如何建立企业级数据仓库
数据仓库的建立与管理
数据仓库的建立与管理随着数据规模的不断增长以及业务需求的不断变化，越来越多的企业开始重视数据仓库的建设和管理。
数据仓库是指一个集成、主题化、时间基础的数据集合，用于支持企业的决策分析。
在本文中，我们将探讨数据仓库的建立与管理的重要性、方法和技巧。
一、数据仓库的建立与管理的重要性数据仓库的建立和管理对企业的发展和运营具有重要的意义。
首先，数据仓库可以提供更加准确和可靠的数据。
数据仓库将企业内部各部门的数据进行整合和加工，消除了数据源的不一致性和重复性，提高了数据的准确性和可靠性。
其次，数据仓库可以提供更加灵活和全面的数据查询和分析功能。
作为企业决策支持的核心系统，数据仓库可以灵活地支持各种查询和分析需求，提供全面的数据视角和多维度的数据分析结果。
最后，数据仓库可以帮助企业提高决策的效率和质量。
通过数据仓库，企业可以从海量的数据中快速分析出关键的信息和趋势，为企业的决策提供有力的支持。
二、数据仓库的建立方法数据仓库的建立包括数据建模、数据抽取、数据清洗、数据加工、数据存储和数据查询等多个环节。
下面，我们将分别介绍这些环节的具体方法和技巧。
1. 数据建模：数据建模是数据仓库建立的第一步。
数据建模包括概念模型、逻辑模型和物理模型。
概念模型是对业务过程的描述，逻辑模型是将概念模型转换成数据表的结构，物理模型是将逻辑模型映射为数据库实现。
数据建模是数据仓库建立的基础，需要仔细推敲业务需求，保证模型的规范和准确。
2. 数据抽取：数据抽取是将不同数据源的数据引入数据仓库的过程。
数据抽取需要考虑数据源的类型、格式和数据量等多个因素。
数据抽取的技巧包括增量抽取、并行抽取、数据加速等方法。
3. 数据清洗：数据清洗是将原始数据转换为可以使用的数据的过程。
数据清洗需要对数据进行格式转换、数据清除、数据校验等多个步骤。
数据清洗的技巧包括数据去重、数据标准化、数据填充等方法。
4. 数据加工：数据加工是将清洗后的数据转换为数据仓库中的格式。
数据仓库建设管理制度范本
第一章总则第一条为规范数据仓库的建设与管理，确保数据仓库的稳定运行和数据质量，提高数据利用率，根据《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国网络安全法》等相关法律法规，结合本单位的实际情况，制定本制度。
第二条本制度适用于本单位数据仓库的建设、运维、管理和使用。
第三条数据仓库的建设和管理应遵循以下原则：（一）统一规划，分步实施；（二）安全可靠，保障数据安全；（三）高效运行，提高数据利用率；（四）持续优化，提升服务质量。
第二章数据仓库建设第四条数据仓库建设应遵循以下流程：（一）需求分析：明确数据仓库建设的目标、功能、性能等要求；（二）方案设计：制定数据仓库建设方案，包括数据源、数据模型、技术架构等；（三）系统开发：根据设计方案进行系统开发，包括数据采集、数据存储、数据清洗、数据转换等；（四）系统测试：对数据仓库系统进行测试，确保系统稳定运行；（五）系统部署：将数据仓库系统部署到生产环境，进行试运行；（六）系统验收：根据验收标准对数据仓库系统进行验收。
第五条数据仓库建设应遵循以下要求：（一）数据源：选择具有权威性、准确性和可靠性的数据源；（二）数据模型：根据业务需求设计合理的数据模型，确保数据的一致性和完整性；（三）技术架构：采用成熟、稳定的技术架构，提高系统性能和可扩展性；（四）数据质量：对数据进行清洗、转换、融合等处理，确保数据质量。
第三章数据仓库运维管理第六条数据仓库运维管理应遵循以下要求：（一）系统监控：实时监控数据仓库系统的运行状态，确保系统稳定运行；（二）数据备份：定期进行数据备份，防止数据丢失；（三）故障处理：对系统故障进行及时处理，确保系统正常运行；（四）性能优化：根据业务需求，对系统进行性能优化，提高数据访问速度。
第七条数据仓库运维管理应设立以下岗位：（一）数据仓库管理员：负责数据仓库系统的日常运维管理；（二）数据分析师：负责数据仓库系统的数据分析和挖掘；（三）数据安全员：负责数据仓库系统的数据安全管理工作。
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。
企业数据中心建设方案
企业数据中心建设方案随着信息化时代的到来，企业对于数据的需求越来越高。
数据中心作为企业数据存储、处理、应用的核心，其建设方案已成为企业的焦点。
本文将探讨企业数据中心建设方案的意义、需求分析、设计原则和实施步骤。
一、意义企业数据中心建设是企业信息化建设的核心，是企业实现数字化转型的关键。
它不仅可以帮助企业提高工作效率，降低成本，还可以提升企业的竞争力。
通过数据中心建设，企业可以实现数据集中管理、数据安全保障、数据高效处理和数据智能应用，从而为企业的发展提供强有力的支持。
二、需求分析在数据中心建设之前，企业需要对自身的数据需求进行深入分析。
这包括数据的来源、种类、数量、处理方式、安全需求等方面。
通过对这些方面的全面了解，企业可以制定出符合自身需求的数据中心建设方案。
三、设计原则1、高效性：数据中心应具备高效的数据处理能力，以满足企业日常运营的需求。
2、安全性：数据中心应具备完善的安全防护体系，确保数据的安全性和完整性。
3、可扩展性：数据中心应具备可扩展性，以满足企业未来发展的需求。
4、易管理性：数据中心应具备简单易用的管理界面，方便管理员进行操作和维护。
5、绿色环保：数据中心应采用绿色环保的设备和材料，降低能源消耗和环境污染。
四、实施步骤1、制定建设方案：根据需求分析结果，制定详细的数据中心建设方案。
2、设计数据中心架构：根据设计原则，设计出符合企业需求的数据中心架构。
3、硬件设备采购与部署：根据架构设计，采购合适的硬件设备并进行部署。
4、软件系统安装与配置：根据架构设计，安装并配置相应的软件系统。
5、数据迁移与备份：将原有的数据进行迁移和备份，确保数据的连续性和完整性。
6、系统测试与优化：对数据中心进行全面的测试，确保其稳定性和性能。
并根据测试结果进行优化调整。
7、人员培训与技术支持：对数据中心的管理员进行培训，确保他们能够熟练地操作和维护数据中心。
同时提供必要的技术支持，解决使用过程中遇到的问题。
详解数据仓库的实施步骤
详解数据仓库的实施步骤建立数据仓库是一个解决企业数据问题应用的过程，是企业信息化发展到一定阶段必不可少的一步，也是发展数据化管理的重要基础。
数仓的知识市面上的书籍和文章不少，但是实际实施依据行业不同，企业核心诉求不同，从技术到方法论各有不同。
如何实施数仓项目，本文先以传统行业的数仓切入，从整体上讲下数据仓库的实施方法论！数据仓库的通用实施步骤一、需求分析需求分析是数据仓库项目最重要的一个环节，数仓说到底还是服务于业务，支撑于业务，如果需求分析不准确，做了没人用，上了不好用，会直接影响业务/客户的使用，最终导致项目的失败。
为了避免最坏的情况，磨刀不误砍柴工，前期一定要重视需求的调研、挖掘和分析，并采用一些严谨科学的措施和方法去做需求分析。
在实际调研过程中分享几个经验：1、尽可能与业务方/客户方一起分析需求，引导对方将项目所要实现的整体框架和业务细节部分述清楚，最好的方式就是需求人员和设计人员基于原型来讨论，从而正确理解实际的业务需求。
2、必须实事求是地将数据仓库所能实现的目标和不容易解决的问题与协商清楚。
这一个环节趟过不少坑，IT方急着上线，业务方对于项目还处于一知半解，甚至在推动的时候可能避重就轻，比如一期不满足的需求强行上，长远来看项目会产生不少推诿和扯皮，消磨的是对方的信任。
所以在需求讨论的基础上，需要理解业务工作流程，当然如果你已经具备了这个行业丰富的业务知识，那可以在需求调研的时候尽可能地让对方按照自己的思路去完成数据仓库系统的功能设计。
3、需求方群体的分类，BI项目最终的使用对象可以分为以下几类：数据查询者、报表查询者、企业决策者这三类人群的需求特点完全不一样，沟通的时候需要注意区分并深刻理解4、需求调研的再完美，也避免不了需求变更。
现实是很多情况下需求是不确定的，业务方是提不出有价值的需求的，需求今天是A 明天又变成B无法一步做到位的，这都很正常，作为项目实施者要做好心理预期。
一般情况下，业务方能够提供的都是需求的整体框架部分或者是实际需求的一部分内容，不能预见未来需要增加的需求，这也注定了数仓项目是一个不断循环、反馈，使系统不断完善增长的过程。
数据仓库建立的步骤
数据仓库建立的步骤
数据仓库的建立可以分为以下步骤：
1. 需求分析和规划：首先需要明确数据仓库的目标和需求，了解业务需求、数据来源和数据量等信息。
根据需求制定数据仓库的规划和架构设计。
2. 数据采集和清洗：确定需要采集的数据源，并进行数据抽取、转换和加载（ETL）工作。
在这一步骤中，需要进行数据清洗、格式转换、数据集成等操作，确保数据的准确性和一致性。
3. 数据存储和管理：选择适当的存储技术和数据库，将清洗后的数据存储到数据仓库中。
常用的存储技术包括关系型数据库、列存数据库、分布式文件系统等，选择合适的存储技术可以提高数据的查询效率和处理能力。
4. 数据建模和设计：在数据仓库中进行数据建模，包括维度建模和事实建模。
维度建模主要是定义维度表和维度关系，事实建模则是建立与业务主题相关的事实表和维度表之间的关系。
5. 数据质量管理：建立数据质量管理机制，确保数据的准确性、完整性和一致性。
可以通过数据质量规则、数据审查和数据质量监控等手段来管理和优化数据质量。
6. 数据分析和报表：根据业务需求，设计和开发数据分析模型和报表。
通过数据仓库中的数据，进行数据挖掘和分析，帮助企业做出决策。
7. 数据安全和权限管理：保护数据的安全性，设置合适的数据权限和访问控制，确保只有授权的人员可以访问和操作数据仓库。
8. 持续优化和迭代：数据仓库建立后，需要进行持续的优化和迭代工作。
根据实际使用情况，不断改进数据仓库的性能和功能，提高数据仓库的价值。
以上是数据仓库建立的一般步骤，具体的步骤和流程可能会因不同的业务需求和技术选型而有所差异。
数据仓库概要设计
数据仓库概要设计数据仓库（Data Warehouse）是指把企业分散在不同数据库中的数据统一整合到一个数据库中进行存储和管理，并对这些数据进行分析和管理的一种数据库应用系统。
数据仓库的建设是企业信息化建设的重要组成部分，是企业对内部外部信息资源进行整合、挖掘和利用最有效的平台之一。
因此，进行数据仓库的概要设计是非常重要的一步。
1.数据仓库概述数据仓库，是一个能够存储大量历史数据的集合体，使得企业能够快速地进行数据分析、查询和决策。
数据仓库通常包括存储、管理和查询技术。
数据仓库的设计是基于自底向上的过程，通过收集各种应用中的数据来建立。
数据仓库的需求分析是设计的第一个步骤，通过需求分析可以把握到数据的来源、数据的主要特征、数据的处理方法、数据的处理效果等。
2.数据仓库的工作过程a.数据的收集数据收集的目的是获取各个分散在企业内部外部的数据源，并把这些数据源整合成数据集。
数据收集包括了跟踪源数据、数据的标准化、数据的清洗、数据的转换等。
b.数据的整合数据整合意味着将不同的数据源集成到一起，通常是通过ETL工具来实现。
ETL（Extract, Transform, Load）工具的主要功能是提取、转换和加载。
c.数据的存储数据仓库的存储方式一般有两种：关系型数据库和非关系型数据库。
d.数据的查询与分析数据仓库的用户可以通过BI工具（Business Intelligence）来进行数据的查询、分析和报表生成。
3.数据仓库的概要设计步骤a.数据仓库设计的第一步是需求分析，需求分析的目的是明确数据仓库的目标、范围和需求。
需求分析应该包括数据仓库的使用者、数据仓库所需数据的类型、数据的来源、数据的质量要求等。
b.数据仓库的概念设计是在需求分析的基础上，开始进行数据仓库的抽象模型的设计。
概念设计包括了数据仓库的模型设计、元数据的设计等。
c.数据仓库的逻辑设计是在概念设计的基础上，开始进行数据仓库的逻辑结构的设计。
专题数据库建设方案
一，数据仓库的数据模型1. 数据源数据源，顾名思义就是数据的来源，互联网公司的数据来源随着公司的规模扩张而呈递增趋势，同时自不同的业务源，比如埋点采集，客户上报等。
2. ODS层数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动地存储一份，这称为ODS（Operation Data Store）层, ODS层也经常会被称为准备区（Staging area）,它们是后续数据仓库层（即基于Kimball维度建模生成的事实表和维度表层，以及基于这些事实表和明细表加工的汇总层数据）加工数据的来源，同时ODS层也存储着历史的增量数据或全量数据。
3. DW层据仓库明细层（Data Warehouse Detail ，DWD）和数据仓库汇总层（Data Warehouse Summary, DWS）是数据仓库的主题内容。
DWD和DWS层的数据是ODS 层经过ETL清洗、转换、加载生成的，而且它们通常都是基于Kimball的维度建模理论来构建的，并通过一致性维度和数据总线来保证各个子主题的维度一致性。
4. DWS层应用层汇总层主要是将DWD和DWS的明细数据在hadoop平台进行汇总，然后将产生的结果同步到DWS数据库，提供给各个应用。
二，数据采集数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。
比较常见的就是用户行为数据的采集先做sdk埋点，通过kafka实时采集到用户的访问数据，再用spark做简单的清洗，存入hdfs作为数据仓库的数据源之一。
三，数据存储随着公司的规模不断扩张，产生的数据也越来越到，像一些大公司每天产生的数据量都在PB级别，传统的数据库已经不能满足存储要求，目前hdfs是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。
在离线计算方面，也就是对实时性要求不高的部分，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC/PARQUET文件存储格式；非常方便的SQL 支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；而在实时计算方面，flink是最优的选择，不过目前仅支持java跟scala开发。
数据仓库方案
数据仓库方案•数据仓库概述•数据仓库的架构•数据仓库的设计•数据仓库的建立•数据仓库的使用和维护•数据仓库的发展趋势和未来展望01CATALOGUE数据仓库概述数据仓库是一个大型、集中式存储系统，用于存储和管理企业或组织的数据。
它是一个面向主题的、集成的、非易失的数据集合，支持管理决策制定。
集成性数据仓库中的数据来源于多个源系统，经过清洗、转换和整合后集成在一起。
决策支持性数据仓库为决策制定提供支持，通过数据分析、报表和可视化工具来帮助决策者做出决策。
非易失性数据仓库中的数据是历史的、稳定的，不会因为操作频繁而发生变动。
面向主题性数据仓库中的数据组织是按照主题进行分类的，例如销售、库存、财务等。
操作型数据仓库（Operational Data Warehouse, ODW）：用于支持企业日常业务操作和流程。
分析型数据仓库（Analytical Data Warehouse, ADW）：用于支持高级数据分析、报表和可视化。
混合型数据仓库（Hybrid Data Warehouse, HDW）：同时包含操作型和分析型数据仓库的特点，既支持日常操作也支持高级分析。
02CATALOGUE数据仓库的架构包括企业内部的业务系统、CRM系统、ERP系统等，这些系统是企业数据的主要来源。
内部数据源从数据源中抽取需要的数据，进行清洗和转换。
E（Extract）对抽取的数据进行清洗、整合、转换和加载等操作，使其满足数据仓库的需求。
T（Transform）将转换后的数据加载到数据仓库中，供后续分析和查询使用。
L（Load）星型模型以事实表为中心，周围关联多个维度表，形成星型结构。
星座模型将多个星型模型关联起来，形成一个更大型的模型。
雪花模型将维度表进一步拆分，形成更复杂的结构。
存储层OLAP层多维分析对数据仓库中的数据进行多维度的分析和查询，如时间维度、地理维度、产品维度等。
切片和切块对数据仓库中的数据进行切片和切块操作，提取需要的数据进行分析。
数据仓库建设方案(DOC32页)
第1章数据仓库建设方案（DOC32页）1.1 数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或者其他子系统通过车地通信传输的实时或者离线数据，通过一系列综合诊断分析，以各类报表图形或者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，包含数据采集频率、数据采集量等有关因素，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合信息数据，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含两个部分内容：外部数据汇合、内部各层数据的提取与加载。
外部数据汇合是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇合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外部数据汇合专家数据仓库数据源包含列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等有关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集与定时数据采集两大类，实时数据采集要紧关于各项检测指标数据；非实时采集包含日检修数据等。
根据项目信息汇合要求，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使用Flume+Kafka+Storm的组合架构，使用Flume与ETL 工具作为Kafka的Producer，使用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。
企业数据中心建设方案
第1篇
企业数据中心建设方案
一、项目背景
随着信息技术的飞速发展，数据资源已成为企业核心竞争力的关键要素。建设企业数据中心，旨在提高数据处理能力，保障数据安全，优化资源配置，降低运营成本，为企业的持续发展奠定坚实基础。
二、建设目标
1.提高数据处理能力：确保数据中心具备高效、稳定的数据处理能力，满足企业业务发展需求。
2.保障数据安全：建立健全数据安全防护体系，确保数据在存储、传输、处理等环节的安全。
3.优化资源配置：整合企业现有资源，提高资源利用率，降低运营成本。
4.提高运维效率：采用先进的技术和设备，提高数据中心的运维效率。
5.可持续发展：为企业的长期发展提供稳定、高效的数据支持。
三、方案设计
1.总体架构
企业数据中心总体架构分为三个层次：基础设施层、平台层和应用层。
3.提高数据资源利用率，优化成本结构。
4.实现数据中心的可扩展性和灵活性，适应未来技术变革。
三、总体设计
1.设计原则
-安全可靠：确保数据中心运行的安全性和可靠性。
-高效节能：采用节能技术和设备，降低能耗。
-灵活扩展：设计具备良好的扩展性，以适应业务发展和技术升级。
-易于管理：采用标准化、模块化的设计，简化运维管理。
（2）网络架构：采用高可用性的网络架构，实现数据传输的高速和稳定。
（3）服务器与存储：根据业务需求，选择具有高性（1）数据库系统：部署成熟的关系型数据库，确保数据的一致性和完整性。
（2）大数据平台：构建基于开源技术的大数据处理平台，实现数据的深度挖掘和分析。
（2）网络安全：部署防火墙、入侵检测系统、安全审计等设备，保障网络安全。
（3）数据安全：采用数据加密、访问控制、数据备份等技术，确保数据安全。
数据建库方案
数据建库方案第1篇数据建库方案一、项目背景随着信息化建设的不断深入，数据已经成为企业、政府及各类组织的重要资产。
为充分发挥数据价值，提高管理效率，降低运营成本，本项目旨在建立一套完善的数据建库体系，以满足各类业务需求。
二、项目目标1. 建立一套标准化、规范化的数据建库流程。
2. 构建高质量、易维护的数据仓库，确保数据的准确性、完整性和一致性。
3. 提供高效、灵活的数据查询、统计和分析功能，满足业务需求。
4. 确保数据安全，遵循相关法律法规，保护个人隐私。
三、数据建库原则1. 合法合规：遵循国家相关法律法规，确保数据采集、存储、使用等环节的合法性。
2. 实用性：以满足业务需求为导向，确保数据建库的实用性和可操作性。
3. 标准化：采用统一的数据标准，规范数据采集、存储、处理等环节。
4. 安全性：加强数据安全防护，确保数据不被非法访问、泄露或篡改。
5. 可扩展性：预留足够的扩展空间，满足未来发展需求。
四、数据建库流程1. 数据采集（1）明确数据来源，确保数据真实、准确、完整。
（2）根据业务需求，确定数据采集范围和频率。
（3）采用技术手段，实现数据的自动采集、清洗和转换。
2. 数据存储（1）选择合适的数据库系统，如关系型数据库、非关系型数据库等。
（2）建立数据存储结构，设计合理的表结构、字段和索引。
（3）确保数据存储的安全性、可靠性和可扩展性。
3. 数据处理（1）对数据进行清洗、去重、校验等操作，确保数据质量。
（2）根据业务需求，对数据进行整合、加工、分析等处理。
（3）建立数据更新机制，定期检查和更新数据。
4. 数据查询与分析（1）提供多维度、多角度的数据查询功能，满足不同业务需求。
（2）利用数据分析工具，对数据进行统计、分析和可视化展示。
（3）根据业务需求，定制化开发数据分析模型。
5. 数据安全与合规（1）遵循国家相关法律法规，确保数据合规性。
（2）加强数据安全防护，防止数据泄露、篡改等风险。
（3）定期进行数据备份，确保数据可恢复。
详解数据仓库的实施步骤
详解数据仓库的实施步骤数据仓库是将企业中的所有数据进行整合、集中管理和存储，以便用户可以更方便地访问和分析数据的一种解决方案。
数据仓库的实施步骤可以分为需求分析、数据整合、数据建模、数据加载和数据检验等五个主要步骤。
1.需求分析：需求分析是数据仓库实施的第一步，也是最重要的一步。
在这一步骤中，需要详细了解企业的业务流程和数据需求，明确数据仓库的目标和用途，确定用户的需求和数据分析要求。
同时，还需要调查和评估现有的数据源和数据质量，以确定是否需要进行数据清洗和转换。
2.数据整合：3.数据建模：数据建模是根据用户的需求和分析要求，对数据进行逻辑和物理建模的过程。
在这一步骤中，需要设计数据仓库的架构和模型，包括维度模型和事实模型。
维度模型用于描述数据的结构和关系，事实模型则用于描述数据的行为和指标。
同时，还需要设计和定义数据的维度和度量，以支持用户的数据分析和报表需求。
4.数据加载：数据加载是将清洗和整合后的数据加载到数据仓库中的过程。
在这一步骤中，需要设计和实现数据的抽取、转换和加载（ETL）流程，以将数据从源系统抽取出来，并进行转换和加载到数据仓库中。
同时，还需要进行数据校验和验证，确保加载的数据的准确性和完整性。
5.数据检验：数据检验是验证数据仓库中的数据是否准确、一致和完整的过程。
在这一步骤中，需要设计和执行各种数据检验和验证的方法和技术，包括数据重复性、数据完整性、数据一致性和数据正确性等。
同时，还需要进行数据质量评估和监控，以持续改进和优化数据仓库的性能和质量。
总结来说，数据仓库的实施步骤包括需求分析、数据整合、数据建模、数据加载和数据检验等五个主要步骤。
每个步骤都需要进行详细的计划和设计，并且需要密切与用户和业务部门进行沟通和协作，以确保数据仓库能够满足用户的需求，并实现企业的战略目标。
企业数据中心建设方案
数据中心，让企业变的智能、智慧-------------企业数据中心建设方案需求背景随着电子商务的蓬勃发展，公用云、行业云的快速推广，以及社交软件、移动支付的普及，一方面是企业数据量成倍增加，另一方面是企业数据更加碎片化，造成企业经营决策越来越复杂，因此企业的数据管理水平，将直接决定公司的管理水平，数据中心将成为企业经营大脑，让企业变的智能、智慧。
同时，多年来我们一直在践行大型企业的信息化建设，参于、知悉有的大型企业采用统一规划推动建设的，也有单一业务部门推动建设的，但不管哪种模式，在战略调整、管理变革、领导变动等因素的推动下，应用系统被不断的迭代，而软件厂商不断的扮演着“换”与“被换”的角色。
深入分析，业务系统是业务管理的工具，随着管理思想、管控要求、业务流程、业务规则的变化而变化属于正常迭代，而且不可避免，但业务系统的背后财务数据、人事数据、业务数据等数据一直不变，而这些数据是公司非常有价值的资产，因此必须通过数据中心的建设，将不同领域、不同单位、不同软件的数据进行集中统一管理，才能实现数据综合分析、决策支持应用。
如何采集、积累并利用数据资源？如何消除企业各业务之间的信息孤岛？如何主动适应各种应用系统迭代与升级？这个三个问题是企业数据中心建设必须面对的问题。
解决方案方案简介我们认为数据中心建设是建立企业级数据标准、数据模型为基础，按数据仓库、数据集市数据存储设计理念管理数据，通过主数据系统管理基础数据，数据模型装载业务数据，自动数据采集系统打通业务系统与数据中心的信息通道，企业服务总线系统打通应用系统与应用系统之间信息通道，在线填报系统补充缺少系统领域的数据，决策支持系统进行数据挖掘与展示。
即2套体系7个系统，2个体系为数据标准体系、数据模型体系，7个系统为主数据管理系统、元数据管理系统、数据仓库、企业服务总线系统、自动采集系统、在线采集系统、决策支持系统。
系统架构核心价值建立数据标准，为业务系统在规划、选型、建设、改造方面提供低偶合技术方案支持，为信息化有序、高效、全面进行信息系统建设提供支撑，降低系统建设成本，提高系统使用寿命，消除信息孤岛。
数据仓库构建流程
数据仓库构建流程数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业数据的系统，它能够支持企业在决策分析和业务智能方面的需求。
数据仓库构建流程是指在建立数据仓库系统时所需的一系列步骤和方法。
下面将介绍数据仓库构建流程的具体内容。
1. 需求分析阶段在数据仓库构建流程的第一阶段，需要明确业务需求和目标。
这包括确定数据仓库的用途、所需数据的种类和规模、数据的可靠性要求以及数据的使用方式等。
通过与业务部门的沟通和需求调研，建立需求分析文档，明确数据仓库的范围和目标。
2. 数据采集阶段在数据仓库构建流程的第二阶段，需要收集和整理各种数据源中的数据。
数据源可以包括企业内部的各类数据库系统、文件系统、日志记录系统等。
通过使用ETL（Extract、Transform、Load）工具，将数据从各个源系统中抽取出来，并进行清洗、转换和加载，以满足数据仓库的数据质量和一致性要求。
3. 数据建模阶段在数据仓库构建流程的第三阶段，需要进行数据建模。
数据建模是指将业务需求转化为数据模型的过程。
常用的数据建模方法包括维度建模和实体关系建模。
在维度建模中，需要确定事实表和维度表，并定义它们之间的关系。
在实体关系建模中，需要使用实体关系图描述各个实体表之间的关系。
通过数据建模，可以为数据仓库提供一个结构化的数据模型，方便后续的查询和分析。
4. 数据存储阶段在数据仓库构建流程的第四阶段，需要确定数据的存储方式和架构。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、多维数据库和列式数据库等。
在选择数据存储方式时，需要考虑数据的规模、性能要求和访问方式等因素。
同时，还需要设计合适的数据存储架构，包括数据分区、索引、分片等，以提高数据的访问效率和可扩展性。
5. 数据加载阶段在数据仓库构建流程的第五阶段，需要将经过清洗和转换的数据加载到数据仓库中。
数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式。
全量加载是指将所有数据加载到数据仓库中，适用于首次构建数据仓库或需要重新加载所有数据的情况。
商业银行数据仓库建设及数据服务价值
一、企业级数据仓库的建设
进入新世纪以来，随着我国国民生活水平不断提高， 银行业在客户需求及市场竞争的双重压力下，必须加强、 优化内部管控 机制并不断 进行业务 创 新以便 及 时应 对 快 速 发 展 的客户需 求及市场变化。这 样 必 然带来大 量 新系 统的开发、上线，并为银行带来一系列新的难题：散落在 各业务系统中的数据如何达到信息对称？为了对业务系统 运营价 值 进行有 效 评 价，以 及 对各 级 监 管 部门进行准确 数据报备，如何将不同业务系统中存储的业务实点数据进 行关联并保存较长的数据变化历史记录？如何从毫无规
律 的业务 数 据中发现 业务 创 新 线 索？解 决 这 些问题 的 方 法都不约而同地指向数据仓库技术。
1．企业级数据仓库概述 建设ＥＤＷ（Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｄａｔａ Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ，企业级数据 仓库），业界 有 两个比较 通用的 模 型 架 构：Ｉ ｎ ｍ ｏ ｎ 提出的 ＣＩＦ（Ｃｏｒｐｏｒａｔｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｆａｃｔｏｒｙ，企业信息工厂）和 Ｋｉｍｂａｌｌ提出的总线架构。 两种架构的ＥＤＷ构建方法侧重点不同，其间也存 在着很大的争论。ＣＩＦ架构主张在建立口径统一的中
2010.7 中国金融电脑 17
s 专题 pecial Topic
心 Ｄ Ｗ 的 基 础 上 建 设 面 向 业 务 主 题 的 数 据 集 市 （ Ｄ ａ ｔ ａ Ｍａｒｔ），它要求满足三范式存储要求，避免了冗余数据 存储；总线架构则主张先面向业务主题，按照星形模型 建立基于多维数据模型数据集市，再逐渐整合各个集市 维度和主题，达到一致性维度和一致性事实，从而建立 虚拟ＥＤＷ。
无论哪种ＥＤＷ架构，其最终目的都是要将多个数据 源 的 操 作 型 数 据 进行整 合，提 供 给业务 部门口径 一致 的 分析型数据来支持ＢＩ应用（包括ＫＰＩ、报表、ＯＬＡＰ分析、 数据挖掘、业务即时查询等）。
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。
数仓场景及实施方式
数仓场景及实施方式数仓（Data Warehouse）是指集成了企业内部各类数据的大型数据存储和管理系统。
它可以提供一种便捷的途径，将企业的数据进行整合、清洗和分析，为企业决策提供有力的支持。
数仓的建设和实施是一个复杂而庞大的工程，需要考虑多个方面的问题。
本文将从数仓的场景和实施方式两个方面进行探讨。
一、数仓的场景1. 业务分析和决策支持数仓可以帮助企业进行业务分析和决策支持，通过对企业内部各类数据的整合和分析，可以揭示出隐藏在数据背后的规律和趋势，为企业的决策提供科学依据。
比如，一个零售企业可以通过数仓来分析销售数据，找出最受欢迎的产品和最有效的销售渠道，从而优化销售策略。
2. 客户关系管理数仓可以帮助企业进行客户关系管理，通过对客户数据的分析，可以了解客户的需求和偏好，提供个性化的产品和服务。
比如，一个电信运营商可以通过数仓来分析客户的通话记录和短信记录，了解客户的通信习惯和消费水平，从而提供更加精准的套餐和增值服务。
3. 供应链管理数仓可以帮助企业进行供应链管理，通过对供应链数据的整合和分析，可以实现供需匹配和库存优化。
比如，一个制造企业可以通过数仓来分析销售数据和库存数据，预测产品的需求量，合理安排生产计划，避免库存积压和断货情况的发生。
二、数仓的实施方式1. 数据抽取和清洗数仓的建设首先需要进行数据抽取和清洗，即从企业内部各类数据源中提取数据，并对数据进行清洗和转换，使其符合数仓的数据模型和规范。
数据抽取和清洗是数仓建设的基础工作，决定了后续分析和应用的质量和准确性。
2. 数据存储和管理数仓的数据存储和管理是一个关键环节，需要选择适合的数据库或数据仓库系统，并进行合理的数据分区和索引设计，以提高数据的查询效率和存储空间利用率。
同时，还需要制定数据管理策略，包括数据备份和恢复、数据安全和权限控制等，确保数据的完整性和安全性。
3. 数据集成和转换数仓的数据集成和转换是一个复杂的过程，需要将来自不同数据源的数据进行整合和转换，以满足数仓的统一数据模型和标准。
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的 实施 方 法 。
关键 词 ：ＯＬ ＴＰ；ＯＬ ＡＰ；ＤＷ ；ＤＳ Ｓ；ＢＩ ；ＯＤＳ Ｗ ；ＣＩ ；Ｂ Ｆ；ＶＯＤＳ
１引言 ．
企 业 实施 信 息 化 的路 线 遵 循 信 息技 术 发 展 的路 线 ， 同时推 动 和 完 善着 信 息 技 术 的 发展 。 这 在应 用 系 统 的 发展 上 就 可 以 明 显 地 看 出来 。企 业 的应 用 系统 最 早会 以部 门为单 位 ，在 其 需 求 基 础 上 设计 和 完成 部 门核 心 业 务 的数 据 库 系统 ，如 财 务 、 销售 及 库 存 等 系统 。 当 发现 这 些 分 散 的业 务 数 据库 仍 不 能 满 足 企业 对 信 息 获取 的需 求 时 ，会 实 施 一 个全 企 业 范 围 内覆 盖 各 业 务部 门的 大应 用 系统 ，即Ｅ Ｐ Ｒ 系统 。基 于 Ｅ Ｐ（ Ｔ Ｒ ＯＬ Ｐ）之上 的 数据 仓库 （ Ａ ＯＬ Ｐ） 随之 诞生 。 本文 围绕 企业 对 数据 利 用 的需 求 不 也 断 增 强而 衍 生 出 的 数据 仓库 技术 进 行 了论 述 ，并 提 出 了 建 立企 业 级 数据 仓 库 的 实施 方法 ，在考 虑 采 取何 种 方式 建 立 企业 级数 据仓 库 时 ，需要结 合 企业 自身 的特 点和 实 际情 况进 行评 定 。
一
２企业 建立 数据 仓库 的 意义 ．
２１系统演 变 的历 史证 明建 立数据 仓库 的 重要 性 ．
数 据 仓库 是从 数 据 库演 变而 来 的 。 “ 蛛 网 ” 现 象使 得 企 蜘 业 不 同部 门 间 的数 据 提 取 多 次发 生 ，数据 分 析 的 结 果缺 乏可 靠 性 ，数 据 处理 的效 率 低 ，数 据 难 于 转化 为信 息 。 这种 问题 必 须 从 技 术 体 系 架构 上 进 行 变革 ，从 而使 企 业 将 操 作 型环 境 和 分 析 型环 境相 分离 ，将原 先以数 据库 （ 多个部 门级Ｍ Ｉ系统 ） 中心 Ｓ 为 的生产 环境 转 变为 以数据 仓库 为中 心的生 产环 境 。 ２ ． ２事务 型 系统 （ ＲＰ 系统 ）的 实施 推动 建 立数 据仓 库 如Ｅ 等 随着 企业 信 息 化 的 不断 推 进 ，原 有 的 数 据库 应 用 从 部 门 级 单 一 应 用扩 展 到 集 团级 的复 杂 应 用 ，涉 及 到 多业 务 板 块 和 多 级 单 位 ，这 种 大规 模 的 事务 型 Ｅ Ｐ 用 ，为 企业 积 累 了海 量 的 、 Ｒ应 经 过 标准 化 的 、较 高质 量 的 、 共 享 的核 心 数据 ，如 何 利 用 这 些 有 价 值 的数 据 进 行 分析 以获 得对 决 策 有 意 义 的信 息 ？ 这 就 是数 据 仓库 需要 完成 的任 务。
货物 最 新价 格 、还 需 要知 道 财 务 的 资金 情 况 ，这 些 信 息 虽然 可 以通 过 数据 仓 库 得 到 ，但 是 其 信息 量 非 常 大 ，不 可 能短 时间 内 给 出 。像 这种 问题 ，既不 属 于 高层 决 策 的 问题 ，也 不属 于 具体 的事务 型 问题 ，我 们 采用 ＯＤ 操作 型 数据 存 储来 处 理 。ＯＤ 用 Ｓ Ｓ 于 支 持企 业 日常 的全 局 应 用 的 数据 集 合 ，应 按 照 主题 来 组 织 ， 并 具 有集 成 性 和 实 时性 （ 可联 机 修 改 ）。 目前 我 所在 公 司 采用 的Ｓ Ｐ Ｂ 中的 ＯＤ 与此 概念 是 基 本一 致 ，进 入 ０Ｄ 的数据 是 Ａ Ｗ Ｓ Ｓ 经过 清 洗 和 整理 的 ，在 实 时性 方面 ，新 版 本 的ＯＤ 可 以进 行 实 Ｓ 时修 改。 不 过 ， 因为 预算 对 ＯＤ 的 实时 需 求会 多 些 ，而 我们 现 Ｓ 在应 用 的 ＯＤ 没 有启 用 Ｂ 中 的预算 功 能 ，所 以ＯＤ 的这 个特 Ｓ Ｗ Ｓ 点并 不 明显 。 当前 国 内 的数 据 仓库 一般 都 是 从数 据 库 阶 段发 展 而 来 的 ， 其初 期 建 设 的 需 求来 源 大 多是 介 于 长期 战 略 型 分析 报 表 与 日常 管理 类 分 析 型 报 表 的 ０ＤＳ 报表 ，所 以在 数据 仓库 中８ ％ 被 类 ０ ＯＤＳ 作 型数 据 存 储所 占据 。 这种 报表 通 过 数 据仓 库 工 具设 计 操 出来 后 ，不仅 开 发 成 本较 大 ，其 数据 颗 粒 度 、 实时 性和 性 能 又 无 法 与ＯＬ Ｐ 报表 相媲 美 ，使 得 数据 仓库 的真正 功 能不 能很 好 Ｔ型 地 被 高 层领 导 所 认 识 ，整 体 上 降低 了对 数 据仓 库 价 值 的正 确 评 价。 ３ 数 据 仓库 与 外部 数 据 （ ． ２ 结构 化 与非 结构化 ） 个 良好 的决 策支 持 系统 必须 能 使 决 策者 既 了解企 业 内部 的情 况 ，也 能 参 考 外部 的信 息 。所 以数 据 仓库 应 该 能集 成 外部 的数据 。外 部 的 数据 来 源 形 式 多样 ，可 能 本身 就 以 数据 库 形 式 （ 构 化 的 ） 在 的 ，也 可 能其 存 储 结 构和 管 理都 是无 规 则 的 结 存 （ 非结 构 化 的 ），如 声 音 、 图像 和 文 本 等 。外 部 结 构化 的数据 好 处理 ，文 本 也 是可 进 行 处理 的 ，那 么 ，其 他 不 可预 测 形 式 的 外 部数 据 ，该 以何 种 方式 处理 呢？ 答 案就 是 采 用 元数 据 的 方式 来 处理 外 部 非 结 构化 数 据 。所 以 ，为 了 满足 业 务 需 求 ，数据 仓 库 可 以通 过很 好地 规 划和 设计 来有 效地 集成 外部 数据 。
Ｅ Ｃ Ａ ＧＥ ＯＦＥ Ｅ Ｉ Ｎ Ｅ 经 验 交流 Ｘ Ｈ Ｎ ×Ｐ Ｒ Ｅ Ｃ
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如何 建 立企 业 级 数 据 仓 库
王小 玲 （ 中国海 洋石油总公 司信息 管理部技术中心
北京 １ ０ １ ００ ０）
摘要 ：企业 数据 仓库 的建 立 对 于企业 管理 具 有重要 的 意 义。 不 同企业 须根 据其 自身特 点 和现 实环 境 来选择 建