深圳太极云软技术股份****。
2023年1月。
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，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：
根据现状业务系统各自为政，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，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。
数据仓库到底应该怎么建设？我一贯的主张是应用驱动。什么样的应用呢？
应用是应考虑**管理的现状和决策层最关心的问题入手。分利用现有信息系统资源，进一步细化、量化权力清单，固化权力运行流程和办理环节，达到规范业务流程、监督个体行为、记录执法诚信、科学考核评价和提升管理精度，最终使群众的合法权益得到保护，实现权力有效监督和提升**效能。通过分析经济发展、卫生健康、教育科技、道路交通、机构团体、生活服务、文体娱乐、安全避险、资源环境、社保就业、财税金融、法律服务等这些主题的分析是否可行，应该先进行评估。
这样从应用主题入手，就可以知道需要什么样的数据，来自那些业务系统和数据源，这些数据的全体进行一定的整合，按照分析的要求存储就组成了一个个数据集市（data mart）。
为了避免原有业务系统相对独立而形成的一个个信息孤岛，以应用驱动建设数据仓库，往往会造成新的信息孤岛。这是因为应用往往是部门级的或者是某一方面的应用，不能完全覆盖企业级的所有应用。当然我们这里不提倡一次建设的应用。
如何避免这个问题，是我这里着重要要强调的。这里分两种情形进行设计，系统作用。
1. 整合业务数据
在各业务系统中，数据不流通，形成信息孤岛，商业智能解决方案建立统一数据仓库，整合业务数据，给管理者提供统一视图，统一决策界面。
2. 支撑决策
从数据中分析企业发展趋势，挖掘新的机会方法，根据数据决策，提高决策的及时性及准确率。
3. 提供管理效能，量化办事效率
基于系统分析内容，管理者能了解细化、量化权力清单，固化权力运行流程和办理环节，达到规范业务流程、监督个体行为、记录执法诚信、科学考核评价和提升管理精度，最终使群众的合法权益得到保护，实现权力有效监督和提升**效能。
系统架构图。
在建立数据仓库，数据仓库按主题域存储各业务数据。数据**主要是**管理结构的不同业务管理系统。通过数据交换平台定期采集各管理机构的业务数据，后台数据处理工具etl抽取、清洗数据，并加载入数据仓库中。
架构于数据仓库上的系统功能主要包括大数据门户、专题主题分析、即系查询、多维分析、自助报表的功能模块，通过这些功能模块为管理者获取数据和分析数据提供简单易用、功能强大的方法，为管理者决策及提升管理精度，最终实现权力有效监督和提升**效能。
数据仓库是一个建设过程，而不是产品。数据仓库是通过对来自不同的数据源进行统一的处理及管理，通过灵活的展示方法来帮助决策支持。
数据获取层。
实现如何从所有源系统中获得原始的业务数据，并对其进行一定的数据处理，按主题进行数据重组和格式转换，然后传送并装载到数据仓库系统中。
数据仓库系统需要从多个源数据系统中抽取和汇总各个业务数据，这些数据源系统是数据仓库系统的数据**。
把上述数据源系统中的数据按照主题进行划分和组织，然后抽取并装载到数据仓库系统中。
数据需要经过三个过程：数据抽取、数据转换、数据装载。这三个过程是在保证各个数据源系统与数据仓库系统能够成功连接（包括网络协议标准的转换、不同平台之间的接口）的前提下实现的。
保证把来自不同的源数据系统的同类数据的一致性和完整性，转换完成的数据装载到数据仓库系统中。
数据管理层。
把数据存储到企业级数据仓库系统中进行集中管理。在数据存储层，数据是存放在两类数据库中：关系型数据库和多维数据库。
数据存储是数据仓库系统的中心。取自多个数据源系统的明细数据，以及用于分析的集成汇总数据都存储在这个中心。它在逻辑上是一个完整的库。
数据使用层。
把数据仓库系统中的数据和分析结果提供给最终用户。按照用户的分析需求、使用报表、随即查询、多维度分析和数据挖掘进行数据展现。
数据输出层的功能是使最终用户通过报表、图形和其他分析工具的方式简便、快捷地访问数据仓库系统中的各种数据，得到分析结果。
提供多种数据分析方法，包括标准报表、即席查询报表、动态分析报表、多维分析、趋势**、假设分析和数据挖掘等。
多维分析oldp多角度、立体化、灵活动态的分析业务数据。产品简单易用，无需编写任何的**，用户只需要通过语义层的定义就可以轻松搭建自己的多维数据模型。
即席查询统计报表、指标的快速检索，帮助业务分析人员快速获得所需要的数据和统计信息。
数据门户data portal进行统一展现，展现方式包括仪表盘、**、报表、日历等内容，并支持用户个性化定制内容、指标等功能，实现真正的个性化服务。数据门户中展现的内容是管理者及业务人员最关注的指标，通过门户为他们获取数据提供最简单容易的方式。
主题分析根据资源的组织，支持数据的深入挖掘和分析应用，跟踪、监控政策的执**况及实施效果，让管理层了解细化、量化权力清单，固化权力运行流程和办理环节，达到规范业务流程、监督个体行为、记录执法诚信、科学考核评价和提升管理精度，最终使群众的合法权益得到保护，实现权力有效监督和提升**效能。
报表业商业智能系统建设的重要组成部分，主要对企业数据仓库中整合的各主题域业务数据，按照监督管理要求，面向各级部门，快速提供准确、全面、灵活的体现**管理效能等方面实际的数据信息，为决策支持、业务管理提供有效的数据信息支撑。
etl工具：etl是数据仓库最核心的后台组件，通过对及汇总来的不同**数据的抽取、清洗、加载实现数据仓库中数据的更新及流转。etl工具（桥接器），实现了图形化及自动化的方式来配置etl流程，极大的减轻了数据加工的工作量，提高了数据准确性及处理效率。
数据仓库决策分析的业务处理流程主要分为四个阶段。
1) 数据集中：各级**部门业务数据统一汇总数据中心临时数据存储；
2) 数据整理和转换：汇总后的业务数据经过etl抽取、转换、加载到数据仓库中；
3) 数据存储和管理：对数据仓库数据进行集中存储和管理、备份和维护；
4) 数据挖掘和展现：用户通过前端的展现工具对数据仓库中数据进行挖掘、钻取和分析，在数据门户展现；
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。
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。
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。
数据仓库建设方案
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...
数据仓库建设方案
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...
数据仓库ETL方案
要求 1 需要业务系统生产库的一个用户账号，权限是能够查询业务系统生产库的数据，提供这个用户的连接串，这个需要在方案实施前一天提供。2 需要在业务系统生产库上新建一个表空间，用户存储物化视图日志表，大小至少是业务系统生产库10天的数据量占用的空间大小。3 数据仓库的服务器应该至少是业务系统生产库大小...