1. 數據中心解決方案

        整合各信息系統的業務數據,結合手工數據的補充,建設面向企業操作支撐、管理分析、對外報送等各類需要的統一數據中心。

        背景分析

         

        企業隨着各項業務活動的開展,持續地構建了一個接一個的信息系統,用於滿足不同的業務需要。但由於這些信息系統都是在不同時間按照不同業務目標構建的,這就必然形成一個個“數據孤島”,數據孤島存在着數據分散、數據不完整、數據不準確等問題,這些問題導致企業難以使用源端信息系統的數據進行管理分析活動,影響公司的決策支持。

         

        數據存儲分散

        企業業務數據大部分都分散存儲在不同信息系統,並且部分業務活動數據沒有對應信息系統,這些不同來源的數據需要整合。

         

        數據準確性不高

        從不同的應用系統得到的各種數據並沒有經過嚴格的稽覈檢驗或者多個系統之間的比對,由於數據來源和數據統計口徑等原因,經常發生數據不一致情況,需花很大的精力進行數據覈對,降低了工作效率,影響了業務的開展。

         

        數據不完整

        業務部門在開展新業務的時候,常遇到所需的數據在現有系統中難以提供的情況,原因在於各系統處理的業務重點不同,數據側重不同,而業務需要的經常是跨系統的全面的數據,常需要臨時提數統計。

         

        數據時效性不高

        由於外部數據的不穩定性,以及內部數據的分散存儲,造成業務部門在進行數據分析統計時效性不高,耽誤了業務的開展。

         

        數據價值低

        作爲數據驅動型企業,只有挖掘出有用的信息,才能更好的體現數據的價值。現在數據大多都是單獨的存在各自的業務系統中,數據的關聯性通過數據接口體現,未能實現數據關聯性分析,更未能實現公司整體數據流轉以及過程分析。

         

        缺乏有效的數據應用支撐

        大量的數據統計工作停留在手工階段,缺少自動化的報表、報告、提醒、推送、服務應用支持。

        方案目標

        數據清洗整合

        通過數據建模技術,確保數據的高擴展性;建立數據質量控制過程,確保數據可靠;建立基礎數據、數據集市的數據層次。
         

        數據規範管理

        建立數據標準與規範,規範數據;定義各業務數據,確保數據可用、可讀;建立數據規範管理體制,應對規範發展。
         

        技術支撐平臺

        建立任務調度與監控系統,管理ETL過程;建立數據管控機制,實現數據中心可管理;建立數據應用體系,確保數據可用、可控。
         

        方案實現

         
        BOBTY综合軟件數據中心解決方案在於構建企業完整業務視圖,整合各信息系統的業務數據,結合手工數據的補充,建設面向企業操作支撐、管理分析、對外報送等各類需要的統一數據中心。方案整體架構可以分爲數據源、下載緩衝層(Stage)、基礎數據(數據倉庫+大數據平臺)、數據集市、數據應用、數據管理等層次。
        下載緩衝層用於存放從源系統抽取的下載數據,包括存儲在數據庫平臺中的數據,也有以文件方式存儲在服務器中的數據。
         
        數據倉庫用於存放所有基礎業務數據,基於關係型數據庫搭建,滿足傳統數據查詢、分析應用,而大數據平臺作爲企業級數據倉庫存儲、處理、計算、應用的平臺補充,提供大數據規模、實時、複雜計算、數據挖掘等方面的平臺支撐。
         
        數據集市層主要用於實現企業視角的分析模型構建,用於滿足企業級數據分析、數據挖掘等價值應用需要。
         
        數據應用層用於實現報表加工、儀表盤生成、OLAP分析、數據對外服務、數據計算以及其他應用,並通過信息門戶發佈、組織、傳遞與共享。
         
        數據管理層則用於實現數據平臺後臺管控,包括數據治理架構、元數據管理、數據質量管理、主數據管理、規則管理等。

         

         


        

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