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BI实施服务

概述

信息系统数据集成平台严格遵循SOA技术路线设计,核心实施内容为“1+1+3”,一套标准、一个平台、三个服务。

一套标准

一套标准即信息管理、数据管理的基础标准,以保证标准化、规范化地组织信息,这是开发利用信息资源的基本工作。信息资源管理有下列八个基础标准:

信息分类编码标准

信息分类编码对象是一些重要的数据元素,它们决定着信息的自动化处理、检索和传输的质量与效率。它主要包括分类编码对象、编码规则和编码表的标准化管理。

元数据标准

元数据通常是指关于数据的数据(Data about Data)。从信息资源管理的角度,是关于信息资源的描述数据,主要描述信息资源管理与应用所需的核心数据,从某种角度,元数据实质是数据库的模型。

元数据可以分为资源位置元数据、服务元数据、数据库元数据、文件元数据四大类,其中资源位置元数据主要描述信息资源所在位置,以信息系统(信息资源管理统一平台也是一种信息系统)为基本单元,包含服务器和数据源;服务元数据主要描述信息系统中服务器可以提供的服务,如web service;数据库元数据主要描述数据库的组成结构及其相互关系;文件元数据主要描述文件数据的相关信息,如类型、所有者、创建时间。

对数据仓库的元数据是指在数据仓库建设过程中所产生的有关数据源定义,目标定义,转换规则等相关的关键数据。同时元数据还包含关于数据含义的商业信息,所有这些信息都应当妥善保存,并很好地管理。为数据仓库的发展和使用提供方便。元数据管理中,能有效的优化数据仓库中的各种数据模型,乃至可以通过元数据管理实现一个各种数据仓库数据模型的生产平台。高效的建立数据模型,并同时高效的管理对无感情数据的描述数据,数据一致,描述一致,理解一致,使模型能不断改进和继承。

数据维度标准

数据维度是与业务相关的观察角度。粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。粒度是数据仓库的重要概念,粒度可以分为两种形式,第一种粒度是对数据仓库中的数据的综合程度高低的一个度量,它既影响数据仓库中的数据量的多少,也影响数据仓库所能回答询问的种类。在商业智能分析中更需要确定数据的颗粒(年度、月度、日、事务型等),然后根据这种确定的数据颗粒,确定数据的维度,而数据的维度也决定了数据可以呈现的角度和色彩。

指标数据事实标准

在确定数据维度的情况下根据业务分析粒度的需要确定事实表的标准,而事实表的标准要遵循的原则是可累加性和半累加性。

指标体系标准

在考虑规范化和一致性的原则下,建立一整套指标体系标准,在未来与其他系统进行数据整合时可以最大限度的减少整合成本和维护成本,同时为进入本系统的数据提供一个必须遵守的规则。

用户视图标准

用户视图是最终用户对信息需求和数据实体的看法,主要包括业务管理的一整套表单、报表、屏幕格式等,用户视图的规范化管理包括用户视图名称、标识和组成的管理。规范并简化用户视图是行业内外信息共享和交换的基础。

概念数据库标准

概念数据库是最终用户对数据存储的看法。用户的信息需求首先集中在概念数据库的界定上。概念数据库标准包括数据库名称、标识、主关键字和数据内容列表。列表项可以是数据元素,也可以是数据元素组。

逻辑数据库标准

逻辑数据库是系统分析设计人员的观点。在关系数据模型中,逻辑数据库是一组规范化的基本表。从概念数据库演化为逻辑数据库,主要工作是采用规范化原理和方法,将每个概念数据库分解成符合三范式要求的一组基本表。逻辑数据库的标准化管理对建立稳定的数据结构,有计划、有步骤地实施整个行业的数据集成具有决定性意义。

一个平台

一个平台即面向服务的ESB系统平台,企业服务总线(Enterprise Service Bus,ESB)是基于SOA思想的企业应用集成的基础软件架构。IDC将ESB定义为:基于开放的标准消息总线,用于通过标准的适配器和接口,来提供各程序和组件之间的互操作功能。它支持相互独立的异构环境中的服务、消息及基于事件的交互,并且具有适当的服务级别和可管理性。

ESB作为SOA架构的信息传输龙骨,为SOA提供了一种连通性的基础架构,用以连接SOA中的服务。第三方的程序组件能够以标准的方式“插入”到该平台上运行,组件之间能够以标准的消息通信方式进行交互。ESB克服了传统EAI技术的缺陷,能够对各种技术和应用系统提供支持,具有很强的灵活性和可扩展性。这种模式有助于减少应用接口的数量和复杂性,从而降低IT维护和更改的成本,让企业能够以更简单、更快速、更安全的方式来使用服务。

ESB提供了企业内不同应用系统间服务路由的基础设施,仲裁松耦合服务或非关联服务之间的关系, 并且实现了SOA各系统服务之间的消息传递,使各系统服务成为SOA的一部分。在ESB内部,通过WSDL这种中立的接口和契约定义格式,每个系统可以将功能展示出来,供其它应用系统调用。ESB支持各种不同的技术,诸如不同的操作系统,编程语言,以及各种消息协议。通过部署ESB,不但可以很容易地把现有遗留系统封装成一个个的服务,也可以快速将新开发的系统部署到整个IT架构中,从而形成真正的随需而变、随需而建和分布式系统结构。

作为基础平台,本数据中心建立在对业务流程分析和数据规划的基础上,通过业务模型和数据模型的再造,建立主题数据库。数据中心将集中各系统数据库的核心数据,按照管理模型和业务需求,统一建立数据模型。数据中心在数据库层面上为各级管理层、决策层提供业务支持,为生产和管理的信息资源共享提供最重要和最基础的保证。

元数据管理系统

主要包括指标规划、中心数据库和元数据管理系统。其中:指标规划系统主要实现信息服务的所有分析指标体系,统计信息以及相关指标维度标准的设计和管理维护功能;中心元数据库是对数据访问层、存储层和应用层的各类元数据信息的统一存储管理,主要包括业务描述信息、数据模型和结构定义、应用环境定义、业务流程和处理过程定义、用户角色和权限定义等;元数据管理:全局元数据的数据同步、元数据映射和管理维护等功能实现。

指标体系建设

建立涵盖全面、层次清晰合理的指标体系是一个核心和关键的环节,关系到效益分析结果和预测、预警分析的优劣和成败,也进一步影响的到信息系统数据集成平台的实际投入使用后得成败。

因此建立统一的、合理的指标体系是建设信息系统数据集成平台的重中之重,指标体系的建设、管理是信息系统数据集成平台的支撑点。

数据采集系统

数据采集系统主要包括网上直报系统和智能接口采集。

根据新的指标体系和需求,逐步扩展和完善而成。网上直报子系统在网络环境基础上,采用先进的指标和报表定制与管理技术,完成平台所需的非实时数据的定义、采集和预处理工作,为监测中心平台提供原始数据的支持。网上直报系统主要包括网上填报、采集报表设计、网上数据处理等功能。

数据采集作为可扩展功能建设功能,可根据具体情况配置开发。

数据库系统建设

主要包括实时数据库(ODS)、中心数据库和分析数据库三种类型数据库。其中:

  • 实时数据库(ODS)

包括网上直报数据库和智能数据采集数据库。

  • 中心数据库

根据实际需要,将ODS数据进一步加工和整合,形成能够反应业务运行状况和规律的时间序列数据集。

  • 分析数据库

在中心库基础上,进一步加工汇总而形成的便于查询分析的、面向主题的综合数据集市主要包括各系统、各业务的主题库。

数据备份和维护管理

数据备份和管理维护主要充分利用现有运行调度系统容灾备份资源,构建基于“D-D-T”架构的全生命周期的数据管理和备份体系,尤其增强热备份和快速恢复的能力,确保数据的安全性、可靠性和及时性。

三个服务

为企业领导、决策者,相关部门等主要用户提供包含数据采集、实时监测、综合分析、决策支持、分析报告、GIS应用、电子邮件、信息服务等综合系统功能。包含:

信息监控

该功能为信息服务需要进行信息监控的相关领导、决策层提供整个企业业务运行状况信息的查询和显示,以便于领导在日常工作中及时发现企业运行中的异常情况,并采取有效应对措施。实时监测功能包括实时监测信息处理、实时信息查询和实时报警功能,模拟案例如下图:

领导驾驶舱

行业指标监测预警

信息分析

信息服务中的信息分析是在对企业各系统数据资源进行统一的整合处理的基础上,利用先进商业智能技术,通过多种方式查询和综合分析,及时展现各系统、各业务部门运行的状况和趋势。主要包括即时查询、统计分析和专题分析等功能。模拟案例图如下:

工业产值增速预测

产值分析

产量、出口额相关性分析

地区出口趋势分析

行业贡献率分析

信息发布

信息服务中的信息发布功能主要实现信息共享与发布,结合各行业等实际特点,建立特定的发布信息模型,建立科学的更新机制,为各业务运行管理提供科学的决策依据。主要包括模型建设、数据加工处理、发布模型定义等功能。模拟案例如下图所示:

企业财务杜邦决策分析

行业竞争力决策分析

行业现状决策分析

产业布局决策分析


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