ibm数据管理解决方案|元鼎时代篇一：IBM数据仓库解决方案(简)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(来自: 小龙文档网:ibm数据管理解决方案|元鼎时代)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。
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。
数据仓库中的多维数据模型设计与实现教程在数据仓库中，多维数据模型设计与实现是一项关键任务。
它不仅可以帮助企业组织和分析庞大的数据量，还能提供决策支持和洞察力。
本文将介绍数据仓库中多维数据模型的概念、设计原则以及实现方法，帮助读者全面了解和掌握这一重要主题。
一、多维数据模型的概念多维数据模型是基于数据的特征和关联性来组织数据的一种模型。
它通过将数据按照不同的业务维度进行分组和分类，将数据以多维方式呈现，从而提供了更加直观和灵活的数据分析能力。
多维数据模型主要由维度、度量和层次结构组成。
1. 维度：维度是描述业务问题的属性，它可以是时间、地理位置、产品、客户等。
维度用来描述数据的特征，例如销售额可以按照时间、地理位置和产品维度进行分析。
2. 度量：度量是可以进行数值计算和分析的数据，例如销售额、利润、数量等。
度量用来描述数据的量度，便于进行各种统计分析。
3. 层次结构：层次结构是维度之间的关系，它描述了维度之间的层次结构和上下级关系。
例如时间维度可以由年、月、日等层次结构组成。
二、多维数据模型的设计原则在设计多维数据模型时，需要遵循一些原则，以确保模型的合理性和有效性。
1. 简单性：多维数据模型应该尽可能简单，避免过于复杂的维度和层次结构。
简单的模型易于理解和维护，提高数据分析效率。
2. 一致性：多维数据模型中的维度和度量应该保持一致性，避免冗余和重复。
一致的模型有助于提高查询效率和数据一致性。
3. 可扩展性：多维数据模型应该具有良好的扩展性，能够容纳未来的需求变化和数据增长。
设计时需要考虑到未来可能发生的维度扩展和度量变化。
4. 性能优化：多维数据模型的设计也要考虑到查询性能的优化。
根据实际需求和查询模式，合理设计维度的层次结构、聚集表和索引等，以提高查询效率。
三、多维数据模型的实现方法在实现多维数据模型时，需要选择合适的工具和技术来支持模型的构建和数据的加载。
1. 数据抽取和转换：多维数据模型的实现通常需要进行数据抽取和转换，将源系统的数据转化为可用于多维模型的格式。
详解数据仓库和数据集市：ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS01数据流向02应用示例03何为数仓DWData warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。
数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，主要应用于OLAP（on-line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
目前行业比较流行的有：AWS Redshift，Greenplum，Hive等。
数据仓库并不是数据的最终目的地，而是为数据最终的目的地做好准备，这些准备包含：清洗、转义、分类、重组、合并、拆分、统计等主要特点•面向主题▪操作型数据库组织面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。
▪主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通过与多个操作型信息系统相关。
•集成▪需要对源数据进行加工与融合，统一与综合▪在加工的过程中必须消除源数据的不一致性，以保证数据仓库内的信息时关于整个企业的一致的全局信息。
（关联关系）•不可修改▪DW中的数据并不是最新的，而是来源于其他数据源▪数据仓库主要是为决策分析提供数据，涉及的操作主要是数据的查询•与时间相关▪处于决策的需要数据仓库中的数据都需要标明时间属性与数据库的对比•DW：专门为数据分析设计的，涉及读取大量数据以了解数据之间的关系和趋势•数据库：用于捕获和存储数据04为何要分层数据仓库中涉及到的问题：1.为什么要做数据仓库？2.为什么要做数据质量管理？3.为什么要做元数据管理？4.数仓分层中每个层的作用是什么？5.…...在实际的工作中，我们都希望自己的数据能够有顺序地流转，设计者和使用者能够清晰地知道数据的整个声明周期，比如下面左图。
但是，实际情况下，我们所面临的数据状况很有可能是复杂性高、且层级混乱的，我们可能会做出一套表依赖结构混乱，且出现循环依赖的数据体系，比如下面的右图。
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........................... ５1.1.1总体架构的设计框架..................... ５1.1.2总体架构的设计原则..................... ７1.1.3总体架构的设计特点..................... ８1.2EDW执行架构................................ ８1.2.1执行架构概述........................... ９1.2.2执行架构设计原则....................... ９1.2.3执行架构框架......................... １１1.3EDW逻辑架构.............................. ２２1.3.1逻辑架构框架......................... ２２1.3.2数据处理流程......................... ３３1.4EDW运维架构.............................. ３４1.4.1运维架构概述......................... ３４1.4.2运维架构的逻辑框架................... ３６1.5EDW数据架构.............................. ４２1.5.1数据架构设计原则..................... ４２1.5.2数据架构分层设计..................... ４４1.6EDW应用架构.............................. ４９1.6.1应用架构设计原则..................... ４９1.6.2数据服务............................. ５０1.6.3应用服务............................. ５１第二章 ETL体系建设............................ ５２2.1ETL架构概述.............................. ５２2.2ETL设计方案.............................. ５５2.3ETL关键设计环节.......................... ５５2.3.1接口层设计策略....................... ５５2.3.2 Staging Area设计策略................. ５６2.3.3数据加载策略......................... ５７2.3.4增量ETL设计策略...................... ５８2.3.5异常处理............................. ６１2.3.6作业调度和监控....................... ６２2.3.7元数据治理........................... ６２2.3.8 ETL模块设计.......................... ６２2.3.9 ETL流程设计.......................... ６７2.3.10动态资源分配........................ ７０2.3.11数据接口设计........................ ７２第一章系统总体架构1.1 总体架构设计概述1.1.1 总体架构的设计框架XX银行EDW项目的总体架构分为基础技术架构、应用架构和数据架构三个核心部分。
