软件介绍
更新时间:2019-01-11
软件说明
结构与应用 ●建立通用数据仓库概念模型 按照国际标准的数据仓库概念模型和实施模型,建立全局通用的数据仓库概念模型,以指导未来数据仓库系统的建设、扩展和持续的发展。在数据仓库系统技术架构的设计中,引入了业务智能生命周期(BIL:Business Intelligence LifeCycle)的概念模型。 BIL模型基本可以表达为一个中心,四个环节,四个环节之间紧密衔接。一个中心就是以数据仓库为核心,四个环节就是围绕数据仓库运行的业务系统、数据集成、数据应用、应用反馈等具体系统,从数据的角度来讲,分为数据仓库的数据提供者,数据仓库数据的消费者;从业务应用的角度讲,分为交互系统、决策支持系统,决策支持系统利用交互系统采集的信息做出决策、制定规则,交互系统利用决策支持系统反馈的规则,优化流程,提供更加有效的服务和管理。 ●建立统一数据中心平台 在BIL模型中,企业级的数据仓库(EDW)是整个模型的核心,在具体的实现应用中,EDW扮演着一个数据存储的最终位置以及数据应用的提供者的角色,对具体税务业务应用来说,数据仓库应该成为一个统一的数据中心,在整个机构中提供共享统一的数据存储模型,为各级管理及业务人员提供一致的数据视图。通过数据仓库对数据的集成处理,从而实现应用数据的一致性、可靠性,实现数据标准的统一,减少在针对数据的应用中,由于多口径数据而造成的歧义,保证决策的准确性和科学性。在核心的企业级数据仓库基础上,可以根据不同的主题应用,建立相关的数据集市,为不同的分析利用提供对应的数据集合,从而提升访问效率。建立统一的数据中心平台,为未来其他业务系统的数据融合做准备。 ●建立统一数据仓库实施过程 基于BIL模型,将其中的四个环节过程化,用以指导未来数据仓库系统的扩展。其中的四个环节是一个相对的概念,具体指围绕企业数据仓库(EDW)的构建、针对数据仓库应用的交互系统、数据集成(ETL)、数据应用的具体系统或者技术实现。各个环节之间不是孤立存在的,而是互相关联,互为依托的,各个环节围绕数据仓库构成一个大的闭环应用,覆盖了业务应用的各个层面。 ●建立统一的数据仓库技术架构 遵循上面的BIL模型,在具体的技术实现上,按照系统的层次进行重新组织,构建出系统的总体逻辑技术参考框架如下面示意图。 按照系统所涵盖的内容,根据不同功能作用,将系统划分为数据层、应用层、展示层三个层次。每个层级内包含面向本层次的功能及实现方法。 数据层---数据层主要包括数据源、数据的加工处理(ETL功能)、数据中转区、数据仓库等 部分,主要完成对数据的管理。数据是从业务系统到数据仓库的流动,数据层是整个数据仓库系统的基础。以下是数据加工处理的举例: 应用层---应用层主要包括围绕数据仓库数据,根据不同的业务需求,相应的应用功能部分,主要完成数据的利用。应用手段包括查询、报表、分析、挖掘等,应用层是数据仓库系统的核心。 展示层---展示层主要完成对应用层结果的发布,是各类应用的最终交付平台。展示层通过不同的实现架构,不同的表现形式,为客户提供多样化的信息传递。展示层是数据仓库系统的统一应用门户。 这里的层次划分只是逻辑层面的划分,在具体的物理实现上,层次之间并没有明显的界限,但是在数据的流向上基本上按照数据层à应用层à展示层的顺序表现。 IBM、Oracle等厂商都提出了自己的数据仓库结构,但严格说来,任何一个数据仓库结构都是从一个基本框架发展而来,实现时再根据分析处理的需要具体增加一些部件。 为了能够将已有的数据源提取出来,并组织成可用于决策分析所需的综合数据的形式,一个数据仓库的基本体系结构中应有以下几个基本组成部分: ●数据源 指为数据仓库提供最底层数据的运作数据库系统及外部数据。 ●监视器 负责感知数据源发生的变化,并按数据仓库的需求提取数据。 ●集成器 将从运作数据库中提取的数据经过转换、计算、综合等操作,集成到数据仓库中。 ●数据仓库 存贮已经按企业级视图转换的数据,供分析处理用。根据不同的分析要求,数据按不同的综合程度存储。数据仓库中还应存储元数据,其中记录了数据的结构和数据仓库的任何变化,以支持数据仓库的开发和使用。 ●客户应用 供用户对数据仓库中的数据进行访问查询,并以直观的方表示分析结果的工具。
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