EDW数据仓库项目方案
XX物流公司数据仓库建设项目方案
XX物流公司数据仓库建设项目方案项目背景XX物流公司是全国性的物流企业，其业务范围覆盖了国内大部分城市。
随着业务的逐步扩张，公司内部数据量不断增加，数据分散、信息共享不畅成为了公司发展的瓶颈。
因此，公司决定建设数据仓库，来解决以上问题，提高业务决策能力。
项目目标1. 统一管理公司业务数据，实现数据一致性和准确性；2. 改善数据分散、信息共享不畅的问题，实现业务各部门数据共享；3. 支持数据分析和业务决策，提高公司竞争力；4. 降低 IT 系统维护成本，提高管理效率。
项目内容在项目实施中，主要包括以下步骤：1. 数据仓库设计：根据公司业务特点和需求，设计数据仓库的数据模型。
2. 数据抽取：从各个业务系统中抽取数据，并进行清洗和整合。
3. 数据存储：将清洗后的数据加载到数据仓库中，并进行安全备份和恢复设计。
4. 数据分析：对数据进行基本的统计分析和多维分析，为企业的业务决策提供支持。
5. 系统部署：对系统进行测试，确保其满足设计和需求，最终进行部署上线。
6. 培训及支持：为用户提供培训和支持，确保系统正常运行。
注意事项1. 建设数据仓库需要耗费较大的人力、物力和财力，也存在一定的风险，公司要做好风险评估。
2. 项目实施需要跨部门协作，需彻底明确任务分工及责任，由一名负责人进行统一协调。
3. 建设完成后，还需要不断完善和更新数据维护，以提高数据仓库系统的效能。
结论通过本次数据仓库建设项目，XX物流公司将能够整合和管理公司业务数据，提高决策能力和竞争力，降低IT系统维护成本，促进业务各部门之间的信息共享和协作。
在项目实施中，公司需要制定完善的方案，并在各方面做好风险评估和资源调配，确保项目的成功实施。
数据仓库项目技术方案_2
数据仓库系统示意图：说明：1.企业的各种应用平台可分为在线事务（OLTP）和在线分析（OLAP）两类，其中在线事务主要包括了网管、计费、帐务、信用管理、客服、营业等业务平台；在线分析主要包括工程管理、计划规划、帐务分析、决策支持、综合评价、预测、统计分析等管理平台和包括数据挖掘、话务及网络分析、客户消费行为分析等专业平台；2.通过网元系统获取的业务及网络信息、通过营业系统获取的营业信息、通过MIS系统获取的人事、投资、财务、计划等信息、已经外部社会经济、政策法规等信息共同构成了数据仓库的数据来源，通过数据清洗成为统一的信息存储在数据仓库中进行管理和维护；3.数据仓库中的数据主要用于对其进行全面的、科学的、深层次的分析、综合，并对各种应用平台提供支持，包括管理平台、专业平台和业务平台；4.本项目在建立数据仓库之后，第一阶段将完成信用管理、综合评价、预测、统计分析等四个应用系统，在第二阶段则完成话务及网络分析、客户消费行为分析以及数据挖掘等应用系统，分别在图中以不同的填充颜色表示。
数据仓库体系结构示意图：应用数据仓库的主要应用：根据数据仓库所能提供的各种数据，可以通过多种数据分析的手段，实现一系列的应用系统，这些应用可以是基于历史数据的、综合的、比较复杂的、发现型的和智能化的。
基本涵盖了联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）两个领域：联机分析处理（OLAP）是一种软件技术，它使分析人员、经理和决策者能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。
这些信息是从原始数据转换过来的，按照用户的理解，它反映了企业真实的方法面面。
实现OLAP的主要方式有：各种统计分析；预定义查询、动态交互查询以及决策支持的查询；产生各种数据表格、多维复杂表格、动态表格、报告等；可视化较强的图表以及动态模拟、交互式动画等技术表现复杂数据及其关系；数据挖掘（DM）是综合利用统计学方法、模式识别技术、聚类分析、神经网络、规则归纳等技术，对大量的数据进行组织、分析、综合和解释，发现其中的客观规律和内在联系。
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。
EDW数据仓库项目策划方案
XX银行EDW/数据仓库项目方案目录第一章系统总体架构............................. ５1.1总体架构设计概述........................... ５1.1.1总体架构的设计框架..................... ５1.1.2总体架构的设计原则..................... ７1.1.3总体架构的设计特点..................... ８1.2EDW执行架构................................ ８1.2.1执行架构概述........................... ９1.2.2执行架构设计原则....................... ９1.2.3执行架构框架......................... １１1.3EDW逻辑架构.............................. ２２1.3.1逻辑架构框架......................... ２２1.3.2数据处理流程......................... ３３1.4EDW运维架构.............................. ３４1.4.1运维架构概述......................... ３４1.4.2运维架构的逻辑框架................... ３６1.5EDW数据架构.............................. ４２1.5.1数据架构设计原则..................... ４２1.5.2数据架构分层设计..................... ４４1.6EDW应用架构.............................. ４９1.6.1应用架构设计原则..................... ４９1.6.2数据服务............................. ５０1.6.3应用服务............................. ５１第二章 ETL体系建设............................ ５２2.1ETL架构概述.............................. ５２2.2ETL设计方案.............................. ５５2.3ETL关键设计环节.......................... ５５2.3.1接口层设计策略....................... ５５2.3.2 Staging Area设计策略................. ５６2.3.3数据加载策略......................... ５７2.3.4增量ETL设计策略...................... ５８2.3.5异常处理............................. ６１2.3.6作业调度和监控....................... ６２2.3.7元数据治理........................... ６２2.3.8 ETL模块设计.......................... ６２2.3.9 ETL流程设计.......................... ６７2.3.10动态资源分配........................ ７０2.3.11数据接口设计........................ ７２第一章系统总体架构1.1 总体架构设计概述1.1.1 总体架构的设计框架XX银行EDW项目的总体架构分为基础技术架构、应用架构和数据架构三个核心部分。
数据仓库建设实施方案
数据仓库建设实施方案1.引言数据仓库是一个用于集成和管理组织内部各个部门的数据的存储库。
它通过提供一个统一的数据视图，帮助组织更好地理解和利用自己的数据资产。
本文将介绍一个数据仓库建设的实施方案，包括项目管理、数据模型设计、ETL程序开发、数据治理和质量保证等方面。
2.项目管理数据仓库建设是一个复杂且长期的过程，需要进行有效的项目管理。
项目管理包括确定项目的范围、时间和资源，并制定详细的工作计划。
在项目管理过程中，需要确保与相关部门的沟通顺畅，及时解决问题和调整计划，并进行定期的项目审查和评估。
3.数据模型设计数据模型是数据仓库的核心，它定义了数据的结构和关系。
在进行数据模型设计时，需要对组织的业务需求进行详细的分析和理解。
可以采用维度建模和星型模型来设计数据模型，以便更好地支持报表和分析需求。
此外，还需要设计合适的数据粒度和聚集策略，以提高查询性能和报表生成速度。
4.ETL程序开发ETL(提取、转换、加载）过程是将原始数据从源系统中提取出来并经过一系列转换后加载到数据仓库中的过程。
在进行ETL程序开发时，需要根据数据模型设计和业务需求，编写抽取数据的程序、转换数据的规则和加载数据的程序。
此外，还需要确保数据的完整性和一致性，并进行错误处理和数据清洗等工作。
5.数据治理数据治理是数据仓库建设中的重要环节，它指导和管理数据的使用和管理。
数据治理包括数据安全管理、数据质量管理、数据管理和数据治理组织建设等方面。
在进行数据治理时，需要明确数据仓库中的数据所有权和访问控制规则，并建立数据质量指标和监控机制，以保证数据的准确性和完整性。
6.质量保证数据仓库建设过程中需要进行质量保证工作，以确保数据仓库的性能和可靠性。
质量保证包括性能测试、容量规划和备份恢复等方面。
在进行性能测试时，需要模拟实际的用户访问场景，并评估数据仓库的响应时间和吞吐量。
在进行容量规划时，需要根据数据量和查询需求，确定合适的硬件配置和存储容量。
EDW_(DM数据仓库数据建模)模型设计
大客户分析管理系统
企
运营数据挖 掘引擎 数据挖 掘应用
保险数据模型
数据集市
元数据库
为什么需要企业模型？
数据集市之间数据一致性
包含全部历史的核心数据
一致的事实表和维度
EDW 数据模型在项目实施中的作用
DWM 数据仓库模型
A筛选：
去掉ETL需要而模型 不需要的字段
1.多维模型设计文 档： 维度 指标 派生指标 2.需求-模型映射文 档 3.报表样张 4.操作说明
B映射：
1.映射到EM 2.结合性能考虑 3.结合实现考虑
数据筛选： 1.表一级筛选 2.字段级筛选
数据筛选： 1.模型的数据筛选 2.ETL映射数据筛选
Partition key
问题的提出:
在进行多表关联时，所涉及的关联表行数巨大，关联速度达不到要求。
解决方案：在所有大表中建立 Partition key, 按照该键的键值对表进行
物理分 区。Partition key 从Partition config 表中获得。分区策略是 按照分公司进行分区。
解决方案
例如：Road vehicle（2001260001）
使用示例：表 A 与表 B 进行关联时，如下进行 select A.column1, B.column2 from A, B where A.foreign_key=B.Primary_key
and A.partition_key in (select Storage partition from
使用示例：
-
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某银行数据仓库建设项目方案
XX银行EDW/数据仓库项目方案目录第一章系统总体架构.................................................................................. ５1.1总体架构设计概述............................................................................................ ５1.1.1总体架构的设计框架.............................................................................. ５1.1.2总体架构的设计原则.............................................................................. ６1.1.3总体架构的设计特点.............................................................................. ７1.2EDW执行架构.................................................................................................... ７1.2.1执行架构概述............................................................................................ ８1.2.2执行架构设计原则................................................................................... ８1.2.3执行架构框架............................................................................................ ９1.3EDW逻辑架构................................................................................................ １８1.3.1逻辑架构框架........................................................................................ １８1.3.2数据处理流程........................................................................................ ２７1.4EDW运维架构................................................................................................ ２８1.4.1运维架构概述........................................................................................ ２８1.4.2运维架构的逻辑框架.......................................................................... ３０1.5EDW数据架构................................................................................................ ３７1.5.1数据架构设计原则............................................................................... ３７1.6EDW应用架构................................................................................................ ４２1.6.1应用架构设计原则............................................................................... ４３1.6.2数据服务................................................................................................. ４３1.6.3应用服务................................................................................................. ４４第二章ETL体系建设................................................................................ ４５2.1ETL架构概述................................................................................................... ４５2.2ETL设计方案................................................................................................... ４７2.3ETL关键设计环节.......................................................................................... ４７2.3.1接口层设计策略.................................................................................... ４７2.3.2 Staging Area设计策略...................................................................... ４８2.3.3数据加载策略........................................................................................ ４９2.3.4增量ETL设计策略............................................................................... ５０2.3.5异常处理................................................................................................. ５２2.3.6作业调度和监控.................................................................................... ５３2.3.7元数据管理............................................................................................. ５３2.3.8 ETL模块设计.......................................................................................... ５３2.3.9 ETL流程设计.......................................................................................... ５７2.3.11数据接口设计..................................................................................... ６１第一章系统总体架构1.1总体架构设计概述1.1.1总体架构的设计框架XX银行EDW项目的总体架构分为基础技术架构、应用架构和数据架构三个核心部分。
XX企业数据仓库分析系统整体设计开发项目可行性方案
XX企业数据仓库分析系统整体设计开发项目可行性方案一、项目背景及目标本文针对XX企业，提出了建立数据仓库分析系统的项目可行性方案。
主要目标是通过该系统，实现对企业数据的集中管理、快速查询和多维分析，为企业决策提供支持。
二、项目可行性分析1.技术可行性：随着大数据技术的发展，数据仓库分析系统的建设不再是高门槛的技术难题。
现有的数据仓库建设技术和工具能够满足企业对数据处理和分析的需求。
2.经济可行性：建立数据仓库分析系统需要耗费一定的人力、物力和财力，但与其带来的收益相比，成本较低。
通过对企业数据进行深度挖掘和分析，可以提高企业效率和利润，实现长期经济效益。
3.组织可行性：项目的实施需要得到企业各个部门的支持和配合，尤其是高层领导的支持。
建立良好的组织沟通机制和协作模式，能够确保项目的顺利进行。
4.法律可行性：在数据收集、存储和处理过程中，需要遵守相关的法律法规，保护用户隐私和数据安全。
建立合规的数据管理流程和安全保障机制，可以降低法律风险。
5.时间可行性：项目的实施需要一定的时间周期，需要制定详细的项目计划和进度安排，合理分配资源，确保项目按时完成。
综合以上分析，XX企业数据仓库分析系统的建设是可行的，有望为企业带来长期稳定的经济效益和竞争优势。
三、项目实施方案1.需求分析：与各个部门沟通，了解他们对数据仓库分析系统的需求，并确定系统的功能和性能指标。
2.技术选型：选择适合企业需求的数据仓库建设工具和技术平台，确保系统的稳定性和可靠性。
3.数据采集和清洗：建立数据采集和清洗流程，确保数据的准确性和完整性，为后续的分析提供可靠的数据支持。
4.数据仓库设计：设计数据仓库的结构和架构，包括数据模型、数据仓库载入和转换规则等，确保系统能够支持多维分析。
5.多维分析工具选型：选择适合企业需求的多维分析工具，支持用户进行灵活的数据查询和分析操作。
6.系统开发和测试：根据需求分析和技术选型结果，开展系统的开发和测试工作，确保系统的稳定性和性能。
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。
EDW架构
数据仓库架构数据仓库架构，是IT架构的一个分支，随着数据在企业的核心作用的增强，数据仓库的架构日益重要。
数据仓库架构由于其技术选择非常广泛，看上去复杂，不过背后有一套比较稳定的思路，这也是数据仓库架构设计的一个要点，稳定中蕴含变化，变化中蕴含稳定。
总体来说，数据仓库架构分成两大块，一是硬件架构，二是软件架构。
硬软架构又可以分成封闭式和开放式。
封闭式硬件架构代表厂商有teradata，其硬件是专属的，必须使用特殊的硬件才能运行。
开放式硬件架构的代表有oracle，可以运行在各种硬件上，不过开放和封闭之间的界限也逐步的融合，oracle也开始打包hp的专属硬件来推广其dw的方案，而teradata也开始用基于suse的os可运行的硬件上提供其dw产品。
封闭式硬件好处是开箱即用，经过厂商的严格测试，保障性比较高，开放式硬件则需要企业具备很强大的技术实力，能够有一支具备硬件，存储，操作系统综合知识和能力的团队，在组合成一套可以运行dw软件的基础平台，并且在发现问题的时候要能很快速的定位问题的原因并解决。
数据仓库的软件架构选择更加丰富。
从数据库软件，etl软件，展现软件，数据挖掘软件，每一种类型里面都具备非常多的选择。
这些软件的选择是架构设计的一部分，架构设计的重要核心一部分是综合这些软件的一套思路，在一套dw架构设计的思路下，软件可以很灵活的进行选择。
1 出发点？需要解决哪些问题？所谓架构，好比大厦，好的设计大厦具备很好的抗震，抗自然灾害能力，框架式建筑能够重新打造内部结构。
而数据仓库架构也是解决类似的问题，其实很多数据仓库在开始起步的时候是不谈架构的，本来就是小作坊，无须谈到架构这个高度。
但是如果要考虑建设一个能支撑容纳5-10年业务的时候，架构的好坏就体现出来了。
一个好的架构其实就是经验的沉淀物，架构是在理清楚数据仓库的基本的任务，并能让这些任务高效低成本的实现。
举个简单的例子来理解一下，数据仓库中同步数据和汇总数据的依赖模块非常之多，如果其中若干模块出错，该如何处理？如果架构设计不好，就会陷入维护人员不断的寻找问题，清理现场，手工调度等问题出现，场面应该十分混乱。
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。
【完整流程】用IBM DWE数据仓库建立数据分析
用IBM DWE数据仓库建立数据分析【IT168 技术文档】针对数据仓库、商业智能应用，IBM提供了全面的、业界领先的解决方案。
软件方面，提供了集成的、端到端的解决方案DWE (Data Warehouse Edition)；硬件方面，IBM提出了Balanced Warehouse解决方案，它根据用户预计的数据仓库规模，为用户提供预先配置的、经过优化的、可以扩展的硬件配置方案，包括服务器的型号、配置，存储的配置，网络的配置，可以为用户提供合理的硬件选型；在数据仓库模型方面，IBM提供了针对银行、电信、保险及零售业的数据仓库模型，可以为用户提供针对行业应用的模板，加速行业应用建模。
本文，主要为大家介绍DWE (Data Warehouse Edition)解决方案，特别是如何利用DWE功能部件快速建立数据分析应用，以帮助大家快速掌握利用DWE开发分析应用的基本方法。
DWE软件包是一个集成的解决方案，它包括了实现一个数据仓库应用所需的各种功能部件，包括：－用于数据抽取、转换、清洗、装载的软件 SQL Warehouse，它主要实现基于数据库的数据转换工作。
－用于构造多维数据模型的功能部件OLAP，它主要完成构建多维数据模型，并将多维数据模型保存到数据库中，使数据库成为真正的多维模型感知的数据库系统，同时，可以完成不同分析工具之间的多维模型的元数据交换。
另外，它还可以针对多维数据模型提供优化功能，通过提供建立数据汇总表的功能来优化数据分析效率。
－用于查询、报表及OLAP分析的前端展现工具Alphablox，它是一个基于J2EE 架构的多维分析工具，主要定位于提供嵌入式的、可定制化的应用。
用户开发Alphablox应用，主要是开发一些jsp页面，同时嵌入Alphablox提供的用于多维分析的各种Blox，开发周期短，可定制能力强。
－用于数据挖掘的功能部件Mining，它通过Modeling、Visualization及Scoring等功能实现数据挖掘模型的建模、可视化展现及实时利用模型为新数据评分的功能。
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。
数据仓库平台建设实施方案
汇报人：xxx 2024-02-22
目录
• 项目背景与目标 • 数据仓库架构设计 • 平台功能模块划分及实现方案 • 平台性能优化策略部署 • 平台安全保障措施制定 • 项目实施进度管理与质量控制
01
项目背景与目标
项目背景介绍
企业信息化发展
随着企业业务的不断扩展和信息化水平的提 升，数据仓库平台的建设成为企业发展的重 要支撑。
实现方法
基于数据仓库的商业智能分析工具或自定义查询分析脚本， 提供多维分析、数据挖掘、报表生成等功能，支持图表、表 格等多种展示方式。
04
平台性能优化策略部署
硬件资源优化配置建议
服务器
选择高性能、可扩展的服务器， 确保足够的计算能力和存储空间
。
存储设备
采用高速、大容量的存储设备，如 SSD或高性能的SAN/NAS存储系 统。
违规行为监测
通过审计日志分析和监测，发现用户的违规行为，如越权访问、数 据篡改等，并及时进行处理和报警。
日志保留和备份
保留一定时间内的审计日志，并进行备份存储，以备后续查询和分析 需要。
06
项目实施进度管理与质量控制
项目实施阶段划分及里程碑设置
需求分析阶段
明确业务需求，确定数据仓库的功能和性能 要求。
用户权限管理和访问控制设置
用户身份认证
采用多因素身份认证方式，确保用户身份的真实性和合法性。
权限分配和控制
根据用户角色和职责，分配不同的数据访问和操作权限，实现细 粒度的访问控制。
访问记录和监控
记录用户的访问行为和操作日志，实时监控异常访问和违规行为 。
审计日志记录和违规行为监测
审计日志记录
EDW数据仓库项目方案
EDW数据仓库项目方案1. 项目背景随着企业业务规模的不断扩大和数据量的快速增长，数据管理变得越来越重要。
企业需要一个可靠的数据仓库来存储和管理大量结构化和非结构化数据，以支持决策制定、业务分析和数据挖掘等活动。
因此，开展EDW（企业数据仓库）项目是当前很多企业关注的重点。
本文档将详细介绍一个EDW数据仓库项目的方案，包括项目目标、项目范围、实施计划和关键任务等内容。
2. 项目目标本EDW数据仓库项目旨在解决企业当前面临的数据管理和分析挑战，提供一个集中、可靠、高效的数据存储和管理平台，以帮助业务部门更好地利用数据支持决策制定和业务运营。
具体的项目目标包括：•构建一个数据仓库系统，能够集成和存储来自多个数据源的多种结构化和非结构化数据。
•提高数据质量和一致性，确保数据的准确性和可靠性。
•提供高效的数据检索和访问功能，支持各种业务分析和数据挖掘需求。
•提供良好的数据安全和权限控制机制，确保数据的机密性和完整性。
3. 项目范围本EDW数据仓库项目的范围包括以下方面：3.1 数据源集成本项目将对企业的多个数据源进行集成，包括但不限于关系型数据库、文件系统、日志数据、传感器数据等。
通过数据源集成，将数据从不同的系统和应用中收集和抽取到数据仓库中。
3.2 数据清洗和转换为了保证数据质量和一致性，本项目将对被抽取的数据进行清洗和转换操作。
包括数据去重、格式化、校验等处理，以确保数据的正确性和完整性。
3.3 数据存储和管理本项目将建立一个稳定、可靠的数据存储和管理平台。
选择合适的存储技术和架构，以满足数据容量和性能的要求。
并建立相应的数据备份和恢复机制，保证数据的可靠性和可用性。
3.4 数据检索和访问为了满足不同业务部门和用户的需求，本项目将提供各种数据检索和访问功能。
包括基于SQL的查询、可视化报表和多维分析等功能，以支持业务分析和决策制定活动。
3.5 数据安全和权限控制为了保护敏感数据的安全性和保密性，本项目将建立相应的数据安全和权限控制机制。
数据仓库实施计划方案
XXX公司BI系统方案建议书二〇二〇年四月目录第一章概述 (1)第二章商业智能综述 (3)2.1商业智能基本结构 (3)2.1.1 XXX数据仓库架构 (4)2.1.2 数据仓库：用于抽取、整合、分布、存储有用的信息 (7)2.1.3 多维分析：全方位了解现状 (7)2.1.4 前台分析工具 (8)2.1.5 数据挖掘 (8)2.2商业智能方案实施原则 (9)2.2.1 分阶段、循序渐进的原则 (9)2.2.2 实用原则 (9)2.2.3 知识原则 (10)第三章XXX公司BI系统方案 (11)3.1XXX公司BI系统的需求分析 (11)3.2XXX的解决方案 (11)3.3建议架构 (15)第四章所选XXX产品简介 (18)4.1DB2UDB (18)4.1.1 概述：DB2家族(Family)与DB2通用数据库(UDB) V7.2 (18)4.1.2 DB2通用数据库(UDB) V7.2的特色 (20)4.1.3 DB2通用数据库(UDB)的其他先进功能 (39)4.2DB2W AREHOUSE M ANAGER (数据仓库管理器) (46)4.2.1 DB2 Warehouse Manager的主要部件 (47)4.2.2 数据抽取、转换和加载(ETL)功能 (48)4.2.3 元数据(Meta Data)管理 (53)4.2.4 DB2 Warehouse Manager的其它技术特点 (54)4.3XXX OLAP S ERVER(多维数据库服务器) (56)4.3.1 DB2 OLAP Server引擎 (57)4.3.2 DB2 OLAP Server各个附件 (59)4.3.3 DB2 OLAP Server与DB2 Warehouse Manager集成 (62)4.3.4 DB2 OLAP Server支持的前端工具 (64)4.4DB2OLAP A NALYZER (64)4.5数据挖掘工具（XXX I NTELLIGENT M INER） (65)4.5.1 数据挖掘的实现方法 (67)4.5.2 数据挖掘基本方法 (68)4.5.3 数据挖掘与多维分析相结合 (70)第五章工程服务和售后服务 (72)5.1工程服务 (72)5.2售后服务 (72)5.2.1 XXX数据仓库的安装及配置服务 (72)5.2.2 XXX数据仓库的维护服务 (72)5.2.3 XXX数据仓库的顾问服务 (73)5.2.4 XXX培训服务 (73)5.3技术文档 (74)第一章概述随着市场竞争的日益激烈，各家公司纷纷把提高决策的科学性、合理性提高到一个新的认识高度。
数据仓库建设实施方案
1.数据仓库概述经过多年IT的建设，信息对于XXX的日常管理已经日益重要，并逐渐成为重要的信息资产，信息资产的管理已经成为日常管理中一个非常重要的环节。
如何管理和利用好XXX内部纷繁的数据也越来越成为信息管理的一项重要工作。
在过去相当一段时间内，XXX业务系统的构建主要围绕着业务的数据展开，应用的构建多是自下而上构建，主要以满足某个部门的业务功能为主，我们称之为业务处理的时代。
这样的构建方式造成了一个个分立的应用，分立的应用导致了一个个的静态竖井。
由于数据从属于应用，缺乏XXX全局的单一视图，形成了一个个信息孤岛，分立的系统之间缺乏沟通，同样数据的孤岛导致只能获得片面的信息，而不是全局的单一视图。
存储这些信息的载体可能是各种异构或同构的关系型数据库，也有可能是XML、EXCEL等文件。
因此，构建新一代的一体化平台提上了日程并最终促成全域数据的管理方式，目的是覆盖XXX各个环节的关键业务数据，完善元数据管理，形成全局的数据字典、业务数据规范和统一的业务指标含义，能够灵活的获取XXX业务数据的单一视图（需要保证数据的一致性、完整性、准确性和及时性）。
数据的交换和共享主要发生在上下级组织机构之间或同级的不同部门之间。
最终，这些数据可以为部队分析、决策支持（多维分析、即席查询、数据挖掘）等应用提供更及时、准确、有效的支持。
数据仓库的目标是实现跨系统数据共享，解决信息孤岛，提升数据质量，辅助决策分析，提供统一的数据服务。
同时，数据仓库的构建也面临着各种挑战，比如信息整合在技术上的复杂度、信息整合的管理成本、数据资源的获取、信息整合的实施周期以及整合项目的风险等。
2.全域数据库总体架构信息治理、元数据管理IT 安全运维管理IT 综合监控展示层门户手机平板电脑PC统一授权服务单点登录应用层多维分析即席查询报表统计统计分析预测分析分析型管理流程整合数据整合空间数据其他应用基础服务层应用服务器空间地理数据引擎服务总线主数据管理引擎协同工作事件驱动规则引擎数据挖掘引擎消息中间件工作流引擎知识内容管理引擎大数据分析引擎OLAP引擎数据存储区流媒体数据大数据OSD数据仓库数据集市特征库模型库预测数据地理数据MDMH UB共享数据库交换服务体系数据层（ISB ）数据联邦数据复制数据清洗数据转换大数据流消息队列应用层流程服务信息服务交互服务消息服务基础设施层（网络、存储、硬件、系统软件）关系型数据源非关系型数据源传感器/监控数据源核心业务边防一体化其他XML Excel Web 服务消息队列文本数据智能传感器虚拟传感器摄像头全域数据库总体架构全域数据库总体的层次，最下面是基础架构层，主要包括支撑这一架构运行的主机系统、存储备份系统、网络系统等内容。
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XX银行EDW/数据仓库项目方案目录第一章系统总体架构................................................................. ５1.1总体架构设计概述............................................................... ５1.1.1总体架构的设计框架 ..................................................... ５1.1.2总体架构的设计原则 ..................................................... ６1.1.3总体架构的设计特点 ..................................................... ７1.2EDW执行架构.................................................................... ７1.2.1执行架构概述............................................................... ８1.2.2执行架构设计原则 ........................................................ ８1.2.3执行架构框架............................................................... ９1.3EDW逻辑架构................................................................. １８1.3.1逻辑架构框架............................................................ １８1.3.2数据处理流程............................................................ ２７1.4EDW运维架构................................................................. ２８1.4.1运维架构概述............................................................ ２８1.4.2运维架构的逻辑框架 .................................................. ３０1.5EDW数据架构................................................................. ３６1.5.1数据架构设计原则 ..................................................... ３６1.5.2数据架构分层设计 ..................................................... ３８1.6EDW应用架构................................................................. ４１1.6.1应用架构设计原则 ..................................................... ４１1.6.2数据服务.................................................................. ４２1.6.3应用服务.................................................................. ４３第二章ETL体系建设 .............................................................. ４４2.1ETL架构概述................................................................... ４４2.2ETL设计方案................................................................... ４６2.3ETL关键设计环节 ............................................................ ４６2.3.1接口层设计策略 ........................................................ ４６2.3.2 Staging Area设计策略............................................... ４７2.3.3数据加载策略............................................................ ４８2.3.4增量ETL设计策略 ..................................................... ４８2.3.5异常处理.................................................................. ５１2.3.6作业调度和监控 ........................................................ ５２2.3.7元数据管理............................................................... ５２2.3.8 ETL模块设计 ............................................................ ５２2.3.9 ETL流程设计 ............................................................ ５６2.3.10动态资源分配.......................................................... ５８2.3.11数据接口设计.......................................................... ６０第一章系统总体架构1.1总体架构设计概述1.1.1总体架构的设计框架XX银行EDW项目的总体架构分为基础技术架构、应用架构和数据架构三个核心部分。
这三个部分共同组成了XX银行EDW系统。
在基础技术架构中，包括执行架构、逻辑架构、功能组件架构和运维架构四个部分。
⏹执行架构描述系统大的框架和模块区域，以及之间的逻辑关系；是确定生产环境的建设要求及指导原则。
⏹逻辑架构描述EDW各个模块之间的数据的接口、数据流向、工具使用和采用具体的技术实现手段或方式情况，用于规范本项目最终生产环境的建立。
逻辑架构是建立应用架构、执行架构、运维架构的基础，也是建立执行架构、应用架构以及运维架构的原型系统。
⏹功能组件架构描述确定系统各个大的组件组件区域的功能模块框架，以及提供的某种服务类型。
⏹运维架构是描述EDW项目的运维架构标准，包括运维架构设计的内容、设计原则、各构成组件的设计考虑因素、约束、要求等。
运维架构通过相应的流程和工具实现对逻辑架构、功能组件架构、执行架构、数据架构以及应用架构的运维和管理。
而数据架构和应用架构的主要描述：⏹应用架构是EDW为满足业务需求所提供的系统应用功能及其蓝图设计，其中业务需求是应用架构设计的基础，最终的应用架构将以应用系统的形式体现在执行架构中，主要包括：应用服务和数据服务。
⏹数据架构描述于EDW系统相关的数据流动策略，即数据在EDW系统的执行架构下的抽取、转换、储存策略以及应采用的流程，包括数据层次和总分行之间的数据分部情况等。
数据架构是建立执行架构标准的需求定义。
下图是EDW项目总体架构的框架：1.1.2总体架构的设计原则⏹总体架构在着重考虑实施要求的同时，需要为后续阶段进行规划，以保证项目最终能够达到目标架构的设计；⏹总体架构的设计要基于包括XX银行数据现状分析、实施阶段数据源情况分析、第一阶段实施EDW设计建议做为参考；⏹总体架构设计架构时充分考虑与现有系统兼容，充分利用已有成果，避免重复开发和建设。
⏹总体架构设计过程中应遵守XX银行的IT管理规程，保证最终的系统可以顺利的部署并移交给XX银行的运行维护部门。
1.1.3总体架构的设计特点⏹权衡功能、性能、可扩展性、易用性、可管理性和性价比。
⏹根据XX银行的数据情况和分析需求，采用多层次的企业EDW系统架构来保证在存在复杂的数据种类和关系的海量数据上进行业务分析和查询在业务支持能力和性能等方面的要求。
⏹多级／自动的增量ETL加载机制，有效提高ETL并发度、加载效率，降低错误处理的复杂性。
⏹通过用户入口支持用户采用Web浏览器使用查询和分析工具，统一的信息服务界面，提高系统易用性，减少技术支持工作量。
⏹利用企业信息集成和Web数据服务，提高系统的数据支持能力和接口的一致性。
统一的数据增强平台也减少数据增强的复杂度。
1.2EDW执行架构执行架构的主要内容是描述EDW项目执行架构的建设要求及指导原则，用于规范本项目最终生产环境的建设。
EDW项目的生产环境的建立需要参考并遵循执行架构部分提出的要求。
1.2.1执行架构概述执行架构是EDW的概念环境，主要包含：源数据、数据落地区、ETL、数据准备区、数据存储区EDW、业务应用、用户环境、数据管控、系统安全性以及EDW基础设施平台（包括：服务器、存储、网络）等功能组件。
从技术层面上来说，EDW系统的执行架构应实现多种技术平台及应用之间的无缝集成。
1.2.2执行架构设计原则在EDW项目实施的过程中，系统执行架构的建设应遵循以下技术原则：➢开放性原则：EDW项目的生产环境的建设应基于业界开放标准，对系统中使用的网络协议、硬件接口、数据接口等应进行统一规划，EDW系统应支持主流的应用软件包及其部署的各种硬件平台。
➢灵活性与可扩展性：EDW系统的基础设施平台应能够根据未来系统的发展需要以及应用需求，方便的扩展设备容量和提升设备性能；具备支持多种组件模块、多种物理接口的能力；具备技术升级、设备更新的灵活性；具备支持业务功能的扩展与重构的灵活性。