概述
环保行业数据管理过程中面临问题
应用软件开发仍停留在条块分割中，信息资源共享程度低
环境管理业务与业务之间，环境保护部门的上下级之间，相对独立。目前，各省市环境信息化建设中的应用软件开发存在条块分割的现象，单一业务开发独立的应用系统，系统与系统之间往往无法对接，导致系统之间的信息不能相互共享，从而使环境信息资源共享程度不高。
部分区县环境信息化建设滞后，影响环保信息采集
各省市环境信息化建设程度存在不均衡现象，部分县级环境信息化建设基本处于空白状态，这种不均衡状态严重影响全省环境信息化的整体水平。县（区）作为最基层的环保机构，对本辖区内的排污单位的有关信息掌握的最为清楚，对排污单位的监督管理也最为方便直接，需要加强建设县（区）级环保应用，把信息的采集源头伸向县（区）环保机构。
各级部门构建应用，存在重复建设。
环保系统各级部门都建设自己的业务系统，在业务方面上级部门对下级部门的业务都有指导联系，业务的相同使得所建立的系统功能都有重叠，导致系统重复建设的现象存在。
信息安全不达标，存在安全隐患
数据集中是管理集中化、精细化的必然要求，是国家、省、市环保部门优化业务流程、管理流程的的必要手段。数据中心的建设成为环保数据集中趋势下的必然要求。在Web应用日益深化的环境下，企业数据中心应用的运行环境正从传统客户机/服务器向需要网络连接的中央服务器扩张。Web应用的快速发展与变革，直接影响到基础设施框架下多层应用程序与硬件、网络、操作系统的关系变得愈加复杂。
数据仓库介绍
数据仓库概念始于上世纪80年代中期，首次出现是在被誉为“数据仓库之父”WilliamH．Inmon的《建立数据仓库》一书中。随着人们对大型数据系统研究、管理、维护等方面的深刻识认和不断完善，在总结、丰富、集中多行企业信息的经验之后，为数据仓库给出了更为精确的定义，即“数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合”。数据仓库并没有严格的数据理论基础，也没有成熟的基本模式，且更偏向于工程，具有强烈的工程性。通常按其关键技术部份分为数据的抽取、存储与管理以及数据的表现等三个基本方面。
数据仓库的重点与要求是能够准确、安全、可靠地从数据库中取出数据，经过加工转换成有规律信息之后，再供管理人员进行分析使用。数据仓库主要是应用于决策支持系统，其主要目的是“提取”信息并加以扩展，用来进行处理基于数据仓库的决策支持系统(DSS)的应
用。
总体建设目标
目标
本次建设需完成以下目标
1)数据规划与整理建设
包含数据源分析与规划、数据交换平台搭建、地理信息平台搭建
2)决策分析应用系统建设
3)综合信息门户系统建设
建设阶段
按照生命周期发法可将数据仓库开发的全部过程分成三个阶段：
1)数据仓库规划分析阶段
2)数据仓库设计实施阶段
3)数据仓库的应用阶段
这三个阶段不是简单的循环往复，而是不断完善提高的过程。一般情况下数据仓库系统都不可能在一个循环过程中完成，而是经过多次循环开发，每次循环都会给系统增加新的功能，这种循环的工作永远不会终结，数据仓库也就一直处于一个不断完善、不断提高的循环玩傅过程中。
本次项目建设按以上原则分为
●数据规划与整理阶段
●决策分析应用系统建设阶段
●综合信息门户系统建设阶段
数据规划与整理建设
环境信息数据仓库数据源分析与规划
数据源分析与范围规划的最终目标是涵盖环境相关的所有数据，将分散的、标准不一的数据进行集成整合，实现由数据到信息的转化，提高数据质量，为减排目标制定（指标）、过程管理（监测）和最终评价（考核）等工作奠定全面的信息资源体系，为科学决策、有效管理提供信息支持保障。
环境信息数据仓库投入运行后，随着信息范围的延伸和积累，可以建立面向不同业务的知识库（如应急预案、总量分析），逐步形成辅助决策的能力。
环境信息数据仓库系统的数据源为基础数据库，基础数据库分类如下：
1)污染源监督性监测基础数据库
2)污染源在线监测基础数据库
3)污染源常规监测基础数据库
4)排污申报基础数据库
5)排污收费基础数据库：主要用于存储环境保护部和各省环保厅
排污收费的业务数据，包括污染源废气缴费数据、污染源废水缴费数据、污染源噪声缴费数据、建筑施工噪声缴费数据、排污费减免处理数据等。
6)环境统计基础数据库：主要用于存储环境保护部和各省环保厅
环境统计的业务数据，包括工业企业污染排放处理利用数据、火电企业污染排放及处理租用数据、工业企业排放废水/废气中污染物监测数据等。
7)建设项目管理基础数据库：主要用于存储环境保护部和各省环
保厅建设项目管理的业务数据，包括建设项目基本数据、工业类项目申请数据、土地类项目申请数据、饮食娱乐类项目申请数据、项目跟踪数据。
8)三同时验收基础数据库：主要用于存储环境保护部和各省环保
厅三同时验收的业务数据，包括三同时项目审批数据、三同时项目试运行数据、三同时项目验收数据、三同时项目环评报告数据。
9)环境质量基础数据库：主要用于存储环境保护部和各省环保厅
环境质量的业务数据，包括大气监测数据、地表水监测数据、地下水监测数据、降尘监测数据、降水监测数据、区域噪声监测数据、道路交通噪声监测数据等。
10)文档数据库：存储减排相关法律法规、应用标准等文档信息。
11)信息分类及标准代码库：主要包括减排业务中的各类标准化代
码，如污染源类别等。
12)环境空间数据库：主要包括污染源、环境质量的空间数据信息。
环境信息数据仓库数据范围规划如下图：
搭建数据交换平台
搭建数据交换平台，建设ETL应用，实现ODS到数据仓库、数据仓库到数据集市的数据抽取、清晰、转换与加载。
数据交换平台是数据中心数据域其他应用系统沟通的桥梁，是进行数据交换的基站。数据交换平台负责从各个业务系统采集数据，对数据进行清洗与整合，按照数据中心建设标准规范数据，形成核心数据库，并提供给其他应用系统使用。
数据交换平台功能由支撑功能与应用功能两部分组成。支撑功能是数据交换平台的基础，包括数据采集、元数据管理、数据交换服务总线、平台监控以及安全管理功能；应用功能是指与具体业务系统相
关的功能，应用功能利用数据交换平台的数据交换服务总线，以数据交换服务的形式为各业务系统提供数据共享服务。
环境信息数据仓库ETL 过程如下图
各ETL 过程主要任务如下表
ETL 主要任务
源数据现状分析和映射
每做一步ETL工作之前都应对源数据进行全面的分析，包括如下内容：
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:
黄山市环境宣传教育信息中心职责 1、组织开展环保法律法规、环保知识宣传教育活动。 2、制订并实施环境信息化工作规划计划。 3、实施环境信息标准和技术规范。 4、组织建设、运行和维护环境信息网络系统。 5、组织开发和利用环境信息资源。 南京市环境保护宣传教育中心职责 积极开展环境保护宣传教育，普及环境科学知识，提高公众环境意识，引导公众参与环境保护，推进环境区域合作与交流，为环境保护工作营造良好的舆论氛围。 1、建立和完善环保宣传教育及公众参与机制，积极策划、组织环保公益活动，指导环保民间组织和志愿者参与各类环保活动，推动社会及大、中、小学的环境教育，开展绿色学校、绿色社区等绿色创建活动。 2、通过环保网和各类新闻媒介，加强环境保护理念、信息、知识的传播，增强对公众的舆论引导，发挥政府与公众交流、沟通的桥梁和纽带作用。 3、收集国内外有关环保信息，策划、编辑环保科普读物和环保宣传教育手册及资料。 4、根据我市环境治理的需要，为市政府、市环保局提供和编辑制作资料片、内参片、专题片等影视作品。
合肥市环境信息中心职责 1、负责合肥市环境信息的收集、储存、处理、传递、分析及规范化应用等工作。 2、负责本辖区内的环境信息系统网络建设、业务建设和技术管理工作。 3、负责编制全市环境信息系统规划并指导全市环境信息网络建设；负责局系统内计算机软硬件及网络系统配置、安装、调试、管理和人员培训。 安庆市环境信息中心工作职责 1、根据国家环境信息化建设规划和国家总局、省环保局要求，制定安庆市环境信息化发展规划，负责制定市级环境信息技术规范和组织实施全市环境信息化工作。 2、履行市环保局下达的各项环境信息管理工作职责；承担环境信息处理和环保数据统计、发布等应用工作。 3、负责市级环保广域网络的规划建设和项目管理；负责国家环保专网、省环保网安庆节点的管理；负责市环保电子政务工作的实施和推进。 4、负责市级环保政府网站建设管理；负责环保政务公开和公众参与网上平台的建设管理；承担全市环境信息的收集、采编、上报和发布。 5、负责全市环境信息和数据的收集、处理、传输和存储；承担市级环保数据库的建设和应用。
XX 银行 EDW/ 数据仓库项目方案 目录 第一章系统总体架构 (5) 1.1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 (7) 1.2 EDW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 (9) 1.3 EDW逻辑架构............................................ 1 8
1.3.1逻辑架构框架.......................................... 1 8 1.3.2数据处理流程......................................... 2 7 1.4 EDW运维架构............................................ 2 7 1.4.1 运维架构概述 (27) 1.4.2 运维架构的逻辑框架 (29) 1.5 EDW数据架构............................................ 3 6 1.5.1数据架构设计原则...................................... 3 6 1.5.2数据架构分层设计....................................... 3 8 1.6 EDW应用架构............................................. 4 1 1.6.1应用架构设计原则....................................... 4 1 1.6.2数据服务............................................... 4 2 1.6.3 应用服务 (43) 第二章ETL体系建设 ........................................... 4 4 2.1 ETL架构概述.............................................. 4 4 2.2 ETL设计方案.............................................. 4 6 2.3 ETL关键设计环节......................................... 4 6 2.3.1 接口层设计策略 (46)
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
整合资源推进生态环境保护信息化建设
整合资源推进生态环境保护信息化建设 设想有那么一天，环保监察人员到企业进行执法检查，手中的终端轻易就能显示出企业的全部信息：何时建厂、环评何时通过、污染点在哪儿......而这些信息，来自于不同部门的数据整合——商业系统、国土资源部门、甚至发改委。 或许这只是环境信息化发展的惊鸿一瞥。随着“生态环境保护信息化工程”的启动，未来这将变成最为普遍的应用场景。 听不见，摸不着。说是工程，可是连实体都没有，有的只是一个逻辑工程；说是生态环境保护，可涉及到的却是十几个国家部委。自2013年“生态环境保护信息化工程”启动后，它有些低调，有些神秘。 2014年1月17日，在南宁召开的“生态环境保护信息化工程建设培训班”上，它渐渐揭开了面纱。 要点提示 ◎信息共享不仅仅是搭建一个平台，各部门都把信息放上去。信息共享一定要跟业务协同、跟信息的互联互通连在一起。 ◎在信息化的运动场上，各地信息中心要起到示范作用，要能和所有部门、所有业务对接，要把信息化技术在环保领域的引领作用体现出来。
价管理系统。按照企业等级评价的管理办法，只要是恶意偷排的企业就一票否决，将他归入不诚信企业，这就是互联互通。 “打破部门之间的界线，让业务协同起来，互通起来，这才叫互联互通，而不是简单地放在一起。”魏斌说。 据了解，“十二五”国家政务信息化工程建设目标和要求非常高，环境保护信息化基础薄弱，要实现这些目标，达到这些要求难度很大。生态环境概念大，涉及内容多，解决生态环境突出问题是一个长期的系统工程，工程项目的重点和切入点难以把握，工程建设的内容、范围和边界都难以确定。 “方向对了就不怕路远，尽管道路还是很曲折、漫长的。”魏斌语气坚定。 三、问题 信息共享迫在眉睫 “信息共享、业务协同难表面上看是技术问题，实则是管理的问题，更是体制机制深层次的问题” 提高政府部门的信息化水平已经成为各级政府的共识。然而，在中国信息化研究中心针对各地市信息化政府行政能力综合水平的第三方调查中发现，各级政府信息化应用大多数还只是停留在信息发布、办公系统、便民中心等层面，如何借助信息化手段提升政府部门能力任重道远。 程春明坦言，真正要实现跨部门信息共享，实现业务协同，难度极大。部委之间需要协同统筹，就是自己内部，也存在数据信息难以
环保局信息化项目设计方案 环境监测和监理是各级环境管理部门的工作重点，其中包括对工业污染源的监控和对大气、地表水、酸雨、噪声、辐射等环境质量的监测。以往的监测监理手段主要采用人工和有线方式，无法满足环境管理数字化、网络化的要求。当前在线监测仪器仪表广泛应用于环保领域，环境数据日益庞大且远程实时监控的意义更加突出。因此建立新型的环境数据通信网络已势在必行。基于物联网M2M 远程环境监控管理网络系统是利用M2M技术为各级环保局量身定制环境管理系统，它重点解决了实时数据自动采集智能化、大容量自动传输网络化和数据自动分析处理集成化三大难点问题，成为环保局环境监测的利器。 XXX环保局的部门职责的：1，牵头协调处理重特大环境污染事故和生态破坏事件的调查处理，负责辖区内并指导协调各县（区）重特大突发环境事件的应急、预警工作；协调解决有关跨区域环境污染纠纷，负责全市流域、区域污染防治工作。2，承担落实国家及省减排目标的责任；承担实行总量控制的污染物和控制指标的组织实施责任；组织实施排污许可证制度；督查、督办、核查污染物减排任务完成情况，实施环境保护目标责任制、总量减排考核并公布考核结果。3，制定水体、大气、土壤、噪声、光、恶臭、固体废物、化学品、机动车等的污染防治管理制度并组织实施；会同有关部门监督管理饮用水水源地环境保护工作；组织指导城镇和农村的环境综合整治工作。 以上几点工作职责只是XXX环保局工作职责的一部分，但是其中体现了对环保监管工作的要求及重视程度。所以基于政策以及环保等工作诸多方面，以及XXX的特殊重点旅游地区，环保工作更尤为重要。急需要一套完整的信息化手段保证环保工作的有效顺利进行。 二、建设原则 1.实用性
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
最新整理环保局信息化工作总结 在市环保局领导重视和大力支持下，___市环境信息中心的各项工作紧紧围绕市环保局环境保护的中心工作，按照《十五国家环境信息化建设指导意见》要求，以技术为依托，以服务为宗旨，为环境管理提供技术支持和保障，努力规范全市环境信息机构的建设，积极推进___市环境信息化的进程。在过去的一年里，___市环境信息中心重点加大了环保网站的对外宣传工作，努力在全社会营造人人重视环保、共同xx环保的良好社会氛围，在各相关部门的配合和支持下，经过全体职工的共同努力，我中心各方面工作都取得了一定进展。现将我中心全年的工作情况及明年工作要点总结归纳如下： 一、20xx年信息化建设工作完成情况 1、把信息化建设提升到重要位置，形成一把手抓信息化的工作体系，推进全局信息化建设。环境信息中心是以环境信息为主的公益性事业全供单位。担负着收集、存储、加工和传递市环境质量、污染物排放和治理、自然保护、环境管理以及相关的社会经济信息，为相关工作部门提供环境信息等工作。热点栏目：述职报告 2、强化局机关内部网络管理，进一步做好对国际互联网、___市政府网环保网站、局机关内部计算机局域网的软硬件维护工作。完善局域网的网络设备，对网络线路进行定期检查、调试、维护，排除网络传输故障，保证了网络的正常运转。 3、继续完善基于DOMINO的办公自动化系统，环境信息中心对已发现的程序缺陷和不适合我局具体工作的方面进行了修改，为全面启动我局内部办公自动化系统奠定了坚实基础。 4、积极推进政府的上网工程，对___环保信息网站进行了改版，收集大量文
字资料，并且不断及时更新内容、增加新内容，网络开辟环保信息动态、环保法律法规查询、环保常识、空气质量日报等等，提供信息、技术指导。据统计，截止目前，共发布环境信息586条，其它环保动态环境信息200余条；制作完成了“保持xxxx员先进性活动”、“政务公开”等专题栏目。其中政务公开栏目是一个综合性非常强的栏目，增强了目前所有机关处室、各直属事业单位的日常工作的透明性。 .NEt 5、对各科室人员所遇到的各类网络、计算机的问题进行了及时指导，并对普遍存在的问题，在我们总结归纳的基础上有针对性的进行了全员培训，增强了机关人员的计算机应用能力，提高了各科室的工作效率，也为信息中心能够将人力资源再分配集中力量为全市环境信息化建设管理服务提供了保障。
整合资源推进生态环境保护信息化建设 设想有那么一天，环保监察人员到企业进行执法检查，手中的终端轻易就能显示出企业的全部信息：何时建厂、环评何时通过、污染点在哪儿......而这些信息，来自于不同部门的数据整合——商业系统、国土资源部门、甚至发改委。 或许这只是环境信息化发展的惊鸿一瞥。随着“生态环境保护信息化工程”的启动，未来这将变成最为普遍的应用场景。 听不见，摸不着。说是工程，可是连实体都没有，有的只是一个逻辑工程；说是生态环境保护，可涉及到的却是十几个国家部委。自2013年“生态环境保护信息化工程”启动后，它有些低调，有些神秘。 2014年1月17日，在南宁召开的“生态环境保护信息化工程建设培训班”上，它渐渐揭开了面纱。 要点提示 ◎信息共享不仅仅是搭建一个平台，各部门都把信息放上去。信息共享一定要跟业务协同、跟信息的互联互通连在一起。 ◎在信息化的运动场上，各地信息中心要起到示范作用，要能和所有部门、所有业务对接，要把信息化技术在环保领域的引领作用体现出来。 ◎工程最大的挑战是既要协调好各部委，又要协调好部内各司
局、各项业务；部、省、地市间数据实现交换、协同。 一、难点 跨部门信息整合重在协调 与以往项目相比，“最大的不同在于，它是一个跨部门、跨系统、跨业务的综合性基础项目” 早在2012年，国务院批复了《“十二五”国家政务信息化工程规划》（以下简称规划），规划指出，到“十二五”期末，初步建成共享开放的国家基础信息资源体系，支撑面向国计民生的决策管理和公共服务，显著提高政务信息的公开程度。规划形成了一个国家整体化的政务信息化工程体系架构，建设、应用、部署涉及到中央、省、市、县4个层级，涵盖68个部门。 在这个庞大的规划方案中，有15项重要信息系统工程，“生态环境保护信息化工程”正是其中的一项。 这也是我国环境信息化领域继国家环境信息统计能力建设项目后，又一个重大工程，是未来一段时期工作的重中之重。 生态环境保护信息化工程的建设目标是逐步实现污染源、污染物、生态环境质量等方面的信息共享，不断提高对重点流域、区域的环境治理水平，有效增强对环境生态和生物保护的监测、评估、服务能力；有效遏制工业污染，促进环境友好型社会建设。 具体的建设内容，简单概括就是充分利用物联网、遥感等先进技术，进一步完善土壤、森林、湿地、荒漠、海洋、地表水、地下水、大气等方面的生态环境保护信息系统。运用新一代信息网络技术，动
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
环保信息化调研报告 调研报告不同于调查报告，调查报告是因为发生了某件事（如案件、事故、灾情）才去作调查，然后写出报告。下面是小编整理的相环保信息化调研报告，欢迎阅读参考！ 一、智慧环保的基本概述 “智慧环保”是“数字环保”概念的延伸和拓展，它是借助物联网技术，把感应器和装备嵌入到各种环境监控对象（物体）中，通过超级计算机和云计算将环保领域物联网整合起来，可以实现人类社会与环境业务系统的整合，以更加精细和动态的方式实现环境管理和决策的智慧。 产业信息网发布的《20xx-20xx年中国智慧城市行业调研现状及未来前景评估报告》显示，智慧环保是互联网技术与环境信息化相结合的概念。“智慧环保”是“数字环保”
概念的延伸和拓展，它是借助物联网技术，把感应器和装备嵌入到各种环境监控对象（物体）中，通过超级计算机和云计算将环保领域物联网整合起来，可以实现人类社会与环境业务系统的整合，以更加精细和动态的方式实现环境管理和决策的智慧。且中国物联网校企联盟认为物联网技术的发展会带动智能环保的发展，将环境的保护实现最有效化。 “智慧环保”的总体架构包括：感知层、传输层、智慧层和服务层。感知层：利用任何可以随时随地感知、测量、捕获和传递信息的设备、系统或流程，实现对环境质量、污染源、生态、辐射等环境因素的“更透彻的感知”；传输层：利用环保专网、运营商网络，结合3g、卫星通讯等技术，将个人电子设备、组织和政府信息系统中存储的环境信息进行交互和共享，实现“更全面的互联互通”；智慧层：以云计算、虚拟化和高性能计算等技术手段，整合和分析海量的跨地域、跨行业的环境信息，实现海量存储、实时处理、深度挖掘和模型分析，实现“更深入的智能化”；服务层：利用云服务模式，建立面向对象的业务应用系统和信息服务门户，为环境质量、污染防治、生态保护、辐射管理等业务提供“更智慧的决策”。 二、发展智慧环保产业的必要性
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
如何构建银行数据仓库 数据仓库技术作为一项数据管理领域的新技术，其精髓在于针对联机分析处理(OLAP)提出了一种综合的解决方案，与以往很多技术不同的是，它主要是一种概念，在此概念指导下完成系统的构造。既没有可以直接购买到的现成产品，也没有具体的分析规和实现方法，也就是说没有成熟、可靠且被广泛接受的数据仓库标准。在以往关系数据库的设计和实现中，不仅有详细的理论推导，还有无数的设计实例，无论你使用的是什么公司的数据库产品、开发工具，只要按照规做，那么实现同一业务需求的方案都会很相似。而现有数据仓库的实现中，出现了MOLAP方案和ROLAP方案的区别，出现了形形色色的数据仓库建模工具、表现工具，而设计人员的个人经验和素质也会在其中扮演很重要的角色。 数据仓库技术的实现方式 目前在数据仓库技术的实际应用中主要包括如下几种具体实现方式。 1、在关系数据库上建立数据仓库(ROLAP) 2、在多维数据库上建立数据仓库(MOLAP)
MOLAP方案是以多维方式来组织数据，以多维方式来存储数据；ROLAP 方案则以二维关系表为核心表达多维概念，通过将多维结构划分为两类表:维表和事实表，使关系型结构能较好地适应多维数据的表示和存储。在多维数据模型的表达方面，多维矩阵比关系表更清晰且占用的存储更少，而通过关系表间的连接来查询数据的ROLAP系统，系统性能成为最大问题。MOLAP方案比ROLAP方案要简明，索引及数据聚合可以自动进行并自动管理，但同时丧失了一定的灵活性。ROLAP方案的实现较为复杂，但灵活性较好，用户可以动态定义统计和计算方式，另外能保护在已有关系数据库上的投资。 由于两种方案各有优劣，因此在实际应用中，往往将MOLAP和ROLAP 结合使用，即所谓的混合模型。利用关系数据库存储历史数据、细节数据或非数值型数据，发挥关系数据库技术成熟的优势，减少花费，而在多维数据库中存储当前数据和常用统计数据，以提高操作性能。 3、在原有关系库上建立逻辑上的数据仓库 由于目前正在运行的OLTP系统中已经积累了海量数据，如何从中提取出决策所需的有用信息就成为用户最迫切的需要。新建数据仓库固然能从功能、性能各方面给出一个完整的解决方案，但需要投入大量的人力、物力，并且数据仓库的建设和分析数据的积累需要一段时间，无法及时满足用户对信息分析的迫切需要。因此在筹建数据仓库的前期，可以采用一些合适的表现工具，在原有OLTP系统上建立起一个逻辑的数