大数据仓库建设方案设计
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。
仓库智能化建设方案
仓库智能化建设方案一、背景介绍在现代物流行业中，仓库智能化已经成为提高效率、降低成本的重要手段。
随着科技的进步，人工智能、物联网以及大数据等技术的不断发展，仓库智能化建设正朝着更高的水平迈进。
本文旨在提出一种仓库智能化建设方案，以实现仓库运营的高效性和智能化。
二、设备自动化管理1. 机器人自动化通过引入机器人技术，可以实现仓库内物品的自动搬运和分拣。
机器人可以根据预设的路径进行自主导航，同时结合计算机视觉和物联网技术，准确地完成物品的定位和识别。
通过机器人的应用，可以大大提高仓库的搬运效率，减少人力资源的浪费。
2. 智能货架使用智能货架可以实现货物的自动存取。
智能货架通过与仓库管理系统的连接，根据收发货指令自动调节货架的位置。
同时，智能货架还可以实现按需加热、制冷等功能，保障货物的质量和储存条件。
三、仓库数据化管理1. 仓库管理系统建立一个高效的仓库管理系统是实现智能化仓库的重要一环。
该系统可以实现对仓库内物品的实时追踪、管理和操作。
通过系统的数据分析功能，可以对仓库的运作情况进行监控和优化，提高仓库的运作效率和准确性。
2. 大数据分析利用仓库管理系统收集到的大量数据，可以进行数据分析挖掘。
通过对数据的深入分析，可以了解仓库的物品流动特点和运作瓶颈，从而制定相应的改进策略。
同时，大数据分析还可以实现对货物安全以及异常情况的预防和预警，提升仓库的安全性和可靠性。
四、安全防护措施1. 视频监控系统在仓库内安装高清晰度的视频监控系统，可以实现对仓库内物品和人员的全方位监控。
视频监控系统应覆盖各个角落，并实现实时监控和录像存档功能，以便对仓库发生的任何问题进行有效的追踪和记录。
2. 入侵检测系统通过安装入侵检测设备，可以及时发现和排除潜在的安全隐患。
入侵检测系统可以使用红外线、声音、烟雾等多种传感器进行监测，一旦发现异常情况，系统会立即发送报警信息并采取相应的措施。
五、智能化配送1. 无人机配送借助于无人机技术，可以实现仓库货物的智能化配送。
智慧仓储系统方案设计建设方案
可靠性
确保系统稳定可靠，能够长时间 无故障运行，满足仓储业务连续 性需求。
可扩展性
系统设计应具有良好的可扩展性 ，方便未来根据业务需求进行功 能扩展和升级。
01
先进性
采用业界先进的设计理念和技术 ，确保系统在未来一段时间内保 持技术领先。
02
03
安全性
采用多种安全防护措施，确保系 统和数据安全，防止信息泄露和 非法访问。
出库管理模块功能描述与操作流程
01
操作流程
02
1. 客户或内部部门提交出库申请，系统生成出库任 务；
03
2. 审核人员对出库申请进行审核，确认无误后批准 出库；
出库管理模块功能描述与操作流程
01 3. 拣货人员按照系统提示进行拣货操作，将物品 从货位取出；
02 4. 复核人员对拣出的物品进行复核，确保数量、 规格等信息准确无误；
性能瓶颈分析
针对性能测试结果中出现的问题和瓶颈，进行深入分析，找出根本 原因。
优化建议
根据性能瓶颈分析的结果，提出针对性的优化建议，包括硬件升级、 代码优化、系统配置调整等方面的措施，以提高系统的整体性能。
06
项目实施计划与时间安排
项目实施流程梳理和关键节点把控
流程梳理
明确智慧仓储系统建设的整体流程， 包括需求分析、系统设计、系统开发 、系统测试、上线运行等阶段。
技术需求
系统需要集成物联网、大数据、人工智能等 技术，实现自动化数据采集、智能分析和优 化决策等功能。
安全需求
系统需要保障数据安全，防止数据泄露和篡 改，同时需要具备应急处理能力，确保系统 稳定运行。
项目目标与预期成果
项目目标
通过建设智慧仓储系统，实现仓库自动化 、信息化和智能化管理，提高仓储效率和 降低成本，提升企业竞争力。
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。
仓库智能化建设方案
仓库智能化建设方案随着物流行业的发展和技术的进步，智能化仓库管理系统已成为现代仓储行业的趋势和发展方向。
为了提高仓库的运营效率和管理水平，本方案旨在介绍一种仓库智能化建设的解决方案，以满足企业日益增长的需求。
一、方案背景和目的随着电子商务的迅猛发展，物流业务的复杂性与规模化程度不断提高，传统人工操作在仓库管理中已经难以满足高效、精确和迅速的要求。
因此，引入智能化技术来提升仓库运作效率和可控性已成为当务之急。
本方案的目标是通过仓库智能化建设，改进现有的仓储管理体系，提高物流运营效率，降低成本，提升客户满意度。
二、方案内容1. 仓库智能设备的引入在仓库智能化建设中，我们将引入自动化设备，包括智能货架、机器人搬运车和自动化分拣系统等。
这些设备将大大提高仓库的存储密度和物料搬运效率。
通过仓库管理系统的控制，设备将根据订单需求自动完成分拣、拣选和装载等任务，实现高效、精确的物资流动。
2. 仓库智能管理系统的建设建设仓库智能管理系统是该方案的核心内容。
通过引入物联网技术、人工智能和大数据分析等先进的技术手段，实现对仓库各项运营活动的实时监控、精确预测和智能调度。
管理系统将负责对入库、出库、库存管理、库内作业等环节进行全面监控，确保仓储作业的高效性和准确性。
3. 数据集成和共享为了更好地实现物流供应链的协同管理，我们将实现仓库智能管理系统与财务系统、采购系统和销售系统等其他关键系统的数据集成和共享。
通过数据的实时交流和共享，可以实现对供应链上下游环节的实时监控和分析，进一步提升物流效率和协调能力。
4. 安全保障系统在智能化建设中，安全保障是十分重要的一环。
我们将引入智能安防系统，包括视频监控、入侵检测和火灾报警等一系列设备，确保仓库安全可靠。
同时，通过人脸识别、身份认证等技术手段，实现对人员和物资的有效管控和管理。
三、方案的可行性和效益1. 可行性分析仓库智能化建设有着广阔的市场前景和实施可行性。
随着人工成本的上升和市场竞争的加剧，智能化仓库将成为企业提高运营效率和降低成本的有效途径。
数字化智慧云仓建设方案
数字化智慧云仓建设方案随着信息化技术的快速发展，数字化智慧云仓已经成为许多企业的首选，因为这种技术能够有效提高仓储管理效率，并能够让企业更加快速和准确地对运营情况进行分析和决策。
接下来，我们将提供一个数字化智慧云仓建设方案。
一、仓库信息化建设1.仓库后台系统仓库后台管理系统是数字化智慧云仓建设的核心，它负责实现各项管理的自动化，包括物流管理、库存管理等，优化仓库的物流流程，减少工作流程中发生的错误。
此外，还可以提供仓库各类数据的分析、查询、生成报表等管理功能。
2.仓库智能感知设备在数字化智慧云仓建设中，智能感知设备可以为仓库提供即时数据采集的能力。
智能感知设备包括RFID技术的标签和阅读器、传感器等，这些设备可以实现对商品流动轨迹、存放位置、温湿度、入库和出库等各种运营数据的采集。
3.移动设备数字化智慧云仓建设中，移动设备可以为仓库的管理、生产、运营提供便利，如扫码枪、PDA等。
移动设备可以在仓库内部快速获取和更新数据信息，提供操作指导和管理功能，有效降低客服中心的工作压力。
二、增强仓库物流管理的能力1.物流模块物流模块是仓库后台管理系统中的关键环节，为仓库提供有效、高效、智能化的物流运作。
通过物流模块，仓库可以实现准确、快速、自动化的出入库操作，包括货物跟踪、仓库空间利用管理、质检及整理等。
2.智能化分拣系统智能化分拣系统通过自动化分拣设备、RFID标签识别、图像识别等技术，实现货物的自动分拣，可以大幅度提高仓库的分拣效率和准确度。
3.智能存储设备智能存储设备可以为仓库提供高度自动化的仓储管理，如货架、空间等智能管理。
智能存储设备能够帮助企业制定科学化、高效化的存储运营方式，提高运营效率，增强企业竞争力。
三、加强仓库安全管理1.高清监控数字化智慧云仓应该加强安全保障，高清监控能够对仓库内部和周边情况进行实时、完整的监控，识别各类安全风险，并及时采取措施避免危害。
2.安全门禁门禁系统可以为员工和进出场物品提供严格的控制。
数据仓库方案
数据仓库方案•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01CATALOGUE数据仓库概述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。
集成性数据仓库中的数据来源于多个源系统，经过清洗、转换和整合后集成在一起。
决策支持性数据仓库为决策制定提供支持，通过数据分析、报表和可视化工具来帮助决策者做出决策。
非易失性数据仓库中的数据是历史的、稳定的，不会因为操作频繁而发生变动。
面向主题性数据仓库中的数据组织是按照主题进行分类的，例如销售、库存、财务等。
操作型数据仓库（Operational Data Warehouse, ODW）：用于支持企业日常业务操作和流程。
分析型数据仓库（Analytical Data Warehouse, ADW）：用于支持高级数据分析、报表和可视化。
混合型数据仓库（Hybrid Data Warehouse, HDW）：同时包含操作型和分析型数据仓库的特点，既支持日常操作也支持高级分析。
02CATALOGUE数据仓库的架构包括企业内部的业务系统、CRM系统、ERP系统等，这些系统是企业数据的主要来源。
内部数据源从数据源中抽取需要的数据，进行清洗和转换。
E（Extract）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。
T（Transform）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。
L（Load）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。
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。
雪花模型将维度表进一步拆分，形成更复杂的结构。
存储层OLAP层多维分析对数据仓库中的数据进行多维度的分析和查询，如时间维度、地理维度、产品维度等。
切片和切块对数据仓库中的数据进行切片和切块操作，提取需要的数据进行分析。
工业物流数字化智能仓储方案
工业物流数字化智能仓储方案第一章数字化智能仓储概述 (2)1.1 数字化智能仓储的定义 (2)1.2 数字化智能仓储的发展趋势 (3)1.2.1 物联网技术的广泛应用 (3)1.2.2 大数据驱动的仓储管理 (3)1.2.3 人工智能技术的融入 (3)1.2.4 云计算与边缘计算的结合 (3)1.2.5 安全环保理念的深入人心 (3)1.2.6 仓储与供应链的深度融合 (3)第二章仓储基础设施建设 (3)2.1 仓储设施规划与设计 (3)2.2 仓储设备选型与配置 (4)2.3 仓储环境优化 (5)第三章物流信息系统构建 (5)3.1 物流信息系统的功能模块 (5)3.1.1 基础信息管理模块 (5)3.1.2 采购与库存管理模块 (5)3.1.3 销售与配送管理模块 (5)3.1.4 财务管理模块 (5)3.1.5 数据分析与报表模块 (6)3.2 物流信息系统的集成与对接 (6)3.2.1 系统集成 (6)3.2.2 对接技术 (6)3.3 物流信息系统的安全与维护 (6)3.3.1 安全策略 (6)3.3.2 维护措施 (6)第四章仓储作业流程优化 (6)4.1 入库作业流程优化 (6)4.2 出库作业流程优化 (7)4.3 库存管理流程优化 (7)第五章智能仓储设备与应用 (8)5.1 自动化立体仓库 (8)5.2 智能搬运设备 (8)5.3 无人机与无人车应用 (8)第六章仓储数据分析与应用 (9)6.1 数据采集与处理 (9)6.1.1 数据采集 (9)6.1.2 数据处理 (9)6.2 数据分析与挖掘 (9)6.2.1 数据分析方法 (9)6.2.2 数据挖掘技术 (10)6.3 数据可视化与应用 (10)6.3.1 图形可视化 (10)6.3.2 地图可视化 (10)6.3.3 仪表盘可视化 (10)第七章仓储安全与风险管理 (10)7.1 仓储安全管理策略 (10)7.1.1 安全管理体系构建 (11)7.1.2 安全设施配置 (11)7.1.3 安全生产责任落实 (11)7.2 风险识别与评估 (11)7.2.1 风险识别 (11)7.2.2 风险评估 (11)7.3 风险防范与应对 (12)7.3.1 风险防范 (12)7.3.2 风险应对 (12)第八章人力资源与培训 (12)8.1 仓储人才需求分析 (12)8.1.1 人才类型需求 (12)8.1.2 人才素质需求 (13)8.2 培训体系构建 (13)8.2.1 培训内容 (13)8.2.2 培训形式 (13)8.2.3 培训评估 (13)8.3 人才激励与评价 (13)8.3.1 激励措施 (14)8.3.2 评价体系 (14)第九章项目实施与运营管理 (14)9.1 项目实施策略 (14)9.2 项目进度与成本控制 (14)9.3 运营管理与优化 (15)第十章未来发展趋势与展望 (15)10.1 数字化智能仓储技术发展趋势 (15)10.2 行业应用前景与挑战 (16)10.3 政策与产业环境分析 (16)第一章数字化智能仓储概述1.1 数字化智能仓储的定义数字化智能仓储是指在现代物流体系中，运用物联网、大数据、人工智能等先进技术，对仓储环节进行数字化改造和智能化管理，以提高仓储效率、降低运营成本、提升仓储服务质量的一种新型仓储模式。
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。
智能大型立体仓库建设方案(一)
智能大型立体仓库建设方案一、实施背景随着全球化和电子商务的快速发展，物流行业面临着巨大的挑战。
传统的仓库管理模式已经无法满足现代企业的需求，存在着效率低下、错误率高、人力成本高等问题。
为了提高仓储效率、降低运营成本、提高服务质量，我们提出了智能大型立体仓库的建设方案。
二、工作原理智能大型立体仓库采用先进的自动化技术，包括机器人、传感器、无线通信等，实现货物的自动存储和取出。
仓库内部设有高层货架，货物通过货叉或升降平台进行存储和取出。
同时，通过先进的仓储管理系统（WMS）和实时数据采集技术，实现对仓库的实时监控和调度。
具体来说，当货物进入仓库时，通过条形码或RFID技术对货物进行识别和跟踪。
WMS系统根据货物的信息，自动规划存储位置和取出策略。
机器人或升降平台根据WMS系统的指令，自动将货物存放到正确的位置或取出货物。
同时，通过传感器和无线通信技术，实时监测仓库内的温度、湿度、光照等环境参数，确保货物的安全存储。
三、实施计划步骤1.需求分析：明确仓库的存储需求、货物类型、出入库频率等。
2.设计阶段：根据需求分析结果，设计仓库布局、货架高度、设备选型等。
3.采购阶段：购买必要的硬件设备，如机器人、传感器、货叉等。
4.施工阶段：按照设计方案进行施工，包括货架安装、设备调试等。
5.系统集成：将各个硬件设备与WMS系统进行集成，实现数据的实时传输和共享。
6.测试阶段：对仓库进行测试，确保各项功能正常运行。
7.运营阶段：正式投入运营，持续监控并优化仓库性能。
四、适用范围智能大型立体仓库适用于需要大量存储空间、出入库频率高的企业，如电商、物流、制造业等。
同时，也适用于需要高精度存储和快速响应市场的企业，如医药、食品等行业。
五、创新要点1.自动化技术：采用先进的机器人技术和传感器技术，实现货物的自动存储和取出。
这大大提高了仓储效率，降低了人力成本。
2.WMS系统：引入先进的仓储管理系统，实现仓库的实时监控和调度。
数据仓库建设方案(DOC32页)
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工程车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，颠末一系列综合诊断阐发，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示阐发成果。
针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处置办法，为车辆的故障根因修复提供必要的撑持。
按照专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务尺度，包罗数据采集频率、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布局上分为数据采集、数据存、数据阐发、数据效劳等几个方面的内容：数据采集：负责从各业务自系统中堆积信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume及传统的ETL采集东西。
数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，撑持海量数据的分布式存储。
数据阐发：数据仓库体系撑持传统的OLAP阐发及基于Spark常规机器学习算法。
数据效劳总线：数据系统提供数据效劳总线效劳，实现对数据资源的统一打点和调剂，并对外提供数据效劳。
1.2 数据采集专家系统数据仓库数据采集包罗两个局部内容：外部数据堆积、内部各层数据的提取与加载。
外部数据堆积是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统堆积数据到专家数据仓库的操作型存储层〔ODS〕；内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外部数据堆积专家数据仓库数据源包罗列车监控与检测系统〔TCMS〕、车载子系统等相关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集和按时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包罗日检修数据等。
按照工程信息堆积要求，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，要求采集体系撑持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可按照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 东西作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处置，及时对问题指标进行预警。
XX公司数据仓库建设项目方案
XX公司数据仓库建设项目方案项目背景XX公司是一家大型企业，面临着日益增长的数据量和日益复杂的数据分析需求。
为了有效管理和利用这些数据，公司决定建设一个数据仓库。
项目目标本项目的目标是建立一个可靠、可扩展且高性能的数据仓库，以支持公司内部各部门和团队的数据分析需求。
具体目标如下：1. 集成数据：将来自不同数据源的各类数据进行汇总和集成，建立统一的数据模型。
2. 数据清洗和转换：提供数据清洗和转换功能，确保数据的准确性和一致性。
3. 数据存储和管理：提供高效的数据存储和管理机制，包括数据备份、恢复和访问控制等功能。
4. 数据查询和分析：提供灵活、高效的数据查询和分析功能，支持各种复杂的数据分析操作。
5. 数据可视化：提供直观、易懂的数据可视化工具，帮助用户更好地理解和分析数据。
项目实施方案本项目将采用以下实施方案：1. 技术选型：根据公司的需求和预算，选择合适的数据仓库解决方案和相关技术工具。
2. 数据收集和集成：通过ETL（抽取、转换和加载）过程，从各个数据源中提取数据，并对其进行清洗和转换，最终加载到数据仓库中。
3. 数据模型设计：基于业务需求和数据分析目标，设计适合的数据模型，包括维度模型和事实模型等。
4. 数据存储和管理：建立高性能的数据存储和管理机制，选择合适的数据库技术和数据存储架构，确保数据的安全和可靠性。
5. 数据查询和分析：设计和实现高效的数据查询和分析接口，支持各类复杂查询和分析操作。
6. 数据可视化：集成数据可视化工具，将数据以直观的图表和报表形式展示，帮助用户更好地理解和分析数据。
项目进度计划本项目将按照以下进度计划进行实施：- 需求调研和分析：2周- 技术选型和方案设计：1周- 数据收集和集成：3周- 数据模型设计和构建：2周- 数据存储和管理系统搭建：1周- 数据查询和分析系统开发：2周- 数据可视化系统开发：1周- 系统测试和优化：2周- 用户培训和上线：1周风险与挑战在项目实施过程中，可能会面临以下风险和挑战：- 技术选型风险：选择的数据仓库解决方案和相关技术工具可能不适用于公司的实际需求。
仓库智能化建设方案
仓库智能化建设方案现代化仓库管理的重要目标是提高仓库的运行效率和准确性。
随着科技的发展，仓库智能化已成为提高效率和降低成本的重要手段。
本文将探讨一个仓库智能化建设方案，以帮助仓库实现更高水平的管理。
一、智能化设备引入仓库智能化的核心在于引入现代科技设备，以提高仓库运行效率和准确性。
首先，我们可以考虑安装智能化的仓库管理系统。
该系统能够实时监控仓库的库存情况、货物的进出情况以及货位的分配情况，大大提高了仓库的管理准确性和信息的实时性。
此外，我们还可以考虑引入智能化的搬运设备，如自动叉车和智能搬运机器人，以减少人力资源的消耗并提高搬运效率。
二、数据采集和分析要实现仓库的智能化管理，必须建立起完善的数据采集和分析系统。
通过在仓库内安装传感器和监测设备，可以对仓库内各种数据进行实时采集和监测，如温湿度、光照、货物的重量和体积等。
这样的数据采集能够帮助仓库管理人员及时掌握仓库的运营情况，以及预测未来的需求和趋势。
同时，借助数据分析技术，可以对海量的数据进行挖掘和分析，进一步优化仓库的运作流程和资源配置。
三、人工智能应用人工智能是仓库智能化的重要组成部分。
通过引入人工智能技术，可以实现仓库的自动化和智能化。
例如，可以通过图像识别技术实现货物的自动分类和归档，提高仓库的存放效率。
同时，人工智能还可以应用于路线规划和仓储货位管理，通过智能算法优化搬运路径和货位分配，进一步提高仓库的运行效率和准确性。
四、物联网的应用物联网技术的应用也可以进一步提升仓库的智能化水平。
通过将各种设备和物品连接到互联网，实现设备之间的无缝通信和协同工作。
例如，可以通过物联网技术，实现货物的追踪和监控，实时掌握货物的位置和状态。
此外，还可以通过物联网技术，实现设备的远程控制和监测，提高设备的运行效率和准确性。
五、安全保障在进行仓库智能化建设的过程中，必须注重安全保障。
保证仓库的安全可靠对于智能化管理至关重要。
我们可以考虑在仓库内部安装监控摄像头和安防设备，以及严格的权限管理系统，确保仓库内的安全。
数仓建设方案
数仓建设方案随着数据量的不断增长和数据的重要性逐渐凸显，企业越来越意识到需要建立一个稳定、高效的数仓（Data Warehouse）来支持决策和业务发展。
本文将提供一个针对数仓建设的全面方案，以帮助企业快速搭建一个完善的数仓系统。
一、背景和介绍数仓是一个集成、主题化、稳定、时间一致且可扩展的数据集合，用于支持企业的决策制定和业务发展。
数仓可以帮助企业实现数据的整合、标准化、准确性和易用性，提供有助于分析和洞察的数据视图。
二、数仓建设流程1.需求调研和分析在开始建设数仓之前，需要对企业的数据需求和业务场景进行调研和分析。
通过与各个部门的沟通和了解，收集字段、指标和报表需求，确定数仓的核心目标和关键指标。
2.数据清洗和整合在这一阶段，需要从各个数据源中提取数据，并对数据进行清洗和整合。
清洗过程包括处理数据缺失、重复、错误等问题，整合过程包括将不同数据源的数据进行字段映射和整合，以确保数据的准确性和一致性。
3.数据存储和建模在这一阶段，需要选择合适的数据存储和建模方式。
常见的数据存储方式包括关系型数据库和大数据存储平台，常见的数据建模方式包括维度建模和标准化建模。
根据企业的需求和数据特点，选择最适合的存储和建模方式。
4.数据抽取和加载在这一阶段，需要进行数据的抽取和加载。
数据抽取是指从数据源中抽取所需的数据，数据加载是指将抽取到的数据加载到数仓中。
可以使用ETL（Extract, Transform, Load）工具来实现数据的抽取和加载，确保数据的及时性和准确性。
5.数据质量管理在数仓建设过程中，数据质量是一个非常重要的方面。
需要建立数据质量管理的机制，包括数据质量评估、数据质量监控和数据质量改进等。
通过监控和改进数据质量，提高数据的准确性和可信度。
6.数据分析和应用在数仓建设完成后，可以进行数据分析和应用开发。
通过使用数据分析工具和开发业务应用，将数仓中的数据转化为有价值的信息和洞察，支持企业的决策制定和业务发展。
智慧仓库管理系统建设方案
智慧仓库管理系统建设方案一、项目背景目前，随着物流行业的发展和物流供应链的优化，智慧仓库管理系统的建设已不仅是企业选项，而是迫切所需。
智慧仓库管理系统是指通过物联网、云计算、大数据等技术手段，使仓库内的物流、信息、资金等资源进行更高效的整合和管理，提高仓储业务的自动化、智能化、高效化、安全性，实现企业降本增效、提高竞争力的目的。
二、系统架构智慧仓库系统由以下模块构成：1. 物流管理模块：包括入库、出库、库存查看等功能。
2. 货物追踪模块：可对货物位置、数量等信息进行实时跟踪。
3. 数据统计分析模块：基于大数据技术分析仓库的库存、流量、周转率等数据，为企业管理提供决策依据。
4. 安全监控模块：仓库内部有监控摄像头进行实时监控，防止货物遭到损失或盗窃。
5. 仓库布局模块：根据货物种类、出入库流量等指标进行优化布局，提高仓库空间利用率、提升作业效率。
三、系统流程1. 采集与传输环节：通过传感技术和RFID识别技术将物流中心的数据采集到系统中并实现实时传输。
2. 数据管理环节：通过大数据存储和处理技术，对采集到的数据进行存储、处理和管理。
3. 决策支持环节：通过数据分析和处理，向仓储管理者和决策者提供数据分析和决策支持。
4. 仓储管理环节：对仓库内的入库、出库、货物存储等进行管理。
5. 监控环节：对仓库内的安全进行监控，实时发现并解决问题，确保仓库安全性。
四、项目实施方案1. 人才：组织技术人员，分工明确，合理配合；培训一定数量的专业操作人员并定期进行考核。
2. 硬件：基于物联网技术原则，配备必要的硬件设备，如传感器、智能装置等。
3. 软件：选用先进的仓储管理系统软件，经过规划，定制符合自己企业需要的模块。
4. 测试：系统在正式启用之前，要进行充分的测试，确保系统稳定性和准确性。
5. 数据采集：对全过程进行数据采集，进行数据清洗和整合，并对数据进行挖掘和分析。
6. 展示：通过定制化的数据可视化和分析工具，给业务管理人员、技术人员、业务决策者上映清晰的数据分析报表。
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。
智能仓库建设方案
智能仓库建设方案
互联网技术以及人工智能的不断发展，促使各行各业转变了传统的运维管理方式，纷纷朝着更加智能化、效率化的方向进发。
仓库作为储存货物的地方，以往采取人工值守的方式已无法应对时代的要求，也容易因为人员监测不到位而导致物品受损，给企业带来经济损失。
为此，您需要一个智能仓库建设方案，帮助您实现管理的科学化。
一、建设思路
这套智能仓库建设方案，通过环控主机、传感设备、告警装置，可以对仓库内的温湿度、烟雾、漏水、空调、加湿器、门禁、除湿机、明火、红外、视频等进行智能化的监测管理，打造智能仓库。
方案的建设思路分为以下三个部分：
1、数据采集层：在库房内部署各个前端传感器，对重要的参数进行实时数据采集，为数据分析提供准确、可靠的数据支持
2、无线传输层：通过先进的物联网传输技术，将现场采集到的信息上传至云端平台上，满足客户提出的云端管理的需求
3、远程应用层：通过IE的方式进行浏览，即便不在现场也可以掌握仓库内的动态，可以向远处的仓库下达控制指令
二、方案优势
1、及时预见和分析设备故障，及时发现、排除设备故障，有效减少维修的时间和费用，降低运营成本。
2、故障及时进行告警，支持电话、短信、app、网页、微信、本地声光报警等方式，有效提高了预警的送达率
3、集中管理云平台还具备资产管理的功能，可以对出入库的物品进行记录，极大地环节了人员的工作负担
4、提供详细的报警日志记录，含时间、说明、位置、方式、原因、接收人、现场图像等信息，可导出报表
通过智能仓库建设方案，在库房内运行一套智能监控系统，实时监测现场重要参数的信息，及时发现异常情况，以最快的速度对故障住处应急处理，保证存储物品的存放质量，打造智能化的仓库。
仓库智能化建设方案
仓库智能化建设方案一、仓库智能化建设的目标仓库智能化建设的主要目标是提高仓库运作的效率和准确性，降低成本，提升客户满意度，并增强企业的竞争力。
具体目标包括：1、实现库存的实时可视化管理，让管理人员能够随时了解库存的准确数量、位置和状态。
2、提高货物出入库的效率，减少操作时间和错误率。
3、优化仓库空间的利用，提高存储密度。
4、实现仓库作业的自动化和智能化，降低人力成本。
5、提高仓库管理的安全性和可追溯性，确保货物的安全和质量。
二、仓库智能化建设的关键技术1、物联网技术通过在货物、货架、设备等上安装传感器和标签，实现对仓库内物品的实时感知和追踪。
例如，使用 RFID 标签可以快速读取货物的信息，提高出入库的效率。
2、自动化设备引入自动化的货架、输送线、堆垛机等设备，实现货物的自动存储和搬运。
这些设备可以大大提高仓库作业的效率和准确性，减少人力劳动。
3、仓库管理系统（WMS）选择一款功能强大的 WMS 系统，实现对仓库业务的全面管理，包括库存管理、订单管理、出入库管理、库位管理等。
WMS 系统应具备良好的兼容性和扩展性，能够与其他企业系统进行集成。
4、大数据分析利用大数据技术对仓库的运营数据进行分析，挖掘潜在的优化空间和问题。
通过数据分析，可以制定更合理的库存策略、优化仓库布局、预测需求等。
5、人工智能技术例如，使用机器学习算法进行库存预测、优化拣货路径等，提高仓库管理的智能化水平。
三、仓库智能化建设的具体步骤1、需求分析深入了解企业的业务需求、仓库现状和未来发展规划，明确智能化建设的重点和目标。
2、方案设计根据需求分析的结果，设计仓库智能化建设的整体方案，包括技术选型、设备布局、系统架构等。
3、设备采购与安装根据方案设计，采购所需的自动化设备和传感器，并进行安装调试。
4、系统开发与集成开发或定制WMS 系统，并与企业的其他系统（如ERP、CRM 等）进行集成，实现数据的无缝对接。
5、人员培训对仓库管理人员和操作人员进行培训，使其熟悉新的设备和系统的操作和管理。
仓储智慧化建设方案设计
仓储智慧化建设方案设计随着物流行业的迅猛发展，仓储业也在不断进步。
为了更好地适应市场需求，提高运营效率，降低成本，越来越多的仓储企业开始借助科技手段实现智慧化建设。
本文将从仓储智慧化建设的概念、目标、关键技术和方案设计四个方面阐述仓储智慧化建设的必要性和实施方法。
一、仓储智慧化建设的概念仓储智慧化建设是指在传统仓储基础上，利用物联网、大数据、云计算等技术手段，将独立得到贵公司在物业行业平台所留存的各种数据互联互通，实现仓库、物料、运输、配送、销售、售后等各个环节的信息精细化、智能化管理，使管理人员更全面、精确、及时、准确地掌握企业运营状态和动态，提高企业的生产效率、减少管理成本。
二、仓储智慧化建设的目标1.提高作业效率借助物联网技术，实现设备、设施、人员的集中管控，规范作业流程，提高仓库作业效率，减少错误率。
2.降低成本通过物流IoT、RFID、智能分拣系统等技术手段实现仓库数字化、智能化管理，达到优化资源利用，降低人工成本的效果。
3.提高管理水平将人、货、场进行互联互通，信息完全透明，根据实时数据精准分析制定管理策略，科学合理地调配资源，提高企业竞争力。
4.提高客户满意度通过物流信息系统将传统的货物物流转变成信息流，实现智能化派单、追踪查询等功能，提高物流服务水平，增强客户黏性和满意度。
三、仓储智慧化建设的关键技术1.物联网技术物联网技术是智慧仓储建设的核心技术。
通过传感设备采集信息，终端数据传输、数据处理、数据分析、数据挖掘，将仓库的设施、设备、人员及物流贯穿起来，实现仓储环节的高效、精准、智能化管理。
2.ERP系统ERP系统在企业智慧化建设中起到了举足轻重的作用。
它将企业各个部门的业务数据实现集中管理，实时监控物流、售后、供应等信息，形成数据整合，为企业管理层决策提供数据支持。
3.智能分拣系统智能分拣系统是应用物流IoT技术开发出的一种高效、智能的分拣机。
它能够自动识别货物信息、尺寸和重量，自动分拣，极大提高了分拣效率。
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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范，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内容：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内容：外部数据汇集、内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）；内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，数据采集的内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”范式中，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,加载一张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内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、规范化的数据处理流程，例如：如何采集内部和外部数据、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年内历史监测数据采用NoSQLHBase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，各层次数据存储内容如下➢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，主题域内部进行拆分、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内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。
在回归算法中通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邮件预测，例如概率大于0.5，则这封邮件就是垃圾邮件。
➢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。