数据仓库模型建设目标示意图

数仓建设方案数仓（Data Warehouse）是一个用于收集、存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统。

它提供了一种集成的方式来存储和分析数据，以帮助组织做出更好的业务决策。

数仓建设方案是指为了有效地构建和管理数仓系统而采取的策略和方法。

数仓建设方案的核心目标是为组织提供一个一致、高效、可扩展和易于维护的数据存储和分析平台。

为了实现这个目标，以下是一些建议的步骤和要素：1. 需求分析：在开始数仓建设之前，务必进行需求分析，准确理解组织的业务需求和目标。

这将有助于确定数仓的数据来源、数据类型和数据量，以及所需的分析功能和报表。

2. 数据抽取和清洗：数仓的数据来源可能是来自多个系统和数据源的结构化和非结构化数据。

在数据抽取过程中，需要设计合适的ETL （Extract, Transform, Load）流程来获取和转换数据，并确保数据的准确性和一致性。

3. 数据存储和建模：数仓通常使用星型或雪花模型来组织数据。

在设计数据模型时，需要考虑数据的分层结构和层次关系，并通过定义维度和事实表来构建数据模型。

此外，还需要选择合适的数据存储技术，如关系型数据库或分布式存储系统。

4. 数据集成和集市：为了方便业务用户的数据分析和报表需求，可以构建数据集成和数据集市层。

数据集成层用于整合和标准化数据源，而数据集市层则提供了灵活的自助式分析功能。

5. 数据安全和权限管理：由于数仓涉及大量的敏感数据，必须采取适当的安全措施来保护数据的机密性和完整性。

这包括数据加密、访问控制和权限管理等。

6. 数据质量和监控：数仓建设方案应包括数据质量管理和数据监控机制。

数据质量管理涉及数据清洗、去重、校验和纠错等操作，而数据监控则用于实时跟踪和分析数据质量和性能。

7. 数据分析和报表：数仓的最终目标是提供给业务用户一种快速、准确和直观的数据分析和报表功能。

为此，可以通过使用商业智能工具和数据可视化技术来构建交互式的仪表盘和报表。

总结起来，数仓建设方案涵盖了需求分析、数据抽取和清洗、数据存储和建模、数据集成和集市、数据安全和权限管理、数据质量和监控以及数据分析和报表等关键要素。

数据中心 ODS随着企业信息化建设的发展，巨大的投资为企业建立了众多的信息系统，以帮助企业进行内外部业务的处理和管理工作。

随着信息系统的增加，各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动。

同时随着时间推移，各系统不断沉淀大量的历史数据。

如何打破信息孤岛，充分利用现有的历史数据，为企业提供战略决策的数据支持是各行各业所必需考虑的事情。

为支持企业各项业务的长远发展，不断提高管理水平，建立实现企业数据交换、数据集成的企业级数据中心，并在此基础上初步建设数据管控平台，有效实现数据质量管理，为后续数据线规划的报表管理以及EDW等系统建设奠定基础，为企业提升核心竞争力，优化资源配置、实施有效管控，提高服务水平、科学可待续发展和加速发展奠定良好的基础。

一、系统规划蓝图二、东南融通的优势1、关键技术优势数据交换、数据加工基于统一的调度监控ETLPLUS、调度引擎JSI模块封装SHELL、可执行程序、存储过程、Datastage作业等各种作业类型的执行接口?高扩展性设计，实现ETL、调度监控和硬件的集群报表工具（BI.OFFICE、其他）成熟组件支持，文件交换组件，数据加工组件2、团队优势BI线条员工超过1200人，覆盖咨询、解决方案、研发、实施各个层面参与众多的ODS/EDW/BI项目实施团队彼此配合程度高、统一协调、合作经验丰富随时进行同行信息共享与交流，及时进行方案提炼数据仓库 EDW现代商业银行面临着诸多挑战，包括金融改革日益深化的挑战、面临来自外资银行的竞争、银行国际化的发展需要、客户的要求越来越成熟、监管机构对银行的监管越来越严格。

面对这些挑战，要求金融企业对企业经营数据和信息进行充分的掌握和分析，以帮助企业精确掌握企业的经营状况和准确决策。

建立企业级的银行数据仓库是银行业整体信息资产的管理，建立信息资产的运营服务体系，提升信息资产的业务价值。

东南融通投入了大量资源研究银行企业级DW&BI应用体系，如下图所示：BI.Bank解决方案蓝图，包括以下关键内容：一、数据仓库战略规划参照国际银行领先DW&BI体系架构，规划银行企业级DW&BI的技术框架、数据模型、应用框架，结合银行的业务管理改革步伐制定整体实施计划，帮助银行循序渐进地逐步建成企业级DW&BI系统。

数据仓库建设规划图文前言数据仓库是企业决策的基础，能够帮助企业把分散的数据整合到一起，降低数据的冗余度和不一致度，并保证决策者及时准确地获取到有关于企业业务运营的信息。

而数据仓库建设规划是实现数据仓库建设的前提和保障。

本文将会介绍数据仓库建设规划的概述，及其在数据仓库建设过程中的具体应用。

数据仓库建设规划概述数据仓库建设规划是指基于业务战略、IT战略和企业治理要求，论证和分析数据仓库建设的目标、范围、基础设施、资源和人员安排，并制定全面和长期的数据仓库建设计划。

其目的是为了实现数据资产的价值最大化和企业业务分析的高效率开展。

具体来说，数据仓库建设规划包括以下几个方面的内容：1.数据仓库技术路线：在数据仓库建设过程中，需要选择哪些技术工具和平台，以及如何实现数据仓库的集成、存储、处理、管理和交互。

2.数据仓库的目标和范围：需要明确数据仓库的主要业务需求、数据需求以及数据质量标准，以便为数据仓库的整体架构和实施过程提供全面规划。

3.数据仓库基础设施：包括硬件基础设施、数据库应用软件、网络等设备和工具及相应的安全机制。

4.数据仓库资源和人员安排：需要评估数据仓库建设所需的人员和资源并计划并安排相应的人力、物力和财务方面的资源。

数据仓库建设规划的应用数据仓库建设规划对数据仓库的建设和运营都具有重要的作用。

在数据仓库建设过程中，数据仓库建设规划可以帮助企业在设计、实施和维护数据仓库过程中，更加全面、科学、系统地规划和部署数据仓库，从而提高数据仓库的建设效率，提高数据质量，提升企业的运营效率及决策水平。

具体来说，数据仓库建设规划可以体现在以下几个方面：1.业务需求分析：对不同类型的业务需求进行分析，确立数据仓库构建的业务模型和应用领域范畴。

借助业务分析工具和方法，对业务流程进行挖掘、建模和优化，设计出符合企业需要且便于数据获取和分析的数据模型。

2.技术实现：结合现有的IT设施和企业计算机软件系统，根据不同业务和应用领域制定数据仓库架构，并选择合适的技术工具和开发平台，如Hadoop、Hive、Spark等，以及各种开发框架、编程语言和库。

1 大数据库系统1.1资源数据库建设1.1.1总体设计1.1.1.1总体架构图 1总体架构本资源数据库主要是汇聚各种来源的数据形成历史库、业务库、基础库、主题库来支撑前端GIS、关系图等服务，以方便各委办局、街道、社区对大数据中心数据的使用。

图 2 数据架构资源数据库将分为缓冲层、贴源层，原子层，模型层、应用集市层五层，缓冲层主要用来存储从大数据交换平台过来的数据，其数据结构和交换平台交换过来的结构基本一致，只保留一年的增量信息，目的是当数据抽取出现错误时，能快速定位出问题，快速重抽数据，保证数据处理的时效性。

贴源层共分为两层贴源历史层与贴源标准层，贴源历史层将保留历史变迁数据，方便数据溯源及历史数据分析。

贴源标准层只保留当前版本有效的数据，方便业务系统对原始业务数据的使用，该层会对数据做一定程度的标准化。

原子层存储的是数据的原子信息，属于数据最小颗粒度的信息。

模型层存储的由原子层整合而来的按人口、法人、空间等维度组合的数据，本次项目中主要有人口域、法人域、空间域、事件域。

集市层存储的是主题分析需要用到的主题分析数据。

如人口主题分析数据等。

图 3 技术架构结构化数据存放在Oracle中，目前采用的是Oracle 11gR2；大数据平台使用的是大数据TDH(Transwrap Data Hub)；工作流设计调度监控采用中兴的iETL；数据质量稽查采用华傲数据数据DS；质量工单采用华傲数据工单系统。

源数据到缓冲层如果是Oracle的采用DBLink连接源数据，如果是非Oracle的采用iETL的工作流进行数据抽取。

关系数据存储到大数据平台采用Apache Sqoop进行导入；非结构化数据使用FTP的方式存储到大数据平台。

数据应用以JDBC的方式访问结构化数据，数据服务以API的方式访问大数据平台的数据。

1.1.1.4数据来源目前数据库中的数据主要来源有三部分，第一部分是市交换平台订阅数据，第二部分是中兴的存量数据，第三部分是区各个业务系统的数据。

⼲货深度0-1建设数据仓库（推荐收藏）实⽤⼲货来了！导读：有朋友私信我，说希望了解数仓的整体建设中的细节及模板。

那有啥说的，上⼲货！数仓全景图镇楼00建设过程数仓建模的过程分为业务建模、领域建模、逻辑建模和物理建模，但是这些步骤⽐较抽象。

为了便于落地，我根据⾃⼰的经验，总结出上⾯的七个步骤：梳理业务流程、垂直切分、指标体系梳理、实体关系调研、维度梳理、数仓分层以及物理模型建⽴。

每个步骤不说理论，直接放⼯具、模板和案例。

01业务流程1找到公司核⼼业务流程，找到谁，在什么环节，做什么关键动作，得到什么结果。

2梳理每个业务节点的客户及关注重点，找到数据在哪。

02分域/主题3决定数仓的建设⽅式，快速交活，就⽤⾃下⽽上的建设。

要全⾯⽀撑，就顶层规划，分步实施，交活稍微慢点。

4同时按照业务领域划分主题域。

主题域的划分⽅法有：按业务流划分（推荐）、按需求分、按职责分、按产品功能分等。

03指标体系5指标的意义在于统⼀语⾔，统⼀⼝径。

所以指标的定义必须有严格的标准。

否则如⽆根之⽔。

指标可分为原⼦指标、派⽣指标和衍⽣指标，其含义及命名规则举例如下：6依照指标体系建设标准，开始梳理指标体系。

整个体系同样要以业务为核⼼进⾏梳理。

同时梳理每个业务过程所需的维度。

维度就是你观察这个业务的⾓度，指标就是衡量这个业务结果好坏的量化结果。

请注意，此时不能被现有数据局限。

如果分析出这个业务过程应该有这个指标，但是没有数据，请标注出来，提出收集数据的需求。

04实体关系7每个业务动作都会有数据产⽣。

我们将能够获取到的数据，提取实体，绘制ER图，便于之后的维度建模。

8同样以业务过程为起点向下梳理，此时的核⼼是业务表。

把每张表中涉及的维度、指标都整理出来。

05维度整理9维度标准化是将各个业务系统中相同的维度进⾏统⼀的过程。

其字段名称、代码、名字都可能不⼀样，我们需要完全掌握，并标准化。

维度的标准尽可能参照国家标准、⾏业标准。

例如地区可以参照国家⾏政区域代码。

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L02.3.1.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_SALES2.3.3.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L12.4.1.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。

银⾏数据仓库银⾏数据仓库的建设⽬标与建设路径分别是什么，接下来将分为三个章节去阐述。

银⾏数据仓库画像互联⽹对于传统⾏业的冲击是全⽅位的，⽆论是百货、商场、菜市场等零售⾏业，还是银⾏、财务公司等⾦融⾏业，都对其经营模式进⾏“降维打击”，迫使传统⾏业业务进⾏线上化转型。

尤其是银⾏，在互联⽹发展前，基本都是躺着赚钱，是⼤家眼中的⾦饭碗，结果在互联⽹发展后，尤其是互联⽹⾦融逐渐的壮⼤，都被迫喊出“银⾏是弱势群体”的话语，其程度可想⽽知。

互联⽹经营模式对⽐银⾏传统的经营模式领先是多⽅⾯的，以下列表仅从数据的⾓度进⾏分析。

上述对⽐的结果，揭⽰了互联⽹经营模式领先的要点之⼀是数字化的业务运营，所以银⾏经营模式想要跟上时代的步伐，关键点是数字化转型。

在银⾏逐渐认识到数据价值后，也开展了⾃⾝的数字化转型之路。

然⽽在迈向的过程中，却发现犹如进⼊迷宫⼀样，资源是⼤⼒投⼊了，成效却远远未达到预期想象，甚⾄还影响到原有业务开展。

业务数据仍以数据孤岛的⽅式存在，⼤量的数据仍未形成合⼒，难以产⽣巨⼤的价值；由于数据孤岛的存在，数据应⽤只能局限于系统内，可发挥的空间不⼤；数据孤岛的各⾃为政，造成各个系统的数据都拥有⼀套独⽴的标准，使得系统间的数据联系更加复杂与困难。

且标准各异的数据难以测量数据质量，数据治理势必成为下⼀阶段的⼯作重⼼；缺乏统⼀的数据管理，⽆法有效发挥数据的使⽤价值，也⽆法互相分享数据成果，从⽽导致另⼀个问题——烟囱式建设。

解决上述数字化转型遇到的痛点，需要打破数据孤岛、形成数据合⼒、建设数据质量体系，这时就需要⼀个数据管理核⼼，来⽀撑全⾏数据应⽤。

这个数据管理核⼼就是数据仓库。

细化数据仓库⽬标，描绘出数据仓库的画像。

全⾏数据归集将全⾏数据归集到数据仓库中，从⽽打破数据孤岛，实现数据集中管理及关联分析，产⽣ 1+1>2 的价值；数据质量体系主要分为两个⽅⾯，其⼀是建设数据统⼀标准。

标准各异的数据会对数据梳理整合造成巨⼤的阻碍，数据统⼀标准应从业务属性、技术属性及操作属性三⽅⾯进⾏。

数据仓库的数据模型设计和数据库系统的数据模型设计有什么不同？数据模型是指现实世界数据特征的抽象，是客观事物及其联系的数据描述。

数据仓库和数据库系统的数据模型设计都包括概念模型设计、逻辑模型设计和物理模型设计。

数据仓库的数据模型设计和数据库系统的数据模型设计的区别：一、模型设计阶段的不同1) 数据仓库的概念模型设计以用户理解的方式表达数据仓库的结构，确定数据仓库要访问的信息，主要是以信息包图的方法用二维表格反映数据多维性，从整体上表示用户对信息的需求，指明用户希望从数据仓库中分析的各种指标，它包括三个重要对象：指标、维度和类别。

与数据库的概念模型设计类似，也采用“实体——关系”（E-R）方法来建模，但不同的是需要用分析主题代替传统E-R方法中的实体。

数据库系统的数据模型包括概念模型——按用户的观点对数据建模。

主要用于数据库设计，采用“实体——关系”（E-R）方法来建模；逻辑模型——按计算机系统的观点对数据建模，是具体的DBMS所支持的数据模型；物理模型——对数据最底层的抽象，描述数据在系统内部的表示方式和存取方法。

2) 数据仓库的逻辑模型设计：数据仓库是多维数据库。

数据仓库的逻辑模型是对主题域进行细化，每个主题域包含若干个数据表，并为表增加时间字段，进行表的分割，合理化表的划分。

它扩展了关系数据库模型，以星型架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展雪花型架构、星群型架构等方式。

3) 数据仓库的物理数据模型就是逻辑数据模型在数据仓库中的实现，如：物理存取方式、数据存储结构、数据存放位置以及存储分配等。

物理数据模型设计实现时，所考虑的主要因素有：I／O存取时间、空间利用率和维护代价。

数据库系统的物理数据设计是在已确定的逻辑数据库结构设计的基础上，兼顾数据库的物理环境、操作约束、数据库性能和数据安全性等问题，设计出在特定环境下，具有高效率、可实现性的物理数据库的过程。

二、数据模型类别、结构不同数据仓库常用的数据模型有星型、雪花型、星群型三种。

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：1.2.1.1 数据汇集架构功能Flume提供了从console（控制台）、RPC（Thrift—RPC)、text(文件)、tail(UNIX tail）、syslog(syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式),exec(命令执行）等数据源上收集数据的能力。