数据仓库建设方案.pdf
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FiberHomeInfoMacro第16/2016/DAF/SA号公开招标方案建议书
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。针对诊断出的车故障将给出专家建议处理措施，为车的故障根因修
复提供必要的支持。
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?一、项目背景
随着公司业务的快速发展和数据量的不断增长，传统的数据库架构已难以满足日益复杂的数据分析需求。为了更好地支持公司决策，提升业务运营效率，构建一个高效、稳定、可扩展的数据仓库成为当务之急。
二、建设目标
1.整合数据：将分散在各个业务系统中的数据进行集中整合，消除数据冗余。
2.提供统一数据视图：为公司各部门提供一致、准确的数据查询和分析环境。
3.支持决策分析：通过数据挖掘、数据分析等手段，为公司决策层提供有力的数据支持。
4.提升数据质量：建立完善的数据质量管理体系，确保数据的准确性、完整性和及时性。
三、建设原则
1.先进性：采用先进的数据仓库技术和架构，保证系统的高性能和可
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数据仓库建设方案
篇一：数据仓库分析系统整体设计方案
目 录
一、概述 ..................................................................................................................................................................... 2 二、四科室需求 ...............................................................................
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企业数据仓库建设方案交流
用友网络科技股份有限公司
Yonyou Software Corporation
I 建设目标及内容
II 系统建设方案
III 实施策略及演进路线
IV
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大数据仓库建设方案设计
目录
一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1项目背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2项目目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3文档概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
二、需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.1业务需求
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数据仓库建设方案设计.pptx
某银行数据仓库建设方案设计;内容提要;;;内容提要;;
;内容提要;
;分析数据管理平台内涵;数据分析平台将提供强大旳数据处理与分析能力;DataLab是一项敏捷分析技术，能够让顾客导入外部数据，进行灵活旳组合分析;数据分析平台将为数据分析旳执行过程提供支撑，经过对数据分析旳项目式管理支撑，能够提升工作效率，增进能力复用;数据分析平台将实现对数据分析工作旳成果进行管理;数据分析平台将实现对有价值旳分析成果，此前端应用旳形式固化下来;数据分析成果在实际业务应用中主要涉及三种类型：即面对营销、面对客户服务、面对风险管控;;内容提要;
;
;技术架构;
;;
;;数据架构-数据集市;;数据分析平台访
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2024年数据仓库建设方案.docx
数据仓库建设方案
在当今数字化时代，数据被认为是企业的最重要资产之一。随着企业数据的快速增长，管理和分析这些数据变得至关重要。为了更好地管理和利用企业数据，许多企业选择构建数据仓库来集中存储和管理数据。数据仓库是一个集成的、面向主题的、稳定的、非易失性的数据存储库，用于支持管理决策和分析工作。
数据仓库建设方案是指在构建数据仓库的过程中所采取的一系列方案和方法。一个全面的数据仓库建设方案包括数据收集、数据清洗、数据存储、数据整合、数据分析等多个方面。
首先，数据仓库建设的第一步是数据收集。在这一阶段，企业需要确定需要收集哪些数据以及从何处获取这些数据。数据可以来自企业内部的各种系统和数据库，也
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数据仓库建设与管理技术方案.docx
数据仓库建设与管理技术方案
第一章数据仓库概述
1.1数据仓库定义
数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、支持数据查询和分析的数据库集合。它旨在为企业的决策支持系统提供数据支持，通过从多个数据源中提取、转换和加载（ETL）数据，形成统一的数据视图，以满足企业内部和外部的数据需求。
1.2数据仓库发展历程
数据仓库的发展历程可以追溯到20世纪80年代。以下是数据仓库发展历程的简要概述：
1980年代：数据仓库的概念被提出，主要用于支持决策支持系统（DSS）。
1990年代：数据仓库技术逐渐成熟，并开始广泛应用于企业。
2000年代：随着互联网和电子商务的兴起，数据仓库技术得到了进一步发展，
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数据仓库建设方案设计.doc
第 16/2016/
第 16/2016/DAF/SA 号公开招标方案建议书
数据仓库建设
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
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2025年数据仓库建设方案.doc
数据仓库建设
数据仓库总体架构
专家系统接受增购项目車辆TCMS或其他子系统通過車地通信传播的实時或离线数据，通過一系列综合诊断分析，以多种报表图形或信息推送的形式向顾客展示分析成果。针對诊断出的車辆故障将給出专家提议处理措施，為車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的，結合系统数据业务规范，包括数据采集频率、数据采集量等有关原因，设计专家系统数据仓库架构如下：
数据仓库架构從层次构造上分為数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几种方面的内容：
数据采集：负责從各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume及老式的ETL采集工具。
数据存储：本系
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数据仓库建设方案
1. 什么是数据仓库
随着物联网设备的广泛应用，无论是物联网设备的数量还是类型都出
现了爆发式的增长，而随之产的数据也以几何级的数量不断的增长。经过
多年 IT 的建设，信息对于物联网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。如何管理和利用好物联网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，物联网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
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企业级数据仓库建设与大数据应用推广方案
ThetitleEnterprise-LevelDataWarehouseConstructionandBigDataApplicationPromotionPlanreferstotheprocessofestablishingarobustdatawarehousetailoredforenterpriseuseandthesubsequentimplementationofbigdataapplications.Thisscenarioiscommoninlargecorporationsandorganizationsthatneedtomana
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数据仓库与数据挖掘项目建设策划方案.docx
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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：
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
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
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
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数据中心（数据仓库）的 建设实施;一体化平台总体拓扑图;基本概念;作业指导书概述;整体架构图;数据中心建设过程;迭代式开发;国网典设建议的甲方项目组织;海联讯的项目组织;实施过程;需求分析;需求分析;需求分析;需求分析;需求分析;需求分析;需求分析;实施过程;逻辑分析;逻辑分析;逻辑分析;实施过程;ODS建模;ODS建模;实施过程;需求分析;数据仓库建模;数据仓库建模;实施过程;数据源分析 ;数据源分析;数据源分析;数据源分析 ;数据源分析 ;数据源分析 ;实施过程;数据的获取与整合 ;数据的获取与整合 ;数据的获取与整合 ;实施过程;应用设计 ;应用设计 ;应用设计 ;应用设计 ;应用设计
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数据仓库构建及优化数据仓库构建及优化1引言2一、数据仓库构建21.1数据仓库建设21.2数据仓库在构建之初应明确其主题。31.3数据维护与管理5二、数据仓库的优化62.1优化的思路分析62.2.优化的方法62.2.1索引的正确使用62.2.1.1什么是索引62.2.1.2为什么要创建索引72.2.1.3增加索引的缺点82.2.1.4在哪建索引82.2.1.5不应该创建索引92.2.2游标的正确使用102.2.3分离表和索引112.2.4提高磁盘 I/O 并行度改善性能11三、优化实例123.1在ETL过程中的索引需要遵循以下使用原则123.2数据抽取和上载时的SQL优化133.2.1?wher
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数据仓库方案对比
概述
成功地实施一个数据仓库项目，通常需要很长的时间。如果仅仅着眼于短期成果，缺乏整体考虑，采用一种不健全的体系结构，不仅会增加系统开发和维护成本，而且必将对发挥数据仓库的作用造成不利的影响。
Oracle公司是世界上最大的数据仓库厂家，能够提供完整的数据仓库解决方案。根据第三方专业咨询机构TDWI-Forrester所做的市场调查显示，Oracle是大多数IT主管选择数据仓库平台时的首选。
IBM数据仓库的市场占有率低于Oracle。权威市场分析机构IDC发布《全球数据仓库平台工具2006年度供应商市场份额》报告，根据2006年度软件收入，把甲骨文评为数据仓库平台工具领域的