数据仓库建设方案
智慧水利数据仓库系统建设方案
数据存储方式： 采用分布式存储 架构，确保数据 的安全性和可扩 展性
数据处理能力： 具备强大的数据 处理能力，支持 实时分析和数据 挖掘
数据备份与恢复： 提供完善的数据 备份和恢复机制， 确保数据安全可 靠
,A CLICK TO UNLIMITED POSSIBILITES
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目录
CONTENTS
智慧水利成为发展趋势，以提高水资源利用效率和应对气候变化挑战 水利数据仓库系统建设是智慧水利的重要组成部分，为决策提供科学依据 水利行业面临数据整合、存储和管理方面的挑战，需要建立统一的数据仓库系统 水利数据仓库系统的建设将促进水利行业的数字化转型，提高管理效率和决策水平
综合管理模块： 实现水利设施的 统一管理和调度， 提高水利设施的 运行效率和管理 水平。
数据存储优化：采用分布式存储和缓存技术，提高数据读写速度 系统架构优化：采用微服务架构，实现高可用性和可扩展性 查询性能优化：使用索引和查询优化技术，提高查询效率 系统安全优化：加强数据加密和安全防护措施，确保系统安全可靠
数据采集：支持多种数据采集方式，如手动输入、传感器数据等。
数据存储：具备数据存储、备份和恢复功能，保证数据的安全性和完整性。
数据查询：支持多种查询方式，如关键字查询、条件查询等，方便用户快速找到所需数 据。
数据安全性：确 保数据不被非法 获取或篡改
系统稳定性：保 证系统的正常运 行和数据的准确 性
数据备份与恢复：定期备份 数据，确保数据安全
防火墙配置：确保系统不受 外部攻击
访问控制：限制用户访问权 限，防止数据泄露
安全审计：对系统进行安全 审计，及时发现和修复安全
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。
数据仓库指标体系建设
数据仓库指标体系建设
数据仓库指标体系建设是指为了满足企业特定的业务目标和需求，从数据仓库中提取有意义的数据指标，并对这些指标进行管理、分析与运用的一套体系建设过程。
具体步骤如下：
1. 确定业务目标和需求：企业需要确定自身的业务目标和需求，以此为目标，设计出符合自身业务需求的数据仓库指标体系。
2. 确定数据来源：确定数据来源，包括内部各系统的数据和外部数据，如市场、竞争对手、用户等数据。
3. 确定指标分类：根据企业业务目标和需求，将数据指标分类，可以根据时间、区域、产品、客户等因素进行分类。
4. 定义指标：根据指标分类，设计出指标定义和计算公式，确保指标的准确性和可比性。
5. 确定指标权重：根据指标的重要性，确定指标的权重，以此来评估企业的绩效表现。
6. 建立数据模型：建立数据模型，用于支持指标计算和分析，以及提供数据报表和数据可视化等服务。
7. 设计指标评估体系：设计指标评估体系，用于评估企业整体绩效和各个业务部门的表现，以此来指导企业的决策。
8. 运用指标：利用指标体系中的指标，通过数据分析、数据挖掘等手段，对企业的业务进行分析和优化。
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。
《数据仓库建设指南》
《数据仓库建设指南》数据仓库建设指南随着企业信息化的趋势不断发展，数据化已经成为企业成长的必经之路。
数据成为了企业在竞争中的筹码，企业数据分析的能力也成为了企业成功的关键。
更多的企业意识到，要想在市场上占有一席之地，精细管理企业，就必须建立一个合理的数据仓库。
那么，数据仓库建设需要考虑哪些要素和步骤呢？本文将一一为您解析。
一、数据仓库简介数据仓库是一种长期积淀和管理数据的系统，它可以帮助企业集中存储和管理来自各种渠道的数据，为企业提供分析支持。
它可以将内部和外部的数据整合、加工之后建立一个统一的数据层用于分析，这样企业就可以在分析过程中减少对数据来源的依赖，加快数据分析过程。
二、数据仓库建设步骤1.规划和准备数据仓库建设是需要投入大量的时间和精力的，因此，首先需要确定需求，明确数据仓库的建设目标，并确保团队中所有成员都清楚地理解目标和业务需求。
同时，团队还需要了解企业的业务流程。
在规划和准备阶段，团队需要对企业业务进行分析和评估，确定数据仓库中需要的信息和数据以及其来源；需要制定数据建设计划，分步骤地完成数据仓库的各个环境的建设和测试，以确保其稳定性和数据可靠性。
2.设计在设计阶段，需要确定数据仓库的基本结构和架构等。
从不同的维度来考虑数据仓库的数据设计，面向业务时的数据设计包括事实表和维度表的设计，以及定义关系型数据模式。
面向数据仓库的设计要考虑数据的存储形式和数据的管理：如何利用索引快速查找数据，如何存储不同的数据格式或类型等。
3.实施实施是数据仓库建设中最为繁琐的环节，这个过程需要投入大量的人力和物力资源。
需要与各种数据源进行连接和整合，然后将这些数据存储到数据仓库中，来适应变化的数据分析需求。
在实施过程中，需要考虑数据清洗、转换和加工等过程。
数据清洗的目的是过滤掉不必要的数据，转换是将数据从一种格式转换为另一种；加工就是从原数据中提取关键信息。
4.测试和验证测试与验证是数据仓库建设过程中很重要的步骤，通过测试可以验证数据仓库所设计的模型和工具是否能够适应实际的业务需求，同时也可以提供一些有益的改进建议。
XX银行数据仓库建设项目方案
XX银行数据仓库建设项目方案1. 项目概述本文档旨在介绍XX银行数据仓库建设项目的方案和目标。
数据仓库是一个用于集成和管理银行的各类数据的中央存储库，可为决策支持和业务分析提供有价值的信息。
本项目的目标是构建一个稳定、高效、可扩展的数据仓库，以提高XX银行的决策能力和业务竞争力。
2. 项目背景XX银行作为一家领先的金融机构，面临着数据分散、决策效率低下的问题。
传统的数据集成和分析方法已经无法满足业务需求，因此需要建立一个数据仓库来解决这些问题。
数据仓库将集中存储和管理各类数据，并提供强大的分析工具和报表功能，以支持XX银行的战略决策和业务优化。
本项目的目标是构建一个可靠、高效的数据仓库系统，具体包括以下几个方面：•数据集成：从各个业务系统中提取、清洗和转换数据，确保数据质量和一致性。
•数据存储：设计和构建合适的数据存储结构，包括数据表、索引等，以支持复杂的数据查询和分析。
•数据分析：开发和部署适合XX银行业务需求的数据分析工具和算法，提供灵活和高效的数据查询和报表功能。
•数据安全：确保数据仓库的安全性，实施访问控制和数据加密等措施，防止未授权的访问和数据泄露。
4.1 需求分析阶段在这个阶段，项目团队将与XX银行的不同业务部门和利益相关方进行沟通和需求收集。
我们将详细了解业务需求和数据源，并建立数据仓库的数据模型和架构设计。
4.2 数据集成阶段在数据集成阶段，我们将根据需求分析阶段的结果，从各个业务系统中提取和转换数据。
我们将设计和实现合适的ETL（提取、转换和加载）过程，确保数据质量和一致性。
4.3 数据存储阶段在数据存储阶段，我们将设计和构建数据仓库的存储结构，包括数据表、索引和分区等。
我们将利用合适的数据库技术和管理工具，如关系数据库和NoSQL数据库，来存储和管理数据。
4.4 数据分析阶段在数据分析阶段，我们将开发和部署适合XX银行业务需求的数据分析工具和报表功能。
我们将使用先进的分析算法和可视化技术，帮助XX银行的管理层和业务部门进行决策分析和业务优化。
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。
数据仓库的建设实施PPT课件( 61页)
实施过程
1 需求分析 2 逻辑分析 3 ODS建模 4 数据仓库建模 5 数据源分析
6 数据获取与整合 7 应用分析 8 性能调优 9 数据展现 10 元数据管理
数据源分析
数据源范围 数据源格式 数据更新频率 数据量
数据源范围
包括数据源逻辑范围和物理范围
数据质量
数据源格式
理解各数据源的格式，确定统一的格式，制定相应的转换规则
系统高效地不间断运行，数据被正确的访问
狭义数据中心：
狭义的数据中心是指数据仓库和建立在数据仓库之上的决策分析应用， 具体包括：数据源，数据的ETL，ODS数据库，数据仓库，数据集市，商 务智能应用和元数据管理等。
在此作业指导书中，除非特别说明数据中心都是指侠义的数据中心， 即数据仓库及建立在数据仓库之上的商务智能和决策分析应用。
单位代码
Dept
行业代码表
Code_trade_new
电压代码表
Codvolt
时段
Code_period
用户类别
Code_user_type
用户使用电表
User_ammeter
用电分类代码表
rep_salse_ation
其它电费数据
Bill_data_oth
更新 维表（缓慢变化） 维表（缓慢变化） 维表（缓慢变化） 月 维表 月 维表（缓慢变化） 维表（缓慢变化） 维表（缓慢变化）
名称 用电分类 电价表 行业 欠费信息表
客户信息 电量与电费表
地区（单位）
部门 电压
数据源分析
数据源范围 数据源格式 数据更新频率 数据量
数据质量
代码 AC_ELEC_CLASS AC_TARIFF AC_TRADE_TYPE CHG_RECEIVABLES
数据仓库建设步骤
数据仓库建设步骤1.系统分析，确定主题确定一下几个因素：操作出现的频率，即业务部门每隔多长时间做一次查询分析。
在系统中需要保存多久的数据，是一年、两年还是五年、十年。
用户查询数据的主要方式，如在时间维度上是按照自然年，还是财政年。
用户所能接受的响应时间是多长、是几秒钟，还是几小时。
2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台选择合适的软件平台，包括数据库、建模工具、分析工具等。
有许多因素要考虑，如系统对数据量、响应时间、分析功能的要求等，以下是一些公认的选择标准：厂商的背景和支持能力，能否提供全方位的技术支持和咨询服务。
数据库对大数据量（TB级）的支持能力。
数据库是否支持并行操作。
能否提供数据仓库的建模工具，是否支持对元数据的管理。
能否提供支持大数据量的数据加载、转换、传输工具（ETT）。
能否提供完整的决策支持工具集，满足数据仓库中各类用户的需要。
3.建立数据仓库的逻辑模型具体步骤如下：（1）确定建立数据仓库逻辑模型的基本方法。
（2）基于主题视图，把主题视图中的数据定义转到逻辑数据模型中。
（3）识别主题之间的关系。
（4）分解多对多的关系。
（5）用范式理论检验逻辑数据模型。
（6）由用户审核逻辑数据模型。
4.逻辑数据模型转化为数据仓库数据模型具体步骤如下：（1）删除非战略性数据：数据仓库模型中不需要包含逻辑数据模型中的全部数据项，某些用于操作处理的数据项要删除。
（2）增加时间主键：数据仓库中的数据一定是时间的快照，因此必须增加时间主键。
（3）增加派生数据：对于用户经常需要分析的数据，或者为了提高性能，可以增加派生数据。
（4）加入不同级别粒度的汇总数据：数据粒度代表数据细化程度，粒度越大，数据的汇总程度越高。
粒度是数据仓库设计的一个重要因素，它直接影响到驻留在数据仓库中的数据量和可以执行的查询类型。
显然，粒度级别越低，则支持的查询越多；反之，能支持的查询就有限。
5.数据仓库数据模型优化数据仓库设计时，性能是一项主要考虑因素。
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。
数据仓库体系规划及实施流程
数据仓库体系规划及实施流程⼀、前⾔数仓规划是数仓建设的蓝图，涵盖从需求分析开始到最终的数仓评估验收整个环境；数仓规划之所以重要，是因为它是描述了数据流动的概念性框架，为元数据管理奠定了基础，对数据加⼯过程的理解、数仓建设的交流分享、数据的使⽤和问题排查、数仓健康度的评估都提供了极⼤的帮助。
需要强调的是本节是从宏观上描述数仓的框架，具体到数据模型的细节对⽐、存储选型和管理、接⼊数据源管理等数仓建设的周边在本节不涉及。
通过本节的阅读，你将了解到以下知识：从业务矩阵的设计（宏观、微观）、横向的分层、纵向的分线到主题划分等⾓度解构数仓；数仓建设的实施流程。
⼆、规划1、矩阵分宏观和微观来看，宏观的是公司的整体业务布局，微观的是产品的业务过程布局和业务过程的维度分解交叉信息。
2、宏观矩阵宏观矩阵描述的是公司的业务线和对应的数据状况，其⾏和列⼀般分别对应着业务主题和数据主题。
1）业务主题对应着公司的业务线布局，⽐如电商、游戏、视频、应⽤商店、新闻资讯、浏览器等。
2）数据主题根据抽象的程度和视⾓有不同的取法：⼀般取业务线中⽤户对内容的消费或者相关⾏为，⽐如曝光、点击、消费、播放、分享等，对这些⾏为的划分⼜可分为原⽣⾏为主题（通⽤和业务相关）、衍⽣⾏为主题（留存、活跃、流失等），这种划分⽅法更多的取⾃数据的底层和公共层，因为⾼层的数据都是多⾏为的汇总。
对数据主题的另外划分⽅式参加分主题部分，这种划分⽅法更多的取⾃数据的⾼层。
引⾃《数据仓库实践之业务数据矩阵的设计-⽊东居⼠》3、微观矩阵微观矩阵描述的是主题和对应的维度关系，下⾯以常见的内容消费和⽤户主题两个维度来看微观矩阵的规划。
-w698业务过程描述的⼀般是对内容的消费抽象，可以是原⼦的，也可以是抽象的，⽐如卡⽚曝光维度的划分可以从以下两个⼤⽅向⼊⼿：通⽤标识维度（版本、机型、渠道、⽹络、时间等）；业务过程维度：消费者等级、消费位置、消费路径、其它等。
4、分层ODS->DW->DM->DA（ADS）层是如何划分的，分层的原因（引⾃《⼀种通⽤的数据仓库分层⽅法-⽊东居⼠》）：清晰数据结构：每⼀个数据分层都有它的作⽤域和职责，在使⽤表的时候能更⽅便地定位和理解；减少重复开发：规范数据分层，开发⼀些通⽤的中间层数据，能够减少极⼤的重复计算；统⼀数据⼝径：通过数据分层，提供统⼀的数据出⼝，统⼀对外输出的数据⼝径；复杂问题简单化：将⼀个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每⼀层解决特定的问题。
数据仓库建设思路整理
数据仓库建设思路整理1.建设背景：目前我行数据缺失、历史数据查询困难、各部门数据提取依赖SQL 脚本实时查询而效率低下、正确性不高等问题。
在这种背景下我行数据仓库建设显得尤为重要。
2.数仓系统功能模型：当前同业主流数据仓库系统功能模型大体如图1.0所示：图1.0主要分以下几个模块：源数据：主要是下发的核心业务、ECIF、信贷系统、财务系统，支付系统等数据以及第三方提供并为我行使用的数据。
FTP服务器：主要负责接下发数据或通过调用接口等形式获取第三方源数据文件。
文件卸载区：负责从FTP服务器获取当前需要更新到数据仓库的数据。
文件备份区：负责将进入数据仓库的数据文件进行备份管理。
ODS（Operational Data Store）：操作型数据存储，仅对源数据增加源系统和数据日期作为区分存储起来。
可以用于明细和流水等原始记录查询。
FDS（Fundational Data Strore）：基础数据存储，按客户、存款、贷款、公共、银行卡、总账、中间业务、渠道八个主题对数据进行汇总和计算。
IDS（Integrated Data Store）:集成数据存储,对数据按客户维、账户维、时间维、机构维、产品维等维度对数据进行集成。
应用系统：主要负责展示、分析和使用数据仓库数据。
数据仓库管理平台：主要负责作业调度，元数据管理，系统监控等功能。
3.数据仓库技术模型：根据数据仓库个模块的不同特性总结各层级所用到的技术或者软件如下图2.0所示：图3.0上图每层实现技术区分商业和开源实现方案，其中商业软件性能好、服务支持好，但是因为都是国外大型公司产品，产品价格高；而开源方案在性能方面不如商业软件，同时需要投入较多较多时间，人力进行整合。
建设过程中可以结合数据规模，数据储存时间，实际访问需求量等方面综合考虑，采用不同的技术实现方案。
医疗数据仓库建设方案
综合医疗系统中的数据仓库解决方案在医疗服务系统中建立数据仓库是一个不小的挑战，综合大型医疗系统的焦点正从糟糕的医疗配套问题转向立体交叉的医疗管理之中，在提高医疗服务质量的同时又要削减成本，这就需要在医疗程序中消除不必要的环节。
这里我们介绍一下在医疗项目业务开发过程中总结的一些宝贵经验，主要包括建立数据仓库需求，理解医疗系统中的数据仓库，明确开发数据仓库的成本，建立开发小组，以及设计各阶段的任务目标。
1、简介2.1 建立数据仓库需求2.2 确定核心业务问题20多个主要业务经理参与了需求调查，主要是关于决策支持所需的高层信息。
在此次调查过程中确立了几个关键性的领域，它们是业务实际利益、数据获取、企业文化、领导及无效的进程。
然而，调查小组很快发现，将数据仓库认为是能解决上述所有领域的问题的灵丹妙药等于冒一个天大的风险。
数据仓库仅对数据的获取与保持数据的连续性方面有本质的突破，而再出色的数据入口对改变领导模式、企业文化或医疗基础都无济于事。
调查小组调查的问题集中如下：1．列出3个你最需要作出的决策，是什么？2．作出这些决策你需要哪些报表和工具？3．目前这些报表和工具的优缺点是什么？4．基于当前的信息，时间、质量或资金对作出一个好的/坏的决策有何影响？5．什么样的信息/计算/聚合可能提高你制定决策的水平？6．你运用联机系统进行信息分析的可能性有多大？7．如果你借助于专门的数据查询，决策制定过程有何变化？8．为了充分利用信息优势，需要改进哪些日常工作？9．获取新系统信息的最关键的益处在哪里？2.3 数据源清单和数据源分析与对管理人员调研同时进行的是定义数据目录，数据目录用于确定哪些参选数据适合进入数据仓库。
目录包括用于IDS之中的312个专用例程的内容及结构的详细信息。
数据清单的主要目的是进行当前数据源与预期信息需求的对比。
数据源清单和管理调研显示了如下主要问题：● 在多个应用中使用同一个主题的数据● 一些应用包括空的数据结构● 系统没有集成，无法自动进行数据的更新、转移和载入，产生数据碎片和数据不一致的现象● 多种多样的和不兼容的数据结构使相似的数据结合起来很困难，有时甚至不可能● 数据从一个系统中出出进进，与数据不一致的问题纠缠在一起2.4 定义侯选主题领域基于如下条例，可以开发并优化一组潜在主题领域：● 期望利润——通过实施一个主题领域，在患者满意度、出诊收益和运营效率方面，健康系统取得的定量的和定性的利润● 数据裂缝——实施一个主题领域所需数据与可支配数据之间的差异● 复杂程度——为一个特定的主题创建一个有效的设计方案所需的努力● 实施风险——当组织准备充分并具备运营能力，而且所需的系统界面齐全，时间安排得当，广度和深度比例适当时，实施一个特定的主题领域会相对容易一些2.5 选择主题领域通常，一个具有最大潜在利润，同时风险因素又最少的主题是最好的选择。
公司数据仓库建设方案
公司数据仓库建设方案模板随着公司业务的快速发展，数据量呈现爆炸性增长，同时业务对数据的需求也日益增加。
为了更好地管理、分析和应用这些数据，提高决策效率和精细化程度，我们计划建设一个高效、稳定、安全的数据仓库系统。
本方案将详细阐述数据仓库建设的目标、原则、架构设计、实施计划等方面，为公司提供一套完整的数据仓库建设方案。
一、建设目标1.数据集成和一致性。
数据仓库的首要任务是将来自不同业务系统和部门的数据进行整合，消除数据的割裂和不一致，实现数据集成和一致性。
这样，公司就可以基于一致、准确的数据进行决策和分析，避免因数据不一致导致的错误决策。
2.高性能和高可用性。
数据仓库需要能够快速处理大量的数据，并能够支持多个用户同时进行查询和分析。
因此，数据仓库需要具备高性能的计算和存储能力，同时还需要具备高可用性，以便在遇到故障或意外情况时能够快速恢复并保证系统的正常运行。
3.数据质量和标准化。
通过改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算的错误的可能性，实现数据的标准化，从而提高数据质量。
4.数据安全性。
数据仓库需要确保数据的机密性和完整性，避免未经授权的访问和数据泄露。
5.可扩展性和灵活性。
随着业务的发展，数据仓库需要能够轻松地扩展其存储和处理能力，以满足不断增长的数据需求。
6.降低成本。
通过优化数据存储和处理方式，公司可以更高效地利用其存储和计算资源，降低运营成本。
二、建设原则1.业务需求导向：数据仓库的建设应以业务需求为导向，明确数据仓库是为业务决策提供支持的。
在数据仓库的设计和开发过程中，需要紧密结合公司的业务需求，确保数据仓库能够满足业务部门对数据分析和决策的需求。
2.统一规划：数据仓库的建设应进行统一规划，避免数据冗余和不完整的情况出现。
要建立统一的数据模型和规范，确保数据的准确性和一致性，同时还需要制定统一的数据管理制度和维护机制，保证数据的完整性和可靠性。
3.可扩展性设计：数据仓库的建设应考虑可扩展性，以适应不断变化的数据环境和业务需求。
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。
数据仓库建设方案
数据仓库建设方案
一、业务背景
数据仓库是收集、管理和处理多种类型的数据，让企业可以多维度快
速分析各种历史数据的一种系统软件。
它是基于数据库技术所进行的，能
够支持OLAP（Online Analytical Processing，在线分析处理）的系统。
企业将其大量的历史数据存放在数据仓库中，以便日后系统管理方便，并
便于进行数据挖掘，企业需要根据企业业务特点制定合理的数据仓库建设
方案。
2.建立数据模型：根据数据仓库的要求，建立反映业务实体和业务关
系的数据模型，构建一个数据仓库的框架，让业务可以正常运行。
3.数据采集：根据目标定义，采集各种结构化和非结构化的数据，采
集的数据有统一的格式，并实施数据质量检查，确保数据准确性和完整性。
4.数据清洗：检查采集数据中的错误、重复、冗余数据，并进行相应
处理，用以后续的数据分析和挖掘。
5.数据服务：建立支持复杂分析的数据服务。
大数据时代下的数据仓库建设
大数据时代下的数据仓库建设随着信息化技术的发展，数据已经成为了企业最为重要的资源之一。
在大数据时代的今天，数据的规模和复杂性不断增加，如何有效地管理和利用数据已成为企业发展的关键。
数据仓库建设作为数据管理的重要手段，已经受到越来越多企业的重视。
一、数据仓库的概念和作用数据仓库是指将多个异构的、分散的、不同源的数据集成在一起，经过转换、清洗、整合等多个环节后形成的一个面向主题的、一致的、历史数据集合。
数据仓库可以为企业提供决策支持、业务分析等多种功能，是企业数据管理的重要手段。
数据仓库的作用主要有以下几个方面：1. 提供一致的数据视图数据仓库将企业的多个数据源进行整合，形成一个一致的数据视图，方便业务分析人员进行学习和使用。
2. 支持企业决策数据仓库可以为企业提供海量的、历史的、准确的企业数据，支持企业管理者进行更加准确的决策。
3. 实现数据应用的快速开发数据仓库可以为企业提供数据应用的快速开发平台，简化企业应用的开发流程，提高企业数据应用的效率。
二、数据仓库建设的流程数据仓库建设的流程一般分为需求分析、方案设计、数据建模、数据集成、数据质量管理、数据仓库更新和运维等多个环节。
1. 需求分析需求分析是数据仓库建设的第一步，包括对业务需求、数据需求和技术需求等的分析。
需求分析的目的是为了明确数据仓库应该具备的功能和特点，以及如何满足用户需求和业务目标。
2. 方案设计根据需求分析结果，制定数据仓库的设计方案，包括数据仓库的架构、模型设计、ETL流程设计等。
方案设计是数据仓库建设的关键环节，直接影响数据仓库建设的成败。
3. 数据建模数据建模是指根据方案设计结果，建立数据仓库的逻辑数据模型。
数据模型包括数据仓库的主题模型、维度模型和事实模型等。
数据建模是数据仓库建设的核心环节，影响后续数据集成和数据应用的效果。
4. 数据集成数据集成是将多个数据源的数据导入到数据仓库中的过程，主要包括数据抽取、数据变换和数据加载等。
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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。
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。
数据源层之上是“交换服务体系”，主要包括信息服务总线和服务总线两部分。
信息服务总线主要实现数据层的信息整合和数据转换，而服务总线主要实现应用层的信息交换和整合。
信息服务总线主要依托联邦、复制、清洗、转换等技术实现，其主要包括信息整合服务和清洗转换加载服务两部分。
通过信息服务总线的信息整合服务（数据联邦、复制），可以透明、实时的访问分布在总队和支队的各个业务系统中的各种同构、异构数据（前提是拥有足够的权限）。
信息整合服务在整个XXX 层面保证
了数据的完整性和及时性。
信息服务主要使用两种技术来完成这一功能：联邦和复制。
通过联邦功能可以把关系数据、半结构化数据（如 Excel文件、XML 文件、Web 搜索引擎、MQ 查询和内容源）组成一个逻辑数据库，对这些数据源中的表可以像操作本地数据库表一样进行操作，而不必关心我们操作的这些数据底层是什么数据源，物理在什么位置。
而针对大数据量的数据访问或高并发的访问，通常将源数据增量实时复制到本地，复制的实现是基于对源数据库的日志进行捕获，获取增量数据，并基于消息的机制将其复制到目的数据库，复制的过程中可以实现数据的合并、拆分、转换等操作。
信息服务总线主要完成数据的分析、清洗（标准化）、转换、加载等工作。
数据清洗，主要是去除冗余数据，将零散字段合并成全局记录，并解决重叠和矛盾的数据，然后通过添加关系和层次结构完善丰富信息。
首先面临的挑战就是如何更有效的识别现有的业务系统，包括业务系统使用的分类方法、层次结构、数据分布、数据字典等。
如果数据字典不完整或缺失，就要通过方法找出其数据的存储结构以及各个表之间的主外键关联、各表之间的转换关系等，同样，数据的分布情况同样可以使用分析功能来完成。
在对现有数据足够了解的基础上（完成了数据的分析），接下来就要制定数据的清洗规则以及转换规则，其中，清洗规则又分为两种情况，一种清洗规则是明确的，另一种清洗规则是模糊的，比如不同系统中存储的地址信息，“南京市定淮门大街9号”和“江苏省南京市下关区定淮门大街9号”实际上是一个地址，但计算机会当成两个地址来处理。
概率匹配功能和动态权重策略可以匹配创建高质量、准确的数据，并在整个数据域中一致地识别核心业务信息，如人名、位置、和时间。
数据清洗、转换、加载服务对保障数据的准确性和一致性非常重要。
在不同的系统中，对同一业务会使用不同的分类方法，同样，数据的类别和层次结构也会不同。
需要通过数据清洗、转换、加载层实现对这些信息格式的转换，匹配成通用的信息格式和分类方法，以便提供整个XXX业务层面聚合的业务视图。
实际证明一体化平台（一期）的全域数据梳理中，手工统计可以完成这项工作但不够好，不够直观和没有扩展延续能力。
数据清洗、转换、加载工作对未来数据的使用非常重要，即使有工具帮助，工作量依然很大。
虽然，开始的时候，这项工作看起来费时费力，但从长远来看，它使得基于这些数据的业务流程和统一数据视图实现自动化，并减少了人为干预不准确或不一致数据的努力，从而节省了大量成本。
XXX层面的单一视图一经建立，其维护必将是一个持续进行的过程。
数据的管理通常需要一个管理组织来对冲突或缺失的数据进行决策，组织会通常需要各个业务部门的人参与，而不仅仅局限于通技处或信息中心的人。
XXX单一数据视图的维护，很多业务部门都做的不够好，时间一久，很多业务部门就变得厌倦，数据清洗转换的工作没有坚持下去。
一旦数据的准确性出现问题，业务系统的全局共享就无法再从中获益。
交换服务体系中的服务总线主要基于流程服务、传输服务、交换服务等实现。
通过使用总线，可以支持各种协议以及数据格式的数据交互。
通过搭建一个基于标准的、开发的、易于集成的、总线方式的服务总线，通过今后对现有系统的逐步升级改造，系统之间以一种成为“服务”的接口方式统一通过总线方式进行交互，通过对服务的管理，系统之间交互的信息格式的差异、传输协议的差异、采用技术的差异、物理位置的不同等等这些问题都由这个总线来进行屏蔽。
进一步通过流程管理，将模块和系统之间的服务按照业务流程的需要进行编排，做到了“随需而变”。
数据存储区包括ODS、数据仓库/数据集市、共享数据库、特征库、模型库等，主要提供各种数据的存储服务。
其中，逻辑视图中ODS部分存放了整个XXX单位全局级的明细数据，而数据仓库数据集市中存储了不同级别的汇总数据。
特征库主要存放各种数据分群特征、业务分类特征等业务信息，模型库存放构建的各种业务模型信息等。
基础服务层主要包括“应用服务器”，“服务总线”，“工作流引擎”，“消息中间件”，“OLAP引擎”，“数据挖掘引擎”，“事件驱动”，“规则引擎”，“协同工作”和“空间地理数据引擎”。
应用层包括各种应用，其中多维分析、即席查询、报表统计、图形展现等。
右边的信息治理层主要是为了保证数据的完整性、一致性、准确性、及时性，保证历史数据正确归档并在需要的时候可以和现有数据一起被联合访问，提供数据库安全、审计、监控和合规服务，从而防止内部人员偷窃，防范欺诈作假，保护数据隐私，强制执行安全规范，强制满足合规的要求，防止外部攻击对数据的破坏。
而元数据管理会贯穿数据业务层面、业务系统、信息整合服务总线、ETL层、数据存储区、信息服务层、展现层等各个层面，当数据口径出现问题时，能够提供数据在各个层面的正向/逆向追踪功能。
元数据的管理涉及业务元数据和技术元数据两种。
3. 数据仓库架构
数据仓库总体架构
1) 多维分析
从数据的全方位了解现状，管理人员往往希望从不同的角度来审视业务数值，比如从时间、地域、类别、功能来看同一类数据的总和。
每一个分析的角度可以叫做一个维，因此，把多角度分析方式称为多维分析。
以前，每一个分析的角度需要制作一张报表。
由此产生了在线多维分析功能，根据用户常用的多种分析角度，事先计算好一些辅助结构，以便在查询时能尽快抽取到所要的记录，并快速地从一维转变到另一维，将不同角度的信息以数字、直方图、饼图、曲线等等方式展现在您面前。
2) 即席查询
可以将数据进行查询分组，进行资源的管理，可以设置查询优先级，可以自动控制，调度复杂查询和进行跟踪分析查询。
可以按照以下重要方法进行使用，主动和动态地控制数据库的查询流程，为不同大小的查询定义不同的查询类别，从而改善查询之间的系统资源共享，避免较小的查询被较大的查询阻塞等。
3) 数据挖掘
数据挖掘正如在矿井中可以开采出珍贵的矿石，在数据仓库的数据里也常常可以开采出业务人员意想不到的信息。
它比多维分析更进一步。
例如，如果管理人员要求比较各个区域某类出入境特征数量在过去一年的情况，可以从多维分析中找答案。
但是，如果管理人员要问为何一个地区的出入境特征情况突然变得特别好或是不好，或者问该出入境特征在另一地区将会怎么样，这时数据挖掘知识可以作出解答。
4) 数据仓库层
数据仓库用于抽取、整合、分布、存储有用的信息，数据信息往往分布在不同的部门和下级单位，管理者要综观全局、运筹帷幄，必须能迅速地找到能反映真实情况的数据，这些数据也许是当前的现实数据，也可能是过去的历史数据。
因此，有必要把各个区域的数据集合起来，去其糟粕、取其精华，将真实的、对决策有用的数据保留下来，随时准备管理人员使用。
因此，数据仓库不仅仅是个数据的储存仓库，更重要的是它提供了丰富的工具来清洗、转换和从各地提取数据，使得放在仓库里的数据有条有理，易于使用。