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。
2.5数据仓库模型的设计 数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151: .概念模型设计; .逻辑模型设计; .物理模型设计; 下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。 2.5.1概念模型设计 进行概念模型设计所要完成的工作是: <1>界定系统边界 <2>确定主要的主题域及其内容 概念模型设计的成果是，在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。 概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。 1.界定系统的边界 数据仓库是面向决策分析的数据库，我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求，但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前: . 要做的决策类型有哪些? . 决策者感兴趣的是什么问题? . 这些问题需要什么样的信息? . 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据? 这样，我们可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力进行最需要的部分的开发。因而，从某种意义上讲，界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析，因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。 2，确定主要的主题域 在这一步中，要确定系统所包含的主题域，然后对每个主题域的内
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:
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。
归一大数据平台 数据仓库 系统设计说明书受控不受控
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目录 1引言 (5) 1.1文档编制目的 (5) 1.2背景 (6) 1.3词汇表 (6) 1.4参考资料 (6) 2总体设计 (7) 2.1软件体系结构 (7) 2.2系统运行体系......................................................................... 错误！未定义书签。 2.2.1运行体系图..................................................................... 错误！未定义书签。 2.2.2程序/模块对应表............................................................ 错误！未定义书签。 2.3系统物理结构 (7) 2.4技术路线 (8) 3系统接口设计 (8) 3.1用户接口 (8) 4子系统/模块设计 (8) 4.1数据仓库 (8) 4.1.1ODL(操作数据)层设计 (8) 4.1.2BDL(数据仓库)层设计 (10) 4.1.3IDL(宽表)层设计 (11) 4.1.4PDL(应用)层设计 (12) 4.1.5PUB(维度)层设计 (15) 4.1.6数据导出设计 (16) 5数据结构与数据库设计 (17) 6外部存储结构设计 (17) 7故障处理说明 (17) 8尚需解决的问题 (18)
编写指南： 本模板力图给出系统设计阶段可能包括的基本信息，重点在于和需求分析文档相联系。描述系统整体情况。如果某个章节在项目或当前阶段中无法描述，则可保留其标题，注明“不
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
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 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
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
数据仓库建设 商务智能（Business Intelligence）用于支持制定业务决策的技能、流程、技术、应用和实践。核心是通过数据提取、整理、分析，最终通过分析结果制定有关策略、规划，帮助企业了解新的趋势、抓住新的市场机会、发现潜在的威胁，达到资源的合理配置，节约成本提高效益。数据仓库是商业智能的基础，它为OLAP、数据挖掘提供分析和决策支持。 一、数据仓库概念 1.数据仓库定义 是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映有有历史变化的数据集合，用于支持管理决策。具有以下特点： ●详细交易及相关业务数据的集合 ●包含必要的内部与外部信息 ●来自于多个数据源、业务操作系统 ●保存一定的时间周期 ●按照企业内业务规则决定存储模型 2.建设的必要性 目前大多数信息系统由于建设时间、建设方、各阶段需求不同，会出现一系列问题：缺乏整体规则、信息缺乏完整性、缺乏统一的信息管理标准和规范、信息孤岛、不具备大容量的数据管理和分析能力。
3.价值 ●提高管理决策的科学性和管理效率 ●信息的整合，可推动现在有信息管理体系的重构 ●打通信息孤岛全局共享，降低数据获取的难度 ●逐渐取代各类业务管理报表系统 ●运用历史数据发现规律 二、数据仓库建设 1.业务需求定义 梳理出所有业务过程，分析业务内容提取需求，对其相关的数据进行探查，并对各系统核心业务人员访谈，准确的了解业务需求情况，近期调研 2.技术体系结构 生命周期图 技术架构图：
3.数据仓库数据建模 数据模型是抽象描述现实世界的一种方法，是通过抽象的实体及实体之间的联系来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射，数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的特定模型。数据仓库建模方法种类较多，常见的三种是范式建模、维度建模、实体建模，每种方法本质上都是从不同的角度解决业务中的问题。 关于数据仓库建模单独用一篇来详细介绍，这儿仅对维度建模做基本的介绍，维度建模由数据仓库领域另一位大师Ralph Kimall所倡导，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，
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
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
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范,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内容: 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、Ｓｔｏｒ
m、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内容：外部数据汇集、内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）;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，数据采集的内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:
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
数据仓库建设方案-2018-3-28
数据仓库建设 商务智能（Business Intelligence）用于支持制定业务决策的技能、流程、技术、应用和实践。核心是通过数据提取、整理、分析，最终通过分析结果制定有关策略、规划，帮助企业了解新的趋势、抓住新的市场机会、发现潜在的威胁，达到资源的合理配置，节约成本提高效益。数据仓库是商业智能的基础，它为OLAP、数据挖掘提供分析和决策支持。 一、数据仓库概念 1.数据仓库定义 是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映有有历史变化的数据集合，用于支持管理决策。具有以下特点： ●详细交易及相关业务数据的集合 ●包含必要的内部与外部信息 ●来自于多个数据源、业务操作系统 ●保存一定的时间周期 ●按照企业内业务规则决定存储模型 2.建设的必要性 目前大多数信息系统由于建设时间、建设方、各阶段需求不同，会出现一系列问题：缺乏整体规则、信息缺乏完整性、缺乏统一的信息管理标
准和规范、信息孤岛、不具备大容量的数据管理和分析能力。 3.价值 ●提高管理决策的科学性和管理效率 ●信息的整合，可推动现在有信息管理体系的重构 ●打通信息孤岛全局共享，降低数据获取的难度 ●逐渐取代各类业务管理报表系统 ●运用历史数据发现规律 二、数据仓库建设 1.业务需求定义 梳理出所有业务过程，分析业务内容提取需求，对其相关的数据进行探查，并对各系统核心业务人员访谈，准确的了解业务需求情况，近期调研 2.技术体系结构 生命周期图
技术架构图：
3.数据仓库数据建模 数据模型是抽象描述现实世界的一种方法，是通过抽象的实体及实体之间的联系来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射，数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的特定模型。数据仓库建模方法种类较多，常见的三种是范式建模、维度建模、实体建模，每种方法本质上都是从不同的角度解决业务中的问题。 关于数据仓库建模单独用一篇来详细介绍，这儿仅对维度建模做基本的介绍，维度建模由数据仓库领域另一位大师Ralph Kimall所倡导，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。 1.维度模型是什么 维度建模将客观世界划分为度量和上下文。度量是由业务过程和支持它们的业务源系统来捕捉的，常常以数据值形式出现，将其称作“事实”，事实由大量上下文包围着，这些文本形式的上下文被直观地分割成多个独立的逻辑块，我们称其为“维”。维度描述了度量上下文的5W（who、what、when、where、why）信息，以及这些上下文是如何作用的。 企业的每一个业务过程都可以用维度模型来描述，维度模型由一系列含有数值量度量的事实表组成，事实表中的数值则被一系列带有文本属性的维度表环绕。
1、数据仓库基本概念 1.1、主题（Subject） 主题就是指我们所要分析的具体方面。例如：某年某月某地区某机型某款App的安装情况。主题有两个元素：一是各个分析角度（维度），如时间位置；二是要分析的具体量度，该量度一般通过数值体现，如App安装量。 1.2、维（Dimension） 维是用于从不同角度描述事物特征的，一般维都会有多层（Level：级别），每个Level 都会包含一些共有的或特有的属性（Attribute），可以用下图来展示下维的结构和组成：以时间维为例，时间维一般会包含年、季、月、日这几个Level，每个Level一般都会有ID、NAME、DESCRIPTION这几个公共属性，这几个公共属性不仅适用于时间维，也同样表现在其它各种不同类型的维。 1.3、分层（Hierarchy） OLAP需要基于有层级的自上而下的钻取，或者自下而上地聚合。所以我们一般会在维的基础上再次进行分层，维、分层、层级的关系如下图：
每一级之间可能是附属关系（如市属于省、省属于国家），也可能是顺序关系（如天周年），如下图所示： 1.4、量度 量度就是我们要分析的具体的技术指标，诸如年销售额之类。它们一般为数值型数据。我们或者将该数据汇总，或者将该数据取次数、独立次数或取最大最小值等，这样的数据称为量度。 1.5、粒度 数据的细分层度，例如按天分按小时分。 1.6、事实表和维表 事实表是用来记录分析的内容的全量信息的，包含了每个事件的具体要素，以及具体发
生的事情。事实表中存储数字型ID以及度量信息。 维表则是对事实表中事件的要素的描述信息，就是你观察该事务的角度，是从哪个角度去观察这个内容的。 事实表和维表通过ID相关联，如图所示： 1.7、星形/雪花形/事实星座 这三者就是数据仓库多维数据模型建模的模式 上图所示就是一个标准的星形模型。 雪花形就是在维度下面又细分出维度，这样切分是为了使表结构更加规范化。雪花模式可以减少冗余，但是减少的那点空间和事实表的容量相比实在是微不足道，而且多个表联结操作会降低性能，所以一般不用雪花模式设计数据仓库。 事实星座模式就是星形模式的集合，包含星形模式，也就包含多个事实表。
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。
数据仓库与数据挖掘项目建设 1. 数据仓库知识简介 1.1软件质量操纵 软件质量操纵的要紧目的是为了获得更高的开发效率，幸免返工，提高产品的市场竞争力，从而为客户提高符合质量需求的稳定可靠的软件产品，同时它也是操纵方法的集合，包括软件建模、度量、评审以及其他活动。 1.2用于软件操纵的一般性方法如下： 1.目标问题度量法，即通过软件质量目标并持续观看这些目标是否达到软 件质量操纵的一种方法 2.风险治理法，即识不与操纵软件开发中对成功达到质量目标危害最大的 哪些因素的系统性方法 3.PDCA循环。这种方法发源于日本，是指打算plan，做do，检查check， 和行动action 1.3信息化的需求： 随着信息化的高速进展，各行各业，各组织单位积存了大量的业务数
据，这些数据存在于各单位的数据库，各种报表、文档中，真可谓是数据的海洋。这些数据中蕴含着组织业务活动的大量规则，包含着组织治理决策所需要的重要知识，从这些数据中挖掘出有价值的信息，为治理决策提供支持是政府和企业事业单位共同面临的问题。 解决那个问题要紧依靠于亮相技术： 一是对整个组织各部门生产的各种业务数据进行统一和综合，把业务数据转化为商业信息，支持决策，即数据仓库。 二是发觉隐藏在各种数据之中有用的知识，即数据挖掘。
1.4以银行为案例的IT整体架构 1.5数据仓库的定义 ?数据仓库系统是指面向主题的、集成的、稳定的同时又是随时刻变化的大量的数据集合。在综合使用一些应用软件下，用户获得想要的信息，最终为经营治理的决策提供有力的关心 ?数据仓库系统的业务特征是业务需求的范围和内容，不像业务系统那样清晰和明确：系统建设的一个要紧风险是体现在软件工程质量和串接方面存在较大的过程风险：系统建设的成功标准应该由应用系统的用户数及其使用频率作为重要参考依据。
数据仓库建设方案 61305
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范，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内容：
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内容：外部数据汇集、内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）；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，数据采集的内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: