大数据中心建设思路
大数据中心机房建设运营方案
大数据中心机房建设运营方案一、背景介绍如今，大数据技术的快速发展和广泛应用使得大数据中心机房的建设和运营成为当务之急。
大数据中心机房是存储和处理海量数据的重要基础设施，对于各行各业的企业和机构来说，保证机房的稳定性和高效性是至关重要的。
因此，本方案旨在提供一套全面有效的大数据中心机房建设和运营方案。
二、建设方案1.选址：选择位于地势相对高，并且离市中心较近的地点，以方便数据中心的运输和交流。
同时，确保选址地点拥有稳定的供电、网络和通信设施，以保证机房的运行稳定性。
2.机房设计：根据所需容量和功能需求，设计机房的布局和结构。
确保机房具备安全性、可靠性和可扩展性。
在机房设计中考虑使用高效的空调和节能设备，以提高机房的能效比。
3.设备采购：根据机房的需求，选择高性能、高可靠性的服务器、存储设备和网络设备。
同时，考虑到长期的运营和维护，应选择具有良好售后服务的供应商。
4.安全保障：建立完善的安全系统，包括门禁系统、监控系统和防火系统。
确保机房的安全性和数据的保密性，防止数据泄露和物理破坏。
5.运维管理：建立健全的运维管理体系，包括设备监控、故障处理和备份恢复等。
定期进行机房巡检和设备维护，及时处理设备故障和异常情况。
三、运营方案1.资源调度：根据各类应用需求和数据负载情况，合理调度机房资源。
通过采用虚拟化技术和云计算平台，实现资源的优化利用和灵活分配。
并根据用户需求，提供不同种类和规模的机房服务。
2.安全保护：建立严格的信息安全管理制度，包括数据备份、加密存储和访问控制等。
定期进行安全漏洞扫描和风险评估，及时修复和预防安全问题。
同时，加强网络安全防护，确保用户数据的安全性。
3.性能优化：通过不断优化硬件设备和网络架构，提高机房的性能和响应速度。
采用负载均衡和缓存技术，优化数据访问和处理效率，提高用户体验和服务质量。
4.服务支持：建立专业的技术支持团队，提供全天候的技术支持和故障处理。
及时响应用户需求和反馈，确保服务的及时稳定。
大数据交易中心建设方案
大数据交易中心建设方案一、背景介绍随着互联网的迅猛发展和云计算、大数据技术的快速进步，大数据已经成为当代社会的重要资源和产业发展的重要支撑。
然而，目前大数据的积累和利用仍然存在许多挑战和问题，例如数据孤岛、数据规模庞大、数据价值未得到充分挖掘等。
为了促进大数据资源的充分流通和数据价值的最大化，建设一个大数据交易中心势在必行。
二、建设目标1.构建一个开放、公平、透明的大数据交易平台，促进各类数据的交流和共享。
2.搭建一个高效、安全的数据交易机制，推动大数据资源的合理配置和价值实现。
3.建立一个规范、完善的数据交易生态系统，推动大数据产业的发展和创新。
三、建设内容1.建设大数据交易平台：打造一个安全可靠的大数据交易平台，实现数据交易的规范化和自动化。
平台应具备以下功能：-注册认证：用户需要进行注册并通过认证才能参与数据交易。
-数据上链：将交易的数据和信息上链，确保数据的真实性和可追溯性。
-交易撮合：通过算法和智能合约，实现数据买卖双方的自动撮合。
-结算支付：实现数据交易的结算和支付功能，确保交易的合法性和安全性。
-数据市场：提供数据交易所需的各类服务和信息，包括数据目录、数据价格、数据质量等。
2.建设数据资源库：建立一个大数据资源库，将各类数据进行分类、整理和归档，提供给用户进行查阅和选择。
资源库应具备以下特点：-全面涵盖：收集整理各类数据资源，包括文本、图像、音频、视频等多媒体数据。
-丰富多样：包含来自不同领域和行业的数据资源，满足不同用户的需求。
-统一标准：建立统一的数据标准和格式，方便用户进行检索和使用。
3.建设数据价值挖掘平台：通过引入数据分析技术和机器学习算法，挖掘数据中的潜在价值，为用户提供个性化的数据分析服务。
价值挖掘平台应具备以下功能：-数据清洗：对原始数据进行清洗和去噪，确保数据的准确性和完整性。
-数据分析：运用统计学和机器学习等方法，对数据进行分析和挖掘。
-数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式展示，使用户更直观地理解数据。
数据中心建设思路与方案
数据中心建设思路与方案随着信息技术的快速发展，数据中心已成为企业运营的核心基础设施。
数据中心的建设不仅需要考虑到技术的先进性、系统的可靠性，还需要考虑到未来的扩展性以及维护的便捷性。
本文将探讨数据中心的建设思路和方案。
一、建设思路1、需求分析首先，我们需要对企业的业务需求进行深入分析，确定数据中心的规模、性能、安全等要求。
这包括了对现有业务的评估以及对未来业务的预测。
通过对这些信息的综合分析，我们可以制定出符合企业实际需求的建设方案。
2、总体规划在明确了需求后，我们需要进行总体规划。
这包括确定数据中心的地理位置、建筑结构、电力供应、冷却系统、网络连接等各个方面。
在这个阶段，我们需要考虑到各种可能的风险因素，并制定出相应的应对策略。
3、技术选型在总体规划的基础上，我们需要进行技术选型。
这包括选择合适的服务器、网络设备、存储设备等。
在这个阶段，我们需要考虑到设备的性能、可靠性、兼容性以及成本等多个方面。
4、设计实施在技术选型完成后，我们需要进行详细的设计和实施。
这包括设备的布局、布线、供电、散热等各个方面。
在这个阶段，我们需要严格遵守相关的规范和标准，确保数据中心的稳定运行。
二、建设方案1、数据中心选址数据中心的选址应考虑到多个因素，包括地理位置、气候条件、交通便利性、电力供应等。
一般来说，数据中心应选择在地质条件稳定、气候适宜、电力供应充足的地方。
此外，还需要考虑到与业务相关的因素，例如客户群体的分布、网络连接的质量等。
2、建筑结构数据中心的建筑结构应考虑到多个因素，包括承重能力、空间布局、防火性能、防震能力等。
一般来说，数据中心应选择在承重能力强、空间布局合理、防火性能好、防震能力强的建筑中。
此外，还需要考虑到设备的布局和布线，确保设备的运行环境良好。
3、电力供应数据中心的电力供应应考虑到多个因素，包括设备的功耗、电源的质量、备份电源等。
一般来说，数据中心应配备专用的电源设备，确保电力供应的稳定性和可靠性。
大数据时代建筑施工企业财务共享服务中心建设思路
大数据时代建筑施工企业财务共享服务中心建设思路作者：张曦曦来源：《今日财富》2022年第13期在建筑施工企业中，开展财务管理工作面临着成本过高，管理难度过大，以及信息数据不准确等问题。
因此需要一种更为契合企业经营管理所需的财务管控模式来帮助企业财务管理工作创新发展。
而财务共享服务模式恰好能够解决上述问题，其可将企业中各类财会信息集中到财务共享服务中心进行统一处理，不仅能够有效地提高管理效率，还能够大幅降低企业的财务管控成本，同时强化企业财务管理水平。
一、财务共享服务的相关概念与内涵财务共享服务是将企业中大量分散的、重复的业务，以及具备逻辑性且易于标准化的会计作业，集成到财务共享服务中心进行统一管理，并对财务管理流程进行梳理与再造，实现标准化操作，进而在降低企业自身财务管理成本的过程中提升财务管理工作的效率与质量，同时也能够为企业实现价值的创造，强化企业财务整体管控能力，最终能够有效地提升企业整体财务管理水平。
财务共享服务一般来说具备以下特征：其一，服务性。
财务共享服务中心对企业来说是服务的提供者，其颠覆了传统财务服务职能较为单一的问题。
而财务共享服务的有效实施，其服务对象不仅具备选择服务的权利，而且还能够切实的参与到各项服务质量的评估与监督工作，其能够为企业内部及外部的客户提供更为全面、系统的财务服务;其二，规模性。
财务共享服务在企业实施的过程中，通过互联网与信息技术等，将企业中原本分散的部分财务业务进行了全面的整合，将诸多不必要的处理环节进行了去除，达到了效率进一步提升的管控状态;其三，统一性。
企业在应用财务共享服务模式的过程中，需要构建统一的执行标准、运作流程以及操作方式，其将各项冗杂混乱的业务进行统一标准化之后，进而实现降本增效的管控目的。
财务共享服务并非传统的会计集中核算，其能够通过企业各项财务管理工作的全面整合来形成规模效应，进而实现对财务管理成本的降低;其四，技术性。
财务共享服务模式投入企业使用的过程中需要先进的技术来作为支撑，其不仅需要企业建设完善的硬件设施，还需要将各项先进的软件系统引入其中，并且需要健全的安全技术来辅助其稳定运行。
数据中心网络安全建设的思路
数据中心网络安全建设的思路随着互联网的飞速发展，数据中心网络安全建设变得越来越重要。
数据中心一旦遭受攻击，数据安全将受到严重威胁，因此，建设数据中心网络安全体系势在必行。
一、概述数据中心网络安全建设是为了保障数据安全，确保数据中心的正常运行。
数据中心的网络安全建设包括硬件设备的安全、操作系统的安全、数据库的安全、网络的安全等。
只有当这些方面都得到妥善的安全保障，才能有效地保证数据安全。
二、硬件设备的安全硬件设备是数据中心的基础设施，硬件设备的安全是保障数据安全的根本。
首先，要确保硬件设备的性能稳定，能够满足数据中心的正常运营需求。
其次，要确保硬件设备的安全，比如服务器、路由器、交换机等设备，要定期进行安全检测，及时发现安全隐患，并采取有效的措施进行修复。
三、操作系统的安全操作系统是数据中心的基础软件，操作系统的安全也是保障数据安全的重要环节。
首先，要确保操作系统的版本是最新的，并及时更新安全补丁。
其次，要安装杀毒软件，定期进行全盘扫描，防止病毒攻击。
此外，还要设置强密码，并定期更换密码，以确保系统安全。
四、数据库的安全数据库是数据中心的核心，数据库的安全也是保障数据安全的关键。
首先，要确保数据库的版本是最新的，并及时更新安全补丁。
其次，要安装杀毒软件，定期进行全盘扫描，防止病毒攻击。
此外，还要设置强密码，并定期更换密码，以确保数据库安全。
五、网络的安全网络是数据中心的重要组成部分，网络的安全也是保障数据安全的重要环节。
首先，要确保网络的拓扑结构合理，能够满足数据中心的正常运营需求。
其次，要安装防火墙，并设置合理的访问控制策略，防止非法访问。
此外，还要安装网络监控系统，实时监控网络运行情况，及时发现网络异常行为。
六、应用软件的安全应用软件是数据中心的重要应用，应用软件的安全也是保障数据安全的重要环节。
首先，要确保应用软件的版本是最新的，并及时更新安全补丁。
其次，要安装杀毒软件，定期进行全盘扫描，防止病毒攻击。
县级公共大数据资源中心总体建设方案
数据安全防护策略制定
数据访问控制
建立严格的数据访问控制机制， 对数据进行分级分类管理，确保 不同用户只能访问其权限范围内
的数据。
数据加密传输
对传输过程中的数据进行加密处 理，确保数据在传输过程中的安
全性。
数据备份与恢复
建立数据备份与恢复机制，定期 对数据进行备份，并制定详细的 数据恢复计划，以应对可能的数
02
03
预算控制与调整
在项目实施过程中，对预算进行严格 的控制，并根据实际情况进行必要的 调整，以确保项目的顺利进行。
风险识别，应对措施准备
风险识别
通过专业的风险评估方法，识别项目实施过程中可能面临的技术 风险、管理风险、资金风险等。
应对措施准备
针对识别出的各项风险，制定具体的应对措施，如技术攻关、管理 优化、资金保障等，以降低风险对项目的影响。
建设需求与迫切性
提升治理能力
01
通过大数据资源的整合和应用，提升县级政府治理能力，实现
更加科学、精准的决策。
优化公共服务
02
以大数据为支撑，推动公共服务向智能化、便捷化方向升级，
提高群众满意度。
促进产业发展
03
大数据产业是未来发展的重要方向，加快县级大数据中心建设
有助于培育新经济增长点。
项目目标与预期成果
执行情况跟踪与评估
对应急响应机制的执行情况进行实时跟踪和 评估，及时发现问题并进行改进，确保机制 始终处于良好状态。
持续改进思路引入和效果评估
引入持续改进思路
鼓励团队成员积极探索创新方法和技术，持续优化县级公共大数据资源中心的运营管理和维护保障工 作。
定期开展效果评估
定期对运营管理和维护保障工作的效果进行评估，包括工作效率、系统稳定性、数据安全性等方面， 以便及时发现问题并采取改进措施。
大数据中心建设策划方案3篇
大数据中心建设策划方案3篇Big data center construction plan汇报人：JinTai Co I I ege大数据中心建设策划方案3篇询言：策划书是对某个未来的活动或者事件进行策划，是LI标规划的文字书及实现L1标的指路灯。
撰写策划书就是用现有的知识开发想象力，在可以得到的资源的现实中最可能最快的达到LI标。
本文档根据不同类型策划书的书写内容要求展开，具有实践指导意义。
便于学习和使用，本文档下载后内容可按需编辑修改及打印。
本文简要目录如下：【下载该文档后使用Word打开,按住键盘Ctrl键且鼠标单击目录内容即可期牌专到对应篇童】1、篇章1：大数据中心建设策划方案2、篇章厶大数据中心建设策划方案3、篇章3：大数据中心建设策划方案篇章1：大数据中心建设策划方案大型承载企事业、集团、机构的核心业务，重要性高，不允许业务中断，一般按照国标A级标准建设，以保证异常故障和正常维护情况下，正常工作，核心业务不受影响。
数据中心机房基础设施建设是一个系统工程，集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。
机房建设的各个系统是按功能需求设置的，主要包括以下几大系统：建筑装修系统、动力配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、综合布线系统等八大部分。
一、建筑装修系统是整个机房的基础，它主要起着功能区划分的作用。
根据用户的需求和设备特点，一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域，主机房为放置机架、服务器等设备预留空间，辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调室、操作间等，为主机房提供服务的空间。
此外，数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等，确保机房气密性好、不起尘、消防、防静电、保温等，以为工作人员提供良好的工作条件，同时也为机房设备提供维护保障功能。
二、供配电系统是机房安全运行的动力保证。
大数据中心规划与建设方案
大数据中心规划与建设方案引言：随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的核心资源之一。
大数据中心作为大数据存储和处理的核心基础设施，具有重要的战略意义。
本文将探讨大数据中心规划与建设方案，从硬件设备、网络架构、安全保障等多个方面进行分析和讨论。
一、硬件设备的选择与布局大数据中心的硬件设备选择和布局是保证数据处理效率和稳定性的关键。
首先，服务器的选择应根据业务需求和数据规模进行合理的配置。
高性能的服务器能够提供更快的数据处理速度和更高的并发处理能力，而大容量的存储设备则能够满足海量数据的存储需求。
其次，为了提高数据处理效率和降低能耗，可以考虑采用虚拟化技术，将多台物理服务器虚拟化为一台逻辑服务器，从而提高硬件资源的利用率。
此外，还应根据数据中心的规模和布局，合理规划机柜的数量和位置，确保设备之间的通风和散热。
二、网络架构的设计与优化大数据中心的网络架构是数据传输和通信的基础，直接关系到数据传输的速度和稳定性。
在网络架构的设计中，应考虑到数据中心的规模和拓扑结构，合理划分子网和IP地址段，确保数据在网络中的快速传输。
此外，为了提高网络的可靠性和冗余性，可以采用多路径路由技术和链路聚合技术，确保数据中心在网络故障时仍能正常运行。
同时，还应考虑数据中心的安全性，采用防火墙和入侵检测系统等安全设备，保护数据中心免受网络攻击和恶意访问。
三、安全保障措施的建立与完善大数据中心作为存储和处理大量敏感数据的核心设施，安全保障至关重要。
首先，应建立完善的身份认证和访问控制机制，确保只有授权人员才能访问和操作数据中心。
其次，应采用数据加密技术，对数据进行加密存储和传输，防止数据泄露和篡改。
此外，还应定期进行安全漏洞扫描和风险评估，及时修补漏洞和加强安全防护。
另外，应备份关键数据，建立灾备中心，以应对突发情况和数据丢失的风险。
四、环境监控与能耗管理大数据中心的运行需要大量的电力和制冷设备，因此环境监控和能耗管理是必不可少的。
数据中心建设方案汇报
数据中心建设方案汇报尊敬的领导和各位专家，非常荣幸能够向大家汇报我们数据中心建设方案的成果。
在本次汇报中，我们将详细介绍项目的背景、目标和方案设计，并重点阐述我们的实施计划、预算和资源需求。
我们将强调项目的可行性和潜在价值，以便大家能够更好地了解和评估我们的方案。
一、项目背景与目标随着公司业务的快速发展，数据中心已经成为我们业务发展的重要基础。
然而，目前我们的数据中心存在诸多问题，如设备老化、容量不足、安全性隐患等。
为了解决这些问题，我们提出了新的数据中心建设方案，旨在打造一个高效、安全、可靠的数据中心，满足公司未来五年的业务发展需求。
二、方案设计1、设计理念我们的设计方案以“高效、安全、可靠”为核心理念，采用先进的技术和设备，确保数据中心的稳定运行和业务的不间断服务。
同时，我们注重数据中心的节能环保，通过优化设计和智能控制技术，降低能源消耗和碳排放。
2、建设内容数据中心建设主要包括以下内容：（1）基础设施：包括机房装修、配电系统、空调系统、消防系统等，确保数据中心的稳定运行和安全保障。
（2）网络与通信：建设高速、稳定、安全的网络系统，包括局域网、广域网和互联网接入，实现数据的高速传输和互通。
（3）服务器与存储：选购高性能、高可靠的服务器和存储设备，支持多种应用场景，满足公司业务的快速发展需求。
（4）应用软件：开发或购买适合公司业务需求的应用软件，包括数据库、操作系统等，提高数据中心的智能化水平。
3、技术方案为了实现数据中心的高效运行和安全保障，我们采用了以下技术方案：（1）虚拟化技术：通过虚拟化软件，实现服务器、存储设备等资源的共享和灵活配置，提高设备利用率，降低成本。
（2）云计算技术：采用云计算平台，实现数据的集中管理和高效处理，提高数据处理能力和资源利用效率。
（3）网络安全技术：采用防火墙、入侵检测、数据加密等安全技术，保障数据的安全性和完整性。
4、实施计划项目实施计划如下：（1）前期准备：包括需求调研、方案设计、预算编制等。
大数据中心建设方案详细
大数据中心建设方案详细随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，大数据中心建设已成为企业和社会组织关注的焦点。
大数据中心是数据存储、处理和分析的重要平台，可为决策者提供全面、实时、准确的数据支持，从而改善和提高管理效率，推动业务发展。
本文将详细介绍大数据中心的建设方案，包括技术选型、基础设施建设、运维措施等方面。
首先，确定文章类型和主题。
本文为技术报告，主题为大数据中心建设方案。
其次，输入关键词并与主题联系起来。
本文的关键词为：大数据、数据中心、建设方案、技术选型、基础设施建设、运维措施。
接下来，整理思路，明确文章结构和要点。
本文将分为以下几个部分：1、概述在这一部分中，我们将简要介绍大数据中心的概念和作用，为后续的详细介绍做一个铺垫。
2、技术选型此部分将详细介绍大数据中心的技术选型，包括硬件和软件方面，如服务器、存储设备、网络设备、操作系统、数据库等。
同时，我们将分析不同技术的优缺点，并提供选择建议。
3、基础设施建设此部分将讨论大数据中心的基础设施建设，包括场地选择、结构设计、供电系统、空调系统、消防系统等。
我们将详细介绍各种设施的规划和布局，并提供建设建议。
4、运维措施在这一部分中，我们将讨论大数据中心的运维措施，包括安全防护、故障处理、性能监控等。
我们将分析各种运维工作的要点和难点，并提供解决方案。
5、案例分析此部分将介绍一个具体的大数据中心建设案例，包括技术选型、基础设施建设、运维措施等方面的实践经验。
通过案例分析，我们将为读者提供更加具体和实用的参考。
最后，开始撰写文章。
在撰写过程中，需要注意语言简洁明了，不使用复杂的术语和公式，以确保读者能够轻松理解。
需要检查和修改文章的内容和格式，确保文章的质量和完整性。
总之，大数据中心建设是一个复杂的系统工程，需要综合考虑技术、设施和管理等方面。
通过详细介绍大数据中心的建设方案，本文旨在为读者提供全面、实用、可操作的参考。
XX市大数据应用中心建设实施方案
XX市大数据应用中心建设实施方案1. 引言随着信息技术的不断发展，大数据已成为推动社会经济发展的重要驱动力之一。
为了更好地应对现代社会的挑战和机遇，XX市决定建设一个大数据应用中心。
本文档旨在提出该中心的实施方案，以确保其有效运作和发挥应有的作用。
2. 目标和意义(在此描述建设大数据应用中心的目标和意义)3. 建设计划3.1 选址(描述选址的考虑因素和具体选址方案)3.2 基础设施建设(描述建设大数据应用中心所需的基础设施，如机房、服务器、网络等)3.3 人员配置(描述应聘人员的需求和招聘计划)3.4 技术平台建设(描述建设大数据应用中心所需的技术平台和软件，如数据分析工具、数据库管理系统等)3.5 安全保障(描述如何保障大数据应用中心的安全性，如防火墙、数据加密等措施)4. 运营和管理4.1 运营模式(描述大数据应用中心的运营模式，如自主开发、合作开放等)4.2 数据管理(描述如何管理和维护大数据，包括数据收集、存储、清洗和分析)4.3 服务提供(描述大数据应用中心可以提供给政府和企业的服务，如数据分析、预测和决策支持等)4.4 评估和改进(描述如何评估大数据应用中心的效果，并进行持续改进)5. 预期效果(描述建设大数据应用中心所能带来的预期效果和影响)6. 实施时间表(提供建设大数据应用中心的详细时间安排，包括各个阶段和关键节点)7. 风险和对策(描述建设大数据应用中心可能面临的风险，并提出相应的风险对策)8. 结束语通过实施本方案，XX市将建设一座符合现代要求的大数据应用中心，为城市的发展和决策提供强有力的支持和保障。
大数据中心建设标准
大数据中心建设标准
首先，大数据中心的建设需要考虑硬件设施。
在硬件设施方面，高性能的服务器、存储设备、网络设备是必不可少的。
此外，为了保证数据中心的安全和稳定运行，还需要配备应急电源、UPS系统、冷却设备等。
其次，大数据中心的建设需要考虑网络架构。
在网络架构方面，需要满足高速、高带宽、低时延的要求。
此外，为了保证数据传输的安全性，还需要配置防火墙、入侵检测系统等网络安全设备。
再次，大数据中心的建设需要考虑数据存储和管理。
在数据存储和管理方面，
需要满足大规模数据存储和快速数据检索的需求。
此外，为了保证数据的完整性和安全性，还需要配置数据备份和恢复系统。
最后，大数据中心的建设需要考虑运维管理。
在运维管理方面，需要建立完善
的监控系统，及时发现和解决问题。
此外，还需要建立健全的安全管理体系，保障数据的安全和隐私。
总的来说，大数据中心的建设标准涉及硬件设施、网络架构、数据存储和管理、运维管理等多个方面。
只有在这些方面都能够达到一定的标准，才能够构建一个安全、可靠、高效的大数据中心。
希望本文能够对大家有所帮助，谢谢阅读。
大数据中心建设思路PPT81页
磁盘柜
存储
备份服务器
BI 应用服务器群
ETL/Monitor/Analysis
BI应用服务器可由多个服务器组成应用集群
数据中心建设的终极目标
企业统一数据模型
数据边界——顶层信息模型
实现最终目标的困难
网省电力数据应用所面临的挑战
数据中心的建设策略
短期见效、应用驱动展现全局指标数据，早出成果，短期见效，以应用促建设非源头数据直接导入，健全全局类指标数据转移部分业务系统查询功能切断统计途径
数据分析模型
………
主题1
主题2
主题n
………
基于主题域侧重于对企业范围内数据进行整合明细数据与聚合数据共享从技术而言是3NF模式
数据仓库模型
数据模型在数据仓库架构中所处的位置
企业级概念数据建模目的
主题
主题
主题
主题
主题
主题
主题
主题
主题
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
产品主题描述国网公司提供的电能、热能与国网公司所提供服务的描述与价格信息以及与服务质量、服务效果相关的各类记录
设备
设备主数据用于描述企业发电、输电、配电、供电四大类在网运行设备资源、运行和调度信息、测试、破坏和环境等信息
电网
电网主题域包含了市场的电力价格、预测相关信息，网间、电厂电网的交易信息，以及电力调度中设备产生的相关数据
1
2
3
业务部门主导
过程中不断出成果
切断原有数据统计、汇报方式
数据中心的建设方式
1、自顶向下（追溯法\分析应用法）既先分析报表中指标数据，再根据指标的构成进行追溯分析，直至建设粒度到最小的、不可再分的业务细节数据；这种方式有利于梳理统计类指标，分析企业中各统计指标的口径。侧重纵向数据关联。2、自下而上（数据整合法）这种建设思路是先建立企业的概念模型，然后利用数 据仓库和企业建模标准等思想进行全面的数据模型设计、物理模型设计。侧重横向分析和标准建设。3、折中建设
大数据中心建设思路
大数据中心建设思路引言随着信息时代的到来，数据量的急剧增长成为当今社会的一个重要特征。
大数据作为信息时代的核心要素，对于企业和组织来说，已经成为获取业务竞争优势的关键。
为了更好地应对大数据的挑战和机遇，越来越多的企业开始建设自己的大数据中心。
本文将从以下几个方面探讨大数据中心的建设思路。
1. 硬件设施建设大数据中心需要一个可靠、高效的硬件设施来支持大数据的存储和处理。
在建设大数据中心时，需要考虑以下几个方面：1.1 机房选址机房的选址是大数据中心建设的第一步。
合理的选址可以帮助降低能源成本，提高数据传输的效率。
选择没有自然灾害风险的区域，并与供电和通信网络的基础设施紧密相连是一个不错的选择。
1.2 网络基础设施为了实现大数据中心的高效运行，需要建设一个稳定可靠的网络基础设施。
这包括高速的网络连接、可靠的网络设备以及良好的网络安全保障措施。
1.3 数据存储设备大数据中心需要大量的存储容量来存储海量的数据。
建设大数据中心时，可以选择高性能的存储设备，如固态硬盘（SSD）和分布式文件系统。
1.4 服务器和计算设备在大数据中心建设中，服务器和计算设备起着至关重要的作用。
合理选择服务器和计算设备的配置能够提高数据处理的效率和速度。
2. 软件平台建设大数据中心不仅需要硬件设施的支持，还需要强大的软件平台来支持数据的管理和分析。
以下是大数据中心软件平台建设的几个关键方面：2.1 数据采集和存储在大数据中心建设中，需要考虑如何采集和存储海量的数据。
可以使用各种数据采集工具和传感器来收集数据，并使用分布式数据库等技术来存储数据。
2.2 数据清洗和预处理大数据往往伴随着数据质量的问题，因此在建设大数据中心时，需要考虑如何进行数据的清洗和预处理。
这可以通过使用数据清洗工具和算法来实现。
2.3 数据分析和挖掘大数据中心的最终目标是提供有价值的信息和洞察力。
因此，在建设大数据中心时，需要构建强大的数据分析和挖掘平台，以实现对数据的深入挖掘和分析。
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据服务总线） 分析）
企业统一数据模型
数据边界——顶层信息模型
物资
产品
使用产品信息
客户
资产信息
物资相关部门
资产
资产设备
设备管理人员 招投标信息
设备
电网所属的组织
物资项目信息 项目信息
人员与组织
客户所属的组织信息
项目所属 组织信息
员工薪水
客户设备信息 组织相关指标 电网提供产品
核算对象
交易产品
综合
参与市场交易 的组织信合息同信息
要具备成熟的数据标准和数 据模型
数据整合投入较大，短期内 与分析应用收益不能相符
适用于
数据基础较好 有成熟建模经验
方法2. 先构建分析 应用、再进行数据整 合（或者不进行全局
整合）
分析应用快速见效
数据质量无法保障 只能满足部门级使用
业务较为简单或业务需 求明确
方法3. 边构建分析 应用、边进行数据整
业务因素 • 数据分析类型划分不够明确 • 缺少统一的报表与指标体系规范 • 缺乏明确的数据认责 技术因素 • 缺乏规范的数据架构 • 缺乏明确的数据定义 • 数据分布不合理 • 数据模型不一致 • 数据管理不规范 • 缺乏企业级整合的数据 • 缺乏有力的系统实施和使用管控机制
11
数据中心的建设策略
项目 财务
设备安全信息
组织的安全信息
安全
电网安全信息
电网
交ห้องสมุดไป่ตู้点
市场
核算对象 核算对象
实现最终目标的困难
数据源不健全、数据质量差
模型统一设计工作量大 底层建设成效缓慢
网省电力数据应用所面临的挑战
业务挑战 • 现有分析系统仅提供简单的报表能力，功
能单薄 • 领导层无法从企业全局角度出发对企业各
个业务条线进行跨业务、多角度、多层次 的综合分析 • 业务分析系统多集中于各自专业领域，而 跨业务专题的分析应用能力尚不具备 • 存在相同数据多头上报并且上报数据不一 致的问题 • 缺乏对现有数据的高级分析应用，没有合 理地发挥和利用网省电力业务数据资产的 价值 技术挑战 • 各个业务系统相互独立，业务人员难以进 行跨系统业务分析 • 现有分析型系统与相应生产型系统耦合性 较强，受到生产型系统影响较大，缺乏对 全业务分析的支持 • 数据不一致问题较严重，对于相同业务数 据存在多个不同版本 • 各业务系统自行管理数据，业务数据的含 义在企业的各个部门内存在不一致的解释 • 各类业务系统内数据质量较低
数据抽取
源系统
4
数据中心执行架构
数据源
系 统 、 非 系 统
套 装 软 件 业 务
抽取 排序过滤
清洗
数据仓库架构
数据抽取
数据存储
数据缓存
转换
ODS
加载
数据仓库
数据访问 数据访问
抽取 转换 关联
更新 加载
技术元数据
数据集市
DSO
元数据管理服务 元数据知识库
数据访问架构
最终用户访问
报表 查询 在线分析 知识发现
1
2
3
业务部门主导
好的经验、方法和操作流程是关键，促进信任 关系的建立，解决互不信任的局面。 在一套有效的方法的指导下，同时遵照一个好 的流程，就容易得到领导支持，得到业务人员的 有效参与和技术人员的有力配合
过程中不断出成果
解决长周期项目中期没有任何产出的现状 消除领导及业务人员对数据中心建设疑虑 建设期间、获取业务人员对实施过程中的认可 和支持，从而不断增强他们对项目的信心及应用
• 2、自下而上（数据整合法）
– 这种建设思路是先建立企业的概念模型，然后利用数 据仓库和企业建模标准等思想进行全面的数据模型设 计、物理模型设计。侧重横向分析和标准建设。
• 3、折中建设
建设方法对比
方法1. 先数据整合 、再构建分析应用
优势
可实行有效的数据质量 管理
可快速进行分析应用的 扩展
挑战
ETL/Monitor/Analysis
ETL
Analysis
心跳线
业务系统数据库服务器
DSO/DM
HP
ODS
DW/DM
WEB
存 储
光纤交换机
磁盘柜
光纤交换机 磁带库
备份服务器
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数据中心建设的终极目标
统一且完善 统一数据源、 一致的数据 管控中心
的企业信息 统一数据口 出入口（数 （各种专业
模型
径
• 短期见效、应用驱动
– 展现全局指标数据，早出成果，短期见效，以 应用促建设
– 非源头数据直接导入，健全全局类指标数据 – 转移部分业务系统查询功能 – 切断统计途径
推动数据中心应用
数据中心建设最终是为解决业务部门专业分析能力而服务，在这个逐步推进、 不断完善成熟的过程中，应着重解决影响应用实用性不强的如下几点：
数据中心建设思路
国网数据中心概念
数据建 模设计
梳理采 集
（ETL）
数据 存储
数据服 务总线
数据中心建设任务
数据整合——3统一（模型、数据源、口
径）
综合分析——横向分析
专业应用——纵向关联分析
数据共享——数据服务、企业总线
展示层
数据分析 应用层
数据 集市层
人力分析 财务分析 物资分析
计划分析 项目分析 设备分析
实用性的肯定
切断原有数据统计、汇报方式
解决企业数据“进口”与“出口”数据统一 切断网省业务人员获取统计数据的其他来源， 统一定义从数据中心获取
切断业务应用向总部交换数据的其他途径
数据中心的建设方式
• 1、自顶向下（追溯法\分析应用法）
– 既先分析报表中指标数据，再根据指标的构成进行追 溯分析，直至建设粒度到最小的、不可再分的业务细 节数据；这种方式有利于梳理统计类指标，分析企业 中各统计指标的口径。侧重纵向数据关联。
合
分析应用快速见效
逐步深化的建设方法， 兼顾效率和可扩展性
调动业务驱动力工作方法的 统一一致
建设团队的有效分工、协作
业务条线复杂、数据基 础水平不一、应用需求 层次不同
建议采用方法3进行数据中心数据整合的建设
InfoCube
数据 存储层
DSO PSA
数据源层
ERP紧耦合业务应用数据
数据中心目标架构
企业门户
展现方式
营销分析
生产分析
跨专业综合分析
电力市场分析 综合统计分析
数据分析 应用方式
跨专业 综合集市
综合
营销
生产
电力市场
企业数据仓库(EDW) ODS
营销、生产、综合等业务应用和其它外部数据
数据整理 数据转换 数据汇总 集中存储
门户系 统
业务元数据
数据全域服务
被拒绝数据 管理
文档管理服务 数据注解
应用连接服务
中间件连接 器
性能与可用性服务 监控
批处理服务 任务重启与
恢复
日志与审核 跟踪
通用服务
错误处理
数据归档
文件传输帮 助
任务调度
参数化
异常
线程管理
5
数据中心物理架构
BI应用服务 器可由多个 服务器组成 应用集群
BI 应用服务器群