XX通信公司数据仓库系统设计与决策支持

"XX通信公司网上通信记录查询平台设计说明书" 本文档详细阐述了XX通信公司数据仓库系统的总体设计，旨在构建一个高效、稳定且具备决策支持能力的网上通信记录查询平台。该平台主要服务于公司的详细设计人员，以满足对通信记录进行快速、精确和智能化查询的需求。 1. 背景 数据仓库系统全称为XX通信公司的网上通信记录查询平台，其目标是利用数据仓库、在线分析处理（OLAP）、商业智能（BI）等先进技术，构建一个集数据存储、信息检索、决策支持于一体的综合系统。 1. 术语定义 - DW：数据仓库，用于存储历史数据，供分析使用。 - DC：数据中心，集中存储和处理大量数据的地方。 - OLTP：在线事务处理，处理日常业务操作。 - OLAP：在线分析处理，用于复杂的数据分析和报表生成。 - BI：商业智能，将数据转化为可操作的洞察力。 - DSS：决策支持系统，辅助决策制定。 - SOA：面向服务的架构，提供可重用的服务组件。 - EA：企业架构，全面规划企业的信息系统。 - ETL：数据抽取、转换、加载，数据仓库构建的关键过程。 - StatisticalParameter：指标，衡量特定业务状况的数值。 - Subject：主题，数据仓库中的核心业务领域。 - DataMart：数据集市，针对特定用户或部门的小型数据仓库。 - MetaData：元数据，关于数据的数据，描述数据的属性和结构。 1.3 参考资料 设计基于相关课程资料和专业书籍，如数据仓库课程课件和《实用软件工程》。 2. 系统设计 系统设计采用多层体系结构，包括前端客户层、中间应用层和后端数据管理与服务层。这种结构提供了一个开放、可扩展的环境，能够适应不断变化的业务需求。各层分工明确： - 客户层：提供用户友好的界面，负责交互逻辑。 - 应用层：包含业务逻辑，隔离用户与具体应用，便于复用和维护。 - 数据管理与服务层：连接数据库服务器，提供数据访问服务。 3. 技术选型与原则 - 面向对象技术：确保系统结构化、模块化、层次化，提高代码的可读性和可维护性。 - 元数据管理：用于记录数据仓库中的数据信息，帮助理解数据来源和含义。 - 数据集市：针对不同业务需求，创建局部优化的数据存储。 - ETL过程：确保数据从源系统到数据仓库的准确转换。 4. 功能需求 系统需具备快速查询、详细分析、数据挖掘和决策支持等功能，以满足用户对通信记录的深度挖掘和智能决策。 5. 性能与安全性 考虑系统的性能优化和安全策略，如数据备份、恢复机制、权限管理以及数据加密，确保系统稳定运行和数据安全。 总结，该设计文档详细规划了XX通信公司的数据仓库系统，通过集成各种先进技术，旨在构建一个强大、灵活且适应未来发展的通信记录查询平台，以支持企业的决策分析和业务优化。