定量的和定性的利润● 数据裂缝——实施一个主题领域所需数据与可支配数据之间的差异● 复杂程度——为一个特定的主题创建一个有效的设计方案所需的努力● 实施风险——当组织准备充分并具备运营能力，而且所需的系统界面齐全，时间安排得当，广度和深度比例适当时，实施一个特定的主题领域会相对容易一些2.5 选择主题领域通常，一个具有最大潜在利润，同时风险因素又最少的主题是最好的选择。
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。
数据仓库建设项目实施方案建议书范本(doc 39页)
株洲南车时代电气股份有限公司数据仓库建设规划项目方案建议书XX软件系统股份有限公司2015年03月目录第1章南车电气数据仓库建设项目介绍............. 错误!未定义书签。
1.1.南车电气数据仓库建设项目的背景 .............................................................................. 错误!未定义书签。
1.2.南车电气环境现状及需求分析 ...................................................................................... 错误!未定义书签。
1.2.1.项目目标.................................................................................................................. 错误!未定义书签。
第2章南车电气数据仓库建设解决方案详述......... 错误!未定义书签。
2.1.南车电气数据仓库建设整体方案说明 .......................................................................... 错误!未定义书签。
2.1.1.方案概述.................................................................................................................. 错误!未定义书签。
2.1.2.系统逻辑架构.......................................................................................................... 错误!未定义书签。
数据仓库建设方案详细
第1章数据仓库建设1.1数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。
针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。
根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规，包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下：数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的容：数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume及传统的ETL采集工具。
数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。
数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。
数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。
1.2数据采集专家系统数据仓库数据采集包括两个部分容：外部数据汇集、部各层数据的提取与加载。
外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。
1.2.1外部数据汇集专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统，数据采集的容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。
根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。
本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。
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第1章数据仓库建设1.1数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。
针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。
根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规，包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下：数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的容：数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume及传统的ETL采集工具。
数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。
数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。
数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。
1.2数据采集专家系统数据仓库数据采集包括两个部分容：外部数据汇集、部各层数据的提取与加载。
外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。
1.2.1外部数据汇集专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统，数据采集的容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。
根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。
本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。
具体采集系统技术结构图如下:1.2.1.1数据汇集架构功能Flume提供了从console(控制台)、RPC(Thrift-RPC)、text(文件)、tail(UNIX tail)、syslog(syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式)，exec(命令执行)等数据源上收集数据的能力。
Flume的数据接受方，可以是console(控制台)、text(文件)、dfs(HDFS文件)、RPC(Thrift-RPC)和syslogTCP(TCP syslog日志系统)等。
在我们系统中由kafka来接收。
Kafka分布式消息队列，支撑系统性能横向扩展，通过增加broker来提高系统的性能。
Storm流处理技术，支撑Supervisor横向扩展以提高系统的扩展性和数据处理的实时性。
1.2.1.2采集架构优势(一)解耦在项目中要平衡数据的汇集与数据的处理性能平衡，是极其困难的。
消息队列在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。
这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。
•冗余有些情况下，处理数据的过程会失败。
除非数据被持久化，否则将造成丢失。
消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。
在被许多消息队列所采用的“插入-获取-删除”式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理过程明确的指出该消息已经被处理完毕，确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。
•扩展性因为消息队列解耦了你的处理过程，所以增大消息入队和处理的频率是很容易的；只要另外增加处理过程即可。
不需要改变代码、不需要调节参数。
扩展就像调大电力按钮一样简单。
•灵活性 & 峰值处理能力在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见；如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。
使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。
•可恢复性当体系的一部分组件失效，不会影响到整个系统。
消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。
而这种允许重试或者延后处理请求的能力通常是造就一个略感不便的用户和一个沮丧透顶的用户之间的区别。
•送达保证消息队列提供的冗余机制保证了消息能被实际的处理，只要一个进程读取了该队列即可。
在此基础上，IronMQ提供了一个”只送达一次”保证。
无论有多少进程在从队列中领取数据，每一个消息只能被处理一次。
这之所以成为可能，是因为获取一个消息只是”预定”了这个消息，暂时把它移出了队列。
除非客户端明确的表示已经处理完了这个消息，否则这个消息会被放回队列中去，在一段可配置的时间之后可再次被处理。
•缓冲在任何重要的系统中，都会有需要不同的处理时间的元素。
例如,加载一图片比应用过滤器花费更少的时间。
消息队列通过一个缓冲层来帮助任务最高效率的执行—写入队列的处理会尽可能的快速，而不受从队列读的预备处理的约束。
该缓冲有助于控制和优化数据流经过系统的速度。
•异步通信很多时候，你不想也不需要立即处理消息。
消息队列提供了异步处理机制，允许你把一个消息放入队列，但并不立即处理它。
你想向队列中放入多少消息就放多少，然后在你乐意的时候再去处理它们。
1.2.2部各层数据提取与加载数据汇集将数据储存于操作型数据存储层（ODS），在数据仓库各层次间数据转换提取加载，采用传统的ETL工具进行采集，数据仓库间的各层次的数据采集的实效性根据具体的数据需求而定，具体ETL建模界面如图：1.3数据加工与处理对于数据仓库平台，应该建立一套标准化、规化的数据处理流程，例如：如何采集部和外部数据、结构化和非结构化数据；如何清洗采集来的脏数据和无效数据；如何对不同来源的数据进行打通；如何对非结构化的数据进行结构化加工；如何在结构化数据的基础上进行商业建模和数据挖掘等等。
大数据管理层在一条数据总线上构建了一条完整的大数据处理流水线。
这条流水线从数据的采集、清洗到加工处理，把原始杂乱无章的数据加工成结构化的数据组件，供上层的大数据应用来拼装调用，让企业拥有创造数据资产的能力。
1.4存储设计1.4.1数据量估算按每列列车平均500毫秒通过车地通信采集监测数据100条，每天运营时间18小时，按每条记录160字节计算(监测数据的数据项相对简单)，初步按照67列列车计算。
单列列车日监测数据=3600*2*160*100*18/1024/1024/1024≈2G67列列车年数据量=2*67*365/1024 ≈ 48T10年总数据量(乘上增长系数10%)≈530T (含操作系统)数据规划10年，加上系统用户信息、系统日志信息、专家信息、业务数据及其它不可预测类数据，数据总量预估530T。
1.4.2数据存储专家系统数据采用混合存储模式进行存储，RDBMS存储专家系统业务基本数据及最近1年的监测数据，10年历史监测数据采用NoSQL HBase数据库进行存储，以方便查询，HBase基于Hdfs分布式文件系统搭建，具体存储模式如下图。
1.RDBMS数据库，支持专家库的核心业务，存储列车最近1年的监测数据为保证专家系统安全、稳定运行，在数据库系统上支撑各种统计分析及传统的BI业务。
考虑到操作系统存储、缓存存储、数据库系统存储、日志存储等因素， RDBMS数据库服务器预计每台60T存储，考虑数据安全及系统稳定因素RDBMS采用双机热备技术互备。
2.大数据平台规划存储最近10年监测数据，日志文件备份及历史数据采用大数据Hadoop和HBase存储，大数据平台数据采用节点间冗余备份，预设数据2倍冗余存储，（考虑平台提供的压缩技术，压缩存储可以节省30-55%的空间）。
10年数据量=530T*1.5≈ 800T (2倍冗余存储)1.4.3分层存储专家数据分三个层次进行汇集与存储，分别为ODS层、数据仓库层、主题数据层，各层次数据存储容如下➢ODS层：数据来源于各生产系统，通过ETL工具对接口文件数据进行编码替换和数据清洗转换，不做关联操作。
未来也可用于准实时数据查询。
➢数据仓库层：数据深度汇集层，根据业务有选择的对ODS层的数据进行提取，通过对数据的加工处理，将单一的数据信息转换成体系信息，将点信息数据变成面信息数据。
➢主题数据层：将数据信息体系根据各主题进行提取与转换，主题域部进行拆分、关联。
是对ODS操作型数据按照主题域划分规则进行的拆分及合并。
1.5数据分析建模伴随着大数据时代的悄然来临,数据的价值得到人们的广泛认同,对数据的重视提到了前所未有的高度。
数据已经作为企业、事业单位的重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险管理等业务当中。
如何建立大数据分析模型，以提供决策依据是很多用户所迫切解决的问题。
专家数据仓库建立在Hadoop分布式系统之上，提供了多种丰富的算法模型，不同的应用通过借助不同的接口实现数据的多维呈现和结果展示，为用户提供科学的决策支持。
图 10-7 hadoop算法模型图大数据平台提供数据挖掘模型、分布式计算引擎、高性能机器学习算法库（包含分类、聚类、预测、推荐等机器学习算法）、即席查询功能，可以帮助决策者快速建立数据分析模型立方体，便于决策者进行OLAP分析。
常用算法模型：➢分类算法：分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别中。
如政务网中将用户在一段时间的网上办理所遇到的问题划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的问题解决方案，从而方便用户快速解决网上办事审批中遇到的各类问题。
➢回归算法回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。
在回归算法常将数值结果转化为了0到1之间的概率，数值越大，函数越逼近1，数值越小，函数越逼近0，它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。
如我们根据这个概率可以做垃圾预测，例如概率大于0.5，则这封就是垃圾。
➢聚类算法聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。
属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。
分类算法中的一个显著特征就是训练数据中包含了标签，训练出的模型可以对其他未知数据预测标签。
在聚类的算法中，训练数据都是不含标签的，而算法的目的则是通过训练，推测出这些数据的标签。