集团数据仓库及BI系统建设初探
集团数据仓库及ＢＩ系统建设初探
[摘要] 建立数据仓库的目的，是把企业的内部数据和外部数据进行有效的集成，为企业的各层决策、分析人员使用。本文通过对数据仓库关键技术的分析，提出了集团数据仓库建设的基本思路，对如何确定数据仓库主题，如何分析数据仓库与BI系统架构等内容进行了探讨。并对实施过程和实施策略提出了建设性
意见。
[关健词]数据仓库商业智能数据挖掘
一、前言
科学的经济活动分析依赖于强有力的数据分析能力，而当前的实际情况是：企业的数据分析能力远远不适应企业经济活动分析和经营决策的需要，大量宝贵的数据资源没有得到充分的开发和利用，“数据丰富、信息贫乏”的现象十分普遍，由此严重制约了企业经济活动分析效果和企业决策。迅速提高数据分析能力，为经营决策提供更有力的支持是众多企业管理者的呼声。为此有必要在原有的生产业务系统基础上，构建一个数据仓库系统及构筑在其上的商务智能，来管理和合理利用信息，使之成为战胜竞争对手的有力手段。
BI的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中，提取出有用的数据，进行清理以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
因此，BI是涉及一个很宽领域的，集收集、合并、分析和提供信息存取功能为一身的解决方案，包括ETL软件、数据仓库、数据集市、数据查询和报告、多维/联机数据分析、数据挖掘和可视化工具。
二、集团数据仓库建设思路
大型制造业企业集团信息化建设经过多年的发展和提升，已有的财务、营销、ERP中存有或将产生大量有价值的生产经营业务数据，已经有建设数据仓库和BI的应用和数据基础。可以将原有财务、营销系统、ERP系统、以及其它信息系统作为数据仓库的数据源，抽取、清洗这些分布异构的数据库中的有用信息形成数据集市，完成数据仓库基础准备工作。
仓库管理系统设计(案例)
北京航空航天大学 机械工程及自动化学院 仓库管理系统数据库设计《数据库原理及应用》大作业 班级： 学号： 姓名： 2013-12-27
目录 摘要 (4) 关键字 (4) 引言 (5) 1．需求分析 (6) 2.2 引言 (6) 2.2需求分析阶段的目标与任务 (7) 2.2.1 处理对象 (7) 2.2.2 处理功能及要求 (7) 2.2.3.安全性和完整性要求 (8) 2.3需求分析阶段性成果 (8) 2.3.1 体会与收获 (8) 2.3.2仓库管理系统业务流程图 (9) 2.3.3 仓库管理系统数据流程图 (9) 2.3.4仓库管理系统数据字典 (13) 2.3.5 处理逻辑描述 (15) 3.概念设计阶段 (16) 3.1 引言 (16) 3.2任务与目标 (16) 3.3 阶段结果 (17) 4.逻辑设计阶段 (20) 4.1 逻辑设计的任务与目标 (20) 4.2 数据组织 (20)
4.2.1 将E-R图转换为关系模型 (20) 4.2.2 数据库模式定义 (22) 4.2.3 用户子模式的定义 (25) 4.3 数据处理 (26) 5.物理设计阶段 (27) 5.1 物理设计阶段的目标与任务 (27) 5.2数据存储方面 (27) 5.3 系统功能模块 (27) 5.3.1 货物基本信息的查询与更新模块 (27) 6.数据库实施阶段 (29) 6.1建立数据库、数据表、视图、索引 (29) 6.1.1 建立数据库 (29) 6.1.2 建立数据表 (29) 6.1.3 建立视图 (32) 6.1.4 建立索引 (32) 7.心得体会 (33)
数据仓库报告
数据仓库 学号：20111004458 班级：193113 姓名：华秀 指导老师：李程俊 2015年1月20日
目录 一、数据仓库的定义 (3) 二、实时数据仓库的技术基础和研究现状 (3) 1.技术基础： (3) 2.研究现状 (7) 三、什么是OLTP、OLAP它们的区别有哪些？ (8) OLTP： (8) OLAP: (8) OLAP和OLTP的区别 (8) 四、OLAP有哪些操作 (9) 五、数据立方体 (10) 六、数据挖掘分类 (11) 七、数据挖掘技术 (11) （1）决策树方法 (11) （2）关联规则 (12) （3）神经网络 (12) （4）遗传算法 (12) （5）聚类分析 (12) （6）统计学习 (12) （7）粗糙集 (13) 八、 K means聚类算法 (13)
一、数据仓库的定义 数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策（Decision Making Support）。 对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。数据仓库是近年来才提出的新概念.所谓数据仓库（Data Warehouse）是指这样一种数据的存储地,来自于异地、异构的数据源或数据库的数据经加工后在数据仓库中存储、提取和维护.传统数据库主要面向业务处理,而数据仓库面向复杂数据分析、高层决策支持.数据仓库提供来自种类不同的应用系统的集成化和历史化的数据,为有关部门或企业进行全局范围的战略决策和长期趋势分析提供了有效的支持.数据仓库使用户拥有任意提取数据的自由,而不干扰业务数据库的正常运行. 当前,一些企业已经在传统数据处理方面有了较丰富的经验,他们采用数据仓库希望能从中得到更多好处,例如,以合理的代价取得有效的决策支持、促进企业中业务处理过程的重组、改善并强化对客户的服务、强化企业的资产/负债管理、促进市场优化、加速资金周转、帮助实现企业的规模优化.数据仓库的产生和发展为数据采掘技术开辟了新的战场,同时也提出了新的要求和挑战.目前的研究还主要着眼于数据仓库的构建和维护的基本理论、方法上,例如数据仓库更新问题的研究,因为这是迈向实用化的第一步的、首要的任务.下一步将把重点放在数据仓库的有效应用研究上.为高级的决策支持服务是数据仓库的最终目的,因此基于数据仓库的数据采掘理论和技术的研究,自然成为信息科学学术界的热点问题. 二、实时数据仓库的技术基础和研究现状 1.技术基础： 数据仓库系列技术，主要支撑技术有以下一些： 数据库技术、ETL技术、OLAP技术、元数据管理技术、前台展现技术、报表技术、挖掘技术、仿真优化技术。 这些支撑技术结合各行业业务后，可以生产各式各样的应用。当然这些技术中，重点突出了在数据仓库方面的特征，而忽略了计算机技术的一些特征。比如：OLAP技术，那么就需要计算机存储技术、压缩技术、分区技术、加解密技术、图形化技术等等，这里就不再单独列示。 数据库技术是支撑数据仓库技术的最基础技术。有关系数据库、层次数据库、网络数据库等类型，目前呈现比较好的发展态势的对象关系数据库也是一种类型。最典型的是关系数据库的应用。在数据仓库实践中，关系数据库是实质的数据库存储工具，但针对不同的数据仓库方案，有的关系数据库是还提供了有关的数据仓库元素的查询函数或组件，在支撑数据仓库数据存储的基础上，还能支撑数据仓库的数据探查，比如：Teradata，但是，大部分数据库，以及在大部分数据仓库建设方案中，只是利用数据库作为数据存储的工具。这样，实质上数据仓库与数据库在技术表现看起来可能是一样的，但是，在系统存储模型上却有着本质的区别。数据库技术在存储模型建设方面强调数据模型的规范性和高效存储能力（少冗
数据仓库-系统设计说明书
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
数据仓库建设方案详细
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:
商品仓库管理系统(数据库设计)
数据库原理课程设计仓库管理系统
第一章绪论 课题背景介绍 1.1.1课题开发背景 商品库存管理系统是一个企业不可缺少的部分,它的内容对于企业的决策者和管理者来说都至关重要,所以商品库存管理系统应该能够为用户提供充足的信息和快捷的查询手段。但一直以来人们使用传统人工的方式管理仓库中的各种物资设备，这种管理方式存在着许多缺点,如:效率低、另外时间一长,将产生大量的文件和数据,这对于查找、更新和维护都带来了不少的困难。 随着科学技术的不断提高,计算机科学日渐成熟,其强大的功能已为人们深刻认识,它已进入人类社会的各个领域并发挥着越来越重要的作用。 作为计算机应用的一部分,使用计算机对物资信息进行管理,具有着手工管理所无法比拟的优点.例如:检索迅速、查找方便、可靠性高、存储量大、保密性好、寿命长、成本低等。这些优点能够极大地提高人事劳资管理的效率,也是企业的科学化、正规化管理,与世界接轨的重要条件。因此，开发这样一套商品库存管理软件成为很有必要的事情。 1.1.2课题开发意义 大多数库存管理理论认为，库存是物理上和逻辑上库房库位的所有有形和无形物料极其价值的总和，具体包括成品、原材料、在制品、在途品、生产前物料、备品备件等。虽然持有一些库存是必要的，过量的库存却非但没有用处而且占用了资金。占用的资金对于公司发展、新产品开发等都是非常需要的；减少资金占用还可以大大减少来自银行贷款的利息和风险。对那些采购量特别大、采购件市场价格有波动的物料库存，加强库存管理效果更为明显。因此，平衡公司库存投资与其它资金需求至关重要。 随着我国经济的飞速发展，各种类型规模的公司企业迅速崛起，许多从事生产和经营管理的企业都有自己生产和销售的产品，而这些产品都需要储存在仓库中，对于每个企业来说，随着企业规模的不断扩大，产品数量的急剧增加，所生产产品的种类也会不断地更新与发展，有关产品的各种信息量也会成倍增长。面对庞大的产品信息量，如何有效地管理库存产品，对这些企业来说是非常重要的，库存管理的重点是销售信息能否及时反馈，从而确保企业运行效益。而库存管理又涉及入库、出库的产品、操作人员及客户等方方面面的因素，如何管理这些信息数据，是一项复杂的系统工程，充分
九种数据仓库产品及解决方案评析
前言： 随着我国企业信息化建设步伐的不断加快，全球性市场竞争的加剧，越来越多的企业开始建设自己的数据仓库系统，希望能对历史数据进行具体而又有针对性的分析与挖掘，以期从中发现新客户和客户新的需求。 目前市场上各种数据仓库产品及其解决方案品种繁多，且大多属于“舶来品”，产品定位不同，各有特点，究竟选择哪家的产品能更适合自己的企业特点与未来发展？ 本文对目前市场上九种主流数据仓库产品(Business Objects、Oracle、IBM、Sybase、Informix、NCR、Microsoft、SAS、CA)进行分析与总结，根据各公司提供的数据仓库工具的功能，将其分为三大类：单点产品、提供部分解决方案的产品、提供全面解决方案的产品。下面对其进行一一介绍，以期能够给你的选择提供一定的参考。 九种数据仓库产品及解决方案评析 =============================================== 一、单点产品 这类产品仅局限于数据仓库方案实施中的一部分或某一特定功能，主要是作为第三方产品或者和其它公司的产品结合起来进行使用。比较有特色的是Business Objects。 Business Objects 所谓单点产品是指仅局限于数据仓库方案实施中的一部分或某一特定功能，主要是作为第三方产品或者和其它公司的产品结合起来进行使用。 ?产品特点： Business Objects是一个集查询、报表和OLAP技术为一身的智能决策支持系统。它使用独特的“语义层”技术和“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(Drill)等多维分析技术，支持多种平台（所有Windows 平台及Unix平台）和多种数据库（如Oracle、informix、Sybase、Microsoft SQL Server、DB2、CA-Ingres、Teradata、Red Brick、FoxFro、dBase、Access等），同时它还支持Internet/Intranet，可以通过WWW进行查询、报表和分析决策。 ?主要工具： Business Objects提供工具如下： BusinessObjects是集成查询，报表和分析功能的工具； Webintelligence是世界上第一个通过Web进行查询、报表和分析的决策支持工具； Businessquery是第一个可以在Microsoft Excel中集成企业公共数据源中数据的工具； Businessminer是面向主流商业用户的数据挖掘工具，可以实现深入的分析用以发掘深层次的数据之间的关系。
数据仓库概念的简单理解
数据仓库概念的简单理解 一个典型的企业数据仓库系统通常包含数据源、数据存储与管理、OLAP服务器以及前端工具与应用四个部分。如下图所示： 数据源： 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。内部信息包括存放于企业操作型数据库中（通常存放在RDBMS中）的各种业务数据和办公自动化（OA）系统包含的各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息、竞争对手的信息以及各类外部统计数据及各类文档等；数据的存储与管理： 是整个数据仓库系统的核心。在现有各业务系统的基础上，对数据进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行重新组织，最终确定数据仓库的物理存储结构，同时组织存储数据仓库元数据（具体包括数据仓库的数据字典、记录系统定义、数据转换规则、数据加载频率以及业务规则等信息）。按照数据的覆盖范围，数据仓库存储可以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”，Data Mart）。数据仓库的管理包括数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作。这些功能与目前的DBMS基本一致。 OLAP服务器： 对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组，以支持用户多角度、多层次的分析，发现数据趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP 基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；而HOLAP是ROLAP与MOLAP的综合，基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。 前端工具与应用： 前端工具主要包括各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具既针对数据仓库，同时也针对OLAP服务器。? 集线器与车轮状结构的企业级数据仓库 ?
数据仓库系统的体系结构
体系结构 数据源 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。内部信息包括存放于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； 数据的存储与管理 是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用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可以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）。 OLAP(联机分析处理)服务器 对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP（关系型在线分析处理）、MOLAP （多维在线分析处理）和HOLAP（混合型线上分析处理）。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。 数据仓库系统的体系结构 数据仓库系统通常是对多个异构数据源的有效集成，集成后按照主题进行重组，包含历史数据。存放在数据仓库中的数据通常不再修改，用于做进一步的分析型数据处理。 数据仓库系统的建立和开发是以企事业单位的现有业务系统和大量业务数据的积累为基础的。数据仓库不是一个静态的概念，只有把信息适时的交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有
数据仓库建设方案84099
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。
仓库管理系统典型数据库
河南城建学院 《典型数据库》课程设计报告 课程名称：《典型数据库》课程设计 设计题目：仓库管理系统 指导教师： 班级： 学号： 学生姓名： 同组人员： 计算机科学与工程学院 2016年1月10日
目录
第1章概述 选题的背景与意义 1、背景： 随着信息技术的发展和国内外互联网技术应用水平的逐步提高，在企业管理过程中，传统的工作方式和管理模式已经难以满足现代社会的必然需求，实现企业现代化综合管理已经是提高国家政府机关和企事业单位各部门工作效率、规范化管理的必然发展趋势。随着经济全球化、信息网络化和物流现代化进程的全面推进，仓储供需量呈现爆炸式的增长，传统的仓库管理模式和管理系统，已根本满足不了现代社会全面信息化的严峻挑战，如何加强以信息化为指导的现代仓库管理技术已成为物流现代化走向成功的有效途径，如何将互联网技术和仓储物流的信息化技术紧密结合起来，开发出适应当前社会发展需要的、先进的现代化物流仓储管理技术平台，是现代化物流发展技术中一项基础的、又是很关键的、特别值得研究的子课题。ASP技术是面向对象编程的技术，可实现复杂数据库的操作；用ASP开发的Web应用程序安装在网络服务器上，运行在网络服务器上，因而ASP源程序的隐密安全系数性高；而ASP又是基于B/S模型架构的、开放式的Web服务器的应用程序开发技术，因此，采用ASP技术开发运行在服务器端的仓库管理信息系统平台是众多软件设计与开发人士的首要选择。本文比较全面地阐述了与ASP、ADO、B/S模式有关的理论技术，为构建Web仓库管理信息系统提供了必要的理论支持。首先分析了ASP技术的优势、特点及其工作原理，剖析了ASP工作的核心内涵，搭建了ASP技术的工作环境，为开发系统功能提供的必需的技术运行环境；分析了目前Web数据库最佳访问组件ADO技术的对象与数据集之间的关系，直接搭建了Web应用程序与数据库访问的联系梁；根据现代仓储市场的需求特点，对拟开发系统的功能进行了细致地分析与设计，建立了仓储数据管理的E-R模型图、数据库结构，分析了B/S架构模式的三层框架，构建了以该框架为模型的仓库管理信息系统，重点分析介绍了有关功能模块的ASP实现过程，成功地实现了基于ASP运行环境的仓库管理信息系统的开发与设计；并对本系统的各项功能进行了测试与分析，发现系统运行状态良好，人机交互友好，程序设计实现合理，达到了项目设计的目的和要求。最后，对本次的项目设计进行了总结与展望，发现了系统的构架模式关系着程序开发效率，对开发系统有着重要的影响意义，好马配好鞍，优秀的软件必然有优秀的构架。作为软件开发设计人员既要努力学好软件技术又要重视相关模式的学习，这样，就能达到事半功倍的效果，设计开发出
数据仓库系统建设方案详细
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 历史与现在发展状况
数据仓库 一数据仓库简介 随着处理信息量的不断加大，企业需要多角度处理海量信息并从中获取支持决策的信息，面向事务处理的操作型数据库就显得力不从心，面向主题集成大量数据的数据仓库技术产生。数据仓库因其面向主题性，集成性，稳定性和时变性，不仅在数据的集成，存储上效果好，在从操作系统提取信息和支持系统造作者的前端工具上更是充分利用了数学严谨的逻辑思维和统计学知识，以及先进的信息技术，使企业的信息利用更有价值。数据仓路按照特定的方法（ETL）从数据源中提取数据，以特定主题作维度利用特定的算法集成数据，给数据用户提供实时查询，最终集成有效信息供决策者使用。数据仓库是个过程而不是一个项目，是一个解决方案而不是一个产品。 数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出的定义被广泛接受，数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。 二数据仓库历史 1.1981年NCR公司（national cash register corporation）为Wal mart 建立了第一个数据仓库，总容量超过101TB(十年的会计文档还不足1TB) 2.商务智能的瓶颈是从数据到知识的转换。1979年，一家以决策支持系统为已任、致力于构建单独的数据存储结构的公司Teradata诞生了。Tera，是万亿的意思，Teradata的命名表明了公司处理海量运营数据的决心。1983年，该公司利用并行处理技术为美国富国银行（Wells Fargo Bank）建立了第一个决策支持系统。这种先发优势令Teradata至今一直雄居数据行业的龙头榜首。 3. 1988年，为解决企业集成问题，IBM公司的研究员Barry Devlin和Paul Murphy创造性的提出了一个新的术语：数据仓库（Data Warehouse） 4.1992年，比尔·恩门（Bill Inmon）出版了《如何构建数据仓库》一书，第一次给出了数据仓库的清晰定义和操作性极强的指导意见，真正拉开了数据仓库得以大规模应用的序幕。 5.1993年，毕业于斯坦福计算机系的博士拉尔夫·金博尔，也出版了一本书：《数据仓库的工具》（The Data Warehouse Toolkit），他在书里认同了比尔·恩门对于数据仓库的定义，但却在具体的构建方法上和他分庭抗礼。最终拉尔夫金博尔尔由下而上，从部门到企业的数据仓库建立方式迎合人们从易到难的心理，得到了长足的发展。 6.1996年，加拿大的IDC（international date corporation）公司调查了62家实现数据仓库的欧美企业，结果表明：数据仓库为企业提供了巨大的收益、进行数据仓库项目开发的公司在平均2.72年内的投资回报率为321%。 7．到如今，数据仓库已成为商务智能由数据到知识，由知识转化为利润的基础和核心技术。 8.在国内，因数据仓库的实施需要较多的投入，再加之需要足够的数据积累才能看到结果，不能很好的被企业普遍接受。对数据仓库的发展产生了一些负面影响。但实时的，多维的处理海量数据已成为信息时代企业发展所必须的工作。 三主流数据仓库产品 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）。
仓库管理系统(数据库)
电子与信息工程学院 课程设计报告 （2018-2019学年第二学期） 课程：面向对象程序设计 软件工程实践（数据库设计与开发）题目：企业仓库管理系统 专业班级： 组别： 小组成员： 指导教师： 完成周数： 2019年7月10日
第一章引言 1.1系统开发的背景 随着计算机的发展，生活中仅仅依靠人工管理商场里面大量的的商品会浪费大部分的人力物力，还会造成较高的人工失误，所以有必要开发一个商场库存管理系统来很大程度上减少失误和不必要的浪费。实现信息数字化管理，提高管理效率，降低经营成本。利用商场库存管理系统可以提高商场的运营，提高总体效率 1.2系统开发的意义与目的 仓库在现实生活中用途十分广泛，各种商城、超市要利用仓库存放物资，药房、医院等要利用仓库存放药品，企业、工厂等要利用仓库存放原材料、生产成品，因此仓库的管理成了一项十分重要的工作。人工管理仓库既费时又费力，而且容易造成混乱，严重时会影响商城、企业的正常运作，造成恶劣的后果。随着计算机技术的发展，如何快速，高效，便捷的管理仓库受到了高度的关注。本系统模拟仓库管理，系统主要针对于日常库存信息的管理，包括物资管理、仓库管理、入库操作、入库査询统计、出库操作、出库查询统计、库存查询统计等处理情況。用户可以通过相应的模块，对仓库里的物品的基本情况和库存数量进行查询，管理员通过简单的操作即可轻松的管理仓库，查询各项相关信息，并能进行入库和出库操作等。通过仓库管理系统的设计与实现，使我们巩固和加深对数据库基础理论和基本知识的理解，进一步掌握了使用数据库进行软件设计的基本思想和方法，提高了运用数据库理论解决实际问题的能力，锻炼了实际动手能力、创新能力，培养了调查研究、查阅技术文献、资料、手册以及编写文档的能力。 1.3开发工具简介 1.3.1数据库系统SQL Servers012： 作为新一代的数据平台产品，SQL Server 2012 不仅延续现有数据平台的强大能力，全面支持云技术与平台，并且能够快速构建相应的解决方案实现私有云
数据仓库成功应用案例讨论
中国银行广东分行数据仓库成功应用案例 信用卡业务是商业银行业务中非常重要的一部分，中国的商业银行开展信用卡业务已多年，相关数据积累相对完备且真实，信用卡业务的经营运作也已从简单的扩大规模、以量取胜阶段进入到成熟竞争、以质取胜阶段，各商业银行不断推出新的服务品种和花样繁多的增值服务，提高市场占有率并强化品牌意识以获得利润。 中国加入WTO后，银行卡业务将在3至5年内对外资银行开放，而银行卡业务不依赖于分支机构的特点将使中国的商业银行信用卡业务面临更加严酷的竞争。信用卡业务竞争本质上就是客户的竞争，而且是优质客户的竞争。针对客户发现、客户提升、客户保持、市场细分、忠诚度、贡献度、个性化服务乃至个人信用风险等等一系列围绕客户关系的新问题，支持日常运作的信用卡生产系统是面向柜员和交易的日常营运和客户服务基础设施，无法提供众多分析、决策型用户对大量历史数据同时进行突发的、复杂的决策分析，而建立一套以客户为中心的信用卡业务分析系统则是实现上述命题的必要可行手段。 在这种情况下，中国银行广东分行引入了海波龙的Hyperion Intelligence，希望通过利用Hyperion Intelligence应用实现这样的目标:建立一套以客户为中心的信用卡业务分析系统，方便企业各级工作人员获取各类信息，实现对成本收益、风险控制、绩效评估、客户管理、营销战役等决策目标的支持，并达到风险管理和控制、客户关系管理与个性化服务、商户分析与市场策略、费用控制与利润分析四大应用目标。 成功典范 中国银行广东省分行是国内金融界最早成功实施数据仓库应用解决方案的单位，其在1996年投产的省市两级金融管理信息系统(FMIS)因首次采用并成功实施先进的数据仓库/OLAP技术而荣获“八五”国家科技攻关重大成果奖，并成为目前业界反复引用的典型成功案例。 在随后的数年中，中国银行广东省分行在决策支持/数据仓库应用研发方面的投入一直保持相当大的力度，陆续推出数项新的应用，应用领域也从最初的财务管理、资产负债指标监控等分析主题逐步延伸至目前的客户及消费行为分析、个人信用评估、授信风险监控、客户关系管理以及一对一个性化营销等分析主题。 广东华际友天信息科技有限公司和中国银行广东省分行共同实施的信用卡分析系统采用了Hyperion和IBM在业界领先的数据仓库技术和工具，专门针对信用卡业务的商业智能应用。此系统的研制目的是为与信用卡业务有关各级管理人员、统计分析人员、风险监控人员，特别是业务发展人员提供灵活有效的实时数据分析/决策支持环境，使他们能够便捷地获得并分析客户特征信息、各交易要素信息以及市场统计信息，从而支持成本收益、风险控制、绩效评估、客户管理、营销战役等决策目标的实现。
数据仓库二期之数据仓库系统项目
数据仓库二期之数据仓库系统项目 供应商征集要求 一、项目名称 数据仓库二期之数据仓库系统项目 二、项目背景 数据管控与数据仓库项目（以下简称“数据仓库项目”）一期工程于2013年12月正式进场实施，项目范围包括数据仓库平台、数据管控体系、数据应用系统三个子包内容，各子包系统已全部于2014年底前上线试运行，项目一期已于2015年4月底完成初验。 我行数据仓库项目一期工程包括数据仓库平台系统、数据管控体系、数据应用系统三个项目子包的内容，分别由高伟达、美商天睿（以下简称TD公司）以及宇信三家公司负责实施，具体实施情况如下： 1、项目子包一主要涉及数据仓库平台建设，项目组完成数据仓库平台中长期建设规划，引入先进的数据模型，建立数据仓库十大主题数据框架，基本实现上游21个主要业务系统关键业务数据入仓存储，并为下游管理驾驶舱、统一报表平台系统正式供数。 2、项目子包二主要涉及数据管控体系建设，项目组从规划咨询、制度规范、内容建设、系统平台四个方面推进并完成数据管控体系建设各项基础工作，已初步建立我行数据管控体系基础框架，为后续全行数据有效治理打下坚实基础。 3、项目子包三主要涉及管理驾驶舱、统一报表平台两个数据应用系统。管理驾驶舱系统创新了信息服务渠道，为我行中高层管理人员提供决策辅助信息；统一报表平台系统通过传统报表与灵活查询相结合的方式，为我行业务管理和统计分析人员提供超过200张报表及14项专题的的报表数据查询服务。 三、项目要求 我行数据仓库项目一期通过搭建基础平台、构建系统框架，已初步建立基础
框架。为确保数据仓库项目开发的延续性，充分发挥数据价值，切实提高数据质量，我行启动数据仓库项目二期工程建设，本次招标的数据仓库系统子包是二期工程的重要内容，通过本子包内容的实施，一方面拓展数据的使用范围，展现数据的应用价值；另一方面加大数据的整合，提升数据的质量，有效解决数据问题，为后续数据分析挖掘打好基础。同时，通过数据仓库建设，积累经验，为我行打造一支专业的数据管理、挖掘、分析团队。 数据仓库项目二期工程（数据仓库系统子包）主要包括对外供数、数据入仓以及数据挖掘三大部分内容。 （1）对外供数是项目二期的工作重点，主要包括对已纳入今年开发计划的部分新建系统（运营风险预警系统、EAST系统2.0等）提供数据支持，以及对当前存量的下游数据分析系统（反洗钱系统、监管报送系统、管理会计系统等）实施数据接口切换，将此部分系统的数据源由现有的多个系统逐步改为由数仓系统统一供数。 （2）数据入仓是对现有数据仓库数据的持续完善与补充，主要包括根据下游数据应用需求，对上游业务系统未入仓的新产品、新业务数据实施采集并入仓存储，并结合我行历史数据入仓要求，对部分关键业务系统2014及2013年的历史数据按数据仓库抽取、转换、载入要求实施入仓处理。 （3）数据挖掘服务是项目二期引入的新内容，项目组将作为全行数据挖掘与分析应用的连接处，借鉴并引入同业银行的创新数据思维，引导并统筹全行数据挖掘需求，与相关业务部门一起探讨大数据分析应用与业务模型设计，以微创新的方式推动各项业务创新与服务提升，深层次的挖掘数据价值。
EDW数据仓库项目方案
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
主流数据仓库产品
主流数据仓库产品 IBM InfoSphere Warehouse 9.7 IBM InfoSphere Warehouse是IBM的综合数据仓库平台, InfoSphere Warehouse 9.7的创新功能包括: 能够缩短数据仓库的实施时间,提升安全性、可用性以及可扩展性,并让实施业务分析(Business Analytics)变得更简单。此外,这些创新功能还能帮助企业建立绿色的以及基于云计算的符合成本效 益和能源效益的平台。 InfoSphere Warehouse 9.7的新特性包括: 节约成本; 优化行业XML标准数据的使用; 深入的分析能力,其中包括数据挖掘导航、数据准备以及通过解决方案模版实现“信息即服务”、增强安全特性的多维分析能够直接分析DB2数据库中的数据; 更高的数据可用性,其中包括将数据迁移至新的 表格时不丧失可用性、提升了在线的可扩展性、更强的BI 特性、通过图形用户界面更简便地进行工作负荷管理。 此外,2009年7月28日,IBM还发布了智慧的分析系统,其中包括商业智能报表、分析、仪表盘、记分卡、数据挖掘、文本分析、数据仓库管理、存储和服务平台等。智慧的分析系统可以在12天以内交付并提供基于行业的分析能力,帮助用户以比平时快3倍的速度进行决策,但同时只需要往常
50%的存储资源,从而节约了房屋面积和能源; 同时,还能揭示及洞察隐藏在海量数据中的关系―不仅仅是结构化的信息,还包括各种非结构化信息,如影片、邮件、网站、播客、博客、Wiki和归档的数据等。 Microsoft SQL Server Fast Track 作为一套新型数据仓库参考体系结构,SQL Server Fast Track能够帮助企业消除在创建数据仓库时经常遇到的各种障碍。利用SQL Server Fast Track数据仓库,微软为客户提供了参考设置选项和技术指南,用于创建适用于用户独特需求与预算要求的企业级数据仓库解决方案。 微软独特的提交模式为用户提供了更大的灵活性和选择空间,允许用户选择适用于现有基础设施环境的行业标准硬件。新配置利用对称多处理架构,在标准平台上创建企业数据仓库,还提供了更大的容量以及更低的价格,且产品性能相当于同类的“开箱即用”系统。 SQL Server Fast Track数据仓库旨在提高产品的性能与线性可升级性,同时将设置需求降至最低,从而帮助IT部门节约时间与资金。通过均衡配置,新型参考体系结构对所有硬件部件进行优化,实现每中央处理单元核心每秒200 MB的处理性能。 对于微软的用户而言,SQL Server Fast Track数据仓库是
数据仓库建设步骤
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