数据仓库技术制定方案

数据仓库制定方案

在当下的数据仓库系统安全控制模块中，我国数据仓库安全分为不同的等级。总体来说，我国的数据仓库安全性是比较低。为更好的健全计算机数据仓库体系，进行数据仓库安全体系的研究是必要的。很多软件都是因为其比较缺乏安全性而得不到较大范围的应用，归根结底是数据仓库安全性级别比较低。为满足现阶段数据仓库安全工作的需要，有利于数据仓库保密性的控制，保证这些数据存储与调用的一致性。

当前数据仓库安全控制过程中，首先需要对这些数据进行可用性的分析，从而有利于避免数据仓库遭到破坏，更有利于进行数据仓库的损坏控制及其修复。其次为了保证数据仓库的安全性、效益性，也离不开对数据仓库整体安全性方案的应用。最后必须对数据仓库进行的一切操作进行跟踪记录，以实现对修改和访问数据仓库的用户进行追踪，从而方便追查并防止非法用户对数据仓库进行操作。

2.1数据仓库安全整体规划

本方案通过对电力行业敏感信息泄露安全威胁的分析，对数据仓库安全进行整体设计与规划，通过全系列数据仓库安全产品相互之间分工协作，共同形成整体的防护体系，覆盖了数据仓库安全防护的事前诊断、事中控制和事后分析。

制定严密可行的实施计划，整个工程严格按照计划进行；公司质量控制部利用ISO9000质量管理规范对工程的软件开发及实施全过程进行监督和控制；建立完善的软件开发和工程实施的文档体系。对程序进行测试，对各个模块之间的关联情况下可能出现的问题进行严密的测试，并不断完善在测试过程中暴露出来的问题。在这过程中质量控制小组将全程参与，确保软件质量。

需求调研是数据仓库开发的最重要的环节之一，在调研的过程中能否真实、准确地描述客户的需求，对于数据仓库的开发有着举足轻重的影响。与客户沟通不够导致对同一个事物的描述或者理解有分歧和差异，或者调研过程中流于表面文字，而没有进入实际的操作，都可能造成在需求调研的过程中造成对需求不精确的理解。失之毫厘，谬之千里，需求调研的微小差异可能会在软件的开发过程中造成较大的偏差，直接影响了工程的建设质量。为此我们为需求调研工作分配

了充裕的人力的时间，制定了完善的调研方案，对需求调研的深度和广度做了规范性的描述。确保需求调研的工作质量。

2.2数据仓库开发阶段划分与目标

2.2.1、需求分析阶段

主要对供电公司的需求、软硬件条件、数据状况等情况进行调研，对需求调研的结果进行分析，同时考虑需求的广泛适用性，归结出其中共同的部分和相异的部分，以便下一步根据需求完成系统软件开发。

2.2.2、物理建模阶段

依照需求分析得到的逻辑模式，设计数据仓库中的数据仓库，开发数据仓库中数据的物理存储结构，即设计多维数据结构的事实表和维表。

2.2.3、数据转换阶段

此阶段实现从多个源系统中抽取、清理、一致化、综合、装载数据等过程的设计和编码。

2.2.4、生成多维模式并搭建立方体阶段

在已创建的仓库模式的基础上，对维定义了层和层次；创建了需要预计算的量度；利用优化器根据业务进行了切片优化和预处理，生成MQT（物化视图）；在模式中建立立方体，供查询和多维分析使用。

2.2.5、多维分析及展现阶段

使用数据分析和展现工具，开发多维分析程序以及展现页面。

2.2.6、数据挖掘阶段

使用数据挖掘建模工具进行聚类、关联、分类、预测，使用数据挖掘模型图示化工具，使用图形展示挖掘结果。

2.2.7、数据仓库项目目标

使数据仓库达到一致性、有效性、易用性、便携性、安全性、共享、纠错、速度、原子事物处理、持久性和备份、降低成本和可扩展性、复杂的计算、CRUD 把信息系统中大量的数据按一定的模型组织起来，提供储存、维护、检索数据的功能，使信息系统可以方便、及时、准确地从数据仓库中获得所需的信息。

2.3数据仓库技术要求和范围

项目方案要面向未来，技术必须具有合理性和前瞻性，应当符合以下几点要求：

2.3.1可扩展性

系统的数据仓库技术方案要能将现有各种资源和应用系统有效地集成在一起，系统数据仓库的结构要合理，要具有良好的可扩展性，由于IT 领域技术发展十分迅速，应用环境，系统硬件及系统软件都会不可避免将被更新，因此系统的可扩充性及版本的兼容性好坏，直接影响着应用系统和用户需求的发展和功能的提升。另一方面，它还要有与其它系统的接口能力，利用各系统功能之长，进行优势互补。

2.3.2标准化

现有信息技术的发展越来越快，为了使该系统在未来运行过程中其技术能和整个信息技术的发展同步，系统数据仓库应具有备灵活适应性和良好的可扩展性，系统的结构设计和产品选型要坚持标准化，首先采用国家标准和国际标准，其次采用广为流传的实用化工业标准。

2.3.3可管理性

本系统数据仓库是一个比较大、较复杂的系统，它包含大量硬件设备、软件系统和数据信息资源，这些资源分布在各个不同的地点，因此系统的技术方案要提供多层次、方便、有效的管理手段，为系统正常运行提供技术管理保障。

2.3.4可配臵性

由于整个系统数据仓库涉及的系统比较多，业务种类比较复杂，因此系统的灵活配臵性就显得非常重要，系统的可配臵性应包括部门配臵、人员角色配臵、公文样式配臵、处理流程配臵等。

2.3.5数据仓库项目范围

1、数据仓库是信息系统的核心和基础

2、数据仓库是信息系统的各个部分是否能紧密地结合在一起以及如何结合的关键所在。

3、数据仓库设计是信息系统开发和建设的重要组成部分

2.4开发过程和结构选择

2.4.1.结构开发

在数据仓库规划中一般需要经历这样几个过程：选择实现策略、确定数据仓库的开发目标和实现范围、选择数据仓库体系结构、建立商业和项目规划预算。

当数据仓库规划完成后，需要编制相应的数据仓库规划说明书，说明数据仓库与企业战略的关系，以及与企业急需处理的、范围相对有限的开发机会，重点支持的职能部门和今后数据仓库开发工作的建议，实际使用方案和开发预算，作为数据仓库实际开发的依据。

2.4.2.结构选择

数据仓库的结构可以进行灵活的选择，可将组织所使用的各种平台进行恰当的分割，把数据源、数据仓库和最终用户使用的工作站分割开来进行恰当的设计。

2.5数据仓库的应用结构

基于业务处理系统的数据仓库在这种结构中，将运作的数据用于无需修改数据的只读应用程序中。具有这种结构的数据仓库元数据仓库是一种虚库，而不是数据仓库自身的元数据。在数据仓库元数据仓库的直接指导下，对数据仓库的查询就是简单的从数据仓库中抽取数据。

单纯数据仓库

利用在数据仓库中的数据源净化、集成、概括和集成等操作，将数据源从业务处理系统中传输进集中的数据仓库，各部门的数据仓库应用只在数据仓库中进行。这种结构经常发生在多部门、少用户使用数据仓库的情况下。这里的集中仅仅是逻辑上的，物理上可能是分散的。

单纯数据集市

数据集市是指在部门中使用的数据仓库，因为企业中的各个职能部门都有自己的特殊需要，而统一的数据仓库可能不能满足这些部门的特殊要求。这种体系结构经常发生在个别部门对数据仓库的应用感兴趣，而组织中其他部门却对数据仓库的应用十分冷漠之时，由热心的部门单独开发式所采用。

数据仓库和数据集市

企业各部门拥有满足自己需要的数据集市，其数据从企业数据仓库中获取，而数据仓库从企业各种数据源中收集和分配。这种体系结构是一种较为完善的数据仓库体系结构，往往发生在组织整体对数据仓库应用感兴趣之时所采用的体系结构。

2.6数据仓库的技术平台结构

单层结构

单层结构主要是在数据源和数据仓库之间共享平台，或者让数据源、数据仓库、数据集市与最终用户工作站使用同一个平台。共享一个平台可以降低数据抽取和数据转换的复杂性，但是共享平台在应用中可能遇到性能和管理方面的问题，这种体系结构一般在数据仓库规模较小，而组织的业务系统平台具有较大潜力之时所采用。

客户/服务器两层结构

一层为客户机，一层为服务器，最终用户访问工具在客户层上运行，而数据源、数据仓库和数据集市位于服务器上，该技术机构一般用于普通规模的数据仓库。

三层客户/服务器结构

基于工作站的客户层、基于服务器的中间层和基于主机的第三层。主机层负责管理数据源和可选的源数据转换；服务器运行数据仓库和数据集市软件，并且存储仓库的数据；客户工作站运行查询和报表运用程序，且还可以存储从数据集市或数据仓库卸载的局部数据。在数据仓库稍具规模，两层数据仓库结构已经不能满足客户的需求，要讲数据仓库的数据存储管理、数据仓库的应用处理和客户端应用分开之时，可以采用这种结构。

多层式结构

这是在三层机构基础上发展起来的数据仓库结构，在该结构中从最内数据层到最外层的客户层依次是：单独的数据仓库存储层、对数据仓库和数据集市进行管理的数据仓库服务层、进行数据仓库查询处理的查询服务层、完成数据仓库应用处理的应用服务层和面向最终用户的客户层。体系层次可能多达五层，这种体系结构一般用于超规模数据仓库系统。

2.7数据仓库使用方案和项目规划预算

数据仓库的实际使用方案与开发预算，是数据仓库规划中最后需要确定的问题。因为数据仓库主要用于对企业管理人员的决策支持，确保其实用性是十分重要的，因此需要让最终用户参与数据仓库的功能设计。这种参与是通过用户的实际使用方案进行的，使用方案是一个非常重要的需求模型。实际使用方案必须有助于阐明最终用户对数据仓库的要求，这些要求有的只使用适当的数据源就可以得到基本满足，而有的却需要来自企业外部的数据源，这就需要通过使用方案将这些不同的要求联系起来。

实际使用方案还可以将最终用户的决策支持要求与数据仓库的技术要求联系起来。因为当用户确定最终要求后，为元数据仓库的范围确定一个界限。还可以确定所需要的历史信息的数量，当根据特定的用户进行数据仓库的规划时，就可确定最终用户所关心的维度（时间、方位、商业单位和生产企业），因为维度与所需要的概括操作有明显的关系，必须选择对最终用户有实际意义的维度，如：“月”、“季度”、“年”等。最后，还可以确定数据集市/数据仓库的结构需要，使设计人员确定采用单纯数据仓库结构，还是单纯的数据集市结构或者是两者相结合的结构。

在实际使用开发方案确定后，还需要对开发方案的预算进行估计，确定项目的投资数额。投资方案的确定可以依据以往的软件开发成本，但是这种预算的评估比较粗糙。另一种方法是参照结构进行成本评估，也就是说，将数据仓库实际使用方案所确定的构件进行分解，根据各个构件的成本进行预算估算。数据仓库的构件包含在数据源、数据仓库、数据集市、最终用户存取、数据管理、元数据管理、传输基础等部分中，这些构件有的在企业原有信息系统中已经具备，有的可以选择商品化构件，有的则需要自我开发。根据这些构件的不同来源，可以确定比较准确的预算。

在完成数据仓库规划后，就需要编制数据仓库开发说明书，说明系统与企业战略目标的关系，以及系统与企业急需处理的范围相对有限的开发机会，所设想的业务机会的说明以及目标任务概况说明、重点支持的职能部门和今后工作的建议。数据仓库项目应有明确的业务价值计划开始，在计划中需要阐明期望取得的有形和无形的利益。无形利益包含利用数据仓库使决策完成得更快更好等利益。

业务价值计划最好由目标业务主管来完成，因为数据仓库是用户驱动的，应该让用户积极参与数据仓库的建设，在规划书中要确定数据仓库开发目标的实现范围、体系结构和使用方案及开发预算。

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。具体采集系统技术结构图如下:

某某银行数据仓库建设项目方案说明

XX 银行 EDW/ 数据仓库项目方案 目录 第一章系统总体架构 (5) 1.1总体架构设计概述 (5) 1.1.1 总体架构的设计框架 (5) 1.1.2总体架构的设计原则 (6) 1.1.3总体架构的设计特点 (7) 1.2 EDW执行架构 (7) 1.2.1执行架构概述 (8) 1.2.2执行架构设计原则 (8) 1.2.3执行架构框架 (9) 1.3 EDW逻辑架构............................................ 1 8

1.3.1逻辑架构框架.......................................... 1 8 1.3.2数据处理流程......................................... 2 7 1.4 EDW运维架构............................................ 2 7 1.4.1 运维架构概述 (27) 1.4.2 运维架构的逻辑框架 (29) 1.5 EDW数据架构............................................ 3 6 1.5.1数据架构设计原则...................................... 3 6 1.5.2数据架构分层设计....................................... 3 8 1.6 EDW应用架构............................................. 4 1 1.6.1应用架构设计原则....................................... 4 1 1.6.2数据服务............................................... 4 2 1.6.3 应用服务 (43) 第二章ETL体系建设 ........................................... 4 4 2.1 ETL架构概述.............................................. 4 4 2.2 ETL设计方案.............................................. 4 6 2.3 ETL关键设计环节......................................... 4 6 2.3.1 接口层设计策略 (46)

数据仓库建设方案84099

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。

数据仓库设计的21条原则：7个步骤,7个禁忌和7种思路

高效实现数据仓库的七个步骤 数据仓库和我们常见的RDBMS系统有些亲缘关系，但它又有所不同。如果你没有实施过数据仓库，那么从设定目标到给出设计，从创建数据结构到编写数据分析程序，再到面对挑剔的用户的评估，整个过程都会带给你一种与以往的项目完全不同的体验。一句话，如果你试图以旧有的方式创建数据仓库，那你所面对的不是预算超支就是所建立的数据仓库无法良好运作。 在处理一个数据仓库项目时需要注意的问题很多，但同时也有很多有建设性的参考可以帮助你更顺利的完成任务。开放思维，不断尝试新的途径，对于找到一种可行的数据仓库实现方法来说也是必需的。 1. 配备一个全职的项目经理或你自己全面负责项目管理 在通常情况下，项目经理都会同时负责多个项目的实施。这么做完全是出于资金和IT资源方面的考虑。但是对于数据仓库项目的管理，绝对不能出现一人身兼数个项目的情况。由于你所处的领域是你和你的团队之前没有进入过的领域，有关数据仓库的一切－数据分析、设计、编程、测试、修改、维护－全都是崭新的，因此你或者你指派的项目经理如果能全心投入，对于项目的成功会有很大帮助。 2. 将项目管理职责推给别的项目经理 由于数据仓库实现过程实在是太困难了，为了避免自虐，你可以在当前阶段的项目完成后就将项目管理职责推给别的项目经理。当然，这个新的项目经理一定要复合第一条所说的具有全职性。为什么要这么做呢？首先，从项目经理的角度看，数据仓库实施过程的任何一个阶段都足以让人身心疲惫。从物理存储设备的开发到Extract-Transform-Load的实现，从设计开发模型到OLAP，所有阶段都明显的比以前接触的项目更加困难。每个阶段不但需要新的处理方法、新的管理方法，还需要创新性的观点。所以将管理职责推给别的项目经理不但不会对项目有损害，还可以起到帮助作用。 3.与用户进行沟通 这里所讲的内容远比一篇文章本身要重要的多。你必须明白，在数据仓库的设计阶段，那些潜在用户自己也不清楚他们到底需要数据仓库为他们做什么。他们在不断的探索和发现自己的需求，而你的开发团队也在和客户的接触中做着同样的事情。更加频繁的与客户接触，多做记录，

商业银行数据仓库报表设计分析

**商业银行数据仓库 报表设计 版本：1.0 4/18/2020

目录 1.报表系统 (3) 1.1. 业务分析 (3) 1.2. 财务分析报表系统 (3) 1.2.1.资产业务分析（月） (3) 1.2.1.1. 资产规模增长情况分析 (4) 1.2.1.2. 资产增量变化情况分析 (4) 1.2.1.3. 资产结构变化情况分析 (4) 1.2.1.4. 贷款资产专项统计 (5) 1.2.2.负债业务分析 (5) 1.2.2.1. 负债规模增长情况分析表 (5) 1.2.2.2. 负债增量变动情况分析表 (5) 1.2.2.3. 负债结构变化情况分析表 (6) 1.2.2.4. 存款负债专项统计 (6) 1.2.3.所有者权益分析 (6) 1.2.3.1. 所有者权益增长情况分析 (6) 1.2.3.2. 所有者权益增量变动情况分析 (7) 1.2.3.3. 所有者权益结构变化情况分析 (7) 1.2.4.财务收支分析 (7) 1.2.4.1. 收支规模增长情况分析 (7) 1.2.4.2. 收支增量变动情况分析 (8) 1.2.4.3. 当期收支情况分析 (8) 1.2.4.4. 财务收支结构变动情况分析 (8) 1.2.4.5. 财务收支计划完成情况分析 (8) 1.2.5.财务比率分析 (9) 1.2.5.1. 各项财务比率分析表 (9) 1.3. 资金计划业务需求 (10) 1.3.1.资金头寸统计 (10) 1.3.2.资金负债管理指标 (10) 1.3.3.现金管理 (10) 1.3.3.1. 结算备付金统计 (10) 1.3.3.2. 库存现金统计 (11) 1.3.3.2.1. 即时余额统计 (11) 1.3.3.2.2. 日均余额统计 (11) 1.3.3.3. 业务量统计 (11) 1.3.4.票据贴现业务统计 (12) 1.4. 综合统计分析 (12) 1.4.1.存款统计 (12) 1.4.1.1. 存款结构统计 (12) 1.4.1.1.1. 日均存款统计 (12) 1.4.1.1.2. 存款即时余额统计 (12)

EDW数据仓库项目方案

XX银行 EDW/数据仓库项目方案

目录 第一章系统总体架构................................................................. ５1.1总体架构设计概述............................................................... ５ 1.1.1总体架构的设计框架 ..................................................... ５ 1.1.2总体架构的设计原则 ..................................................... ６ 1.1.3总体架构的设计特点 ..................................................... ７1.2EDW执行架构.................................................................... ７ 1.2.1执行架构概述............................................................... ８ 1.2.2执行架构设计原则 ........................................................ ８ 1.2.3执行架构框架............................................................... ９1.3EDW逻辑架构................................................................. １８ 1.3.1逻辑架构框架............................................................ １８ 1.3.2数据处理流程............................................................ ２７1.4EDW运维架构................................................................. ２８ 1.4.1运维架构概述............................................................ ２８ 1.4.2运维架构的逻辑框架 .................................................. ３０1.5EDW数据架构................................................................. ３６ 1.5.1数据架构设计原则 ..................................................... ３６

数据仓库基本架构

数据仓库的基本架构 xiaoyi发表于 2013-07-31 23:57 来源：网站数据分析 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用： 从图中可以看出数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自上而下流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。 数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load）的过程，ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。 下面主要简单介绍下数据仓库架构中的各个模块，当然这里所介绍的数据仓库主要是指网站数据仓库。 数据仓库的数据来源

其实之前的一篇文章已经介绍过数据仓库各种源数据的类型——数据仓库的源数据类型，所以这里不再详细介绍。 对于网站数据仓库而言，点击流日志是一块主要的数据来源，它是网站分析的基础数据；当然网站的数据库数据也并不可少，其记录这网站运营的数据及各种用户操作的结果，对于分析网站Outcome这类数据更加精准；其他是网站内外部可能产生的文档及其它各类对于公司决策有用的数据。 数据仓库的数据存储 源数据通过ETL的日常任务调度导出，并经过转换后以特性的形式存入数据仓库。其实这个过程一直有很大的争议，就是到底数据仓库需不需要储存细节数据，一方的观点是数据仓库面向分析，所以只要存储特定需求的多维分析模型；另一方的观点是数据仓库先要建立和维护细节数据，再根据需求聚合和处理细节数据生成特定的分析模型。我比较偏向后面一个观点：数据仓库并不需要储存所有的原始数据，但数据仓库需要储存细节数据，并且导入的数据必须经过整理和转换使其面向主题。简单地解释下： (1).为什么不需要所有原始数据？数据仓库面向分析处理，但是某些源数据对于分析而言没有价值或者其可能产生的价值远低于储存这些数据所需要的数据仓库的实现和性能上的成本。比如我们知道用户的省份、城市足够，至于用户究竟住哪里可能只是物流商关心的事，或者用户在博客的评论内容可能只是文本挖掘会有需要，但将这些冗长的评论文本存在数据仓库就得不偿失；

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

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。在数据仓库建成后，也需要经常对其性能进行监控，并随着需求和数据量的变更进行调整。 优化数据仓库设计的主要方法是： 合并不同的数据表。 通过增加汇总表避免数据的动态汇总。 通过冗余字段减少表连接的数量，不要超过3~5个。 用ID代码而不是描述信息作为键值。 对数据表做分区。 6.数据清洗转换和传输 由于业务系统所使用的软硬件平台不同，编码方法不同，业务系统中的数据在加载到数据仓库之前，必须进行数据的清洗和转换，保证数据仓库中数据的一致性。 在设计数据仓库的数据加载方案时，必须考虑以下几项要求： 加载方案必须能够支持访问不同的数据库和文件系统。 数据的清洗、转换和传输必须满足时间要求，能够在规定的时间范围内完成。 支持各种转换方法，各种转换方法可以构成一个工作流。 支持增量加载，只把自上一次加载以来变化的数据加载到数据仓库。 7.开发数据仓库的分析应用 建立数据仓库的最终目的是为业务部门提供决策支持能力，必须为业务部门选择合适的工具实现其对数据仓库中的数据进行分析的要求。 信息部门所选择的开发工具必须能够： 满足用户的全部分析功能要求。数据仓库中的用户包括了企业中各个业务部门，他们的业务不同，要求的分析功能也不同。如有的用户只是简单的分析报表，有些用户则要求做预 测和趋势分析。 提供灵活的表现方式。分析的结果必须能够以直观、灵活的方式表现，支持复杂的图表。 使用方式上，可以是客户机/服务器方式，也可以是浏览器方式。 事实上，没有一种工具能够满足数据仓库的全部分析功能需求，一个完整的数据仓库系统的功能可能是由多种工具来实现，因此必须考虑多个工具之间的接口和集成性问题，对于用户来说，希望看到的是一致的界面。 8.数据仓库的管理

数据仓库建设的几点建议.doc

北京甲骨文软件有限公司咨询经理鲁百年博士 一、国内信息化的现状 1、信息化建设的发展历史： 在国内信息化建设过程中，基本上是按照当时业务系统的需求进行建设，例如：在一个企业中，财务部门为了减少工资发放的差错，提高发放的效率，先建设一个工资发放和管理程序；为了报账和核对的需求，建设一个财务管理程序；在银行首先为了业务处理的方便，将最基本的手工记帐和处理的业务建成一个系统，过一段时间，如果有新的业务推出，就再建设一个新的系统，或在原系统的基础上增加新的业务处理。这样的结果使每个系统和系统之间缺少真正的信息沟通和信息交换。 2、为何要建立数据仓库： 前面我们讲过，业务系统各自为政，相互独立。当很多业务系统建立后，由于领导的要求和决策的需求，需要一些指标的分析，在相应的业务系统基础上再增加分析和相应的报表功能，这样每个系统就增加了报表和分析功能。但是，由于数据源不统一导致了对同一个指标分析的结果不相同。为了解决该问题，Bell Inman提出了数据仓库的概念，其目的是为了分析和决策的需要，将相互分离的业务系统的数据源整合在一起，可以为领导和决策层提供分析和辅助决策。 3、国内企业对数据仓库建设认识的误区： 大家对数据仓库的认识是将业务系统的数据进行数据抽取、迁移和加载（ETL），将这些数据进行整合存放在一起，统一管理，需要什么样的分析就可提供什么样的分析，这就是数据仓库。这样做的结果是花了一年到两年的时间都无法将整个企业业务系统的数据整合在一起，花钱多、见效慢、风险大。一年后领导问起数据仓库项目时，回答往往是资金不足，人力不够，再投入一些资源、或者再延长半年的时间就会见到效果，但是往往半年过后还是仅仅可以看到十几张或者几十张报表。领导不满意，项目负责人压力也很大，无法交待。这时，项目经理或者项目负责人才意识到，项目有问题，但是谁也不敢说项目有问题，因为这样显然是自己当时的决策失误。怎么办？寻找咨询公司或者一些大的厂商，答案往往是数据仓库缺乏数据模型，应该考虑数据模型。如果建设时考虑到整个企业的数据模型，就可以建设成企业级的数据仓库（EDW）。什么是数据模型，就是满足整

银行数据仓库构建分析

如何构建银行数据仓库 数据仓库技术作为一项数据管理领域的新技术，其精髓在于针对联机分析处理(OLAP)提出了一种综合的解决方案，与以往很多技术不同的是，它主要是一种概念，在此概念指导下完成系统的构造。既没有可以直接购买到的现成产品，也没有具体的分析规和实现方法，也就是说没有成熟、可靠且被广泛接受的数据仓库标准。在以往关系数据库的设计和实现中，不仅有详细的理论推导，还有无数的设计实例，无论你使用的是什么公司的数据库产品、开发工具，只要按照规做，那么实现同一业务需求的方案都会很相似。而现有数据仓库的实现中，出现了MOLAP方案和ROLAP方案的区别，出现了形形色色的数据仓库建模工具、表现工具，而设计人员的个人经验和素质也会在其中扮演很重要的角色。 数据仓库技术的实现方式 目前在数据仓库技术的实际应用中主要包括如下几种具体实现方式。 1、在关系数据库上建立数据仓库(ROLAP) 2、在多维数据库上建立数据仓库(MOLAP)

MOLAP方案是以多维方式来组织数据，以多维方式来存储数据；ROLAP 方案则以二维关系表为核心表达多维概念，通过将多维结构划分为两类表:维表和事实表，使关系型结构能较好地适应多维数据的表示和存储。在多维数据模型的表达方面，多维矩阵比关系表更清晰且占用的存储更少，而通过关系表间的连接来查询数据的ROLAP系统，系统性能成为最大问题。MOLAP方案比ROLAP方案要简明，索引及数据聚合可以自动进行并自动管理，但同时丧失了一定的灵活性。ROLAP方案的实现较为复杂，但灵活性较好，用户可以动态定义统计和计算方式，另外能保护在已有关系数据库上的投资。 由于两种方案各有优劣，因此在实际应用中，往往将MOLAP和ROLAP 结合使用，即所谓的混合模型。利用关系数据库存储历史数据、细节数据或非数值型数据，发挥关系数据库技术成熟的优势，减少花费，而在多维数据库中存储当前数据和常用统计数据，以提高操作性能。 3、在原有关系库上建立逻辑上的数据仓库 由于目前正在运行的OLTP系统中已经积累了海量数据，如何从中提取出决策所需的有用信息就成为用户最迫切的需要。新建数据仓库固然能从功能、性能各方面给出一个完整的解决方案，但需要投入大量的人力、物力，并且数据仓库的建设和分析数据的积累需要一段时间，无法及时满足用户对信息分析的迫切需要。因此在筹建数据仓库的前期，可以采用一些合适的表现工具，在原有OLTP系统上建立起一个逻辑的数

数据仓库设计文档模板

数据仓库设计与实现 学号 128302106 姓名江晨婷 成绩 教师张丹平 二O一五年四月

数据仓库建设方案设计与实现 摘要：本文以博士学位调查为基础，创建方案，设计与实现数据仓库，通过对当前各种主流数据仓库软件在性能、价格等方面的对比，充分考虑统计业务、单位数量等实际情况，本系统决定采用SQL Server 2005数据仓库软件来构建综合信息分析系统的数据仓库。 关键词：数据仓库；联机分析；数据挖掘；博士学位 一、概述 数据仓库的设计一般从操作型数据开始，通常需要经过以下几个处理过程；数据仓库设计——数据抽取——数据管理。 1.数据仓库设计 根据决策主题设计数据仓库结构，一般采用星型和雪花模型设计其数据模型，在设计过程中应保证数据仓库的规范化和体系各元素的必要联系。 2.数据抽取 根据元数据库中的主题表定义、数据源定义、数据抽取规则定义对异地异构数据源进行清理、转换、对数据进行重新组织和加工，装载到数据仓库的目标库中。 3.数据管理 数据管理分为目标数据维护和元数据维护两方面。目标数据维护是根据元数据为所定义的更新频率、更新数据项等更新计划任务来刷新数据仓库，以反映数据源的变化，且对时间相关性进行处理。元数据是数据仓库的组成部分，元数据的质量决定整个数据仓库的质量。当数据源的运行环境、结构及目标数据的维护计划发生变化时，需要修改元数据。 二、博士学位授予信息年度数据统计分析 1.按主管部门统计 从主管部门的角度，分析在一个时间段（年）内，各主管部门所授予的博士学位信息统计。可回答如“2008，由某部门主管的，博士学位授予一共有多少，其平均学习年限是多少，脱产学习的有多少人?”等问题。具有表格和图形两种方式来展示分析结果。典型报表格式如表1所示

数据仓库模型建设规范1.0

数据仓库模型建设规范 1.概述 数据仓库不同于日常的信息系统开发,除了遵循其他系统开发的需求、分析、设计、测试等通常的软件生命周期之外，它还涉及到企业信息数据的集成,大容量数据的阶段处理和分层存储,数据仓库的模式选择等等,因此数据仓库的模型设计异常重要,这也是关系到数据仓库项目成败的关键。 物理模型就像大厦的基础架构,就是通用的业界标准,无论是一座摩天大厦也好,还是茅草房也好,在架构师的眼里,他只是一所建筑,地基—层层建筑—封顶,这样的工序一样也不能少,关系到住户的安全,房屋的建筑质量也必须得以保证,唯一的区别是建筑的材料,地基是采用钢筋水泥还是石头,墙壁采用木质还是钢筋水泥或是砖头;当然材料和建筑细节还是会有区别的,视用户给出的成本而定;还有不可忽视的一点是,数据仓库的数据从几百GB到几十TB不等,即使支撑这些数据的RDBMS无论有多么强大,仍不可避免地要考虑数据库的物理设计。 数据仓库建模的设计目标是模型的稳定性、自适应性和可扩展性。为了做到这一点，必须坚持建模的相对独立性、业界先进性原则。 2.数聚模型架构 在数聚项目实施过程，我们一般将数据仓库系统的数据划分为如下图所示几个层次。

2.1.数据架构图

2.2.架构工作方法规范

2.3.准备层L0 2.3.1.主要数据结构 临时表：从数据源抽取，直接落地到临时表。临时表总是保存这次抽取的数据，不保留历史数据。也就是说，如果是全量抽取的话，就是源系统整个表的数据，如果 是增量抽取的话，就是自从上次修改后的数据。 接口表：从临时表，经过清洗、转换到达接口表。接口表保存历史数据，也就是说，如果是全量抽取的话，就是源系统整个表的数据，如果是增量抽取的话。 接口表里面也是源系统整个表的数据。 转换表：为了进行清洗和转换建立的中间辅助表。 2.3.2.命名规范 临时表：L0_TMP_源系统_具体业务或 L0_TMP_业务主题_具体业务（对单一源）举例：L0_TMP_POS_SALESORDER 接口表：L0_DCI_业务主题_具体业务表 举例：L0_DCI_SALES_SALESORDER 转换表：L0_MAP_具体业务表 举例：L0_MAP_SALES 2.3.3.开发工作 ●开发数据抽取接口，落地TMP区 ●开发数据清洗转换程序，落地DCI区，多源系统进行合并 ●开发数据装载程序，装载到L1层 2.4.原子层L1 2.4.1.主要数据结构 维度表：整个数据仓库一致的维度 代码表：维度属性，非维度代码等。 原子事实表：根据业务主题，形成原子事实表 汇总事实表：根据分析主题，业务主题形成合并或汇总的事实表。

数据仓库的基本架构

数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用： 从图中可以看出数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自上而下流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。 数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load）的过程，ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL 的正常和稳定。 下面主要简单介绍下数据仓库架构中的各个模块，当然这里所介绍的数据仓库主要是指网站数据仓库。 数据仓库的数据来源 其实之前的一篇文章已经介绍过数据仓库各种源数据的类型——数据仓库的源数据类型，所以这里不再详细介绍。 对于网站数据仓库而言，点击流日志是一块主要的数据来源，它是网站分析的基础数据；当然网站的数据库数据也并不可少，其记录这网站运营的数据及各种用户操作的结果，对于分析网站Outcome这类数据更加精准；其他是网站内外部可能产生的文档及其它各类对于公司决策有用的数据。

数据仓库的数据存储 源数据通过ETL的日常任务调度导出，并经过转换后以特性的形式存 入数据仓库。其实这个过程一直有很大的争议，就是到底数据仓库需不需要储存细节数据，一方的观点是数据仓库面向分析，所以只要存储特定需求的多维分析模型；另一方的观点是数据仓库先要建立和维护细节数据，再根据需求聚合和处理细节数据生成特定的分析模型。我比较偏向后面一个观点：数据仓库并不需要储存所有的原始数据，但数据仓库需要储存细节数据，并 且导入的数据必须经过整理和转换使其面向主题。简单地解释下： (1).为什么不需要所有原始数据？数据仓库面向分析处理，但是某些源 数据对于分析而言没有价值或者其可能产生的价值远低于储存这些数据所 需要的数据仓库的实现和性能上的成本。比如我们知道用户的省份、城市足够，至于用户究竟住哪里可能只是物流商关心的事，或者用户在博客的评论内容可能只是文本挖掘会有需要，但将这些冗长的评论文本存在数据仓库就得不偿失； (2).为什么要存细节数据？细节数据是必需的，数据仓库的分析需求会 时刻变化，而有了细节数据就可以做到以不变应万变，但如果我们只存储根据某些需求搭建起来的数据模型，那么显然对于频繁变动的需求会手足无措； (3).为什么要面向主题？面向主题是数据仓库的第一特性，主要是指合 理地组织数据以方面实现分析。对于源数据而言，其数据组织形式是多样的，像点击流的数据格式是未经优化的，前台数据库的数据是基于OLTP操作组织优化的，这些可能都不适合分析，而整理成面向主题的组织形式才是真正地利于分析的，比如将点击流日志整理成页面（Page）、访问（Visit或Session）、用户（Visitor）三个主题，这样可以明显提升分析的效率。 数据仓库基于维护细节数据的基础上在对数据进行处理，使其真正地能够应用于分析。主要包括三个方面： 数据的聚合 这里的聚合数据指的是基于特定需求的简单聚合（基于多维数据的聚合体现在多维数据模型中），简单聚合可以是网站的总Pageviews、Visits、

银行信用卡数据仓库建设

银行信用卡数据仓库建设 一、需求分析 银行建立数据仓库的必要性。中国的银行业在发展过程中，已逐步实现了绝大多数核心业务的计算机处理，积累了大量的客户数据和经营数据，这些数据是银行的宝贵财富，如何利用这些数据，发掘有价值的信息，解决问题的关键是建立银行企业级的数据仓库，实现对银行所有经营信息和客户信息的有效存储，并针对银行不同部门的管理决策需要，进行多层次的数据加工处理，以多种方式呈现真正有价值的信息（例如，维度，商业需求用户数量等），满足银行管理决策和客户分析的需要。 由此可以看出，整合数据建立一个全银行统一的数据中心，对于银行来说是非常重要的。通过数据仓库技术，将x银行全国各地的数据整合，并对数据进行一系列的抽取、加工、清洗、加载，使得数据能够有很高的利用价值。通过智能化的报表加工工具Cognos来快速的生成多种多样的报表，从不同的维度来展现数据。这些报表对于管理层来说数据更准确、更有价值，而且还可以根据上级的不同需求来随时生成想要看到的报表。这些对于银行发展新的客户、改善与老客户的关系、提高市场竞争力和占有率是非常重要和迫切的。 二．维度分析 1）卡量分析 2）客户量分析

3）账户分析 通过对卡量、客户量和账户量分析指标的业务定义的分析，卡信息汇总表选取的入仓字段有卡号、开卡日期、激活日期、销卡日期、销卡日期、到期日、发卡机构。 通过对卡量、客户量和账户量分析指标的业务定义的分析，选取的入仓字段有机构代码、性别代码、客户号。 通过对卡量、客户量和账户量分析指标的业务定义的分析，选取的账号信息汇总表的入仓字段有账号、销户日期、账户状态、开户日期、销户日期、账户余额、逾期状态。 三、所用到的技术简单概述 1）ETL概述 E是Extraction的简写，表示数据的抽取；T是Transformation的简写，表示数据的转换；L是Loading的简写，表示数据的加载。ETL是数据抽取(Extraction)、转换(Transformation)、加载(Loading)的过程。 抽取(Extraction)，在数据仓库系统的建设中是对数据的操作，就是将数据从 各种原始的业务系统中读取出来，这是要建立数据仓库系统的所有工作的前提。

建设数据仓库的八个步骤

大数据技术部 建设数据仓库的八个步骤2017年04月25日编制

建设数据仓库的八个步骤 摘要：建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用；信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题。 关键词：数据仓库元数据 建设数据仓库 建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用；信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题，从数据源中抽取哪些数据。因此数据仓库的项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成，双方需要相互沟通，协作开发数据仓库。 开发数据仓库的过程包括以下几个步骤。 1.系统分析，确定主题 建立数据仓库的第一个步骤就是通过与业务部门的充分交流，了解建立数据仓库所要解决的问题的真正含义，确定各个主题下的查询分析要求。 业务人员往往会罗列出很多想解决的问题，信息部门的人员应该对这些问题进行分类汇总，确定数据仓库所实现的业务功能。一旦确定问题以后，信息部门的人员还需要确定一下几个因素： ·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。 由于双方在理解上的差异，确定问题和了解问题可能是一个需要多次往复的过程，信息部门

的人员可能需要做一些原型演示给业务部门的人员看，以最终确定系统将要实现的功能确实是业务部门所需要的。 2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台 在数据仓库所要解决的问题确定后，第二个步骤就是选择合适的软件平台，包括数据库、建模工具、分析工具等。这里有许多因素要考虑，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。

数据仓库技术制定方案

数据仓库制定方案 在当下的数据仓库系统安全控制模块中，我国数据仓库安全分为不同的等级。总体来说，我国的数据仓库安全性是比较低。为更好的健全计算机数据仓库体系，进行数据仓库安全体系的研究是必要的。很多软件都是因为其比较缺乏安全性而得不到较大范围的应用，归根结底是数据仓库安全性级别比较低。为满足现阶段数据仓库安全工作的需要，有利于数据仓库保密性的控制，保证这些数据存储与调用的一致性。 当前数据仓库安全控制过程中，首先需要对这些数据进行可用性的分析，从而有利于避免数据仓库遭到破坏，更有利于进行数据仓库的损坏控制及其修复。其次为了保证数据仓库的安全性、效益性，也离不开对数据仓库整体安全性方案的应用。最后必须对数据仓库进行的一切操作进行跟踪记录，以实现对修改和访问数据仓库的用户进行追踪，从而方便追查并防止非法用户对数据仓库进行操作。 2.1数据仓库安全整体规划 本方案通过对电力行业敏感信息泄露安全威胁的分析，对数据仓库安全进行整体设计与规划，通过全系列数据仓库安全产品相互之间分工协作，共同形成整体的防护体系，覆盖了数据仓库安全防护的事前诊断、事中控制和事后分析。 制定严密可行的实施计划，整个工程严格按照计划进行；公司质量控制部利用ISO9000质量管理规范对工程的软件开发及实施全过程进行监督和控制；建立完善的软件开发和工程实施的文档体系。对程序进行测试，对各个模块之间的关联情况下可能出现的问题进行严密的测试，并不断完善在测试过程中暴露出来的问题。在这过程中质量控制小组将全程参与，确保软件质量。 需求调研是数据仓库开发的最重要的环节之一，在调研的过程中能否真实、准确地描述客户的需求，对于数据仓库的开发有着举足轻重的影响。与客户沟通不够导致对同一个事物的描述或者理解有分歧和差异，或者调研过程中流于表面文字，而没有进入实际的操作，都可能造成在需求调研的过程中造成对需求不精确的理解。失之毫厘，谬之千里，需求调研的微小差异可能会在软件的开发过程中造成较大的偏差，直接影响了工程的建设质量。为此我们为需求调研工作分配了充裕的人力的时间，制定了完善的调研方案，对需求调研的深度和广度做了规

数据仓库设计与实现

数据仓库的设计与实现

第1章数据仓库的设计与实现 1.1数据仓库设计过程 数据仓库的设计一般从操作型数据开始，通常需要经过以下几个处理过程；数据仓库设计——数据抽取——数据管理。 一、数据仓库设计 根据决策主题设计数据仓库结构，一般采用星型和雪花模型设计其数据模型，在设计过程中应保证数据仓库的规范化和体系各元素的必要联系。 二、数据抽取 根据元数据库中的主题表定义、数据源定义、数据抽取规则定义对异地异构数据源进行清理、转换、对数据进行重新组织和加工，装载到数据仓库的目标库中。 三、数据管理 数据管理分为目标数据维护和元数据维护两方面。目标数据维护是根据元数据为所定义的更新频率、更新数据项等更新计划任务来刷新数据仓库，以反映数据源的变化，且对时间相关性进行处理。元数据是数据仓库的组成部分，元数据的质量决定整个数据仓库的质量。当数据源的运行环境、结构及目标数据的维护计划发生变化时，需要修改元数据。 1.2需求分析与决策主题的选取 通过对管理者和各级别的用户的数据分析需求进行调研，我们收集并整理出了用户的决策分析需求如下： 1.2.1 博士学位授予信息年度数据统计分析 一、按主管部门统计 从主管部门的角度，分析在一个时间段（年）内，各主管部门所授予的博士学位信息统计。可回答如“2008，由某部门主管的，博士学位授予一共有多少，其平均学习年限是多少，脱产学习的有多少人?”等问题。具有表格和图形两种方式来展示分析结果。典型报表格式如表1所示。

表1 200__年度授予博士学位情况统计表（按主管部门统计） 表1续200__年度授予博士学位情况统计表（按主管部门统计） 二、按性质类别统计