(完整版)浪潮烟草数据中心介绍
烟草行业数据中心基本介绍
大数据技术
大数据技术的应用使得烟草行业能够处理海量数据，挖掘出有价值的信息，为决策提供 支持。
数据中心智能化发展
智能化监控
通过智能化监控技术，实现对数据中 心设备运行状态的实时监测和预警， 提高数据中心的稳定性和可靠性。
建立供应商评价体系，对供应商进行全面评估和分类， 确保供应商的质量和供货稳定性。
库存管理
通过实时监控库存情况，合理安排进货和存储，降低 库存成本，避免缺货或积压现象。
物流优化
优化物流配送路线和运输方式，提高物流效率和运输 安全性，降低运输成本。
决策支持系统
数据可视化
通过数据可视化技术，将复杂的数据以直观 的方式呈现给决策者，帮助其快速了解数据 背后的信息和趋势。
数据加密是保护数据安全的重 要手段之一，通过对敏感数据 进行加密处理，确保数据在传 输和存储过程中不被非法获取 和篡改。
访问控制是限制对敏感数据的 访问权限的过程，只有经过授 权的人员才能访问相关数据。 访问控制可以通过身份验证、 角色管理等手段实现。
安全审计是对数据中心的各项 操作进行记录和监控的过程， 以便及时发现和应对安全事件 。安全审计可以通过日志分析 、入侵检测等技术实现。
作用
数据中心是现代企业、机构和组织进 行数字化转型和信息化建设的重要组 成部分，提供数据存储、备份、处理、 分析等服务，支持企业业务运营和决 策。Βιβλιοθήκη 烟草行业数据中心的发展历程
起步阶段
烟草行业数据中心最初是为了满 足企业内部的数据存储和管理需 求而建立，主要采用传统的数据 存储和管理方式。
整合阶段
随着烟草企业信息化建设的深入， 数据中心开始进行整合，实现数 据的集中存储和管理，提高数据 利用效率和安全性。
烟草行业数据中心基本介绍
数据中心人员管理
加强人员培训和管理，提高管理人员的专业素质和工作能力。
数据中心安全管理
加强数据中心的安全管理，包括物理安全、网络安全、数据安全等方面。
数据中心运维体系
建立完善的运维体系，包括运维管理、监控预警、应急响应等方面。
数据中心运维技术
机遇
烟草行业数据中心的发展为烟草企业带来了巨大的机遇。通过数据中心，企业可以更好地了解市场需求、优化生产流程、提高产品质量和降低成本。同时，利用大数据和人工智能技术，企业可以获得更加深入的洞察，为未来的发展提供有力支持。
THANKS
感谢您的观看。
发展阶段
随着烟草行业市场竞争的加剧和信息化建设的深入，烟草企业开始重视数据中心的升级和完善，加强数据整合和挖掘，提高数据处理和分析能力。
创新阶段
当前，烟草行业数据中心正朝着智能化、绿色化、高效化的方向发展，通过引入新技术和创新管理模式，提高数据中心的运营效率和数据处理能力，为烟草企业创新发展提供有力支持。
数据安全技术是烟草行业数据中心的重要技术之一，用于保护数据的安全和隐私。数据安全技术包括数据加密、访问控制和安全审计等。数据加密是通过加密算法将敏感数据进行加密，以保护数据的机密性；访问控制是通过控制用户对数据的访问权限，以防止未经授权的访问；安全审计则是通过记录和监控用户对数据的操作，以发现和防止安全事件。随着网络安全威胁的不断增加，烟草行业数据中心需要采用更加完善、可靠的数据安全技术来保障数据的安全和隐私。
数据中心网络技术是烟草行业数据中心的基础技术之一，用于连接和管理数据中心内的各种设备和系统。数据中心网络技术包括以太网、光纤通道和InfiniBand等。以太网是最常用的数据中心网络技术之一，具有高带宽、低延迟和低成本等优点；光纤通道则具有高速、可靠和安全等优点，适用于大规模的数据中心；而InfiniBand则适用于高性能计算和数据中心内部的高速互联。随着数据中心规模的扩大和网络需求的增加，烟草行业数据中心需要采用更加高效、可靠的数据中心网络技术来满足不断增长的网络需求。
浪潮烟草行业综合信息管理系统CRM资料
4
目录
CRM系统概述 系统涉及的岗位 系统岗位职责 业务流程 系统功能介绍
5
CRM系统概述 什么是CRM?
CRM（Customer Relationship Management）,客户关系管理， 最初由世界著名IT系统项目论证与决策权威机构Gartner Group提出该概念。
CRM实质上是一种旨在改善企业与客户关系的管理理念. 是指企业针对 各方面信息进行实时采集和动态跟踪, 进而利用信息技术对信息资源进 行集中式管理,把经过分析和处理的信息与相关的各种业务领域进行无 缝接合,使企业各个运营部门能共享资源,从而辅助企业进行以客户为中 心的全面运营管理。
16
系统岗位职责 系统管理员
• 客户分类类别、客户分类维护 • 公司客户组设置 • 活动类型维护 • 活动类型执行人对应 • 公司预警项设置
17
系统岗位职责 营销部主任
• 客户综合分析 • 目标客户查询 • 客户活动维护 • 客户信息变更审批 • 客户预警维护
CRM软件系统 CRM软件一般包括销售
管理,市场营销,客户关怀,服务和支持等
方面.
CRM不仅仅是技术
…… 分析
CRM计算机 应用模块
服务
市场
销售
信息技术
7
CRM系统概述 烟草CRM目标
面对WTO竞争机制的引入,将逐步改变了传统烟草行业的市场环境， 使得客户取得较以往更多的对烟草产品和服务进行选择比较的渠道和 机会，对烟草企业而言既是有力的挑战也是莫大的机遇。
8
CRM系统概述 系统组成
客户关系管理
市
销
场
售
营
管
销
理
客
市
工
浪潮下一代数据中心介绍ppt课件
下一代的数据中心
• 面向业务，全资源池化、 软件化
• 配合业务弹性伸缩，提 高灵活性，整体扩容及 减容均易于实现
• 资源利用率高，可视化
用户面临的问题
资源紧张问题
机房目前已面临电 资源不足问题；机 架、机房资源紧张 问题。而导致资源 紧张的原因无法判 断，IT架构只能按 照业务需求“被动” 改变，而没有主动 服务的空间
需求离散问题
各部门需求分散导 致的设备需求离散、 管理离散，所需的 环境资源如布线、 供电等也是离散的， 无法为业务提供灵 活性，极大的减慢 了业务的上线时间
统一管理问题
架构从硬件的服务 器、存储、网络到 软件的虚拟化、操 作系统等五花八门， 无法对资源进行池 化，对使用情况进 行管理、分配、监 控；
冷通道封闭，气 流约束，提高制
冷效率
具备定制化、模块化、绿色节能、智能管理等特点的绿色（云）数据中心
模块化机房的优势-制冷效率的大幅提升
• 传统机房无法解决的问题
气流未分类
效 率 低
冷热短路
循环不足
局部热
• 微模块通过冷热通道封闭、行间空调水平送风提高制冷效率
冷空气不平均
模块化机房节能原理
➢每台CCU送风20 ℃ ➢每台CCU回风33 ℃ ➢每台CCU风量6000m3/h
传统的数据中心机房净高要求超过3.2m，而模块化数据中心高度仅需2.5m，且制冷方式为列间 空调平行送风，不需要架空地板，满足大部分写字楼或者一般非数据中心用途的基础设施，且因制冷 方式的改变导致单柜可容纳3KW-10KW的功率范围。 2、降低非IT设备的电力需求
传统的数据中心能耗除了IT设备外，制冷也是能耗大户，几乎占整个IDC能耗中的一半，所以制 冷技术的优劣很大程度上决定了数据中心的能效水平。传统的数据中心由于没有冷热通道隔离，导致 数据中心内部冷热气流紊乱，冷热交互产生了局部热点。模块化数据中心选用制冷更精准的列间空调， 采用水平送风方式，克服了传统精密空调下送风导致的冷量不足、除湿运行、不节能、热点频现等缺 点，而且采用封闭冷通道设计有效地避免了传统机房中冷热空气混合，从而大幅减少或避免风量和冷
行业 - 烟草行业 - 浪潮V3烟草行业信息化整体解决方案
浪潮V3烟草行业信息化整体解决方案浪潮烟草行业管理信息系统V3(以下简称V3)是一套面向供应链、融合了烟草最佳业务实践经验和先进管理思想，基于一体化协同集成平台开发的烟草行业整体解决方案。
浪潮烟草行业管理信息系统V3(以下简称V3)是一套面向供应链、融合了烟草最佳业务实践经验和先进管理思想，基于一体化协同集成平台开发的烟草行业整体解决方案。
V3有效地解决了烟草行业目前集约化管理和"订单供货"的业务需求以及企业应用整合的要求。
V3涵盖了专卖、分销、客户关系、供应商关系、供应链、呼叫中心、人力资源、企业协同和商业智能等九个方面。
九个子系统既相对独立，又有机地结合在一起，实行集团公司环境下的商品管理和供应商管理。
在集团公司环境下，以"市集中"模式为推荐方式，兼支持"省集中"和"部分省集中"。
客户信息以CRM子系统为核心，各子系统共享。
商品以供应商系统为核心，各子系统共享。
各子系统使用统一的组织机构。
专卖子系统由许可证管理(行政许可)、诚信管理(行政监督)和案件管理(行政执法)组成。
其中的自动判案系统，是指案件审理人员利用"专卖管理信息系统"中提供的各类案件信息资料，充分借助计算机系统运算速度快、容量大、智能化程度高的特点，将各类信息进行归纳、整合，从而自动生成最终的行政处罚结论的计算机信息系统。
利用自动判案系统，案件审理人员能够快速、准确、无干扰地完成案件审理过程，从而确保行政处罚的合法、公正和公平。
该系统内置的法规库、审理专家库是自动判案的依据，统一了处罚标准，减少了"人情案"的发生，并能自动生成各种符合标准的法律文书，减少了审理人员的工作强度。
分销子系统是V3的核心子系统，和其他子系统关系密切，由采购、库存、配送、销售、成本核算等组成。
分销系统强调财务与业务的一体化，将应收应付与成本核算均吸收进了该系统中，支持每月一次加权平均、移动平均、标准计价等成本核算方法。
浪潮-云数据中心
浪潮-云数据中心1：引言本文档旨在提供关于浪潮云数据中心的详细信息，包括定义、架构、功能和操作指南。
阅读本文档可以帮助用户更好地了解和使用浪潮云数据中心。
2：定义2.1 云数据中心云数据中心是一种基于云计算技术的数据存储和管理平台。
它提供高度灵活和可扩展的硬件和软件资源，帮助用户进行数据的存储、计算、分析和管理。
2.2 浪潮-云数据中心浪潮-云数据中心是浪潮公司开发和提供的一款云数据存储和管理解决方案。
它结合了浪潮的硬件设备和软件技术，为用户提供可靠、高效和安全的数据管理平台。
3：架构3.1 硬件架构浪潮-云数据中心的硬件架构包括服务器、存储设备、网络设备等。
服务器负责数据的存储和计算，存储设备用于数据的持久化存储，网络设备用于服务器和存储设备之间的数据传输。
3.2 软件架构浪潮-云数据中心的软件架构包括操作系统、虚拟化技术、数据管理系统等。
操作系统提供支持和管理整个云数据中心的基础环境，虚拟化技术实现对硬件资源的有效利用和管理，数据管理系统用于数据的存储、检索和分析。
4：功能4.1 数据存储浪潮-云数据中心提供可扩展的数据存储功能，可以根据用户需求灵活调整存储容量和性能。
用户可以通过接口，、和管理存储在云数据中心中的数据。
4.2 数据计算浪潮-云数据中心支持数据的计算和处理。
用户可以使用提供的计算资源，根据业务需求进行数据的处理和分析。
计算结果可以保存到云数据中心，供后续使用或展示。
4.3 数据管理浪潮-云数据中心提供灵活的数据管理功能，包括数据备份、数据迁移、数据恢复等。
用户可以根据需要，制定合适的数据管理策略，确保数据的安全和可靠性。
5：操作指南5.1 登录和注册用户需要先登录或注册浪潮-云数据中心账号，才能使用相应的功能和服务。
登录后，用户可以根据账号权限进行相应的操作。
5.2 数据和用户可以通过浪潮-云数据中心提供的接口，数据到云数据中心，或从云数据中心数据。
和的速度和稳定性受到网络质量和用户带宽的影响。
烟草行业数据中心基本介绍
数据中心在烟草
《数据烟草发展纲要》 统一平台、统一数据库、统一网络、统一行业数据中心建设。 数据中心建设要在保证不同业务系统数据相对独立的基础上，建立数据交换和共享 机制，通过对数据的加工、清洗、传递和交换，实现行业公用数据的标准化、一致 化，建成基于不同类型业务主题的高水平数据应用环境，实行数出一门，信息共享。 行业要建设国家局（总公司）、省级局与工业公司、基层工商企业三级数据中心， 逐步向上集中。在国家局（总公司）数据中心的统一管理下，要通过数据整合，按 照一定的规则和权限，在行业内部实行各取所需、授权访问，做到信息共享。
能源数据
能源COD数据 能源消耗数据 蒸汽流量数据
24
4.数据采集设计
采集数据表结构设计
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
建立采集表数据结构时，可综合考虑采集的数据量、效率要求、前置机性能、被采 集数据结构的稳定性等因素，选择不同的采集表数据结构：
➢ 表结构相同的平行采集还是进行整合后的汇总、合并采集 ➢ 固化的实体表还是灵活的动态定义表
表名：产量表 字段名称 年份 产量
被采集端数据结构
字段编码 YEAR AMOUNT
数据类型 整数 浮点数
表名：销量表 字段名称 年份 销售量
字段编码 YEAR AMOUNT
数据类型 整数 浮点数
表名：产量表 字段名称
平 年份 行 产量 采 集 表名：销量表
字段名称 年份
销售量
采集端数据结构
字段编码 YEAR AMOUNT
服务日志清除配置 1.频率 2.时间
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3.数据模型设计
建模思路
分析 划分数据 业务 中心范围
建立主 逻辑模 题的EIR 型设计
烟草行业数据中心基本介绍
烟草行业数据中心基本介绍在当今数字化的时代，数据已经成为企业决策、运营和发展的重要依据。
对于烟草行业来说，数据中心的建设和运用更是具有关键意义。
烟草行业数据中心是一个集成了大量数据资源，并通过先进的技术手段进行存储、管理和分析的核心枢纽。
烟草行业数据中心首先具备强大的数据存储能力。
由于烟草行业涉及到从原材料采购、生产加工、质量检测、销售渠道到消费者反馈等众多环节，产生的数据量极其庞大。
这些数据包括各类业务数据，如订单信息、库存数据、销售数据等；也有生产过程中的工艺参数、设备运行状态等技术数据；还有市场调研、消费者行为等市场数据。
数据中心需要能够容纳这些海量的数据，并保证数据的安全性和完整性。
为了实现高效的数据管理，数据中心采用了一系列先进的技术和工具。
例如，建立了完善的数据仓库架构，对数据进行分类、整合和清洗，以提高数据的质量和可用性。
同时，运用数据治理的理念和方法，制定数据标准和规范，明确数据的责任主体，确保数据的准确性和一致性。
在数据分析方面，烟草行业数据中心发挥着至关重要的作用。
通过运用数据分析工具和算法，对各类数据进行深入挖掘和分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
比如，分析销售数据可以了解不同地区、不同年龄段消费者的偏好，从而为产品研发和市场推广提供有力的支持；分析生产数据可以优化生产流程，提高生产效率，降低成本；分析质量检测数据可以及时发现产品质量问题，采取措施加以改进，保障产品质量。
数据中心的安全性也是不容忽视的一个方面。
烟草行业作为国家的重要产业，其数据涉及到企业的商业机密和国家的经济安全。
因此，数据中心采取了严格的安全措施，包括网络安全防护、访问控制、数据加密等，以防止数据泄露和非法访问。
此外，数据中心的运维管理也是保障其稳定运行的关键。
专业的运维团队负责监控数据中心的硬件设备、软件系统的运行状态，及时处理故障和问题，进行定期的维护和升级，确保数据中心始终处于良好的运行状态。
浪潮烟草零售户终端管理系统
消费者
各系统间关系
各系统间的关系
零售终端前台系统通过嵌入新商盟的功能（如网上营销、网上订货、 网上结算等）实现烟草与零售户之间的一站式服务。
V3系统将烟草公司经营的卷烟经营信息（如卷烟基础信息、卷烟价 格、订单等）传递给零售终端后台系统，后台系统经过整理后传递给 零售终端前台系统，零售终端前台系统将销售信息（如销售明细、店 内库存、需求等）传递零售终端后台系统。
零售终端功能介绍-网上结算
零售终端功能介绍-销售管理
销售管理是终端信息平台为零售户终端提供的核心功能。其支持零售户 对卷烟及非卷烟商品从采购入库到销售出库的进销存全过程管理，为零 售户日常经营提供信息化支撑。
零售终端功能介绍-销售管理
销售管理-购进
进货管理包括了卷烟的到货确认以及其他商品的进货入库操作。 零售户通过终端信息平台的卷烟到货确认功能，实现对订单的核对以
品牌之家
– 品牌俱乐部
信息互通 – 公司信息、商品信息、电子期刊、服务评价、投诉建议、信息采集
零售终端功能介绍-网上营销
终端信息平台的网上营销功能通过与新商盟的集成提供给零售客户随 时参与新商盟网络营销活动的快捷入口。
终端信息平台可通过网络营销、品牌俱乐部、我的社区等进入新商盟 网络营销场景，从而实现零售终端参与网络营销活动、品牌培育等功 能。
客户端—盟盟工作台
零售终端管理信息系统(后台系统)
零售终端管理信息系统，部署于烟草业务系统(V3系统)与零售终端 信息平台之间，是零售终端信息平台与V3系统进行数据交互的纽带，其 采集零售终端的卷烟进销存数据，为烟草公司分析卷烟社会库存、卷烟 价格走势及消费者消费形为等提供数据支撑与分析。
零售终端管理信息系统(后台系统)
烟草行业数据中心项目
数据采集
数据加工：烟叶部分 数据应用：大屏、桌面
-16-
（六）项目进展
数据环境
需求分析
数据建模 基础数据管理系统 对标创优
数据采集
数据加工：烟叶部分 数据应用：大屏、桌面
-17-
（六）项目进展
数据环境
需求分析
数据建模 基础数据管理系统 对标创优
-1-
目录
一、项目总体介绍 一、项目概述
二、传输环境建设
三、数据环境建设
四、三流数据关联
-2-
（一）建设目标
A
建立数据模型 信息资源 标准体系 决策支持 业务主题分析
C
计算机设备 服务器设备
B
机房选址 建筑结构
A类侧重于信息资源规划（IRP） 和信息资源应用（IPA）→EDC
信息分类与编码 数据元素标准
专卖 内管 财务 ……
数据应用 DM
数据 汇总 数据 整合
国 家 局
统计 并轨
宏观 调控
CDS
数据 集结 增量 抽取
ODS
规范 数据 清洗 数据
DW
范式 建模 维度 建模 元数据 管理
数据展现
数据共享 数据下行
标准 体系
信息分 类与编 码标准
传输管理 传输组件
MQ WS
加工转换
格式转换
前置ODS
传输接入
-10-
（六）项目进展
标准建设
传输标准 数据元标准 信息分类与编码标准
主数据标准
-11-
（六）项目进展
传输环境
系统设计、开发 行业单位试点 第三方测试 推广实施 运行保障
-12-
烟草行业数据中心项目介绍
烟草行业数据中心项目介绍烟草行业数据中心项目介绍1、项目背景1.1 行业概述1.2 数据需求分析1.3 项目目标2、项目范围2.1 数据采集2.1.1 数据来源2.1.2 数据采集方法2.2 数据处理2.2.1 数据清洗2.2.2 数据整理2.3 数据存储2.3.1 数据库设计2.3.2 数据备份与恢复3、功能需求3.1 数据查询3.1.1 逐日销售数据查询 3.1.2 产品库存查询3.2 数据分析3.2.1 销售趋势分析3.2.2 市场份额分析4、技术需求4.1 数据采集技术4.1.1 数据抓取工具选型 4.1.2 数据解析与转换技术 4.2 数据处理技术4.2.1 数据清洗算法4.2.2 数据整理方法4.3 数据存储技术4.3.1 数据库选择与配置 4.3.2 数据备份策略5、项目实施计划5.1 项目阶段划分5.1.1 需求分析阶段 5.1.2 设计开发阶段 5.1.3 测试与优化阶段 5.1.4 上线与运维阶段 5.2 项目资源分配5.3 项目进度计划6、风险与挑战6.1 数据质量问题6.2 技术实施难点6.3 经费不足6.4 法律合规风险附件：1、数据需求分析报告2、数据库设计文档3、实施计划4、相关法律法规文件法律名词及注释：- 数据保护法：指保护个人数据隐私及合法使用的法律法规。
- 数据采集条例：指规范数据采集过程中合法性与合规性的法规。
- 数据主权：指数据所有权与使用权归属的法律原则。
- 数据隐私：指个人或组织的个人资料在收集、存储、传输和应用过程中受到的安全保护。
- 数据清洗：指清除或修正数据中错误、缺失、不一致或不适用的部分的过程。
- 数据整理：指对数据进行分类、排序、归纳等处理，以便于后续分析和使用。
浪潮云数据中心
高合规性、高可信赖性、高效性
详细描述
政府行业对数据中心的合规性和可靠性有着极高的要求。浪潮云数据中心具备多重安全防护和严格的 合规性，能够确保政府数据的安全性和合规性。同时，其高效的数据处理和存储能力也为政府行业客 户提供了强有力的支持。
企业应用场景
总结词
高性价比、高可扩展性、高可用性
VS
详细描述
绿色与可持续发展 随着对环保的关注度提高，未来 数据中心将更加注重能源效率， 采用更环保的技术和解决方案。
量子计算
随着量子计算机的发展，未来数 据中心可能会使用量子计算来处 理复杂和大规模的数据，这将带 来更快计算速度。
边缘计算
由于对低延迟和高带宽的需求， 未来数据中心将更加依赖于边缘 计算，特别是在物联网(IoT)领域 。
数据加密
为了保证用户数据的安全性，数据中心采用数据加密技术，确保数 据在传输和存储过程中不被窃取或篡改。
访问控制
数据中心实行严格的访问控制策略，只有经过授权的用户才能访问 敏感数据，确保数据的安全性和保密性。
性能优化
01 02
存储优化
浪潮云数据中心采用高性能的存储设备和优化算法，提高数据存储和处 理效率。同时，支持分布式存储和对象存储，以满足不同类型的数据存 储需求。
计算优化
数据中心采用虚拟化技术和容器化技术，提高计算资源的利用率和响应 速度。同时，支持多种计算实例类型，以满足不同类型的应用需求。
03
网络优化
数据中心采用优化网络架构和协议，提高数据传输速度和稳定性。同时
，支持负载均衡和流量调度，确保网络资源的充分利用和高效传输。
05
浪潮云数据中心的典型应用场景 与案例分析
数据中心的设计与建设
浪潮信息数据中心报告
随着环保意识的提高，绿色数据 中心成为了未来的发展趋势。
绿色数据中心采用高效的数据中 心架构和节能技术，如自然冷却 、智能供电等，以降低能耗和减
少碳排放。
绿色数据中心的建设还需要考虑 土地、水资源等资源的合理利用 ，以及废弃设备的回收和处理等
问题。
04
浪潮信息数据中心解决方案的优势
高性能与高可用性
数据中心功能
数据中心提供数据存储、处理、备份、恢复等服务，保障企业或组织的业务连 续性和数据安全。
数据中心发展历程
数据中心起源
数据中心未来趋势
数据中心起源于20世纪60年代的大型 计算机时代，当时主要用于大型企业 的数据处理和存储。
未来数据中心将更加智能化、绿色化 、高效化，以满足不断增长的数据处 理和存储需求。
3
云计算数据中心还提供了丰富的数据存储和管理 服务，为企业提供了高效、可靠的数据存储和备 份解决方案。
大数据与数据中心的关系
大数据技术的快速发展，使得数据中心需要处理的数据量越来越大，对数 据处理能力提出了更高的要求。
数据中心需要采用高性能的服务器、存储设备和网络设备，以满足大数据 处理的需求。
大数据技术的应用也推动了数据中心技术的创新和发展，如分布式存储、 流处理等技术得到了广泛应用。
存储能力，满足大数据和云计算应用的需求。
数据保护与备份
03
浪潮信息的存储设备支持数据备份和恢复功能，确保数据安全
可靠。
浪潮信息网络设备
网络设备系列
浪潮信息提供完整的网络设备系列，包括交换机、路由器和网络 安全设备等。
高速网络连接
浪潮信息的网络设备支持高速网络连接，提供稳定可靠的网络传 输能力。
网络管理软件
浪潮信息数据中心报告
区块链技术的独特性，为数据 中心的信任建立提供了新的解
决方案。
区块链技术可以解决传统数据 中心存在的信任问题，提高数 据的可信度。
区块链技术可以提高数据中心 的透明度和安全性。
区块链技术为数据中心的去中 心化提供了可能，使得数据的 自主权和控制权回归用户手中 。
05
数据中心挑战与对策
如何提高数据中心的安全性
浪潮信息数据中心报 告
汇报人： 2023-11-28
contents
目录
• 数据中心概述 • 数据中心设计与建设 • 数据中心管理与实践 • 数据中心新技术与趋势 • 数据中心挑战与对策
01
数据中心概述
数据中心定义与分类
数据中心定义
数据中心是一种集中式数据存储 和处理的设施，主要包括计算机 系统、网络设备、存储设备、备 份设备及其他基础设施。
03
数据中心管理与实践
数据中心运维管理
运维流程制度化
建立规范化的运维流程，确保数据中心稳定运行，提高工作效率 。
人员培训与资质管理
加强运维人员的技能培训，确保具备相应的技术资质，提升整体运 维水平。
应急预案与演练
制定应急预案，定期进行演练，确保在突发情况下快速响应。
数据中心容灾备份与恢复
数据备份与恢复策略
能耗管理与优化
通过精细化管理，优化能 源使用效率，降低数据中 心能耗。
低碳技术应用
引入先进的低碳技术，如 液冷服务器等，降低数据 中心碳排放。
数据中心最佳实践案例分析
国内外成功案例分享
搜集国内外优秀的数据中心运维管理、容灾备份与恢复、绿色能 源发展等案例，进行分享与借鉴。
案例分析与解读
对典型案例进行分析与解读，提炼成功经验，为数据中心管理提 供参考。
浪潮-云数据中心
浪潮.云数据中心1.介绍1.1 背景本文档旨在提供关于浪潮云数据中心的详细介绍和说明。
浪潮云数据中心是一项全面的数据管理和存储解决方案，旨在满足企业对大规模数据处理和存储的需求。
1.2 目标本文档的目标是向读者提供关于浪潮云数据中心的全面了解，包括其功能、特点、部署和使用方式等。
2.功能与特点2.1 数据存储与管理浪潮云数据中心提供可扩展的存储容量，可以满足不同规模企业的需求。
其高效的数据管理功能可以帮助用户轻松管理海量数据，并支持多种数据类型的存储和访问。
2.2 数据处理与分析浪潮云数据中心支持对大规模数据的高效处理和分析。
用户可以使用内置的数据处理工具和算法，以及支持各种开发语言的API来实现复杂的数据分析任务。
2.3 数据安全与保护浪潮云数据中心采用先进的数据安全技术，包括数据加密、访问控制和备份恢复等功能，以保护用户数据的安全性和完整性。
3.部署与使用3.1 系统要求浪潮云数据中心可以在标准的硬件设备上运行，但具体的系统要求会根据用户需求和部署规模而有所不同。
下表是浪潮云数据中心的最低系统要求示例：●CPU：双核 2GHz●内存.8GB●存储空间：至少100GB●操作系统：Windows Server 2023或更高版本3.2 部署步骤以下是浪潮云数据中心的部署步骤示例：1.安装操作系统，并进行基本系统配置。
2.安装浪潮云数据中心软件，并进行初始化设置。
3.配置网络参数，确保浪潮云数据中心可以与其他系统正常通信。
4.配置存储设备，确保浪潮云数据中心的存储系统可用。
5.启动浪潮云数据中心服务，完成部署。
3.3 使用指南浪潮云数据中心的使用指南包括以下几个方面：3.3.1 登录与账户管理用户可以通过浏览器访问浪潮云数据中心的管理界面，并使用相应的账号和密码进行登录。
在登录后，用户可以管理自己的账户和权限。
3.3.2 数据与用户可以使用浪潮云数据中心提供的功能将数据到系统中，并可以通过功能将数据从系统中导出。
浪潮下一代数据中心介绍共41页
谢谢
11、越是没有本领的就越加自命不凡。——邓拓 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。——爱尔兰 13、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·F·斯特利
浪潮下一代数据中心介绍
21、没有人陪你走一辈子，所以你要 适应孤 独，没 有人会 帮你一 辈子， 所以你命运，首先改变自己。
24、勇气很有理由被当作人类德性之 首，因 为这种 德性保 证了所 有其余 的德性 。--温 斯顿． 丘吉尔 。 25、梯子的梯阶从来不是用来搁脚的 ，它只 是让人 们的脚 放上一 段时间 ，以便 让别一 只脚能 够再往 上登。
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10 数据交换过程－数据传输
数据传输方式
省内ETL日 采集数据
卷烟销售数据 卷烟购进数据 卷烟库存数据 烟叶收购数据 烟叶库存数据 烟叶调拨数据 许可证发放数据 案件结案数据
省内ETL 日更新数据
卷烟数据 供应商数据 卷烟价格 组织机构数据 零售户数据 坐席员数据 送货员数据 稽查员数据 客户经理数据 财务数据 烟叶基础数据
External Model
Inspur group 2020/2/28
数据源 Source Model（包括信息资源标准库）
13 星形模型
ST_卷烟公司 : 3
公司编号
<pk>
公司名称
合并公司名称
公司简称
合并公司简称
父公司编号 <fk>
ST_卷烟销售部门 : 3
销售部门编号 <pk>
公司编号
<fk1>
6 信息标准管理平台
• 行业信息分类及 编码标准、数据 元标准和数据交 换标准由国家局 统一制定、维护 和发布。
制定和继承相应的信息标准 管理制度及操作规范
确定数据使用标准 建立信息维护标准
建立信息标准管理平台 统一维护和分发信息
• 省级单位在国家 局规范和信息标 准库基础上，对 需要由企业统一 管理的数据元和 编码标准进行维 护和发布。
在装载过程中，一般会用到四种方式：
装载：如果要装载的目标表已经存在，而且也有数据存在于表中，装载过程就会 抹去已有的数据，应用输入文件中新的数据。如果装载的目标是个空表，就直接 应用来自输入文件的数据。 追加：若表中已经存在数据，追加过程会无条件地增加输入数据，并在目标表中 保存已有的数据。当存在记录重复情况时，需要定义如何处理重复的输入数据的 记录副本（可以作为副本增加进去，也可以将其丢弃）。 破坏性合并：如果输入数据记录的主键与已有记录互相匹配，就对匹配的目标记 录进行更新，如果没有匹配的目标纪录，就将输入记录添加入目标表。 建设性合并：如果数据记录的主键与已有记录匹配，就保留已有记录，加入输入 的记录，并将增加的记录标记为旧记录的替代。
信息维 护库
数据元标 准
信息分类 和编码标 准
数据交换 标准
数据仓库
8 数据集成与交换平台
抽取 转换 装载
Inspur group 2020/2/28
9 数据交换过程－数据源分析
数据源分析策略主要有：
数据源确认：确认数据的源系统（或文件）和结构、目标系统及结构 数据采集方法：针对每个数据源，定义抽取过程是人工抽取、自动触发、 还是基于工具抽取； 数据采集方式：
联机采集；对于关系型数据源，并且允许直接访问的，采用直接连 接数据源读取的采集机制； 中间表方式：对于关系型数据源，能够联机，但不允许直接访问的， 可以考虑采用中间表方式采集，即业务系统将需要提供的数据拷贝 到中间表中，然后从中间表采集数据； 数据离线导入：对于不能联机访问的，可以采用数据离线导入的方 式，即业务系统将数据定时导出（比如excel格式），然后采集系统 根据这些文件进行离线导入； 人工填报：对于原来没有计算机系统，只有纸介质数据的，可以采 用人工填报＋审核方式采集； 采集频率：对于每个数据源，确定数据抽取的频率，每天、每星期、每 季度，等等； 工作顺序：决定抽取任务中某项工作是否必须等到前面的工作成功完成， 才能开始； 异常处理：决定如何处理无法抽取的输入纪录。
Inspur group
浪潮烟草数据中心介绍
2020/2/28
刘永祥
2 内容
数据中心架构 数据中体系介绍 系统简介 题目
Inspur group 2020/2/28
3 数据中心和业务/管理系统的区别？
业务、管理系统
数据中心
使用对象 应用范围
技术实现 实现的功能
业务人员、普通管理人员
领导层、高级管理、分析人员
• 如有需要，各基 层单位也可在国 家局和省级单位 的的标准基础上， 补充和扩展制定 适合本级单位的 标准。
Inspur group 2020/2/28
7 信息标准管理平台
业务系统 业务系统
业务 数据
转换
校验 清洗
新系统
信息 标准
装载
数据交换与服 务平台
规范数据
标准 格式 规则
信息发 布库
信息资源标 准管理平台
webservice 即时同步数据
外部填报/导入 FTP/Excel
卷烟交易基础数据 卷烟交易协议数据 卷烟交易合同数据
烟叶购销合同 烟叶加工合同 工商协同信息 准运证信息 （国家局信息服务平台）
销售计划 采购计划 信息分类标准 绩效考核标准 社会经济基础数据 行业经济运行数据 工业产/存/价格 工业销售/价格/客户 工业销售合同数据 销售合同执行情况 辅料、原料消耗数量
基于特定业务应用领域范围内 的业务实现和信息集成，跨领 域的信息无法集成。
可以处理跨部门、跨时间、跨业务、 跨信息平台等复杂信息的集成问题；
对简单的事务，短期、少量、 对复杂的查询，集成的、历史的、
实时数据请求提供高速响应
大数据量的分析提供高速响应
日常业务操作处理； 满足相对固定的报表及有限的 业务分析需求。
提供灵活、直观的数据分析和信息 展示；
适应管理策略的调整对数据分析的 需求变化及不断增长的查询和报表 需求
Inspur group 2020/2/28
4 方案概述－国家局实施意见
两级数据中心、五个体系、三级用户
Inspur group 2020/2/28
5 信息标准管理平台
Inspur group 2020/2/28
MQ异步传输一号工程上报数据 打来自到条数据非格式化上报数据
Inspur group 2020/2/28
11 数据交换过程－数据装载
一般存在三种类型的数据装载：
初始装载：第一次对所有的数据仓库表进行迁移； 增量装载：根据需要定期装载应用运行过程中发生的变化； 完全刷新：完全刷新是指完全刷新一个或多个表的内容，并重新装载新的数据。
销售部门名称
抽取过程示例
Inspur group 2020/2/28
12 数据仓库层次结构
展现层
元数据 MetaData Model
OLAP Cube
AD
DDWW 层 OTDDS
StarSchema Model
Report Model
DataMining Model
DataWareHouse Model
ODS Model