数据仓库建设的规划共48页文档
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。
数据仓库建设方案
数据仓库建设⽅案第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或其她⼦系统通过车地通信传输得实时或离线数据,经过⼀系列综合诊断分析,以各种报表图形或信息推送得形式向⽤户展⽰分析结果。
针对诊断出得车辆故障将给出专家建议处理措施,为车辆得故障根因修复提供必要得⽀持、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得内容: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 及传统得ETL采集⼯具、数据存储:本系统提供Hｄfs、Hbasｅ及RＤBMS相结合得存储模式,⽀持海量数据得分布式存储。
数据分析:数据仓库体系⽀持传统得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,实现对数据资源得统⼀管理与调度,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、内部各层数据得提取与加载。
外部数据汇集就是指从ＴCMS、车载⼦系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库得操作型存储层(OＤS);内部各层数据得提取与加载就是指数据仓库各存储层间得数据提取、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,数据采集得内容分为实时数据采集与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,采集频率⾼得特点,考虑到系统后期得扩展,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,可根据业务得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得组合架构,采⽤Flume与EＴL⼯具作为Kafka得Prｏducer,采⽤Storm作为Kafｋa得Cｏnｓumeｒ,Sｔoｒｍ可实现对海量数据得实时处理,及时对问题指标进⾏预警。
数据仓库规划和建设
数据仓库规划和建设一、什么是数据仓库？其实很多企业做数据仓库的时候，都忽略了数仓与BI、数据库的差异，只去搞底层数据，不去做数据服务和应用，其实就是把数据仓库给狭义化了。
其实数据仓库可以看成是BI的基础版本、数据库的升级版本，我们可以把公司里的数据都想象成一个个文件夹，数据库就是这一个个文件柜，这个文件柜存放着非常多的数据，无论这个数据是什么、或者是如何组织的。
而当我们的文件非常多、种类非常复杂的时候，我们的就想要寻找某个文件夹的时候，如果每个文件柜每个文件柜的去找，实际上是非常耗费成本的，因此我们不妨建立一个档案室，对不同的文件柜进行编号、归类、分组，方便我们快速定位数据源，这个档案室就是数据仓库。
所以这时候我们需要更为庞大的数据仓库，帮助我们去对多个数据源的数据库数据进行抓取，而抓取数据源的过程就可以理解为ETL的工作，这样去理解一个企业的数据架构就会简单很多。
因此数据仓库的本质，其实就是整合多个数据源的历史数据进行细粒度的、多维的分析，帮助高层管理者或者业务分析人员做出商业战略决策或商业报表。
这里面就涉及到了数据仓库的架构，简单来说数据仓库分为四个层次：•ODS层：存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保存原貌不做处理。
•DWD层：结构与粒度原始表保持一致，对ODS层数据进行清洗•DWS层：以DWD为基础，进行轻度汇总•ADS层：为各种统计报表提供数据这里要注意数据仓库的架构当中，各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中，对ODS数据进行面向主题域建模形成DW（数据仓库），DM是针对某一个业务领域建立模型，具体用户（决策层）查看DM生成的报表。
也就是说，我们所看到的数据不是直接从数据底层抽取的，相当于我们访问数据仓库的时候，是让图书管理员帮你找一个文件柜，那么怎么更高效低去找，就是数据仓库建设中很重要的一部分工作——数据建模，包括数据的存储模型、逻辑模型、概念模型等等。
二、数据仓库的建模方式建设数据模型既然是整个数据仓库建设中一个非常重要的关键部分，那么，怎么建设我们的数据仓库模型就是我们需要解决的一个问题。
数据仓库建设方案
第1章数据仓库建设1.1数据仓库整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，通过一系列综合诊断分析，以各类报表图形或信息推送的形式向用户展现分析结果。
针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处置方法，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。
依照专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务标准，包括数据搜集频率、数据搜集量等相关因素，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搜集、数据存、数据分析、数据效劳等几个方面的内容：数据搜集：负责从各业务自系统中聚集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume及传统的ETL搜集工具。
数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的散布式存储。
数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机械学习算法。
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治理和调度，并对外提供数据效劳。
1.2数据搜集专家系统数据仓库数据搜集包括两个部份内容：外部数据聚集、内部各层数据的提取与加载。
外部数据聚集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统聚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外部数据聚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，数据搜集的内容分为实时数据搜集和按时数据搜集两大类，实时数据搜集要紧关于各项检测指标数据；非实时搜集包括日检修数据等。
依照项目信息聚集要求，列车指标信息搜集具有搜集数据量大，搜集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据搜集方面，要求搜集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据搜集，同时系统应该灵活可配置，可依照业务的需要进行灵活配置横向扩展。
本方案在数据搜集架构采纳Flume+Kafka+Storm的组合架构，采纳Flume 和ETL工具作为Kafka的Producer，采纳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。
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。
数据仓库建设方案
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。
展示 层 门户 手机 平板电脑 PC 统一授权服务 * 单点登录 基础 服务 层 应务服总工引消间O 引数掘事驱规引协工主管大分知容引空理引 工 T ［数据 数据 清洗 转换 大数 消息 据流 队列 流程］ 1信息］ 1交互 1消息 服务 服务 服务 服务 非关系型数据源 ▼ /■■■fa. ■■■■■ 亠■■■■■ •・・i ■■■■■ 1 J ；=«； 因 XML Excel Web 服务 消息队列 文本数据 IT 安 全 运 维 管 理 IT 2. 全域数据库总体架构基础设施层（网络、存储、硬件、系统软件） 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。
数据仓库系统建设方案详细
河北省工商银行数据仓库系统建设方案建议书北京世纪明日网络科技有限公司二零零零年三月河北省工商银行数据仓库系统建设方案目录第一章前言1.1数据仓库发展史1.2竞争日趋激烈的金融市场1.3中国专业银行面临的挑战1.4中国专业银行实施数据仓库的意义1.5中国专业银行实施数据仓库已具备的条件第二章数据仓库总体概述2.1 数据仓库基础2.2 数据仓库技术概述2.3 一个可扩展数据仓库的基本框架2.4 一个数据仓库实施流程第三章系统体系结构设计3.1系统设计指导思想3.2 方案总体框架图3.3 系统体系结构设计3.4 系统方案的组成第四章银行数据仓库的建设4.1 面向应用的OLTP系统和面向主题的OLAP系统4.2 个性化服务的定义4.3 业务探索/业务发掘4.4 建立市场客户信息基础4.5 利用数据仓库实现的基本模块4.6 更高层次的开发应用4.7 综合信息发布第五章方案实施建议5.1 开发模式5.2 组织机构5.3 项目实施进程5.4 项目进度计划第六章产品报价6.1 软件产品报价6.2 硬件产品报价6.3 项目开发实施费用第一章前言1.1 数据仓库发展史相对于许多行业而言，信息处理技术还是一门新兴的技术，但是其发展速度却几乎是最快的。
随着计算机硬件技术的飞速发展，软件技术也是日新月异。
许多企业和机构已经建立了相对完善的OLTP（联机事物处理）系统。
随着时间的推移，这些系统中积累了大量的历史数据，其中蕴含了许多重要的信息。
通过对这些历史数据的分析和综合处理，可以找到那些对企业发展至关重要的业务信息，从而帮助有关主管和业务部门作出更加合理的决策。
70年代中期出现的MIS（管理信息系统）实际上就是在这种背景下产生的。
但MIS具有极大的局限性。
首先，它是按预先定义好的流程对数据作相应的处理，因此只能对预先描述好的业务问题进行回答。
其次由于开发工具的限制，对它的修改也不大方便，特别是业务流程发生变化，模型需要调整，这种修改更加困难。
数据仓库构建实施工作计划
数据仓库构建实施工作计划郑疆2008.12.14一、指导思想数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的、随时间的变化而不断变化的，这些特点决定了数据仓库的系统设计不能采用同开发传统的OLTP数据库一样的设计方法。
数据仓库系统的原始需求不明确，且不断变化与增加，最初很难确切了解到用户的明确而详细的需求，更不能较准确地预见到以后的需求；同时，数据仓库系统开发又是一个经过不断循环、反馈而使系统不断增长与完善的过程。
因此，采用演化过程来进行数据仓库的开发是比较合适的。
●该模型是显式地把增量模型扩展到需求阶段●为了第二个构造增量，使用了第一个构造增量来精化需求软件生存周期-演化模型数据仓库是在现存数据库系统基础上进行开发，它着眼于有效地抽取、综合、集成和挖掘已有数据库的数据资源来服务于企业高层领导管理决策分析的需要，归根结底是一种数据驱动的开发。
由于数据仓库系统开发是一个经过不断循环、反馈而使系统不断增长与完善的过程，因此，在数据仓库的开发的整个过程中，需要自始至终决策人员和开发者的共同参与和密切协作，保持头脑灵活、思维开阔，不做或尽量少做无效工作或重复工作。
二、工作计划数据仓库的设计大体上可以分为以下六个步骤：1.概念模型设计2.技术准备工作3.逻辑模型设计4.物理模型设计5.数据仓库生成6.数据仓库运行与维护下面以六个主要设计步骤为主线，列出在各个设计步骤中设计的基本内容和工作安排计划。
2.1.概念模型设计因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。
一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识；另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。
数据仓库建设规范（文档版）
数据仓库建设规范（⽂档版）1 概述本⽂档制定了XX数据仓库中数据库对象的命名规范（⽤户、表、视图、存储过程、函数、表分区、主键、索引、序列等）、数据库编程规范，JAVA编程规范为系统设计和开发⼯作提供统⼀的命名标准，提⾼系统的规整性和代码的可读性，减轻维护⼯作量，提⾼⼯作效率。
2 数据库对象命名规范2.1 层次划分序号模型层次⽤途1ODS存放来⾃各个系统的原始数据；2DW根据业务分析需求，对主题域内的数据进⾏轻度汇总；3DM建⽴跨域的业务主题模型；4DIM统⼀服务于数据中⼼的参数表；5APP应⽤层，⽤于⽣成报表6XX XX数据层级按照⾃⼰数据仓库规划的命名即可~2.2 表、视图、存储过程、函数命名规范<对象类型><_模型层次><_主题><_对象描述>[_汇总类型][_存储类型]说明：<> 尖括号中的内容为必须项，适⽤于所有⽤户层对象，[] ⽅括号中的内容为可选项，会因⽤户层及对象的不同⽽不同命名约束：数据库对象命名可能受最⼤长度限制,因此在实际命名中如果按照规范约定的命名⽅式存在超长的现象，需要开发⼈员灵活控制。
2.2.1 对象类型<对象类型><_模型层次><_主题域><_对象描述>[_汇总类型][_存储类型]。
适⽤范围：所有⽤户层对象。
对象类型对象说明TB TABLE表VW VIEW视图………………2.2.2 模型层次<对象类型><_模型层次><_主题域><_对象描述>[_汇总类型][_存储类型]说明：对象属性⼀般为对象归属⽤户的简写。
适⽤范围：所有⽤户层对象。
可以参照⾃⼰的对象属性命名规范，对此不要求统⼀。
模型层次说明ODS获取层，存放从各个源系统接收的原始数据；DW 根据业务分析需求，对数据进⾏汇总，应⽤分析原则优先访问DW层，其次DWD层，不允许访问ODS层；DM建⽴跨域的业务主题模型；DIM维表APP报表层，根据DM模型数据⽣成报表。
数据仓库建设方案
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。
从下往上看，再上面是数据源层，既包括各个业务的关系型数据源、内容管理数据源也包括半结构化数据源比如XML 、EXCEL 等，也包括各个总队、支队的业务数据源。
数据仓库建设方案
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。
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。
数据库的建设方案
数据库的建设方案第1篇数据库的建设方案一、项目背景随着我国信息化建设的不断深入，数据资源已经成为企业、政府及社会各界的重要资产。
为了提高数据的管理效率，降低数据维护成本，本项目旨在建设一套合法合规的数据库系统，以满足各类用户在数据处理、存储、查询和分析等方面的需求。
二、建设目标1. 确保数据安全：遵循国家相关法律法规，对数据进行严格的权限控制和加密处理，确保数据安全。
2. 提高数据处理效率：采用先进的技术手段，提高数据的存储、查询和分析速度，满足用户对数据的高效处理需求。
3. 确保数据质量：建立完善的数据质量管理机制，对数据进行清洗、去重、校验等操作，确保数据的准确性、完整性和一致性。
4. 便捷的数据共享与交换：提供数据共享与交换机制，实现不同系统、不同部门之间的数据互通，降低数据孤岛现象。
5. 灵活的可扩展性：充分考虑未来业务发展需求，确保数据库系统具有良好的可扩展性，便于后期功能扩展和性能优化。
三、建设内容1. 数据库选型根据项目需求，选择成熟、稳定的关系型数据库产品，如Oracle、MySQL 等，以满足数据存储、查询和分析等方面的需求。
2. 数据库设计（1）概念结构设计：通过E-R图等工具，对业务需求进行抽象，形成独立于任何数据库管理系统的概念模型。
（2）逻辑结构设计：将概念结构转换为具体的逻辑结构，定义表结构、字段、索引、约束等，形成适用于所选数据库产品的逻辑模型。
（3）物理结构设计：根据逻辑结构，设计数据库的物理存储结构，包括数据文件、日志文件、索引文件等。
3. 数据库实施（1）数据库部署：在服务器上安装数据库软件，配置数据库参数，确保数据库的正常运行。
（2）数据迁移：将现有数据从旧系统迁移到新系统，确保数据的一致性和完整性。
（3）数据校验：对迁移后的数据进行校验，确保数据的准确性、完整性和一致性。
4. 数据库运维（1）数据备份与恢复：定期对数据库进行备份，确保数据在发生故障时能够迅速恢复。