统一DW建设方案：数据整合与决策支持

本文档详细探讨了DW(数据仓库)建设方案，针对当前企业运营中数据分散、管理困难以及数据一致性问题提出了针对性的解决方案。随着公司运营和服务系统日益增多，数据分布广泛，使得数据统计与管理面临挑战。 首先，问题的关键在于数据分散在各个独立系统中，导致数据完整性与一致性难以保证。为解决这一问题，目标是通过建立数据仓库和数据集市，将所有运营系统的数据统一集中管理，并实现数据的整合与同步。这样可以确保为运营决策提供可靠的数据支持，比如现有的DOS平台，同时也能为数据分析、营销推荐等提供一致的基础数据。 实现方案主要包括以下几个步骤： 1. **接口层**：作为数据的入口，接收来自运营系统、外部导入和人工录入的数据。 2. **数据源**：ODS（操作数据存储）和MDM（主数据管理）负责存储原始数据，形成标准化的数据细节层。 3. **数据仓库**（EDW）和数据集市（DM_A、DM_B等）是数据的中心，提供对企业级数据的集中存储和处理。 4. **元数据管理**：通过元数据库，确保数据的结构和关系清晰。 5. **分发与展示**：通过Hadoop、数据库系统、OA（办公自动化）、CRM（客户关系管理）、WMS（仓库管理系统）等前端系统，进行数据分发并展示给最终用户。 6. **历史数据归档**：为长期保存和分析历史数据，设立专门的归档库。 7. **数据抽取与分发**：利用开源工具Kettle实现数据的定时抽取和分发，支持全量和增量处理。 在技术保障方面，采用了数据库集群策略，包括主备复制确保数据安全，以及主从复制实现读写分离，减少对页面访问的影响。这种设计的优势包括： - 数据集中管理，方便快速准确地提取数据； - 提供强大分析支持，促进决策制定； - 保证数据一致性，避免各系统间数据冲突。 然而，方案也存在局限性，数据的收集和分发主要依赖于定时任务，难以做到实时同步，需要通过页面触发或调用作业来实现。为确保数据同步和一致性，可以借助Kettle这样的开源工具进行优化。 总结来说，本DW建设方案旨在通过统一管理和集成分散数据，提高数据价值，服务于公司的运营决策和数据分析需求，同时也强调了在实际实施过程中需要注意的技术挑战和优化方向。