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Warehouse解决⽅案IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft和SAS等有实⼒的公司相继通过收购或研发的途径推出了⾃⼰的数据仓库解决⽅案。
BO和Brio等专业软件公司也前端在线分析处理⼯具市场上占有⼀席之地。
根据各个公司提供的数据仓库⼯具的功能，可以将其分为3⼤类：解决特定功能的产品（主要包括BO的数据仓库解决⽅案）、提供部分解决⽅案的产品（主要包括Oracle、IBM、Sybase、Informix、NCR、Microsoft及SAS等公司的数据仓库解决⽅案）和提供全⾯解决⽅案的产品（CA是⽬前的主要⼚商）。
1 、BusinessObjects（BO）数据仓库解决⽅案BO是集查询、报表和OLAP技术为⼀⾝的IDSS，它使⽤独特的语义层和动态微⽴⽅技术来表⽰数据库中的多维数据，具有较好的查询和报表功能，提供钻取等多维分析技术，⽀持多种数据库，同时还⽀持基于Web浏览器的查询、报表和分析决策。
虽然BO在不断增加新的功能，但从严格意义上讲，只能算是⼀个前端⼯具。
也许正是因为如此，⼏乎所有的数据仓库解决⽅案都把BO作为可选的数据展现⼯具。
BO⽀持多种平台和多种数据库，同时⽀持Internet/Intranet。
BO主要作为第三⽅产品或其它公司的产品结合进⾏使⽤。
BO是集成查询，报表和分析功能⼯具，它还提供了世界上第⼀个通过Web进⾏查询、报表和分析的决策⽀持⼯具Webintelligence，第⼀个可以在Microsoft Excel 集成企业公共数据源中数据的⼯具Businessquery和⾯向主流商业⽤户的数据挖掘⼯具Businessminer，⽤其可以实现深⼊的分析⽤以发掘深层次的数据之间的关系。
2、 IBM数据仓库解决⽅案IBM公司提供了⼀套基于可视数据仓库的商业智能解决⽅案，具有集成能⼒强，⾼级⾯向对象SQL等特性。
包括：VisualWarehouse（VM）、Essbase/DB2OLAP Server 5.0和IBM DB2 UDB，以及来⾃第三⽅的前端数据展现⼯具（如BO）和数据挖掘⼯具（如SAS）。
商业智能(BI）方案目录1. 企业异构数据源32. ETL数据抽取转化和加载42.1 数据抽取、转换和加载52。
2 统一调度62。
3 监控72。
4 ETL工具OWB73. 数据仓库83。
1 操作型数据93.2数据集市93.3 联机在线分析OLAP93。
4 数据挖掘104。
前端展现114.1 多维分析工具Powerplay124.1.3 PowerPlay 应用开发过程164。
2 企业报表ReportNet164。
3 KPI企业关键指标254。
4 报表预警与分发264。
5 即席查询27商业智能（BI, Business Intelligence)是对商业信息的搜集、管理和分析的过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察能力，促使他们做出对企业更有利的决策。
商业智能一般由数据仓库、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。
其基本体系结构包括数据仓库、多维分析和数据挖掘等三个部分。
其中数据仓库用于抽取、整合、分布、存储有用信息；多维数据分析可全方位了解现状；数据挖掘则是发现问题、找出规律、预测将来,达到真正的智能效果。
商业智能的过程：从不同的数据源收集的数据中提取出有用的数据,对数据进行清理以保证数据的准确性，将数据经过转换、重构后存入数据仓库或数据集市，然后寻找合适的查询和分析工具,数据挖掘工具，OLAP工具对信息处理，最后将知识呈现于用户面前，转变为管理、决策.商业智能是从传统的业务过程扩展到对业务数据的联机分析、并从中得到各种面向主题的统计信息和经过计算的结论的应用系统,其处理模式称之为联机分析处理 (OLAP），它的核心是数据仓库技术.其常见的体系结构如下图所示：操作型数据TransformationBI系统架构商业智能已经成为今天商业环境中一个必要因素,企业需要权衡今天商业智能技术提供的能力来保持和提高竞争性和可赢利性。
先进的BI(商业智能）系统解决方案通过开放、易扩展的平台为企业提供管理信息和运营信息的快速获取、集成和智能化分析手段，可以广泛地应用于金融、电信、税务、保险等行业。
智能化集成管理系统(IBMS)解决方案智能化集成管理系统(IBMS)解决方案智能化集成管理系统(IBMS)是一种基于物联网技术的集中智能化管理系统，可以对建筑设施、能源管理、安全与监控、环境以及其他设备进行全面控制和监测。
本文将介绍IBMS的定义、特点、应用场景以及解决方案等方面内容。
一、智能化集成管理系统(IBMS)的定义智能化集成管理系统(IBMS，Intelligent Building Management System)是一种将数据采集、信息传输、数据处理和控制等功能融合于一体的集成化管理系统。
通过物联网技术，IBMS可以实现对建筑设施、能源管理、安全与监控、环境以及其他设备的集中监测和控制。
二、智能化集成管理系统(IBMS)的特点1. 数据采集和信息传输能力强：IBMS可以连接各种传感器、计量设备和执行器，实时采集建筑设施、能源消耗、环境参数等数据，并通过网络传输到监控中心或移动终端。
2. 多功能集成管理：IBMS可以集成多种管理功能，如能源管理、安防监控、楼宇自控、灯光控制、智能报警等，形成一个高效、智能化的管理系统。
3. 高效自动化操作：通过预设的策略和算法，IBMS可以自动控制和调整建筑设备，实现能源的优化利用、设备的故障诊断和维修，提升建筑管理的效率和可靠性。
4. 数据分析与决策支持：IBMS可以对大量数据进行分析和挖掘，通过数据可视化的方式提供建筑设施管理人员决策支持和管理优化的参考。
三、智能化集成管理系统(IBMS)的应用场景1. 商业办公建筑：在商业办公楼中安装IBMS，可以实现对空调、照明、电梯、门禁等设备的集中控制和管理，提升建筑的舒适度和节能性能。
2. 酒店和宾馆：IBMS可以实现对客房、公共区域的温湿度、照明等环境参数的自动调整和管理，提升客户满意度和服务质量。
3. 医疗机构：通过IBMS，可以对医院的各个科室、手术室、洁净室等环境进行实时监控和控制，保障医院的安全和卫生。
IBM System Storage DS5020 易捷版产品特点：1、概述：IBM 一直致力于提供低总拥有成本、高性能、功能强大且易用性超凡的存储解决方案，在其不懈的努力下，现又推出了IBM® System Storage® DS5020 易捷版®。
作为 DS5000 系列的一部分，DS5020 易捷版提供了支持 8 Gbps 的高性能光纤通道连接、适用于要求稍低的应用程序和较低成本的实施的可选 1 Gbps iSCSI 接口、高达 67.2 TB 的光纤通道或 FC-SAS 物理存储容量、224 TB 的SATA 物理存储容量、33.6 TB SSD 物理存储容量以及强大的系统管理、数据管理和数据保护功能。
凭借 EXP520 扩展单元，DS5020 易捷版可连接多达 6 个光纤通道扩展单元，从而将容量从工作组级扩展到企业级。
要点∙新一代8 Gbps 光纤通道接口支持基础架构简化∙混合主机接口支持（光纤通道/iSCSI）可实现SAN 分层∙均衡的性能非常适合于虚拟化/整合∙支持低耗电的超高速固态磁盘（SSD）∙整合成本更低∙自加密驱动器可在驱动器的整个生命周期内保护数据安全∙支持混用光纤通道/FC-SAS/SED/SATA/SSD 驱动器可实现经济高效的分层存储∙值得信赖的存储系统，可随需保护并提供数据∙功能丰富的管理软件可最大限度地提高利用率并降低存储总拥有成本∙应用程序证书带来信心保证∙Central management of the DS3000 and DS5000 series with the IBM System Storage DS® Storage Manager∙通过连接6 个EXP520 扩展单元，可支持多达112 个磁盘驱动器模块更高效地管理数据最优化的数据管理需要数据可用性高、存储管理能力强大、性能超凡的存储解决方案。
IBM 推出了IBM System Storage® DS5020 易捷版®，旨在提供更低总拥有成本、高性能、强大功能和无与伦比的易用性。
XXX公司BI系统方案建议书IBM公司软件部二〇二一年八月目录第一章概述随着市场竞争的日趋猛烈，各家公司纷纷把提高决策的科学性、合理性提高到一个新的熟悉高度。
在此背景下，利用信息技术的最新手腕，利用业务数据进行面向决策的分析这一方式纷纷被国内外许多公司所采纳。
通过有目的、有选择地搜集业务数据，并将其转换为对决策有效的信息，用于智能化的分析、预测和模拟等目的，如此的应用被称为商业智能应用。
从国内外各行各业的进展体会看，实施商业智能是提高企业进行高效的业务分析和科学决策的有效手腕。
作为一个具有八十连年历史，以开发信息技术和商业应用而闻名的“蓝色巨人”，IBM 在这一领域进行了连年的研究，进展出完备的商业智能技术，为商业数据自动转化为商业知识提供了现实的方案。
商业智能的本质，是提取搜集到的数据，进行智能化的分析，揭露企业运作和市场情形，帮忙治理层做出正确明智的经营决定。
一样现代化的业务操作，通常都会产生大量的数据，如话单、账单和客户资料等，其中一部份是决策关键数据，但并非是所有的数据都对决策有决定意义。
商业智能包括搜集、清理、治理和分析这些数据，将数据转化为有效的信息，然后及时分发到企业遍地，用于改善业务决策。
企业能够利用它的信息和结论进行加倍灵活的时期性的决策：如采纳什么产品、针对哪类客户、如何选择和有效地推出效劳等等，也能够实现高效的财务分析、销售分析、风险治理、分销和后勤治理等等。
这一切都是为了降低本钱、提高利润率和扩大市场分额。
第二章商业智能综述2.1 商业智能大体结构现今，许多企业熟悉到只有靠充分利用，挖掘其现有数据，才能实现更大的商业效益。
日常的商务应用生成了大量的数据，这些数据假设用于决策支持那么会带来显著的附加值。
假设再加上市场分析报告、独立的市场调查、质量评测结果和顾问评估等外来数据时，上述处置进程产生的效益可进一步增强。
而数据仓库正是汇总这些商用信息后，进而支持数据挖掘、多维数据分析等现今尖端技术和传统的查询及表报功能，这些关于在现今猛烈的商业竞争中维持领先是相当重要的。
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智能化集成管理系统（IBMS）解决方案一、概述1.1 系统简述IBMS智能化集成管理平台（以下简称IBMS平台）是该项目智能化系统的上层建筑，是该项目中所有智能化子系统的大脑，扮演着沟通者、监护者、管理者与决策者的角色。
它利用标准化/或非标准化的通讯接口将各个子系统联接起来，共同构建一个全设备、全空间、全时域、全过程的有机整体。
它通过统一的平台，实现对各子系统进行全程集中检测、监视和管理，同时将所有子系统的数据收集上来，存储到统一的开放式关系数据库当中，使各个原本独立的子系统，可以在统一的IBMS平台上互相对话，做到充分数据共享。
IBMS平台采用模块化架构，每个模块既可以完成相应的功能，每个模块即可独立完成相应的单一功能操作，又可与其它模块配合完成更加复杂的联合功能操作。
在办公楼的智能集成管理系统项目中的智能系统集成平台作为核心软件，有机地将各个子系统整合起来，集中监控，统一管理，使它们协调工作，共同为办公楼创造一个舒适、便捷、绿色、安全的办公、购物、休闲环境。
在办公楼的智能集成管理系统项目中，我司将充分考虑项目每一项目前具体需求，同时兼顾未来发展，IBMS集成管理平台预留其他系统接口功能，以便该项目后期项目子系统及其他的分站可接入IBMS集成管理平台主系统。
充分发挥IBMS的特点与优势，使得IBMS一次投入，终身享用。
1.2 设计目标1.2.1 扁平结构IBMS在确保能够与各种常用标准化数据通讯接口可靠进行数据交换的同时，又能利用特有的专利技术（规约适配器）与各类标准/或非标数据通讯接口直接进行对话，完成其与各子系统的信息交换和通讯协议转换。
尽量将整个系统结构扁平化，减少数据通讯的中间环节，提高数据通讯速度与可靠性，降低故障率。
1.2.2 集中协调IBMS把各种子系统集成为一个“有机”的统一系统，实现五个方面的功能集成：所有子系统信息的集成和综合管理，对所有子系统的集中监视和控制，全局事件的管理，流程自动化管理。
IBM企业内容管理解决方案企业内容管理（Enterprise Content Management，ECM）是指一套用于管理企业信息资产的综合的解决方案。
具体而言，ECM包括了创建、收集、存储、检索、分发和管理企业信息的一系列技术和流程。
IBM作为全球领先的技术解决方案提供商，提供了一系列强大的企业内容管理解决方案，帮助企业实现信息资产的高效管理和利用。
IBM的企业内容管理解决方案主要包括以下几个方面：1. IBM FileNet Content Manager：IBM FileNet Content Manager是一种企业级内容管理系统，用于帮助企业管理其各种类型的信息和文档。
它提供了一套全面的功能，包括文档管理、工作流管理、记录管理、数字资产管理等。
通过FileNet Content Manager，企业可以轻松地管理和共享文档，提高工作效率和信息的可靠性。
2. IBM Datacap：IBM Datacap是一种智能文档识别和数据捕获解决方案，可以帮助企业自动化其文档处理流程。
通过Datacap，企业可以快速准确地捕获、识别和处理各种类型的文档内容，从而提高工作效率和降低人工成本。
3. IBM Content Navigator：IBM Content Navigator是一种用于访问和管理企业信息资源的统一界面解决方案。
它可以将不同的信息资源整合在一个统一的界面中，提供统一的访问和管理功能。
通过Content Navigator，用户可以轻松地查找、浏览和协作文档，实现信息的高效利用。
4. IBM Case Manager：IBM Case Manager是一种用于管理业务流程和协作的解决方案，可以帮助企业更高效地管理和处理其业务案例。
通过Case Manager，企业可以创建、分析和优化其业务流程，实现信息资源的集成和协作，提高业务效率和客户满意度。
5. IBM StoredIQ：IBM StoredIQ是一种用于存储管理和信息分析的解决方案，可以帮助企业管理其存储环境和了解其信息资产。
要点■4 Gbps 光通道接口技术■配备DS3000 Storage Manager ，便于部署和管理■采用300GB 热插拔SAS 磁盘，存储容量可扩展到3.6TB面向中小企业的简便、可扩展、灵活、经济的外置存储解决方案IBM System Storage DS3400随着企业的发展壮大, 企业内部的数据数量及其包含的价值也在不断增加。
如果数据分布在各个服务器和存储系统中, 企业将面临成本、复杂性及随之而来的业务风险。
IBM System Storage ™ DS3400可帮助这些企业利用直连和SAN 解决方案中的数据整合与共享优势。
DS3400可使企业在简便、经济的磁盘系统中满足数据扩展、数据可用性和灵活性需求。
■最多可连接3个EXP3000，使总存储容量可扩展到14.4TB ■可灵活使用IBM System x TM 和BladeCenter ®服务器■中小企业预算可承受的价格IBM System Storage ™｜您身边的系统存储专家便于部署和管理鉴于大多数小型企业的IT部门只有一个管理员, 甚至只有兼职管理员, 他们仅有有限的时间用于数据管理, DS3400安装简便, 不需要精深的知识, 也不需要投入大量精力。
即使缺乏经验的管理员也可轻松安装DS3000 Storage Manager软件。
DS3000 Storage Manager面向任务的管理界面首先向管理员提交任务, 然后询问将由哪个对象执行任务。
而一般系统的面向对象的界面恰好相反, 在此类系统中, 首先选择对象, 然后选择任务, 这需要管理员掌握精湛的存储网络技术。
而对于DS3000 Storage Manager, 即使非Storage管理员也可快速安装和部署存储解决方案。
这一管理应用程序的面向任务的界面消除了许多企业因内部技能有限而造成的障碍。
可利用多个EXP3000进行扩展DS3400的可扩展性使IT管理员能够响应不断变化的存储环境。
数据仓库实施方案一、引言数据仓库是指将组织在操作型数据库系统中分散存储的海量数据进行抽取、转换、加载后，存储在一个统一的数据仓库中，以支持企业决策分析和提供全面的商业智能服务。
本文将提出一个数据仓库的实施方案。
二、确定需求在实施数据仓库之前，需要明确业务需求和目标。
通过与企业相关部门的沟通和理解，确定数据仓库的范围、目标和功能要求，包括数据仓库所需的数据源、数据模型和分析需求等。
三、架构设计基于需求分析的结果，进行数据仓库的架构设计。
数据仓库的架构应该包括数据源抽取、数据转换、数据加载和数据存储等四个主要模块。
1.数据源抽取：通过连接数据源，抽取数据并进行数据清洗和筛选，确保抽取的数据质量和准确性。
可以采用ETL工具来实现数据源抽取。
2.数据转换：将抽取的数据进行转换，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据聚合等。
通过数据转换，将数据转化为符合数据仓库的模型和标准。
3.数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中，可以采用增量加载或全量加载的方式。
同时，需要设计合适的数据存储结构和索引，以提高数据的查询效率。
4.数据存储：选择合适的数据存储方式，包括关系型数据库、多维数据库和分布式文件系统等。
根据实际需求和数据量大小，进行适当的优化和扩展。
四、技术选型在实施数据仓库时，需要选择合适的技术工具和平台。
主要包括以下方面：1. 数据抽取和转换工具：选择成熟稳定的ETL工具，如Informatica PowerCenter或IBM DataStage，用于实现数据源抽取和转换。
2. 数据库管理系统：选择可靠、高性能的数据库管理系统，如Oracle、SQL Server或Teradata等。
根据数据量和性能要求，选择合适的数据库类型。
3. 数据质量工具：选择数据质量工具，用于数据清洗、校验和提高数据的准确性。
例如，Informatica Data Quality或IBM InfoSphere QualityStage等。
IBM TSM 标准方案说明目录1. 概述 (3)2 需求分析 (3)2.1 面临的问题 (3)2.1.1 日常的数据备份管理 (3)2.1.2 重要文件的定期归档 (4)2.1.3 分级存储管理 (4)2.1.4 存储介质管理 (4)2.1.5 数据库应用的在线备份 (4)2。
1.6 系统灾难恢复 (4)2.1.7 SAN环境下存储资源的管理 (4)2。
1.8 支持移动和远程客户机 (5)2。
2 备份管理系统的需求 (5)3. 方案综述 (6)3。
1 IBM与Tivoli (6)3。
2 Tivoli TSM备份方案使客户具有： (7)3.2.1 统一的备份策略 (7)3.2.2 可靠的自动备份管理 (7)3.2。
3 跨平台网络备份 (7)3.2.4 快速恢复 (8)3。
2.5 重要文件的定期归档 (8)3。
2。
6 分级存储管理 (8)3。
2。
7 存储介质有效管理 (8)3.2。
8 应用数据库的在线备份 (8)3.2。
9 系统灾难恢复 (8)3。
2。
10SAN的存储资源共享83。
2.11 重要数据备份多份（克隆） (9)3.3 Tivoli TSM备份管理系统的优势: (9)3。
3.1 基于统一策略的备份管理 (9)3.3。
2 安全的备份管理 (9)3.3.3 完善的数据保护措施 (9)3。
3。
4 真正的自动化管理 (10)3.3.5 操作简单 (10)3.3。
6 扩展性 (10)3。
4 备份管理解决方案： (11)3。
4。
1 方案设计原则 (11)3。
4.2 TSM备份管理方案及功能 (12)3.4。
2。
1 应用数据的全自动备份 (12)3。
4。
2。
2 制定备份策略 (12)3。
4。
2。
3 磁带的管理 (13)3.4。
2。
4 历史数据归档 (14)3。
4.2.5分级存储管理 (14)3。
4.2。
6对介质的有效管理 (15)3.4。
2。
7实现数据管理的自动恢复 (15)3。
4.2。
8实现数据库的在线备份 (15)3。
I B M数据仓库解决方案简 The latest revision on November 22, 20201.1技术架构设计成功地实施一个仓库项目，通常需要很长的时间。
如果仅仅着眼于短期成果，缺乏整体考虑，采用一种不健全的体系结构，不仅会增加系统开发和维护成本，而且必将对发挥数据仓库的作用造成不利的影响。
因此一个综合，清晰的远景规划及技术实施蓝图将在整个项目的实施过程中起到重要作用。
技术架构必须具有高度先进性和可扩展性，以满足业务需求的不断变化。
一个完整的数据仓库系统包括数据源、数据转换区、数据仓库、数据集市、和数据展现层，通过数据仓库不同层次之间的加工过程，实现财政从数据资产向信息资产的转化过程。
在不同层次之间的数据加工过程需要通过ETL技术实现，并对整个过程进行有效的元数据管理。
基于对需求的理解，基于财政部的信息系统框架模型基础之上的财政决策支持系统技术架构如下图所示：如上图所示意，通过搭建灵活的、可扩展技术架构，在保持数据集市稳定性的同时，可以不断增加数据源，增加应用数据层、增加应用层，满足不断增加的业务分析应用需求。
采用DW+ODS的数据仓库体系结构，使用全新的ETL模式对ODS进程每日数据更新，按周或月周期对数据仓库执行ETL过程。
使用COGNOS BI做为前端的查询分析和数据挖掘工具，可满足各种日常数据处理操作，从即时简单报表查询到多维多级数据分析和挖掘，都能够在统一COGNOS BI平台上完成。
1.1.1数据源和数据接口数据源指存储于财政各个业务系统的业务数据，以及未来的财政监管和外部数据。
数据仓库系统将整合来自于这些系统的数据，形成财政统一的、一致的基础数据集，并提供给不同的应用主题形成数据集市。
各个系统在体系架构、开发平台、数据定义、接口标准都会存在不同程度的差异；另外由于业务的不断变化，历史数据与当前数据之间的含义也可能存在不同，因此数据整合必须充分考虑源系统在技术和数据方面存在的差异。
数据仓库系统将采用文本文件的方式从源系统获取数据。
每个源系统会就与数据仓库之间就传输数据接口文件（IFF）的格式和方法制定标准，称之为接口规范。
每个数据源会首先通过各自的数据导出程序（Extractor）生成接口文件存储在各自的文件缓冲区内。
这个Extractor负责各自范围内导出数据的完备性和一致性，包括：1）依照各自的业务规则确定增量数据的导出方法2）保证导出文件的格式符合接口规范的要求3）保证导出文件的传输时间的及时性4）保证接口文件的数据质量，不错数、不丢数、不多数1.1.2财政数据仓库财政数据仓库（EDW），存储和管理来自源数据系统的数据，按照数据模型分主题进行组织和存放，包括当期的和较长时间的历史数据。
数据仓库的核心是企业级数据模型的规划和设计，是所有应用的基础。
接下来我们分别对EDW每个数据区域做详细介绍。
1）接口文件区接口文件区是存储和处理接口文件的区域，如前面章节所述，接口文件区在系统下按照特定的目录结构组织起来。
用一些系统命令和工具来管理。
对每个目录按照其特定的用途设定对不同用户的访问权限，比如谁能读，谁能写，谁能改等。
2）细节数据暂存区SSA（SOR Staging Area）SSA的主要目的是支持把接口文件的装载到数据库，对其进行验证和处理，然后把数据整合到SOR内。
验证的方法主要是将新转载的数据与SOR内已有的数据进行查找和比较。
SSA内数据结构的设计原则是最大限度的利用接口文件的数据结构，尽量降低实体的个数，同时很好的支持后续的ETL过程。
3）细节数据SOR（System Of Record）SOR是基于模型开发的一套符合3NF范式规范的表结构。
SOR存储了数据仓库内最细节层次的数据，按照不同的主题域进一步分分类组织。
此模型是整个数据仓库数据模型的核心，其设计为具有足够的灵活性，以能够应对添加更多的数据源，支持更多分析需求，同时也能够支持进一步升级和更新。
为了能够在数据仓库内记录数据的变化以支持历史趋势和变化分析，SOR在一些关键的属性值上会跟踪变化（比如客户的信用度、状态等）。
跟踪变化的常见方法就是利用渐变维的Type 2方法来处理记录，在表内增加一条记录变化数据的新记录。
同时为了降低不必要的存储空间的浪费（相同数据的重复存储），我们可以把实体中动态变化的属性与静态不变或只需覆盖不需跟踪变化的属性分开。
比如对用户，我们可以用一张表存放不变化的用户静态属性，用另一张表存放经常变化的用户行为属性，当跟踪用户行为的变化时我们只需在用户行为表内添加记录就行了，没必要把没有发生变化的用户静态表内的数据也复制一份。
4）汇总数据区Summary汇总数据区是为了方便查询和后续多维数据的更新，创建一些常用的中间汇总表，以提高性能和降低后续ETL工作的复杂性。
由于SOR是高度规范化的数据，因此要完成一个查询需要大量的关联操作；同时数据集市中的数据粒度往往要比SOR高很多，对要成生数据集市所需数据也需要大量的汇总计算，因此如果我们把常用的数据预先关联和汇总好，并让其尽量多在多个数据集市的计算中共享，就能大幅度的提高整个ETL工作和数据仓库查询的性能。
5）反馈数据区（Feedback Area）反馈数据区主要记录的是数据仓库自身生成的结果。
比如用户对营销活动的反馈等。
数据仓库的特性决定了用户在原则上不能直接修改数据仓库中的数据，因此用户的修改数据和其它生成数据必须单独记录，以便于追踪历史和进行比较。
6）元数据存储MDR（Meta Data Repository）元数据存储用来保存关于数据仓库中的过程、数据的信息（日志、数据词典、配置信息等）。
由于各个工具和系统都会生成自己的元数据，同时我们还利用元数据管理工具把这些元数据尽可能的集中存储到数据仓库中的MDR内，因此MDR总的来说只是一个共享元数据供用户集中访问的地方，真正元数据的维护地还是在生成这些元数据的系统或工具内。
1.1.3数据集市数据集市设计用途是要满足特定的目的，同时具有查询、多维分析、报表和数据挖掘功能。
这与企业数据仓库截然不同，设计时企业数据仓库在信息内容与结构方面尽可能拥有开放性与灵活性。
数据集市有以下特征：为特定用途而设计——数据集市设计的目的，是支持特定用户对数据子集的特定范围的查询。
它以用户所要求的方式提供企业数据仓库的细节汇总。
优化——数据集市为了支持特定工具的访问而优化。
根据工具、根据企业数据仓库提供的信息子集来设计数据集市，而不是让用户直接访问企业数据仓库中的大型数据库，这可以改善数据集市的性能。
虚拟或物理数据集市——数据集市可以是物理的实现，也可以是企业数据仓库表的各种视图。
使用视图（虚拟数据集市）可以避免存储数据的多个副本，简化了数据管理。
数据集市，即Data Mart，指面向专项应用领域的分析主题。
Data Mart即是通过OLAP技术或者数据挖掘技术，利用数据仓库的数据根据用户需求建立的数据集市模型，大大提高了前端查询访问的效率，用户能方便地实现灵活、动态、快速、多角度、多层次地分析企业数据。
同时，也可以通过定制灵活的OLTP查询来了解明细数据。
1.1.4数据的抽取、转换、加载（ETL）数据仓库的数据来源于业务处理系统，但是数据仓库的数据并不是对源系统数据的简单叠加，它需要按照数据仓库的逻辑模型和物理模型，在源系统数据分析的基础上，按照源系统数据和数据仓库数据之间的映射关系，经过数据的抽取(Extraction)、转换 (Transformation)和加载(Loading)等环节方可进入数据仓库，这个过程简称为ETL处理。
数据经过数据抽取、转换和加载处理进入数据仓库的整个过程可以简称为ETL 过程。
ETL是搭建数据仓库数据平台的基础，也是保证数据仓库的数据质量的具体实现。
根据基于数据仓库项目开发的经验，在大多数据仓库的实施过程当中，ETL 都是一个非常复杂、耗时的过程，其工作量约占整个数据仓库项目的40-50%，占数据仓库设计阶段工作量的70-80%，有许多原因影响这一阶段的时间和进度。
比如对原有业务系统和旧的操作环境的了解有限，原系统文档不全等。
因为这些原因，使ETL任务花了许多时间在了解旧的业务应用以及如何抽取数据上。
ETL实施困难另一个原因是原有的系统平台没有足够的容量/系统资源来支持数据抽取处理，系统资源不足可能表现为：CPU、磁盘空间、I/O带宽或没有一个有效的窗口去运行抽取、转换程序。
ETL过程不仅工作量大，而且还受到很多时间窗口的限制，它不仅需要在不同的特定（非确定）的时间抽取数据，而且还必须要在特定的时间范围内把数据加载到数据仓库。
由于ETL过程是数据仓库应用系统每天都要进行的工作， ETL设计的科学性和效率性是非常重要的，关系到数据仓库项目的成败。
ETL遵循如下设计原则：灵活性：不同的时间段中能够进行数据获取、转换、装载。
可重复性：支持失败的ETL任务行数据重新装载。
模块化：ETL过程分步实施，每个过程通过不同的模块组件来完成。
并尽可能复用这些组件；从而提高ETL实施效率，增加数据仓库的可维护性。
迭代方法：满足当前的业务需求，尽可能搭建满足未来的业务需求的平台上不断开发实施。
ETL逻辑顺序：依赖业务系统数据处理方式，来定义ETL处理流程控制。
例如：在银行的ETL过程中，交易记录信息的数据装载应该在账户信息进入数据仓库之后进行。
1.1.4.1 第一步：数据抽取在源系统上启动数据抽取控制程序，完成以下工作：1、数据采集考虑到数据来源的多样性和复杂性，数据采集主要包括：对业务系统的数据采集：在日终结后，当日数据自动、增量地转储到数据备份机上，作为数据仓库的数据源并成为数据备份策略的一部分。
对于税收计划、外部数据、纳税人财务报表的数据采集。
可根据实际需要，采用多种途径。
2、数据发送在数据采集完成后，各系统上的抽取控制程序将数据文件和校验文件通过局域网发送到数据转换区。
1.1.4.2 第二步：数据装入转换区1. 检查数据是否到位根据校验文件，检查源系统数据是否到位、是否存在传输错误等异常情况。
如果数据不全或传输出现错误，如果出错，将出错结果写入错误日志，重新执行第一步。
2. 将外部数据文件装入数据库把来自外部源数据源的格式化数据转化成数据库、表结构。
3. 修改系统状态：待该步骤工作完成后，将系统状态改为抽取工作完成。
注：若直接从业务系统数据库中抽取数据，则无须数据转换区步骤。
1.1.4.3 第三步：数据质量检查和出错处理1. 状态检查：查询参数表，如果数据抽取工作已经完成，开始执行该步骤工作。
2. 数据质量检查：根据检查规则，数据质量检查程序扫描源数据数据表，根据规则检查数据是否合法，给出检查报告和最终的数据质量报告并写入数据库，数据质量检查结果写入质量检查报告。
