数据仓库二期之数据仓库系统项目
数据仓库系统建设方法
五 、 计效 果 设
同按键控制改变显示时间以及年月 日的分别显示。在本次设
中， 这两个按键分别是 Ｐ ．和 Ｐ ． 其中 Ｐ ．有两种功能 ： ３ ２ ３。 ３ ３ ２
显示时间的时候， 按下则是延时显示 日 在校时状态下， 期： 可 用来增加时间数。 Ｐ ．只有一个功能， 而 ３ ３ 即校时功能， 不过每
六、 设计技术一 京 ： Ｅ 机械工业出版社．
责任编辑 ： 丹 李：
科
园
据基础之上．因此建立数据仓库系统对企业的信息化水平要求 术系统，数据仓库系统建设的项 目团队成员必须既懂技术又精 较高。 目前 ， 数据仓库系统在我国的应用尚处于初级阶段 ， 通业务。 国内 只有这样的团队才有能力既与技术开发人员、 软硬件供
建立数据仓库系统的皆为大型的、 具有高度信息化水平的企业。 应商洽谈技术 ， 又能和业务人员进行充分沟通， 把握和引导业务
数据仓库系统与现有的基于数据库的联机事物系统 （Ｌ Ｐ系 人员的需求。只有这样的团队才能在业务部门和开发厂商之间 ＯＴ 统）有着本质区别，其建设方法与技术要求都具有很大的复杂 建立起沟通的桥梁 ， 同时在与技术开发人员谈应用需求时， 让技
一
次 。 的校时不同， 对应 但初始显示时间设置为 １ 年 １ 月 １ ０
日
参考 文献 ：
【 李群芳． １ 】 单片机微型计算机与接１技术 京： ３ Ｅ 电子工业出
社．
［ 陈光东． ２ ］ 单片微型计算机原理与接Ｖ技术． ｌ 武汉： 华中理工
图 ４ 运 行 结 果
学出版社．
不明确， 即数据仓库系统的业务需求特征具有明显的不确定性。 这种不确定性对系统的建设造成极大风险， ， 因此 在数据仓库系
XX学院数据治理平台(二期)建设项目采购需求
XX学院数据治理平台（二期）建设项目采购需求1．项目背景根据全省数字化改革大会及XX省教育领域数字化改革工作方案的总体要求，结合学校实际情况，以全校性数字化改革为总牵引，撬动学校各领域各方面改革，高水平推进学校整体智治。
牢固树立“分析、综合、迭代”的逻辑思维，遵循“构建1个主体单元—完善4大支撑中枢—提升6项关键能力—创新X个场景应用”的路径，建设“数字农商”工程。
实现学校全量数据动态汇聚、智能治理、智能感知、主动服务、精准管理、科学决策、立体监督、高效的协同的数字农商新生态。
学校数据资源作为数据中心的应用组成部分，为业务系统提供统一的数据服务。
通过数据中心的数据中枢支撑能力，对各类多元异构的数据进行关联分析、建模分析，实现数据分析、智能报表、辅助决策等功能，最大限度的提升学校运营与管理服务水平。
本次学院数据治理平台（二期）建设中，将以学院典型业务需求、应用场景、阶段任务为驱动，构建校域数据治理模式，持续推进各业务部门在业务流程中数据交换和共享的梳理，实现“一数一源”。
建立主数据依赖模型，推动元数据管理，不断提升数据质量，形成实时、闭环、完整的全量数据中心。
同时充分应用数据治理的成果，进行数据分析以及特色数据应用场景建设，对招生就业、教学管理、学生管理、学科建设、科研活动等进行分析，辅助管理层进行决策。
2．建设原则（1）实用性和可行性主要技术和产品必须具有实用、成熟、稳定、安全的特点。
实用性以提高系统整体运行效率为重点。
既要便于用户使用，又要便于系统管理。
（2）先进性和成熟性系统设计既要采用超前思维，先进技术和系统工程方法，又要注意思维的合理性，技术的可行性，方法的正确性。
不但能反映当今的先进技术和理念，而且具有发展潜力，能保证未来若干年内占主导地位。
先进性与成熟性并重，并考虑到近年来的应用发展特点，把先进性放在重要位置。
（3）开放性与标准化原则应用平台应是一个开放的且符合业界主流技术标准的系统平台，并使网络的硬件环境、通信环境、软件环境、操作平台之间的相互依赖性小。
一体化平台网络安全监管体系升级项目(二期)需求说明
一体化平台网络安全监管体系升级项目（二期）需求说明一、项目概况XX市大数据发展管理局在数字化改革的要求下，不断持续完善网络安全基础建设。
推进政务网络安全能力建设的过程中，结合政务外网网络安全实际情况，对网络安全监管体系进行能力升级。
旨在提升政务外网安全应用能力，深化安全能力与自身业务结合，向市级及区县各单位进行业务赋能。
二、建设需求●汇聚资产信息，明确资产对象随着网络攻击手段的升级，相关案例和事件在全球范围内大量出现。
明确管理对象，梳理对象的资产底数是开展一切网络安全监管工作的基础。
因此，需要利用相应技术及人工手段来汇聚区域资产信息，再通过成熟的资产运营机制，对云、网、端、应用等资产进行运营梳理，实现资产精细化管理，完成对资产的深度和广度的利用，建立资产生命周期管理。
●增加监测手段，拓宽监测范围随着网络空间安全问题日益严重，网络安全事件频发，严重影响国家安全、社会公共安全和人民群众切身利益。
针对这种情况，亟需进一步加强监测预警的广度和深度，建立起一套全天候、全方位、全时段的网络安全监测预警网，覆盖网络流量、网站监测、僵木蠕毒、APT和漏洞等多维度的安全监测与问题发现，对各方面的信息安全问题进行全面监控，以整体安全视角对全域安全情况进行审查，并能够知广见微。
●构建通报手段，把关执行质量在建立了常态化、有重点、全覆盖的网络安全监测体系和摸清资产底数后，对所面临的重点网络安全问题，需要快速的响应、解决。
需有一套与安全问题监控系统相配套、相适应的预警、通报、响应系统对安全问题进行之有效的处置。
对于发现的潜在风险隐患、漏洞要能够及时通知责任单位进行预警，并能跟踪预警接收状态；对于已发生的安全事件，要能通过线上开展处置流程，通知被监管单位即时整改，并对结果进行反馈和验证。
●落实检查抓手，履行考核职责充分压实网络安全责任制并发挥考核权，分别对下级被监管单位制定针对性考核指标，每一项指标要具科学性和专业性，评价和打分要有依据和作证。
数据仓库招标文件
一、招标公告1. 招标项目名称：数据仓库建设项目2. 招标人：XX公司3. 招标代理机构：XX招标代理有限公司4. 招标方式：公开招标5. 招标内容：数据仓库系统建设及维护6. 招标文件发售时间：自公告之日起至2023年X月X日7. 招标文件发售地点：XX招标代理有限公司8. 投标截止时间：2023年X月X日9. 开标时间：2023年X月X日10. 开标地点：XX公司会议室二、项目概况1. 项目背景随着公司业务的快速发展，数据量呈爆炸式增长，对数据存储、处理和分析的需求日益迫切。
为了提高数据利用率，提升企业决策效率，现需建设一套高效、稳定的数据仓库系统。
2. 项目目标（1）实现公司内部数据的集中存储和统一管理；（2）提供高效的数据查询和分析能力，满足各类业务需求；（3）保障数据的安全性、可靠性和稳定性；（4）提高数据共享和协同办公水平。
3. 项目范围（1）数据仓库硬件设备采购及安装；（2）数据仓库软件系统采购及安装；（3）数据仓库系统配置及优化；（4）数据仓库系统培训及维护。
三、投标人资格要求1. 具有独立法人资格，注册资金不少于人民币1000万元；2. 具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度；3. 具有国家有关部门颁发的相关资质证书；4. 具有同类项目成功实施经验，并在近三年内完成至少2个类似项目的建设；5. 具有良好的售后服务能力，能提供7×24小时技术支持；6. 法定代表人为同一人或者存在直接控股、管理关系的不同企业，不得同时参加投标。
四、投标文件要求1. 投标人应按照招标文件的要求编制投标文件，投标文件应包括以下内容：（1）投标函；（2）法定代表人身份证明或授权委托书；（3）企业营业执照副本；（4）相关资质证书；（5）同类项目成功案例；（6）项目实施方案及服务承诺；（7）投标报价；（8）其他招标文件要求的相关材料。
2. 投标文件应按照招标文件要求进行密封，并在投标截止时间前送达指定地点。
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。
数据仓库-系统设计说明书
数据仓库-系统设计说明书数据仓库-系统设计说明书1、引言1.1 目的本文档旨在详细描述数据仓库系统的设计方案，包括系统的架构、数据模型、数据抽取、转换和加载（ETL）流程、安全性、可用性等方面的内容。
1.2 范围本文档适用于数据仓库系统的设计过程，涵盖了系统的各个方面，以确保系统的正常运行和可扩展性。
2、系统架构2.1 总体架构本节描述数据仓库系统的总体架构，包括各个组件之间的关系和数据流。
2.2 数据仓库层次结构本节详细描述数据仓库系统的层次结构，包括数据仓库、数据集市、数据源等各个层次的定义和关系。
3、数据模型3.1 维度模型本节描述数据仓库系统所采用的维度模型，包括事实表和维度表的定义和关系。
3.2 元数据管理本节描述数据仓库系统中元数据的定义、管理和使用方式，包括元数据的存储、检索和更新机制。
4、数据抽取、转换和加载（ETL）流程4.1 数据抽取本节描述数据仓库系统中数据抽取的方式和流程，包括抽取数据的来源、频率和目标。
4.2 数据转换本节描述数据仓库系统中数据转换的方式和流程，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据加载的过程。
4.3 数据加载本节描述数据仓库系统中数据加载的方式和流程，包括数据加载的频率、目标和验证机制。
5、安全性5.1 用户权限管理本节描述数据仓库系统中用户权限的管理方式和机制，包括用户的注册、认证和授权过程。
5.2 数据访问控制本节描述数据仓库系统中数据访问控制的方式和机制，包括数据的保护、加密和审计功能。
6、可用性6.1 高可用性架构本节描述数据仓库系统中实现高可用性的架构设计，包括负载均衡、冗余备份和自动故障恢复机制。
6.2 容灾备份方案本节描述数据仓库系统中实现容灾备份的方案，包括数据的备份、复制和恢复策略。
7、本文档涉及附件本文档涉及的附件包括数据仓库系统的系统架构图、数据模型图、ETL流程图等相关文档。
8、本文所涉及的法律名词及注释本文所涉及的法律名词及注释包括但不限于《数据保护法》、《网络安全法》等相关法律和条款。
信息化二期系统建设方案
内部资料，请勿外传重庆市农业担保有限公司信息管理系统建设方案目录1 项目概述 (5)1。
1项目名称 (5)1。
2 项目背景 (5)1。
3 建设范围 (5)1。
4 建设目的 (5)1.5 建设原则 (5)2 项目需求分析 (6)2。
1 新一轮发展的需求 (6)2.2 公司信息化建设现状及存在的问题 (6)2。
3 建设目标分析 (7)2.4 应用需求分析 (7)2。
4。
1 业务服务的需求 (7)2。
4。
2 业务管理的需求 (8)2。
5 软硬件需求分析 (8)2。
6 平台安全保障需求分析 (8)3 总体设计 (8)3。
1 总体框架设计 (8)3。
2 技术架构设计 (9)3.2.1 C/S/S架构 (9)3.2.2 B/S架构 (10)3。
2.3 开发架构 (11)3。
3 部署架构 (11)3。
4 系统关键架构 (12)3.4。
1 SOA架构 (12)3.4.2 企业服务总线ESB (12)3.4。
4 Web Services (12)3.5 安全体系设计 (13)4 数据中心建设 (13)4。
1 数据中心的建设思路 (13)4.2 数据中心的架构设计 (13)4.3数据库设计 (13)4。
3。
1 信息的分类编码体系 (13)4。
4 业务系统数据库设计 (14)4.4.1 基本内容 (14)4.5 统计分析数据库概要设计 (15)4。
5。
1 数据仓库一般设计过程 (15)4。
5。
2 数据颗粒设计 (16)4。
5.3 统计分析数据库模型设计 (18)5 应用系统建设 (19)5.1 客户管理系统 (19)5.2 项目管理系统 (21)5。
2。
1 功能说明 (21)5。
3 业务流程管理系统 (22)5。
3.1 SOP管理 (22)5。
4 财务管理系统 (23)5.4.1 合同借款管理 (23)5。
4.2资金计划 (23)5。
4。
3 统计分析 (23)5。
4.4 借款管理 (23)5.4.5 报销管理 (24)5。
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。
XX公司数据仓库建设项目方案
XX公司数据仓库建设项目方案项目背景XX公司是一家大型企业，面临着日益增长的数据量和日益复杂的数据分析需求。
为了有效管理和利用这些数据，公司决定建设一个数据仓库。
项目目标本项目的目标是建立一个可靠、可扩展且高性能的数据仓库，以支持公司内部各部门和团队的数据分析需求。
具体目标如下：1. 集成数据：将来自不同数据源的各类数据进行汇总和集成，建立统一的数据模型。
2. 数据清洗和转换：提供数据清洗和转换功能，确保数据的准确性和一致性。
3. 数据存储和管理：提供高效的数据存储和管理机制，包括数据备份、恢复和访问控制等功能。
4. 数据查询和分析：提供灵活、高效的数据查询和分析功能，支持各种复杂的数据分析操作。
5. 数据可视化：提供直观、易懂的数据可视化工具，帮助用户更好地理解和分析数据。
项目实施方案本项目将采用以下实施方案：1. 技术选型：根据公司的需求和预算，选择合适的数据仓库解决方案和相关技术工具。
2. 数据收集和集成：通过ETL（抽取、转换和加载）过程，从各个数据源中提取数据，并对其进行清洗和转换，最终加载到数据仓库中。
3. 数据模型设计：基于业务需求和数据分析目标，设计适合的数据模型，包括维度模型和事实模型等。
4. 数据存储和管理：建立高性能的数据存储和管理机制，选择合适的数据库技术和数据存储架构，确保数据的安全和可靠性。
5. 数据查询和分析：设计和实现高效的数据查询和分析接口，支持各类复杂查询和分析操作。
6. 数据可视化：集成数据可视化工具，将数据以直观的图表和报表形式展示，帮助用户更好地理解和分析数据。
项目进度计划本项目将按照以下进度计划进行实施：- 需求调研和分析：2周- 技术选型和方案设计：1周- 数据收集和集成：3周- 数据模型设计和构建：2周- 数据存储和管理系统搭建：1周- 数据查询和分析系统开发：2周- 数据可视化系统开发：1周- 系统测试和优化：2周- 用户培训和上线：1周风险与挑战在项目实施过程中，可能会面临以下风险和挑战：- 技术选型风险：选择的数据仓库解决方案和相关技术工具可能不适用于公司的实际需求。
数据仓库系统
数据仓库系统(DWS)由数据仓库、仓库管理和分析工具三部分组成。
源数据：数据仓库的数据来源于多个数据源，包括企业内部数据、市场调查报告及各种文档之类的外部数据。
仓库管理: 在确定数据仓库信息需求后，首先进行数据建模，然后确定从源数据到数据仓库的数据抽取、清理和转换过程，最后划分维数及确定数据仓库的物理存储结构。
元数据是数据仓库的核心，它用于存储数据模型和定义数据结构、转换规划、仓库结构、控制信息等。
数据仓库: 包括对数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作，这些工作需要利用数据库管理系统(DBMS)的功能。
分析工具用于完成实际决策问题所需的各种查询检索工具、多维数据的OLAP分析工具、数据开采DM工具等，以实现决策支持系统的各种要求。
数据仓库应用是一个典型的C/S结构。
其客户端的工作包括客户交互、格式化查询及结果和报表生成等。
服务器端完成各种辅助决策的SQL查询、复杂的计算和各类综合功能等。
现在，一种越来越普遍的形式是三层结构，即在客户与服务器之间增加一个多维数据分析服务器。
OLAP服务器能加强和规范决策支持的服务工作，集中和简化原客户端和DW服务器的部分工作，降低系统数据传输量，因此工作效率更高。
什么是联机分析处理(OLAP)联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。
OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。
当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。
OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
数据仓库规划与项目管理
数据仓库规划与项目管理神州泰岳信息技术有限公司曹翊数据仓库之路原创资料一、数据仓库系统的规划数据仓库是企业信息系统中最为复杂的部分，特别是在银行、保险等金融企业，数据仓库系统必须汇集来自众多业务系统的数据，支持纷繁的业务分析，满足各个层次众多用户不同的业务需求，而且它还必须随着业务需求的变化而不断调整。
一个完善的企业级数据仓库系统绝不可能通过一个项目实现，它必然是一个长期的不断建设的过程，在开始这个建设过程之前，必须考虑长期发展的策略和规划。
下面我们以一个国有商业银行数据仓库系统为例探讨规划的方法。
A银行是国内最大的国有商业银行之一，业务覆盖全国并且拥有海外分支机构，业务种类十分全面，为了提高业务决策的效率和整体竞争能力，A银行决定建立以数据仓库为核心的业务支撑平台，显然这将是一个极为庞大的数据仓库系统。
综合考虑A银行的企业发展战略和技术可行性，我们把数据仓库系统的建设过程分为三个阶段，• 基础平台构造阶段• 分析应用系统构造阶段• 完善与整合阶段同时必须保证每一个建设阶段在合理的时间内完成，否则业务变化、技术环境变化或其它未知因素，可能造成数据仓库系统的不确定性，从而导致项目失败。
由于企业级数据仓库系统面向企业各级业务人员，支持所有关键业务，所以在进行规划时必须考虑多方面因素，我们可以通过不同的角度综合考虑每个阶段的工作目标。
1.1 业务需求实现数据仓库的业务需求来自业务人员，而业务人员不会去考虑技术实现的可能性和复杂程度，所以数据仓库规划的制定者必须综合考虑业务需求和技术实现的难度。
下表综合了A银行数据仓库的需求，其中技术风险的评估需要考虑多方面的因素，• 是否有足够的数据支持• 关键技术是否成熟• 实现的复杂程度• 是否具备适当的人力资源业务需求紧迫程度技术风险1 零售、信贷、结算、卡类等关键业务数据的整合必须低2 数据整合其它业务数据整合中中3 报表各种业务报表必须低4 关键业务的灵活查询高中5 灵活查询其它业务的灵活查询中中6 关键业务的OLAP分析中中7 OLAP分析其它业务的OLAP分析中高8 数学分析/数据挖掘各种业务发展的预测分析高高9 风险分析应用高高10 资产负债分析应用高中11 绩效评估分析应用低高12 分析应用客户关系管理中中A银行数据仓库需求评估根据需求评估的结果确定各个阶段实现的业务需求，原则是优先实现紧迫程度高，技术风险低的需求，如下图所示，A银行数据仓库需求分阶段实现1.2 技术体系的实现我们把一个企业级数据仓库应用分为两个层次，如下图所示，数据仓库应用体系结构从图中我们可以看出一个成熟的数据仓库体系中，信息的访问平台分为两个层次，一个是数据分析设备层(Data Analysis Facility Layer)，另一个是数据分析应用层(Data Analysis Application Layer)，应用层构筑于设备层的基础之上。
企业数据仓库建立与应用
企业数据仓库建立与应用摘要：企业级数据仓库如今在各个行业都已经广泛应用，国内各行业的大型企业已经开始重视分析性业务系统的战略布局，并将企业级数据仓库产品的选型列为重中之重。
大型企业的数据仓库系统需求基本上都具有大数据量、高性能、高可用性、可扩展性、灵活性、易于管理等特点。
本文以大庆油田物资公司构建数据仓库的案例为基础，对筹建数据仓库决策支持系统的优化解决方案进行了初步探讨。
关键词：数据仓库、决策支持、联机分析处理、数据挖掘大庆油田物资公司，是油田唯一的专业化物资服务保障单位，主要负责油田生产建设所需的一、二级物资集中采购、仓储、供应和物流服务。
随着数据库技术的迅速发展以及ERP系统、中油合同系统、物采系统等各种业务系统的广泛应用，物资公司积累的数据越来越多。
激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，管理层希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好的利用这些数据。
目前的各种应用系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据之间存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。
正是因为缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段，从而导致了“数据太多，信息不足”的现象。
因此，物资公司数据仓库的建立与应用已经成为必然。
一、理解物资系统数据仓库在物资公司单个业务单元中，基于ERP系统、物采系统、中油合同等各种操作型系统的数据应用已经存在很多年了。
管理人员经常会理直气壮地问为什么现存的系统不够用呢？要回答这个问题，需要阐明与数据仓库相关的风险和收益。
首先，考虑面临的风险，很少有人理解操作型系统与决策支持系统的差别;很难将数据集成带来的收益概念化和具体化;由于静态报表已成为标准，用户很难适应交互式的数据界面;很难在整个项目周期中都得到普遍的支持。
接着，考虑潜在的收益，数据仓库将会提供毫无疑义的数据集成，确保整个物资系统的数据真实性和一致性;联机分析处理系统（OLAP）将通过一个生动并且易于使用的界面给高层管理者提供新奇的决策支持透视服务;运用数据分析预处理能使业务分析专家迅速发现问题并很快建立解决方案;对服务对象和供应商会有更深的了解，利于提高物资管理项目的效率;常规报表不再需要借助于IT部门的先进的技术服务;用户能够获得元数据，即关于数据的来源及数据转换方式的信息。
数据仓库实践与技术系列专题(二)—数据仓库规划与项目管理
因 此 数 据 仓 库 的设 计 人 员 必 须 善 于 学 习 并 精 通 业
务 ， 便 快 速 准 确 掌 握 用 户 需 求 ， 时 ， 项 目管 理 以 同 在 方 面 必 须 提 供 手 段 解 决 这 个 问题 。
（ 交 付 产 品 质 量 差 ３）
本 身 的 复 杂 性 。 于 用 户和 开 发 者 不 切 实 际 的 期 望 ， 由 很 多数 据 仓 库 项 目以失 败 告 终 。
（８） 断 发 展 的 过 程 不
（ 无 法 使 用 户 满 意 ４） 其 中纯粹 因技 术 因素导致 失败 的案例 极 少 ， 绝 大 多 数 都 是 由 不 当 的 项 目管 理 造 成 的 。 数 据 仓 库 项
（ ） 析 应 用 层 ２ 分
的 企 业 级 数 据 仓 库来自系 统 绝 不 可 能 通 过 一 个 项 目 实
现 ， 必 然是 一 个长 期 的不 断建设 的过程 ， 开始 它 在 建 设 之 前 ， 须 考 虑 长 期 发 展 的 策 略 和 规 划 。 下 面 必 我们 以一个 国有商 业 银 行数 据仓 库 系 统 为例 探讨
目的 管 理 相 对 于 其他 Ｉ 项 目更 具 挑 战 性 ， 其根 源 Ｔ 究 在 于 数 据 仓 库 在 企 业 信 息 系统 建 设 中的 特 殊 性 。
数 据 仓 库 的 实 现 是 一 个 过 程 ，只 有 当 企 业 停 止 发 展 ， 据 仓 库 的 建 设 才 会 停 止 ， 是 被 普 遍 接 受 的 数 这 数 据 仓 库 特 性 ，它和 项 目的 一 次 性 特 点形 成 了尖 锐 的 矛盾 。 如 何 调 和 由 此 引 发 的种 种 矛盾 是 数 据 仓 库
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。
数据存储与备份系统项目(内部网)方案
数据存储与备份系统项目（内部网）方案1. 项目简介数据存储与备份系统项目（内部网）旨在为公司提供高效可靠的数据存储和备份解决方案。
通过该系统，公司可以实现数据的集中存储、备份和恢复，并保护数据的安全性和完整性。
本文档将介绍该项目的整体概况、系统设计和实施方案。
2. 项目背景随着数据量的不断增加和对数据安全性的要求提高，传统的本地存储和备份方案已无法满足公司的需求。
因此，公司决定开展数据存储与备份系统项目，以构建一个高效、可靠的数据管理平台。
3. 系统设计3.1 数据存储方案数据存储方案采用分布式存储技术，结合云存储和本地存储。
具体设计如下：- 数据存储分为两层，第一层为云存储，用于存储公司的核心数据和备份数据；第二层为本地存储，用于存储短期和高频访问的数据。
- 云存储方案选择可靠性高、性能好的存储服务提供商，如Amazon S3或Microsoft Azure Blob Storage。
- 本地存储方案采用高性能存储设备，如SSD硬盘或SAN存储。
3.2 数据备份方案数据备份方案采用增量备份和全量备份相结合的策略，以保证数据的安全性和及时性： - 增量备份：定期对数据进行增量备份，只备份发生变化的数据，减少备份时间和存储空间的消耗。
- 全量备份：定期进行全量备份，以防止数据丢失和损毁的风险。
全量备份可以选择在低峰期进行，以减少对系统性能的影响。
3.3 数据恢复方案数据恢复方案是保证系统可靠性的关键。
系统设计如下： - 对于云存储中的数据，可以通过提供的API来快速恢复。
- 对于本地存储中的数据，设计RAID技术以提高数据可用性，并定期进行校验和修复。
4. 实施方案4.1 硬件需求•云存储需要购买存储空间，并确保带宽和性能满足需求。
•本地存储需要购买高性能存储设备，并进行合理的配置和扩展。
4.2 软件需求•数据存储和备份软件：选择适合的数据存储和备份软件，如Hadoop、OpenStack Swift或自主开发的方案。
数据库项目流程
数据库项目流程在当今信息化时代，数据库项目已经成为了企业信息化建设的重要组成部分。
数据库项目的成功与否直接关系到企业的信息管理和业务运作效率。
因此，数据库项目的规划、设计、实施和维护都需要严格的流程管理和专业的团队支持。
本文将从数据库项目的规划、设计、实施和维护四个方面，详细介绍数据库项目的流程。
一、数据库项目规划。
1.需求分析，数据库项目的第一步是对企业的需求进行分析。
这包括对业务流程的理解、数据的需求和使用场景的分析。
通过与业务部门的沟通和调研，确定数据库项目的具体需求和目标。
2.项目立项，在需求分析的基础上，数据库项目需要进行立项。
这包括编制项目计划、确定项目预算、组建项目团队等工作。
项目立项需要获得企业领导的支持和认可，确保项目顺利进行。
3.风险评估，在项目立项之后，需要对项目的风险进行评估。
这包括技术风险、成本风险、进度风险等方面的评估。
通过风险评估，可以及时发现潜在的问题，并采取相应的措施进行应对。
4.技术选型，在项目规划阶段，需要对数据库的技术选型进行评估和选择。
这包括数据库管理系统（DBMS）的选择、硬件设备的选购、网络架构的规划等工作。
技术选型的合理性直接关系到项目后续的实施和运维工作。
二、数据库项目设计。
1.逻辑设计，在项目规划完成之后，需要进行数据库的逻辑设计。
这包括对数据模型的设计、数据结构的规划、数据表的设计等工作。
逻辑设计需要充分考虑业务需求和数据的关联性，确保数据库的设计符合实际业务需求。
2.物理设计，在逻辑设计完成之后，需要进行数据库的物理设计。
这包括对数据库的存储结构、索引设计、性能优化等工作。
物理设计需要充分考虑数据库的性能和扩展性，确保数据库能够满足未来的业务需求。
3.安全设计，在数据库项目设计阶段，需要对数据库的安全性进行设计。
这包括用户权限管理、数据加密、备份恢复等工作。
安全设计需要充分考虑数据库的保密性和完整性，确保数据不会被泄露或损坏。
4.接口设计，在数据库项目设计阶段，需要对数据库的接口进行设计。
数仓项目文档
数仓项目1. 背景介绍数仓（Data Warehouse）是一个用于集成、存储和分析企业数据的系统。
它的目标是为企业提供一个一致、可信赖的数据源，帮助企业在决策和分析过程中更好地理解业务和抓住商机。
数仓项目是为了建立和维护一个数仓系统而进行的项目。
本文将对数仓项目的重要性、流程和关键步骤进行详细说明。
2. 数仓项目的重要性数仓项目的重要性体现在以下几个方面：2.1 数据集成和一致性数仓项目能够将来自不同业务系统的数据进行集成和整理，保证数据的一致性。
这使得企业能够在决策和分析过程中使用准确、完整的数据，避免了数据分散和冗余带来的问题。
2.2 数据可信度和可靠性数仓项目可以将数据从源系统中抽取到数仓中，通过数据清洗和转换等过程，确保数据的可信度和可靠性。
这使得企业能够更加信任和依赖数据，为决策提供支持和依据。
2.3 决策支持和业务分析数仓项目的目标是为企业提供一个可信赖的数据源，帮助企业在决策和业务分析过程中更好地理解业务和抓住商机。
数仓中存储的数据经过整合和清洗，可以为企业提供多维度的数据分析和报表，帮助企业更好地了解产品销售情况、市场趋势等。
3. 数仓项目的流程数仓项目通常包括以下几个主要的流程：3.1 需求分析在数仓项目开始之前，需要进行需求分析工作。
这一步骤的目标是与业务部门沟通，了解业务需求，明确数仓项目应该提供的功能和数据内容。
3.2 数据抽取和清洗数仓项目的核心工作是将来自多个业务系统的数据抽取到数仓中，然后进行数据清洗和转换等操作，确保数据的一致性和可靠性。
3.3 数据集成和存储经过数据抽取和清洗后，将数据进行集成并存储到数仓中。
数据集成通常涉及数据模型设计、ETL（Extract, Transform, Load）开发等工作。
3.4 数据分析和报表在数据集成和存储完成后，可以基于数仓中的数据进行多维度的数据分析和报表开发工作。
这有助于企业更好地理解业务和做出正确的决策。
3.5 数仓维护和优化数仓项目完成后，并不意味着工作结束。
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数据仓库二期之数据仓库系统项目
供应商征集要求
一、项目名称
数据仓库二期之数据仓库系统项目
二、项目背景
数据管控与数据仓库项目（以下简称“数据仓库项目”）一期工程于2013年12月正式进场实施，项目范围包括数据仓库平台、数据管控体系、数据应用系统三个子包内容，各子包系统已全部于2014年底前上线试运行，项目一期已于2015年4月底完成初验。
我行数据仓库项目一期工程包括数据仓库平台系统、数据管控体系、数据应用系统三个项目子包的内容，分别由高伟达、美商天睿（以下简称TD公司）以及宇信三家公司负责实施，具体实施情况如下：
1、项目子包一主要涉及数据仓库平台建设，项目组完成数据仓库平台中长期建设规划，引入先进的数据模型，建立数据仓库十大主题数据框架，基本实现上游21个主要业务系统关键业务数据入仓存储，并为下游管理驾驶舱、统一报表平台系统正式供数。
2、项目子包二主要涉及数据管控体系建设，项目组从规划咨询、制度规范、内容建设、系统平台四个方面推进并完成数据管控体系建设各项基础工作，已初步建立我行数据管控体系基础框架，为后续全行数据有效治理打下坚实基础。
3、项目子包三主要涉及管理驾驶舱、统一报表平台两个数据应用系统。
管理驾驶舱系统创新了信息服务渠道，为我行中高层管理人员提供决策辅助信息；统一报表平台系统通过传统报表与灵活查询相结合的方式，为我行业务管理和统计分析人员提供超过200张报表及14项专题的的报表数据查询服务。
三、项目要求
我行数据仓库项目一期通过搭建基础平台、构建系统框架，已初步建立基础
框架。
为确保数据仓库项目开发的延续性，充分发挥数据价值，切实提高数据质量，我行启动数据仓库项目二期工程建设，本次招标的数据仓库系统子包是二期工程的重要内容，通过本子包内容的实施，一方面拓展数据的使用范围，展现数据的应用价值；另一方面加大数据的整合，提升数据的质量，有效解决数据问题，为后续数据分析挖掘打好基础。
同时，通过数据仓库建设，积累经验，为我行打造一支专业的数据管理、挖掘、分析团队。
数据仓库项目二期工程（数据仓库系统子包）主要包括对外供数、数据入仓以及数据挖掘三大部分内容。
（1）对外供数是项目二期的工作重点，主要包括对已纳入今年开发计划的部分新建系统（运营风险预警系统、EAST系统2.0等）提供数据支持，以及对当前存量的下游数据分析系统（反洗钱系统、监管报送系统、管理会计系统等）实施数据接口切换，将此部分系统的数据源由现有的多个系统逐步改为由数仓系统统一供数。
（2）数据入仓是对现有数据仓库数据的持续完善与补充，主要包括根据下游数据应用需求，对上游业务系统未入仓的新产品、新业务数据实施采集并入仓存储，并结合我行历史数据入仓要求，对部分关键业务系统2014及2013年的历史数据按数据仓库抽取、转换、载入要求实施入仓处理。
（3）数据挖掘服务是项目二期引入的新内容，项目组将作为全行数据挖掘与分析应用的连接处，借鉴并引入同业银行的创新数据思维，引导并统筹全行数据挖掘需求，与相关业务部门一起探讨大数据分析应用与业务模型设计，以微创新的方式推动各项业务创新与服务提升，深层次的挖掘数据价值。