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XX物流公司数据仓库建设项目方案项目背景XX物流公司是全国性的物流企业，其业务范围覆盖了国内大部分城市。
随着业务的逐步扩张，公司内部数据量不断增加，数据分散、信息共享不畅成为了公司发展的瓶颈。
因此，公司决定建设数据仓库，来解决以上问题，提高业务决策能力。
项目目标1. 统一管理公司业务数据，实现数据一致性和准确性；2. 改善数据分散、信息共享不畅的问题，实现业务各部门数据共享；3. 支持数据分析和业务决策，提高公司竞争力；4. 降低 IT 系统维护成本，提高管理效率。
项目内容在项目实施中，主要包括以下步骤：1. 数据仓库设计：根据公司业务特点和需求，设计数据仓库的数据模型。
2. 数据抽取：从各个业务系统中抽取数据，并进行清洗和整合。
3. 数据存储：将清洗后的数据加载到数据仓库中，并进行安全备份和恢复设计。
4. 数据分析：对数据进行基本的统计分析和多维分析，为企业的业务决策提供支持。
5. 系统部署：对系统进行测试，确保其满足设计和需求，最终进行部署上线。
6. 培训及支持：为用户提供培训和支持，确保系统正常运行。
注意事项1. 建设数据仓库需要耗费较大的人力、物力和财力，也存在一定的风险，公司要做好风险评估。
2. 项目实施需要跨部门协作，需彻底明确任务分工及责任，由一名负责人进行统一协调。
3. 建设完成后，还需要不断完善和更新数据维护，以提高数据仓库系统的效能。
结论通过本次数据仓库建设项目，XX物流公司将能够整合和管理公司业务数据，提高决策能力和竞争力，降低IT系统维护成本，促进业务各部门之间的信息共享和协作。
在项目实施中，公司需要制定完善的方案，并在各方面做好风险评估和资源调配，确保项目的成功实施。
数据仓库建设方案随着大数据时代的来临，越来越多的企业意识到数据的重要性。
数据不再是简单的记录，而是一种重要的资源，可以为企业提供决策支持和商业洞察。
而数据仓库作为企业数据管理和分析的核心工具，起到了至关重要的作用。
在这篇文章中，我将探讨一种有效的数据仓库建设方案。
1. 数据清洗与集成在进行数据仓库建设之前，首先需要进行数据清洗与集成。
这一步骤是建设数据仓库的基础。
数据来自于多个来源，可能存在格式不一致、冗余数据、缺失值等问题。
清洗数据可以确保数据的合规性和准确性。
同时，在数据集成过程中，将不同来源的数据融合在一起，形成一个一致的数据模型，便于后续的分析和查询。
2. 数据模型设计与建立数据模型是数据仓库建设的核心部分。
它是对数据进行组织和描述的逻辑结构，可以有效地存储和查询数据。
在进行数据模型设计时，需要考虑到企业的业务需求和分析目标。
常用的数据模型有星型模型和雪花模型。
星型模型适用于简单的业务场景，而雪花模型则适用于复杂的业务场景。
在实际建设中，可以根据具体需求选择适合的数据模型。
3. 数据抽取、转换和加载数据抽取、转换和加载（ETL）是将源数据加载到数据仓库的关键步骤。
数据抽取是从源系统中获取数据，转换是将数据进行格式转换和清洗，加载则是将数据加载到数据仓库中。
ETL过程不仅需要高效的工具支持，还需要有良好的数据管理和质量控制机制。
只有确保数据的准确和一致性，才能提供可靠的分析结果。
4. 数据质量管理数据质量是数据仓库建设中不可忽视的重要方面。
数据质量管理包括数据质量评估、数据质量监控和数据质量改进。
通过对数据的评估和监控，可以发现数据存在的问题，并及时进行修复和优化。
例如，数据缺失、数据误差和数据一致性问题等。
通过建立数据质量指标和监控系统，可以提高数据的可靠性和可用性。
5. 数据安全和权限管理在数据仓库建设中，数据的安全性和权限管理至关重要。
数据安全包括对数据的保密性、完整性和可用性进行保护。
数据仓库建设方案数据仓库建设方案数据仓库建设方案是指根据组织的数据需求和业务目标，经过系统性的分析和设计，建立一个统一、集成、可靠、灵活的数据存储和管理系统。
通过数据仓库建设方案，组织可以更好地利用数据资源，支持决策和业务流程，提高组织的运营效率和竞争力。
首先，数据仓库建设方案需要进行需求分析。
通过与组织各个部门的沟通和了解，明确业务需求和数据需求，确定数据仓库的目标和范围。
同时，也需要考虑数据的来源和格式，以及数据的质量和安全性等方面的需求。
其次，数据仓库建设方案需要进行数据模型设计。
根据需求分析的结果，设计数据仓库的结构和组织方式，确定数据的存储和关联关系。
同时，也需要考虑数据的处理和转换方式，以及数据的更新和维护策略等方面的设计。
然后，数据仓库建设方案需要进行技术选型。
根据数据仓库的规模和复杂程度，选择适合的数据库管理系统和硬件设备，以及相应的数据集成和分析工具。
同时，也需要考虑数据仓库的架构和性能等方面的技术选型。
接着，数据仓库建设方案需要进行系统实施和测试。
根据设计和选型的结果，进行数据仓库的搭建和配置，导入和清洗数据。
同时，也需要进行系统的功能和性能测试，确保数据仓库的正常运行和满足业务需求。
最后，数据仓库建设方案需要进行系统运维和优化。
定期进行数据的更新和维护，监控和管理数据仓库的性能和安全。
同时，也需要根据业务需求和技术发展，对数据仓库进行优化和改进，提升数据仓库的效率和可用性。
总之，数据仓库建设方案是一个综合性的工程，需要从需求分析到系统实施再到运维优化，进行全面的规划和设计。
通过数据仓库建设方案，组织可以更好地管理和利用数据资源，提高业务的决策能力和竞争力，实现可持续的发展。
数据仓库建设⽅案第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或其她⼦系统通过车地通信传输得实时或离线数据,经过⼀系列综合诊断分析,以各种报表图形或信息推送得形式向⽤户展⽰分析结果。
针对诊断出得车辆故障将给出专家建议处理措施,为车辆得故障根因修复提供必要得⽀持、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得内容: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 及传统得ETL采集⼯具、数据存储:本系统提供Hｄfs、Hbasｅ及RＤBMS相结合得存储模式,⽀持海量数据得分布式存储。
数据分析:数据仓库体系⽀持传统得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,实现对数据资源得统⼀管理与调度,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、内部各层数据得提取与加载。
外部数据汇集就是指从ＴCMS、车载⼦系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库得操作型存储层(OＤS);内部各层数据得提取与加载就是指数据仓库各存储层间得数据提取、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,数据采集得内容分为实时数据采集与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,采集频率⾼得特点,考虑到系统后期得扩展,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,可根据业务得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得组合架构,采⽤Flume与EＴL⼯具作为Kafka得Prｏducer,采⽤Storm作为Kafｋa得Cｏnｓumeｒ,Sｔoｒｍ可实现对海量数据得实时处理,及时对问题指标进⾏预警。
数据仓库建设方案（范文大全）第一篇：数据仓库建设方案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。
Page 2 of 7 2.全域数据库总体架构展示层应用层多维分析门户统一授权服务手机平板电脑单点登录PC即席查询报表统计统计分析预测分析分析型管理流程整合数据整合空间数据其他应用基础服务层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主数据管理引擎大数据分析引擎知识内容管理引擎空间地理数据引擎数据存储区OSD数据仓库数据集市特征库模型库预测数据地理数据MDMHUB共享数据库大数据流媒体数据信息治理、元数据管理IT安全运维管理IT 综合监控交换服务体系数据联邦数据复制数据清洗数据转换大数据流消息队列流程服务信息服务交互服务消息服务数据层（ISB）应用层关系型数据源非关系型数据源传感器/监控数据源核心业务边防一体化其他XMLExcelWeb服务消息队列文本数据摄像头虚拟传感器智能传感器基础设施层（网络、存储、硬件、系统软件）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。
数仓建设方案随着数据量的不断增长和数据的重要性逐渐凸显，企业越来越意识到需要建立一个稳定、高效的数仓（Data Warehouse）来支持决策和业务发展。
本文将提供一个针对数仓建设的全面方案，以帮助企业快速搭建一个完善的数仓系统。
一、背景和介绍数仓是一个集成、主题化、稳定、时间一致且可扩展的数据集合，用于支持企业的决策制定和业务发展。
数仓可以帮助企业实现数据的整合、标准化、准确性和易用性，提供有助于分析和洞察的数据视图。
二、数仓建设流程1.需求调研和分析在开始建设数仓之前，需要对企业的数据需求和业务场景进行调研和分析。
通过与各个部门的沟通和了解，收集字段、指标和报表需求，确定数仓的核心目标和关键指标。
2.数据清洗和整合在这一阶段，需要从各个数据源中提取数据，并对数据进行清洗和整合。
清洗过程包括处理数据缺失、重复、错误等问题，整合过程包括将不同数据源的数据进行字段映射和整合，以确保数据的准确性和一致性。
3.数据存储和建模在这一阶段，需要选择合适的数据存储和建模方式。
常见的数据存储方式包括关系型数据库和大数据存储平台，常见的数据建模方式包括维度建模和标准化建模。
根据企业的需求和数据特点，选择最适合的存储和建模方式。
4.数据抽取和加载在这一阶段，需要进行数据的抽取和加载。
数据抽取是指从数据源中抽取所需的数据，数据加载是指将抽取到的数据加载到数仓中。
可以使用ETL（Extract, Transform, Load）工具来实现数据的抽取和加载，确保数据的及时性和准确性。
5.数据质量管理在数仓建设过程中，数据质量是一个非常重要的方面。
需要建立数据质量管理的机制，包括数据质量评估、数据质量监控和数据质量改进等。
通过监控和改进数据质量，提高数据的准确性和可信度。
6.数据分析和应用在数仓建设完成后，可以进行数据分析和应用开发。
通过使用数据分析工具和开发业务应用，将数仓中的数据转化为有价值的信息和洞察，支持企业的决策制定和业务发展。
株洲南车时代电气股份有限公司数据仓库建设规划项目方案建议书XX软件系统股份有限公司2015年03月目录第1章南车电气数据仓库建设项目介绍............. 错误!未定义书签。
1.1.南车电气数据仓库建设项目的背景 .............................................................................. 错误!未定义书签。
1.2.南车电气环境现状及需求分析 ...................................................................................... 错误!未定义书签。
1.2.1.项目目标.................................................................................................................. 错误!未定义书签。
第2章南车电气数据仓库建设解决方案详述......... 错误!未定义书签。
2.1.南车电气数据仓库建设整体方案说明 .......................................................................... 错误!未定义书签。
2.1.1.方案概述.................................................................................................................. 错误!未定义书签。
2.1.2.系统逻辑架构.......................................................................................................... 错误!未定义书签。
数据仓库建设与数据挖掘技术研究随着信息化进程的不断深入，企业所需处理及储存的数据规模越来越大，单一的关系型数据库系统已经无法满足企业的需求。
为解决这一问题，数据仓库逐渐成为了一种重要的数据处理和分析工具。
数据仓库是一种多维数据模型，它将企业所有的信息从内部和外部收集、整合并加工成有利于分析的形式，从而支持企业管理层做出更加准确、科学的决策。
一、数据仓库建设数据仓库的建设过程包括以下几个环节：（1）需求分析根据应用场景和业务需求，明确数据仓库的建设目标、范围与内容，为后续工作提供明确的方向和目标。
（2）数据抽取完整地抽取合适的数据需要确定数据源，抽取级别，抽取质量要求和抽取方式等一系列相关因素。
（3）数据清洗通过数据比对、去重、过滤等方式，使数据达到可用状态。
同时，也需要对抽取出来的数据进行格式转换，以便能够存储到数据仓库中。
（4）数据建模根据所需的维度和指标等，设计数据的物理结构和逻辑结构等。
（5）数据装载将经过清洗和建模的数据装载到数据仓库中。
（6）数据验证通过标准报表及数据比较等方法，对数据仓库中的数据进行验证。
二、数据挖掘技术研究据挖掘作为数据仓库系统的功能之一，主要用于提取隐含于数据中的信息和知识，增加数据分析的深度和广度。
目前，主要的数据挖掘技术有以下几种：（1）分类：分类是从数据中发现规律和信息的一种标准化方法，用于根据输入数据的特征将其归类为合适的类别或标签下。
（2）聚类：聚类就是根据数据的相似性将其分组。
它与分类的区别在于聚类不需要先给出分类标签，而是在数据聚类过程中自动学习类标签。
（3）关联规则：关联规则是针对交易数据等大规模数据库中的频繁集合挖掘出有价值的关联关系，比如根据买家购买记录来发现商品之间关系。
（4）回归：回归是将已知的因变量与自变量之间的关系拟合出一个函数，用来预测未知数据的一种方法。
如在投资预测中利用历史数据预测未来市场趋势。
总之，数据仓库与数据挖掘技术为企业提供了强有力的数据分析和决策支持工具。
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。
数据挖掘工程方案一、项目概述随着信息技术和互联网的不断发展，数据量呈现爆炸式增长，各行各业都在积极开展数据挖掘工作，以便更好地利用大数据带来的商业机会和价值。
本项目旨在运用数据挖掘技术，对企业的大数据进行深入分析，挖掘出其中蕴含的商业价值和发展潜力，为企业决策提供数据支持。
二、项目目标1.利用数据挖掘技术，分析企业的大数据，挖掘出潜在的商业价值，为企业的发展提供有力支持；2.建立可视化的数据分析报告和模型，为企业管理层提供直观、有效的数据支持，帮助其进行决策；3.整理企业的数据，建立数据仓库和数据模型，为未来的数据挖掘工作提供可靠的数据基础；4.为企业提供数据挖掘技术培训和指导，提升员工的数据分析能力和数据利用效率。
三、项目内容和方法1.数据准备首先需要收集和整理企业的各类数据，包括销售数据、客户数据、产品数据、市场数据等，构建完整的数据仓库。
同时，需要进行数据清洗和预处理工作，确保数据的质量和准确性。
2.数据探索在数据准备完成后，需要进行数据探索分析，利用统计学和可视化技术，对数据进行分析和展现，发现数据集中的规律和潜在的关联关系，为后续的模型建立和特征工程工作做准备。
3.数据建模基于数据探索的结果，需要建立数据挖掘模型，包括回归模型、分类模型、聚类模型等。
利用各类数据挖掘算法和工具，对数据进行深入分析和挖掘，找出其中的商业价值和发展潜力。
4.模型验证和优化建立模型后，需要进行模型验证和优化工作，通过交叉验证、模型比较和参数调优，确保模型的准确性和稳定性，以满足实际业务需求。
5.模型部署和应用在模型验证和优化完成后，需要将模型部署到实际业务中，用于对企业数据的实时分析和预测。
同时，为企业管理层提供可视化的数据分析报告和决策支持，帮助其进行决策。
6.技术培训和指导为了提升员工的数据分析能力和数据利用效率，在项目完成后，需要为企业员工提供数据挖掘技术培训和指导，使他们能够更好地利用数据挖掘技术，为企业的发展提供更多的支持。
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。
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。
1 / 1 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 1 / 1
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 / 1
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。 1 / 1
1.6数据仓库的建设过程的挑战 如何来操纵风险、如何来保证质量呢？把质量操纵作为数据仓库建设
的生命线，把它贯穿于数据仓库建设整个过程的始终。那么质量操纵的中心环节又是什么呢？ 简单而言，包括事前操纵：对方案和打算进行充分的咨询和论证；事中治理：对建设开发时期进行持续不断的过程操纵；事后操纵：关于建设成果通过测试、评审、验收、试运行等方式进行面向结果的治理操纵。 1.7数据仓库的质量操纵 ➢ 关于数据仓库中的质量治理问题的研究，目前有几个要紧的切入点：
（1） 从数据仓库的设计入手，简历适合全方位质量操纵的体系结构 （2） 遵从生命周期观点，全过程操纵数据仓库建设质量 （3） 按照数据仓库凶的工作机制和部件构成来制定质量操纵标准 数据仓库质量从本质上讲是总体数据质量的问题。数据仓库的质量问题是一个主观的标准问题，不同层次的人员对数据仓库的质量有不同的要求，必须依照追求的目标来制定质量的测评、预测标准并加以实现，才能真正达到质量操纵的目的 1 / 1
1.8数据仓库的精确定义 上世纪80年代中期，“数据仓库之父”William.H.Inmon先生在其《建
立数据仓库》一书中定义了数据仓库的概念，随后又给出了更为精确的定义：数据仓库是在企业治理和决策中面向主题的、集成的、与时刻相关的数据集合。与其他数据库应用不同的是，数据仓库更像是一种过程，是对分布在企业内部各处的业务数据整合、加工和分析的过程。而不是一种能够购买的产品。 1.9数据仓库的特点 1.9.1 数据仓库是面向主题的 主题是一个比较抽象的概念，是一种在较高层次上将企业信息系统中
的数据综合、归类后进行分析利用的抽象。在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象，是针对某一决策问题而设置的 面向主题的数据组织方式，确实是在较高层次上对分析对象数据的一个完整、统一、一致的描述，能完整及统一地描述出各个分析对象所设计的相关企业的分项数据，以及数据之间的联系 1 / 1
1.9.2 数据仓库是集成的 全面而正确的数据是进行有效分析和决策的首要前提。在某一个主题
的统帅下，需要对数据进行抽取、清晰、转换和加载等集成操作。因为： （1） 数据仓库的数据不是直接从原有数据库系统复制得到，因为原有数据库系统记录的是每一项业务处理的流水账，这类数据不适合用于分析处理。在进入数据仓库之前必须通过综合计算，抛弃分析处理不需要的数据项，增加一些可能涉及的外部数据。 （2） 数据仓库每一个主题所对应的源数据在原数据库中有可能有许多重复或不一致之处，必须将这些数据转换成全局统一的定义，消除不一致和错误之处，以保证数据的质量。显而易见的是，对不准确，甚至不正确的数据进行分析得出的结果将不能用于明白企业领导者做出 1 / 1
科学的决策 1.9.3数据仓库是相对稳定的 操作型数据库中的数据通常实时更新，数据依照需要发生变化。数据
仓库的数据要紧供企业领导者决策分析之用，所涉及的数据操作要紧是数据查询和分析，一旦某个数据进入数据操作要紧是数据查询和分析，一旦某个数据进入数据仓库之后，一般情况下将会被长期保留，也确实是数据仓库中一般有大量的查询操作和分析，修改和删除操作一般不多，通常只需要定期的加载、刷新。 1.9.4数据仓库是相对时刻变化的 由于数据仓库中的数据是为了分析用的，这使得数据仓库中的数据总
是拥有时刻维度。数据仓库实际上确实是记录系统的各个瞬态，并将各个瞬态连续起来形成动画，从而在数据分析的时候再现系统运动的全过程。数据提取的周期决定了动画间隔的时刻，数据提取的周期越短，则动画的速度越快 1.10数据成熟度 *商业智能包含（数据仓库和数据挖掘） 1 / 1
1.11商业智能（仓库和挖掘）能够关心我们做什么 ➢ 增加销售额
➢ 深化客户关系 ➢ 研发客户关系 ➢ 提供更好的服务 ➢ 提升运营效率 ➢ 降低成本 1 / 1
➢ 制定更好的决策 1.12商业智能能够回答的一些重要的问题举例 1.产品分析：
➢ 哪些产品是营利性最好的？ ➢ 哪些产品是营利性最差的？ 2.销售分析 ➢ 华南地区差不多开设2年以上的商店，销售趋势是如何样的？ ➢ 哪些产品具有向上的销售趋势，哪些客户群体在购买这些产品？ 3.客户分析 ➢ 盈利性排在前10%的客户的特征是什么？ ➢ 盈利性最差的10%客户的特征是什么？ ➢ 哪些客户在过去6个月中的购买量超过了所有客户购买量均值2个标准差？ ➢ 盈利性最好的客户群居住在什么地点？ 1 / 1
1.13数据仓库的体系架构 数据仓库的简单层 1. 源数据层：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括
企业内部信息和外部信息。内部信息包括存在于关系型数据库系统（Relational DataBase Management System，RDBMS）中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等。 2. 数据导入层：要紧进行数据清洗、转换、加载（Extract-Transform-Load，以下简称ETL）。把处理后符合业务逻辑规则的数据导入到数据仓库中。 1 / 1
通过ETL调度治理、ETL日志治理、ETL出错治理来操纵治理数据加载的整个过程。通过数据质量治理进行数据的检查，及时地操纵治理数据的质量情况。 3. 数据存储层：是整个数据仓库的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和治理。数据仓库的组织治理方式决定了它有不于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采纳什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围能够分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。数据集市可能是企业及数据仓库的一个组成部分。 4. 数据应用层：要紧分为查询、统计报表、多维分析和数据挖掘四大类应用。 5. 数据展现层：要紧分为三大类。有一定技术经验的业务人员进行多维分析、数据挖掘；一般业务人员进行查询、统计报表打印；治理人员进行用户治理、权限治理等。 1 / 1
1.14数据仓库总体架构 *与上一张图异曲同工 1.15商业智能技术 1. 数据仓库：跨功能的数据库
➢ 历史细节数据 ➢ 中型到大型的数据库 2. 数据集市：聚焦在选定的主题上 ➢ 依靠的（数据直接来自企业数据库） ➢ 独立的stand-alone 1 / 1
3. 多维分析 ➢ 通过多个业务主题对汇总数据进行分析 ➢ 以性能为导向 对数据的不同层次进行钻取 4. 数据挖掘：工具驱动 ➢ 依靠算法识不和预测 1.16数据仓库系统特征 1. 满足分析或决策类的应用需求
非操作型的应用 2. 一套整体性的决绝方案 由数据库、前端工具、系统治理平台等部分组成 3. 仓库的特点 （1）高质量的数据平台 面向主题的、集成的、非易失的、随时刻变化的数据存储 业务数据的统一视图 数据的一致性和完整性
