"该文档是关于2023年数据仓库建设方案的详细规划,涵盖了公司的现状分析、建设目标、建设方法以及不同层次的数据仓库设计和应用。"
数据仓库是现代企业进行高效决策分析的关键基础设施,它从分散的业务系统中整合数据,提供统一的数据视图,以支持复杂的分析需求。在2023年的数据仓库建设方案中,主要关注了以下几个方面:
1. **建设现状分析**:目前存在的核心问题包括数据标准不统一、报表性能低下、业务系统未完全整合、历史数据记录不足以及IT部门开发压力大。具体表现为数据口径不一致、报表查询慢、非法或作废数据、业务系统间无法有效关联、业务库直读导致的压力等问题。
2. **数据仓库的目的**:建设数据仓库的主要目的是为了满足分析决策的需求,区别于事务处理系统,数据仓库更注重历史数据的存储和跨时间的分析,采用星型模型和维度建模,以提高查询效率。
3. **设计模型比较**:事务处理系统主要设计用于满足日常业务操作,数据规模相对较小,采用ER模型和范式建模,强调随机读写;而数据仓库则面向展示分析,数据规模较大,采用星型模型和维度建模,以定时写入和随机读取为主。
4. **解决方案**:建议采用数据抽取至中间库的方式,以减轻业务系统数据库的压力,处理复杂的业务逻辑,生成结果表用于分析展示。同时,可按主题域建设数据集市,通过ETL工具打破数据孤岛,建立企业级总线架构,确保数据一致性。
5. **系统架构**:数据仓库的架构包括从业务系统(如WMS、ERP、MES、CRM、EHR等)提取数据,经过数据层的处理,供应用层(如PC端、移动APP/H5、数字大屏等)使用。其中,FineReport和FineBI作为报表工具,离线处理引擎和流批一体调度则支持实时数据对接和数据补录。
6. **未来展望**:随着报表需求的增长,数据仓库应能应对更高的使用频率,保证性能不会影响到业务系统的正常运行。企业信息化建设的逐步完善,将进一步提升数据仓库的效能,服务于企业的整体分析决策需求。
这份2023年的数据仓库建设方案旨在通过规范数据标准、优化数据处理流程、提升分析效率,来解决现有问题并支持企业的战略决策。实施这样的方案,企业能够更好地利用数据资产,实现数据驱动的业务发展。