数据集市_数据架构方案设计
数据仓库的架构方式及其比较
数据仓库的架构方式及其比较数据仓库的架构方式及其比较传统的关系数据库一般采用二维数表的形式来表示数据，一个维是行，另一个维是列，行和列的交叉处就是数据元素。
关系数据的基础是关系数据库模型，通过标准的SQL语言来加以实现。
数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模型，以星形架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展出理论雪花形架构和数据星座等方式，但不管是哪一种架构，维度表、事实表和事实表中的量度都是必不可少的组成要素。
下面解析由这些要素构成的数据仓库的架构方式。
1．星形架构星形模型是最常用的数据仓库设计结构的实现模式，它使数据仓库形成了一个集成系统，为最终用户提供报表服务，为用户提供分析服务对象。
星形模式通过使用一个包含主题的事实表和多个包含事实的非正规化描述的维度表来支持各种决策查询。
星形模型可以采用关系型数据库结构，模型的核心是事实表，围绕事实表的是维度表。
通过事实表将各种不同的维度表连接起来，各个维度表都连接到中央事实表。
维度表中的对象通过事实表与另一维度表中的对象相关联这样就能建立各个维度表对象之间的联系。
每一个维度表通过一个主键与事实表进行连接，如图3-10所示。
图3-10 星形架构示意图事实表主要包含了描述特定商业事件的数据，即某些特定商业事件的度量值。
一般情况下，事实表中的数据不允许修改，新的数据只是简单地添加进事实表中，维度表主要包含了存储在事实表中数据的特征数据。
每一个维度表利用维度关键字通过事实表中的外键约束于事实表中的某一行，实现与事实表的关联，这就要求事实表中的外键不能为空，这与一般数据库中外键允许为空是不同的。
这种结构使用户能够很容易地从维度表中的数据分析开始，获得维度关键字，以便连接到中心的事实表，进行查询，这样就可以减少在事实表中扫描的数据量，以提高查询性能。
在AdventureWorksDW数据仓库中，若以网络销售数据为事实表，把与网络销售相关的多个商业角度（如产品、时间、顾客、销售区域和促销手段等）作为维度来衡量销售状况，则这些表在数据仓库中的构成如图3-11所示，可见这几个表在数据仓库中是以星形模型来架构的。
数据仓库与数据集市的区别与选择
数据仓库与数据集市的区别与选择随着信息技术的发展和数据量的快速增长，企业对数据的需求也越来越高。
为了更好地利用和管理企业的数据资产，数据仓库和数据集市成为了常用的解决方案。
本文将探讨数据仓库与数据集市的区别，并给出在不同场景下的选择建议。
一、数据仓库的定义与特点数据仓库是指将企业各个业务系统产生的数据进行整合、清洗和转换，形成一个统一、集中、一致的数据存储空间。
数据仓库通常采取面向主题的建模方式，将业务数据按照主题进行组织，例如按照销售、客户、产品等主题进行存储。
数据仓库的特点包括：1. 面向主题：数据仓库关注企业的关键主题，将数据按照主题进行组织。
2. 集成的：数据仓库整合来自不同业务系统的数据，形成一张全面的数据模型。
3. 非易失的：数据仓库中的数据一般是只读的，不可修改，保证了数据的一致性和稳定性。
4. 历史的：数据仓库中保存了历史数据，可以进行时间序列分析和趋势预测。
二、数据集市的定义与特点数据集市是面向具体业务需求的数据存储和处理环境，它是数据仓库的一种延伸和扩展。
不同于数据仓库的集中式架构，数据集市通常采用分散式的架构，根据业务需求构建多个独立的数据集市。
数据集市的特点包括：1. 面向业务需求：数据集市根据不同的业务需求构建，可以为不同的部门和角色提供定制化的数据视图。
2. 高度灵活：数据集市采用分散式架构，每个集市可以独立定义数据模型和数据存储方式，实现灵活性和快速响应业务变化的能力。
3. 实时性需求：某些业务场景下，对于数据的实时性要求较高，数据集市可以针对这些需求提供实时数据。
4. 可扩展性：数据集市可以根据业务扩展的需要，灵活添加或删除数据集市，以适应业务的发展和变化。
三、数据仓库与数据集市的区别1. 架构设计：数据仓库采用集中式的架构，将各个业务系统的数据整合到一个统一的存储空间中；而数据集市采用分散式的架构，根据业务需求构建多个独立的数据集市。
2. 数据模型：数据仓库通常采用面向主题的数据建模方式，按照主题进行数据整合和存储；而数据集市根据具体的业务需求，可以采用不同的数据模型，如关系型模型、多维模型等。
基于数据仓库的财务数据集市构建探讨
基于数据仓库的财务数据集市构建探讨韩宏伟【摘要】论述财务数据集市与数据仓库关系,构建基于数据仓库的财务数据集市的设计方式、原则,以及建立统一的财务指标体系是财务数据集市的核心价值,在技术实现上实现财务应用与数据集市的直连,避免大规模的数据搬运,影响数据使用效率.【期刊名称】《金融经济（理论版）》【年(卷),期】2016(000)006【总页数】2页(P191-192)【关键词】数据仓库;财务数据集市【作者】韩宏伟【作者单位】国家开发银行股份有限公司,北京100037【正文语种】中文基于对收入和成本的财务大数据分析，在企业的经营管理方面，从前台的市场细分，客户营销，到中台的定价管理、风险管理，再到后台的绩效管理及战略规划，都离不开财务数据的支撑，财务数据的使用变得更加频繁和重要。
为进一步提升财务数据使用效率，提高财务数据质量，统一财务数据出入口，发挥财务数据整体业务价值，建立财务数据集市就变得非常必要。
数据仓库是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源和决策需要产生的数据集合。
数据仓库之父W.H.Inmon给出了数据仓库的定义：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市，用于支持管理决策。
对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个数据源有效集成，集成后按照主体进行了重组，并包含历史数据，而且数据仓库一般不再进行历史数据修改。
数据集市是建立在统一数据存储模型的数据仓库之上，各级业务人员按照各部门特定的需求把数据进行复制、处理、加工，并最终统一为有部门特点的业务应用提供数据支持。
建立企业级的数据仓库基本的要求是整个企业能够共享统一的数据存储模型，为各级业务人员提供一致的信息视图。
数据集市通常用于为单位的职能部门提供信息，还可以用于将数据仓库数据分段以反映按地理划分的业务。
数据集市建设数据质量及数据管理方法
数据集市建设数据质量及数据管理方法一、数据集市建设数据集市是一个基于主题的、集成的、可维护的、非易失型的数据集合，旨在帮助企业高效地管理和分析数据。
数据集市的建设主要包括以下几个关键步骤：1.需求分析：根据企业的业务需求，明确需要建设的数据集市主题，确定数据集市的目标和功能。
2.数据源集成：将企业内部各个部门的数据源集成到数据集市中，确保数据的一致性和完整性。
3.数据清洗和转换：对集成的数据进行清洗和转换，清理无效数据和错误数据，使数据具有一致的格式和规范。
4.数据建模和设计：根据业务需求，设计数据模型和关系表结构，建立数据集市的数据架构。
5.数据加载和更新：将清洗和转换后的数据加载到数据集市中，并实时或定期更新数据，确保数据的时效性。
6.数据查询和分析：提供灵活的查询工具和分析功能，方便用户快速获取所需的数据，并进行多维度的数据分析。
7.数据安全和权限控制：对数据集市的访问和操作进行安全控制，确保数据的保密性和完整性。
二、数据质量的重要性数据质量是数据是否适合使用的度量，对于企业的决策和运营具有重要的影响。
数据质量较差会导致企业做出错误的决策，增加企业的风险和成本。
因此，保障数据质量非常重要，以下是提高数据质量的几个方面：1.准确性：数据准确性是数据质量的核心，需要确保数据的真实和正确。
2.完整性：数据完整性是指数据的完整和完备，确保数据的完整性对于数据分析和决策至关重要。
3.一致性：数据一致性是指数据在不同系统和不同时间下的统一性，确保数据在不同场景下的一致性。
4.时效性：数据时效性是指数据的更新和有效性，保证数据及时更新可以提高数据的时效性和可用性。
1.数据标准化：制定统一的数据标准和规范，明确数据的定义、命名规则和数据格式。
2.数据清洗和转换：清理无效数据和冗余数据，对数据进行转换和格式化，确保数据的一致性和完整性。
3.数据备份和恢复：建立完备的数据备份和恢复机制，确保数据的安全和可靠。
数据集市建设数据质量及数据管理方法
数据治理实施步骤
制定计划
制定详细的数据治理实施计划， 包括资源投入、时间安排和人 员分工等。
监控与评估
对数据治理的实施过程进行监 控和评估，确保达到预期效果。
需求分析
了解业务需求和数据需求，明 确数据治理的目标和范围。
实施与执行
按照计划执行数据治理措施， 包括数据质量管理、数据安全 管理等。
持续改进
通过对比、验证等方法，评估数据 的准确性。
数据一致性评估
比较不同数据源之间的数据是否一 致，评估数据的一致性。
03
02
数据完整性评估
检查数据是否全面、无遗漏，评估 数据的完整性。
数据时效性评估
评估数据的及时性和有效性，确保 数据能够反映当前情况。
04
数据清洗与整合
数据清洗
通过数据预处理技术，去除无效、错误或不完整的数 据。
数据集市架构
数据集市架构通常包括数 据源、ETL过程、数据存 储和数据服务四个主要部 分。
数据源是数据集市的数据 来源，包括各类业务系统、 数据库、API等。
ETL过程负责从数据源抽 取、转换和加载数据到数 据集市中。
数据服务提供数据查询、 报表生成、数据分析等功 能的接口。
数据存储是数据集市的物 理存储结构，包括关系型 数据库、非关系型数据库 等。
数据整合
将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据格式和 标准。
数据转换
将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构， 以满足特定需求。
03
数据管理方法
数据管理流程
数据采集
从各种数据源中采集数据，确保数据的准确 性和完整性。
数据转换
将数据从原始格式转换为适合分析的格式， 如将日期格式统一。
数据架构总体设计方案
数据模型设计
3
概念数据模型构建
确定业务范围和对象
明确系统所涵盖的业务范围，识别关键业务对象及其 关系。
定义实体与关系
抽象出业务对象中的实体，确定实体间的关联关系， 如一对一、一对多、多对多等。
构建概念模型
利用ER图、UML类图等工具，将实体与关系可视化 展示出来，形成初步的概念数据模型。
评估不同数据库版本的优缺点，选择稳定、高性 能的版本。
数据库参数配置
针对选定的数据库类型和版本，进行合适的参数 配置，以优化数据库性能。
数据访问接口定义和开发规范
接口类型选择
根据业务需求和技术选型，选择合适的数据访问接口类型，如JDBC 、ODBC、RESTful API等。
接口协议定义
明确数据访问接口的协议规范，包括请求格式、响应格式、错误处理 等。
逻辑数据模型转换与优化
01
转换概念模型
将概念数据模型转换为逻辑数据 模型，进一步明确数据的属性、 数据类型、约束等信息。
02
03
规范化处理
性能优化
通过数据库规范化理论，消除数 据冗余，提高数据一致性和完整 性。
针对特定业务需求，对逻辑数据 模型进行性能优化，如建立索引 、分区等。
物理数据模型实现策略
采用AES、RSA等加密算法对敏感数据进行加密存 储，防止数据泄露。
定期对加密算法进行更新和升级，以应对不断变 化的安全威胁。
备份恢复策略制定及实施计划
01
制定完善的数据备份策略，包括全量备份、增量备份和差异备 份等，确保数据的可恢复性。
02
建立数据恢复机制，包括应急恢复和定期恢复演练，以应对数
数据集市设计原则
数据集市设计原则数据集市(DM)这里我们先回忆一下数据仓库的定义，数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合用于支持管理决策。
更多关于数据仓库的可以参考数仓架构发展史,而且前面我们也介绍了大量关于数仓建模这一块的内容，具体可以参考我们的专栏数仓建模方法论。
今天我们介绍一个在数仓中非常常见的概念——数据集市，数仓定义中的五个特性都值得一一仔细品味，随着你对数仓的理解加深，你对这个五个特性的理解也会更加全面。
首先数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库;其次,数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组,并包含历史数据并且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
什么是数据集市(DM)这里有一个词是主题，那就是我们集成后的数据，又按照了主题进行了划分，而面向主题划分出来的部分就是数据集市，也就是说数据集市是数据仓库的一个子集或者说是集成后的子集。
数据集市通常是面向部门的或者是部门级业务，或者是面向部门的主题的，举个例子例如在金融领域可能会有结算部门的数据集市、风控部部门数据集市、市场部门的数据集市、运营部门的数据集市，这里的特点就是面向部门的，但是对于有的部门它的组织结构可能比较大，所以它所负责的业务线也有多个，这个时候就会出现，数据集市是面向部门的子业务，总之一句话，数据集市是面向主题的，一般公司的主题就是部门或者业务线。
这里还有一点要强调数据集市是作为我们数仓的一层，对外提供数据服务，当然提供服务的方式是有很多种的，但是最终我们是将数据集市层的数据提供出去的，也就是说这一层是面向用户的。
为什么要有数据集市上面了解了什么是数据集市，接下来我们就看看一下为什么要有数据集市，开始之前我们线回顾一下前面的数仓建模分层理论,我们知道了数仓最简单的就是ODS+DM，但为什么我们还要分层，在文章中我们解释了分层的意义是什么，如果你忘记了可以看一下前面的文章。
数据集市的架构和融合
数据挖掘
数据分析
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数据采集 B2B-CBU版权所有
数据处理
12
CONTENTS 目录
谈谈架构
框架基础 信息检索模型 投资人推荐 数据运用
谈谈架构>框架基础
第三方 合作
线下 数据
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数据采集服务
数据清洗，实体抽取 业务知识，归一化
用户基本
BI报表
数据集市的架构和融合
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公司动态 数据之旅 谈谈架构
CONTENTS 目录
数据之旅
数据之于P2P 数据之于你我贷
数据之旅>数据之于P2P
大数据技术在P2P的应用
- 线上获客能力 - 线上风控能力 - 客户关系管理 - 其他
数据之旅>数据之于你我贷
数据在你我贷之旅 — 带你走进数据的世界
谈谈架构>信息检索模型
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数据运营
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算
产品推荐 营销算法
法
转
化
用户社交 关系图谱
安 全
分布式存储 ＋ 分布式计算 （文件系统，hadoop， MySQL等）
第三 方服 务
催收
投资 用户 管理
信用 上报
VAS
其他 . ..
用户生命 周期建模
扩 展
贷款用户 风控建模
专家系统 业务规则
其他 …
线下合作 单位信息
网站业务 数据
实时数据架构体系建设思路
实时数据架构体系建设思路随着互联网的发展进入下半场，数据的时效性对企业的精细化运营越来越重要，商场如战场，在每天产生的海量数据中，如何能实时有效的挖掘出有价值的信息，对企业的决策运营策略调整有很大帮助。
此外，随着5G 技术的成熟、广泛应用，对于工业互联网、物联网等数据时效性要求非常高的行业，企业就更需要一套完整成熟的实时数据体系来提高自身的行业竞争力。
本文从上述现状及实时数据需求出发，结合工业界案例、笔者的实时数据开发经验，梳理总结了实时数据体系建设的总体方案，本文主要分为三个部分：•第一部分主要介绍了当下在工业界比较火热的实时计算引擎Flink 在实时数据体系建设过程中主要的应用场景及对应解决方案；•第二部分从实时数据体系架构、实时数据模型分层、实时数据体系建设方式、流批一体实时数据架构发展等四个方面思考了实时数据体系的建设方案；•第三部分则以一个具体案例介绍如何使用Flink SQL 完成实时数据统计类需求。
一、Flink 实时应用场景目前看来，Flink 在实时计算领域内的主要应用场景主要可分为四类场景，分别是实时数据同步、流式ETL、实时数据分析和复杂事件处理，具体的业务场景和对应的解决方案可详细研究下图，文字层面不再详述。
二、实时数据体系架构实时数据体系大致分为三类场景：流量类、业务类和特征类，这三种场景各有不同。
•在数据模型上，流量类是扁平化的宽表，业务数仓更多是基于范式的建模，特征数据是KV 存储；•从数据来源区分，流量数仓的数据来源一般是日志数据，业务数仓的数据来源是业务binlog 数据，特征数仓的数据来源则多种多样;•从数据量而言，流量和特征数仓都是海量数据，每天十亿级以上，而业务数仓的数据量一般每天百万到千万级；•从数据更新频率而言，流量数据极少更新，则业务和特征数据更新较多，流量数据一般关注时序和趋势，业务数据和特征数据关注状态变更；•在数据准确性上，流量数据要求较低，而业务数据和特征数据要求较高。
数据集市_精品文档
数据集市引言：随着大数据时代的来临，数据已经成为企业决策、创新的关键因素。
数据集市作为一种新型的数据组织形式，在数据处理、分析和利用方面具有显著的优势。
本文将深入探讨数据集市的概念、架构、类型、数据质量、扩展性、安全与隐私保护以及未来发展与挑战。
一、数据集市的概念数据集市是一个面向特定业务场景的数据存储和组织形式，旨在提供高效的数据查询、分析和可视化功能。
数据集市基于数据仓库技术，通过集中存储和管理结构化数据，为决策支持系统提供支持。
二、数据集市的架构数据源：包括各种结构化和非结构化数据，如关系型数据库、数据仓库、文件系统等。
数据集成工具：用于从数据源抽取、转换和加载数据到数据集市中。
数据存储与管理：采用分布式存储技术，实现高效的数据存储和管理。
数据查询与分析工具：提供可视化界面和工具，支持用户进行数据查询、分析和挖掘。
三、数据集市的类型独立数据集市：独立于企业级数据仓库，自成一体，适合部门级数据分析。
联邦数据集市：与企业级数据仓库相辅相成，通过联邦查询实现跨数据集市和数据仓库的数据分析。
嵌入式数据集市：将数据集市的功能集成到企业级应用中，为用户提供即时的数据分析服务。
四、数据集市的数据质量数据清洗：去除重复、错误和不一致的数据，确保数据的准确性和完整性。
数据验证：通过规则和约束检查数据的合规性和正确性。
数据标准化：将不同来源的数据进行统一处理和转换，确保数据的可比性和可理解性。
数据质量监控：实时监测数据的变化和异常，及时发现并解决数据质量问题。
五、数据集市的扩展性分布式存储与计算：采用分布式存储和计算技术，实现海量数据的存储和高效处理。
可扩展性设计：模块化设计，可根据业务需求灵活扩展存储容量、计算能力和分析功能。
水平扩展：通过增加节点数提高数据处理能力，适用于大规模数据处理和高并发请求场景。
垂直扩展：通过升级硬件设施增强服务器性能，提高单节点处理效率。
混合扩展：同时采用水平扩展和垂直扩展策略，根据实际需求进行优化配置。
数据仓库架构及各组件方案选型
底层：数据仓库服务器的数据库作为底层，通常是一个关系数据库系统，使用后端 工具将数据清理、转换并加载到该层。 中间层：数据仓库中的中间层是使用 ROLAP 或 MOLAP 模型实现的 OLAP 服务器。 对于用户，此应用程序层显示数据库的抽象视图，这一层还充当最终用户和数据库 之间的中介。 顶层：顶层是前端应用层，连接数据仓库并从数据仓库获取数据或者 API，通常的 应用包括数据查询、报表制作、BI 数据分析、数据挖掘还有一些其他的应用开 发。 从功能应用和技术架构来展开，以下是一张中大型企业的很详细的数据仓库架构图 了。
传统上数据仓库的存储从 100GB 起，直连可能会导致数据查询处理速度慢， 因为要直接从数据仓库查询准确的数据，或者是准确的输入，过程中要过滤掉 很多非必要数据，这对数据库以及前端 BI 工具的性能要求相当高，基本性能 不会太高。
另外，在处理复杂维度分析时性能也受限，由于其缓慢性和不可预测性，很少 应用在大型数据平台。要执行高级数据查询，数据仓库应该在低级实例下被扩 展从而简化数据查询。
数据仓库架构及各组件方案选型
企业数据仓库架构
关于数据仓库，有一种简单粗暴的说法，就是“任何数据仓库都是通过数据集成 工具连接一端的原始数据和另一端的分析界面的数据库”。
数据仓库用来管理企业庞大的数据集，提供转换数据、移动数据并将其呈现给 终端用户的存储机制。许多架构方法以这样或那样的方式扩展数据仓库的能力， 我们讲集中讨论最本质的问题，在不考虑过多技术细节的情况下，整个层次架 构可以被划分为 4 层：
• 原始数据层（数据源） • 数据仓库架构形态 • 数据的采集、收集、清洗和转换 • 应用分析层
单层架构（直连）
大多数情况下，数据仓库是一个关系型数据库，包含了允许多维数据的模块， 或者分为多个易于访问的多主题信息域，最简单的数据仓库只有一层架构。
金税三期工程数据架构蓝图设计方案
渠道数据
征管生产数据
管理决策
数据
外部交换 数据
纳税服务 数据
当期征管操作数据
凭证影像 数据
主数据
近期征管 操作数据
面向管理决策分析主 题、集成的、历史的、 按多个维度深度加工
的数据
统一视图 面向业务
主题、集 成的、历 史的细粒 度数据
管理决策 分析数据
通过影像设备采集的各类文 书凭证的影像信息和在业务 环节中采集或生成的原始业
渠道数据
外部交换 数据
纳税服务 数据
征管生产数据
当期征管操作数据
凭证影像 数据
主数据
近期征管 操作数据
管理决策 数据
统一视图
管理决策 分析数据
内部系统 管理数据
行政办公生产数据
历史数据
元数据
金税三期工程
19
数据逻辑分包布括与框当期架操作图数据的同构但保留更
记录当期业务活动 发生过程和结果的
数据
长时间的数据、实时查询统计和报表 所需辅助数据、税源管理数据、按各
金税三期工程
8
数据架构的需求
1.全国国地税税收生产数据在总局集中存储和处理，生产数据的第一 次落地点在总局。
2.满足应用系统间的松耦合性，实现应用系统间的故障隔离。 3.建立数据共享、交换的机制，明确数据内容，保障数据的时效性。 4.建立数据全生命周期管理机制，保证系统持续稳定高效地运行。 5.建立完备的数据仓库体系，为面向管理决策的应用奠定基础。
信息资源（Information Resources）与人、财、物资源一样，都是企业的重要资源，
金税三期工程
3
数据架构规划原则
1.功能性：满足当前应用的需要。 2.灵活性：适应应用功能在一定范围内的调整和扩展。 3.长期性：业务数据一旦形成，保证在后续任意时段的可利用。 4.前瞻性：为后续新业务提供支持。 5.增值性：服务社会，服务国民经济。
数据集市设计方案
数据集市设计方案数据集市是指根据企业的需求，按一定的规范和流程，对数据进行建模和整理，构建一个较为完整、规范的数据存储和管理系统。
下面是一个数据集市设计方案。
首先，我们需要明确数据集市的目标和需求。
根据企业的业务情况和决策需求，确定需要采集和整理的数据对象和指标。
其次，我们需要建立数据集市的架构和模型。
在数据集市中，常见的模型包括维度模型和事实模型。
维度模型用于描述业务过程中的各种维度，如时间、地域、产品、客户等；事实模型则用于描述业务过程中的事实，如销售额、库存量、员工数量等。
根据企业的具体情况，选择合适的模型来构建数据集市的架构。
然后，我们需要确定数据集市的采集和整理流程。
数据集市的数据来自各个业务系统，如销售系统、采购系统、财务系统等。
需要明确每个系统的数据接口和格式，以便进行数据的抽取和转换。
根据数据的来源和格式，设计相应的数据采集和整理流程，包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等步骤，确保数据的准确性和一致性。
接下来，我们需要设计数据集市的存储和管理系统。
数据集市的存储和管理系统通常采用数据仓库或数据湖等技术。
数据仓库是将企业各个业务系统中的数据集中存储，进行统一管理和查询；数据湖则是将各种结构化和非结构化的数据存储在一个大型存储系统中，以便进行分析和挖掘。
根据企业的需求和数据规模，选择合适的存储和管理系统。
最后，我们需要设计数据集市的查询和分析工具。
数据集市的数据存储和管理系统通常会提供一些查询和分析接口，以方便用户对数据进行查询和分析。
根据企业的需求，设计相应的查询和分析工具，如报表工具、数据可视化工具等，以提供给用户方便快捷的数据查询和分析功能。
综上所述，一个数据集市的设计方案包括目标和需求明确、架构和模型设计、采集和整理流程设计、存储和管理系统设计以及查询和分析工具设计等方面。
通过合理设计和构建，可以使数据集市成为企业决策的重要支持工具，提高企业的决策能力和竞争力。
教育数据中心建设方案
教育数据中心建设方案随着教育信息化的不断推进，教育数据呈现出爆炸式增长的态势。
建设一个高效、可靠、安全的教育数据中心，对于提升教育质量、优化教育管理、促进教育公平具有重要意义。
本文将详细阐述教育数据中心的建设方案，包括需求分析、总体架构设计、硬件设施选型、软件系统部署、数据管理与安全策略等方面。
一、需求分析1、数据存储需求教育数据涵盖了学生信息、教学资源、考试成绩、教学活动记录等多种类型的数据，需要大容量、高性能的存储设备来满足数据的长期保存和快速访问需求。
2、数据处理需求包括数据的清洗、转换、分析和挖掘等，以提取有价值的信息，支持教育决策和教学改进。
这要求数据中心具备强大的计算能力和高效的数据分析工具。
3、数据安全需求教育数据涉及学生个人隐私和教育机构的敏感信息，必须采取严格的安全措施，确保数据的保密性、完整性和可用性。
4、系统可靠性需求数据中心应保证 24/7 的不间断运行，具备容错和灾难恢复能力，以应对可能出现的硬件故障、软件错误和自然灾害等情况。
5、扩展性需求考虑到教育业务的不断发展和数据量的持续增长，数据中心的架构和设施应具有良好的可扩展性，能够方便地进行升级和扩容。
二、总体架构设计1、网络架构采用多层网络架构，包括核心层、汇聚层和接入层。
核心层负责高速数据传输和路由，汇聚层实现数据的汇聚和分发，接入层连接各类终端设备和服务器。
2、服务器架构采用服务器集群和虚拟化技术，提高服务器的资源利用率和系统的可靠性。
根据业务需求，划分不同的服务器群组，如数据库服务器、应用服务器、Web 服务器等。
3、存储架构采用分布式存储系统，结合 SAN（存储区域网络）和 NAS（网络附加存储）技术，满足不同类型数据的存储需求。
同时，建立数据备份和恢复机制，确保数据的安全性。
三、硬件设施选型1、服务器选择性能强劲、稳定性高的服务器，如 X86 架构的服务器。
根据业务负载，合理配置 CPU、内存、硬盘等参数。
2、存储设备选用大容量、高速的磁盘阵列，如 SAS 或 SSD 硬盘。
架构设计之数据架构
架构设计之数据架构一、概述数据架构是指在系统架构设计中，对数据的组织、存储、管理和访问等方面进行规划和设计的过程。
良好的数据架构能够提高系统的性能、可扩展性和可维护性，从而为系统的稳定运行提供保障。
本文将详细介绍数据架构的设计原则、常用模式和技术，以及一些实际案例。
二、设计原则1. 数据一致性：确保数据在不同的存储和处理环节中保持一致，避免数据冗余和不一致的情况发生。
2. 数据安全性：采取适当的安全措施，保护数据的机密性、完整性和可用性，防止未经授权的访问和篡改。
3. 数据可扩展性：设计具有良好的扩展性的数据架构，能够适应未来业务的增长和变化，提供高性能和高可用性的数据服务。
4. 数据可访问性：提供灵活、高效的数据访问方式，满足不同用户和应用的需求，支持实时查询和分析。
5. 数据质量：通过数据清洗、验证和规范化等手段，确保数据的准确性、完整性和一致性，提高数据的质量和可信度。
三、常用模式和技术1. 数据库设计：根据实际需求，选择合适的数据库类型和数据模型，进行表结构设计和索引优化，提高数据的查询性能和存储效率。
2. 数据仓库设计：将不同来源的数据进行抽取、转换和加载，构建数据仓库和数据集市，支持复杂的分析和报表需求。
3. 分布式存储：采用分布式文件系统或分布式数据库，将数据存储在多个节点上，提高系统的容错性和可用性，支持海量数据的存储和处理。
4. 数据缓存：使用缓存技术将热点数据存储在内存中，提高数据的访问速度和响应性能，减轻后端数据库的压力。
5. 数据同步和复制：通过数据同步和复制技术，将数据从源端复制到目标端，实现数据的备份、灾备和异地容灾。
6. 数据治理：建立数据治理框架和流程，制定数据管理策略和规范，确保数据的合规性和可信度。
四、实际案例1. 电商平台数据架构设计在电商平台的数据架构设计中，通常采用分布式存储和缓存技术。
将商品信息、用户信息、订单信息等核心数据存储在分布式数据库中，提高系统的可用性和性能。
数据集市建设架构方案34页PPT
数据集市建设架构方案
46、法律有权Байду номын сангаас破平静。——马·格林 47、在一千磅法律里，没有一盎司仁 爱。— —英国
48、法律一多，公正就少。——托·富 勒 49、犯罪总是以惩罚相补偿；只有处 罚才能 使犯罪 得到偿 还。— —达雷 尔
50、弱者比强者更能得到法律的保护 。—— 威·厄尔
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
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工作计划/商业计划
汇报方:XXX
目录
1 科技部IT需求 2 业务部需求计划
数据架构—加工计量层定位
01 The 2021 annual work summary 2021
年度工作概述科技部需求
001 信用卡集市改造升级
信用卡集市项目背景
XX项目信用卡集市建设基于大数据技术的数据集市、结合数据治理措施，集中统筹管理XX项目信用卡 中心业务数据，并从信用卡营销、运营和风险控制的业务角度出发，实现数据管理集中化和规范化，提升面对 复杂市场环境和监管政策下的数据管理和决策支持能力，并为后续衍生出更多适应市场变化创新产品提供平台 基础，实现数据业务价值挖掘和数据价值变现，为信用卡业务战略决策和高效运营提供准确高效的数据支持， 提升行业科技竞争力。
数据结构
• 基于报表 展现的设计
数据处理
•SQL语句 •作业运行日 志以文件的 形式保存
数据形式
存储策略
•数据库表
•存储3-5年历史 数据（以业务给 定保存策略为准）
数据架构—ETL处理过程
XX项目信用卡数据集市
加载
计量加工
应用加工
校验 校验
接
加载
口
加载
文
件
通信接口 通信接口
关联 关联
代码转换
基
代码转换
信用卡数据集市
数据存储
信用卡集市现状：对信用卡数据集市内的基础数据
主题、计量数据主题、应用数据主题等各数据主题进 行定制化的存储，可指定关键时间节点存储、时间段 历史存储
加工计量层主题：计量数据主题，进行指标共性加
工存储、以供应用主题、进行定制化的存储，可指定 关键时间节点存储、时间段历史存储
数据交换
年度工作概述科技部需求
002 绩效考核改造升级
科技部IT需求—绩效考核平台改造
数据源 源系统
信用卡集市现状：信用卡数据集市的数据源为信用卡系统、 数据从XX项目DWH平台中接入大数据平台，DWH通过中转 服务器给大数据平台下发数据文件。
大数据平台信用卡接口数据将进行数据指 标校验以及数据条数校验规则进行程序的加工处理。
改造方案：信用卡数据源进行数据目录切换，不在通过DWH 进行数据文件下发，将通过源系统目录文件进行数据接收接 入大数据平台，跳过DWH平台。
数据架构—层次介绍
基础数据主题
• 存储信用卡集市应用所需的全部基础数据，进行统一的数据清洗、整合、预链接和预加工
计量数据主题
• 存储信用卡应用的聚合汇总（计量加工）数据，即从基础数据层加工而来的汇总（计量）数据，基础 指标的加工
应用数据主题
• 直接用于前端展示的业务数据，依据业务需求，对基础指标进行最终加工，并保存历史数据。
数据架构—详细介绍
基础数据主题
计量数据主题
应用数据主题
数据存储
数据结构
数据处理
•信用卡源系统 数据接口 •其他系统数据 接口
•基础 •每天数据通过 日期字段区分
•加载源数据文 件到BigData 库 •数据文件加载 需要配置作业 任务
数据形式 •数据库表
存储策略
•保留14天（以 业务给定保存策 略为准）
数据平台
信用卡 系统
其他系 统
DWH
整体架构-加工计量主题域
大数据平台信用卡集市改造
数据存 储
基础数据主题 计量数据主题 应用数据主题
任务监控
数据处理
任务管理
调度引擎
运营管理数 据质量
数据安全 备份恢复 数据校验 规则配置 系统监控 数据质量
信用卡报表系统 行内业务分析报表
对外报送报表
整体架构—具体描述
工整合 ✓ 减少同类报表间数据的冗余存储和
重复的ETL工作
✓ 实现信用卡、ETC业务的整合 ✓ 存储信用卡报表计量结果
以及分类，支持业务按照数 据来源进行查询
✓ 数据分析与报表展现 ✓ 分行特色业务查询
✓ 报表分层级管理
✓ 应用展现权限控制
✓ 建立数据质量检核机制 ✓ 推进信用卡数据质量的改善
数据源
信用卡集市定位
信用卡数据集市，在BigData基础上，以信用卡、ETC业务驱动为主，数据驱动为辅，建立的一种多层次数据访问服务体系。 支持新报表或报表需求变更的敏捷开发、落地 支持分行特色业务以及报表的分层级管理
信用卡数据集市的特点
数据层面
业务层面
功能层面
数据管理层面
✓ 确定的数据来源 ✓ 采用模型化结构对业务数据进行加
实收本金 应收利息 实收利息
交易成功率
客户明细 放款明细 还款明细
账务差异明细 贷款明细
风险管理部
贷款产品 五级分类 贷款期限 贷款状态 最后到期日 还款方式
贷款类型 进件渠道 贷款品种
逾期金额 逾期利息 逾期天数
贷款金额 贷款余额 到期本金
首期逾期金额 累积归还本金 催收服务费
与DWH中转服务器连机：落地为文本文件
数据处理
数据处理任务由统一大数据平台调度机器人完成来完成， 调度工具具备成熟的调度处理、任务监控、任务分析等 功能
整体架构—系统交互
上游系统
大数据平台
应用服务
DWH
加载
标准接
加载
口文件
BigData
信用卡集市
ADS联机库 ORA联机库
说明：针对大数据平台数据 集市改造，数据接口将不再 接DWH数据文件，直接对接 原系统数据目录文件，大数 据平台自身进行清洗脏数据 后，接入BigData。
数据存储
数据结构
•对基础数据 • 面向信用
的聚合汇总、 卡应用主题
计量加工、 建模。
• SQL语句 •作业运行日 志以文件的 形式保存
数据形式
存储策略
•数据库表
•存储3-5年历史 数据（以业务给 定保存策略为准）
数据存储
• 基础指标 的最终加工 •直接用于前 端展现
础
数
据
主
题
汇总 汇总
基础指标 基础指标
汇总
计
应
量
关联
数
关联
用 数
据
据
主
主
题
题
报表指标 报表指标
大数据统一调度平台
数据架构—加工计量层指标项
分类
业务维度
业务指标
明细类
运营管理部
贷款品种 贷款产品 支付渠道
放款渠道 进件渠道 还款渠道
贷款期数 扣款类型
放款笔数 放款金额 应收本金
逾期贷款明细 放款明细 还款明细
业务拓展部
贷款产品 合作渠道 贷款区域
学历 性别 年龄
城市级别
新增客户数 授信笔数 授信金额
进件笔数、金额 累积放款客户数
放款笔数
累计放款笔数
放款金额
累计放款金额
客户明细
02 The 2021 annual work summary 2021