浪潮云海大数据解决方案V3.0
浪潮云海大数据一体机解决方案
高端服务器研发部
高端容错计算机产品部
2013.1
目录
一．产品简介 (4)
1.1浪潮云海大数据一体机总体架构 (4)
1.2系列化产品 (4)
二．关键模块介绍 (5)
2.1Hadoop分布式文件系统： (5)
2.2Hadoop MapReduce计算框架： (6)
2.3HBase 分布式数据库 (6)
2.4Hive数据仓库 (7)
三．浪潮云海大数据一体机解决方案优势 (7)
3.1高性能 (7)
3.2高可靠性 (8)
3.3高性价比 (9)
3.4易管理 (9)
3.5专业化服务 (11)
四．竞争性分析 (11)
4.1跟传统关系型数据库对比分析 (11)
4.2跟开源Hadoop对比分析 (13)
五．成功案例 (15)
5.1某城市智能交通系统 (15)
5.2某省级运营商清帐单查询系统 (18)
六．浪潮云海大数据一体机配置 (19)
一．产品简介
为应对大数据时代的到来，浪潮集团适时推出浪潮云海大数据一体机，重点面向行业大数据应用，是一体化数据处理的解决方案。采用新型技术体系架构，整合软硬件系统，涵盖数据存储、数据处理、数据呈现等全环节。浪潮云海大数据一体机是公安、金融、电信、交通、医疗、企业等各个行业用户的大数据解决方案理想之选。
1.1浪潮云海大数据一体机总体架构
1.2系列化产品
SDA-1：
●满配：CPU：480Core；内存：12TB；存储容量：144TB；网络：1Gbps、
10Gbps或者40Gbps
●支持线性扩展
●适合数据处理应用：模式计算，商业智能，医疗数据挖掘等。计算能力、I/O
能力、存储能力均衡。
SDA-2：
●满配：CPU：288Core；内存：6912GB；存储容量：540TB；网络:1Gbps、
10Gbps或者40Gbps
●支持线性扩展
●适合处理密集型的重载应用:视频处理，图片处理分析，图像渲染，在线交易
等。可重构加速器件或众核处理器，硬件加速。
二．关键模块介绍
HDFS分布式存储解决数据如何存储的问题，Map/Reduce解决数据如何处理问题，HBase解决实时数据库问题，Hive解决基于SQL的数据分析和挖掘。
2.1Hadoop分布式文件系统：
–使用低成本存储和服务器构建
–存放PB级别的海量数据
–高可扩展性，实际生产环境扩展至4000个节点
–高可靠性和容错性，数据自动复制，可自我修复
–高带宽，高并发访问
2.2Hadoop MapReduce计算框架：
为离线数据分析而设计，基本上是个利用数据并行性进行分布运算而后汇总结果的计算框架。通用的计算框架，松耦合，非常利于线性扩展。与HDFS一起使用，具有容错特性，数据本地化处理，通过移动计算，而非移动数据来实现高效数据处理。
?分析问题能够被并行化，且输入数据集可以被切分
?一个Map函数，在第一阶段计算
?一个Reduce函数，在第二阶段用于汇总Map函数的结果
2.3HBase 分布式数据库
HBase是一个分布式的、按列存储的、多维表结构的实时数据库, 为高速在线数据服务而设计
–NoSQL
?面向列、可压缩，有效降低磁盘I/O，提高利用率。
?多维表，四个维度，其中三个维度可变，适合描述复杂嵌套关系。
?灵活的表结构，可动态改变和增加（包括行、列和时间戳）。
?支持单行的ACID事务处理
–分布式系统
?高性能，支持高速并发写入和高并发查询；
?可扩展，数据自动切分和分布，可动态扩容，无需停机；
?高可用性，建立在HDFS分布式文件系统之上。
2.4Hive数据仓库
Hive是一个建立在hadoop之上的数据仓库，用于查询和分析结构化海量数据–采用HDFS进行数据存储
–采用Map/Reduce进行数据操作
基本特点:
–提供类似于SQL的查询语言
–高扩展性(scale-out)，动态扩容无须停机
–针对海量数据的高性能查询和分析系统
–提供灵活的扩展性
?复杂数据类型，扩展函数和脚本等
三．浪潮云海大数据一体机解决方案优势
3.1高性能
●专用的大数据存储服务器：针对大数据的应用特点，浪潮凭借在服务器及存储
方面的领先优势，自主开发了大数据存储服务器，具备高密度、大容量存储特
性。
●胖节点加速方案：胖节点拥有英特尔至强平台的最强性能、最大内存、最高RAS
特性保障。
●闪存加速技术：将闪存盘放在整个计算缓存里面做高速缓存，针对不同应用类
型，实现全局的算法，降低冗余率，使整个平台的计算节点、存储节点大大提
高运行效率。
●高速通信网络：通信网络选用性能领先的万兆网络或者IB网络，实现一体机内
部的高速互联，消除网络瓶颈。
●软件性能优化
?IO瓶颈易于解决
?可以发挥大规模并行运算优势
?支持大规模并行装载，装载前无需数据格式化，节点越多装载速度越快
?优化系统任务调度策略，对任务实现实时监控，
?动态调整任务执行资源，减少慢任务数量，提高整体性能
3.2高可靠性
●服务器本身冗余特性：节点的硬盘、风扇、电源等关键部件都是冗余设计，保
障了节点本身的可靠性。
●链路冗余：网络可实现物理冗余设计，避免单点故障对系统的影响。
●采用Reed-Solomon算法，优化分布式散列数据布局，满足文件高并发和高
带宽双重需求同时平衡数据冗余度。采用两副本加编码的方式相对三副本最大
可实现30%空间节省。
●智能失败任务识别：自动将任务转移到备份数据节点执行，单个节点的故障不
影响整个任务的执行，有效应对计算单元失效。
3.3高性价比
●Hadoop的诞生本身就是为了在低成本的通用硬件集群上运行分布式计算框
架。
●浪潮云海大数据一体机具备优异的线性可扩展，满足了未来业务量增长的需求，
有效保护了现有投资，降低总体CTO。
3.4易管理
●本地管理平台：每套大数据一体机中都配有本地管理平台，使系统管理人员方
便集中控管一体机。
远程集中管理平台：
HDFS配置界面
HBase配置界面
沈阳大学——浪潮云海大数据一体机产品白皮书
浪潮云海大数据一体机 产品白皮书 2014．8 浪潮信息云产品部
目录 1.产品介绍 (2) 1.1产品定位 (2) 1.2产品特点 (2) 2.体系架构 (3) 2.1大数据一体机硬件组成 (4) 2.2大数据一体机网络拓扑 (5) 2.3大数据一体机软件架构 (6) 3.应用场景 (8) 4.关键技术特性 (9) 5.技术指标 (9)
1.产品介绍 1.1产品定位 浪潮云海大数据一体机（Inspur In-Cloud SmartData Appliance 以下简称SDA 或大数据一体机）面向行业大数据应用场景，是一体化数据处理的解决方案，采用新型技术体系架构，整合软硬件系统，采用全分布式大数据处理架构，平台能够随着客户数据的增长和业务的扩张而不断线性扩展，解决了传统架构的扩展瓶颈，集成计算单元、存储单元、通讯单元、管理单元、等核心模块，涵盖数据存储、数据处理、数据呈现等全环节，是金融、电信、公安、交通、卫生等各个行业用户大数据分析处理平台的理想之选。 1.2产品特点 新型技术体系架构 采用全分布式大数据处理架构，平台能够随着客户数据的增长和业务的扩张而不断增长，并且能够保持极高的线性度，解决了传统架构的扩展瓶颈，系统在扩展至120000核心时依旧保持0.8左右的扩展效率； 软硬一体化的系统 集成计算单元、存储单元、通讯单元、管理单元等核心模块，是对数据存储、处理、展现的全环节的解决方案，由浪潮统一开发，能够统一交付，集中管理，用户可以轻松完成； 全局优化的系统
浪潮进行全局优化性能等技术指标大幅提升，在性能、可用性方面有了重大提升。 16%：通过优化系统任务调度策略，动态调整任务执行资源，减少慢任务数量，任务执行时间平均缩短16%以上； 30%：引入Reed-Solomon算法，优化分布式散列数据布局，满足文件高并发和高带宽双重需求同时平衡数据冗余度，浪潮采用两副本加编码的方式相对三副本最大可实现30%空间节省； 50%：采用多级高速缓存，实现硬件加速。经测试，1TB数据排序测试整体访问性能提高50%； 系列化、产品化 针对视频等重载应用、商业智能分析应用、海量并发的轻量级线程类应用这三类应用场景。云海大数据一体机根据用户应用特点提供个性化解决方案； 国产化 浪潮可提供基于飞腾处理器、浪潮云谷系统等产品的全国产化方案；在敏感行业、关键数据，保障数据核心处理平台的自主可控； 专业化服务 从业务分析、应用移植、应用开发到运维服务的全环节服务保障。解决用户在实施分布式数据理架构面临的软硬件部署、二次开发等实际问题，帮助客户实现由传统数据仓库向新型大数据平台的平滑迁移。 2.体系架构 大数据一体机基于Apache Hadoop集群架构，由三个大的模块构成：底层基础架构基于浪潮的先进硬件平台，软件部分则采用浪潮的专有Hadoop发行版来提供海量数据的存储与处理能力，通过浪潮软件、硬件的彼此优化与整合，形成一套高性能的软硬一体的平台解决方案，并经过大量的测试调优来保证整体系统的兼容性、稳定性和可靠性。在软硬件之上，还架构了一个可视化的管理界面来帮助用户对一体机的硬件、软件进程进行统一的管理和控制。
主数据管理详解(MDM)
主数据管理详解 主数据是指在整个企业范围内各个系统 (操作 /事务型应用系统以及分析型系统 )间要共享的 数据， 比如，可以是与客户 (customers),供应商(suppliers),帐户(accounts)以及组织单位(or ganizational units) 相关的数据。主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性 完整性 (complete) 、可控性 (controlled) ，为了达成这一目标， 就需要进行主数据管理 (Master Data Management ，MDM) 。 什么是主数据管理 (Master Data Management ， MDM) 主数据是指在整个企业范围内各个系统 (操作 /事务型应用系统以及分析型系统 )间要共 享的数据， 比如，可以是与客户(customers),供应商(suppliers),帐户(accounts)以及组织单 位 (organizational units) 相关的数据。主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性 nt) 、完整性 (complete) 、可控性 (controlled) ，为了达成这一目标，就需要进行主数据管理 (M aster Data Management ， MDM) 。需要注意的是，主数据不是企业内所有的业务数据，只 (consistent) 、 (consiste
是有必要在各个系统间共享的数据才是主数据，比如大部分的交易数据、帐单数据等都不是 主数据，而像描述核心业务实体的数据，而像客户、供应商、帐户、组织单位、员工、合作 伙伴、位置信息等都是主数据。主数据是企业内能够跨业务重复使用的高价值的数据。这些 主数据在进行主数据管理之前经常存在于多个异构或同构的系统中。 主数据管理(Master Data Management ，MDM) 是指一组约束和方法用来保证一个企业 内主题域和系统内相关数据和跨主题域和系统的相关数据的实时性、含义和质量。这是从深 层次来说来说明主动主数据管理(MDM) 的深度和复杂性，简单的说，主数据管理(MDM) 保证 你的系统协调和重用通用、正确的业务数据(主数据)。通常，我们会把主数据管理作为应用 流程的补充，通过从各个操作/ 事务型应用以及分析型应用中分离出主要的信息，使其成为 一个集中的、独立于企业中各种其他应用核心资源，从而使得企业的核心信息得以重用并确 保各个操作/ 事务型应用以及分析型应用间的核心数据的一致性。通过主数据管理，改变企 业数据利用的现状，从而更好地为企业信息集成做好铺垫。 主数据管理(MDM) 可以帮助我们创建并维护整个企业内主数据的单一视图(Si ngle View)，保证单一视图的准确性、一致性以及完整性，从而提供数据质量，统一商业实体的定义，简化
浪潮云海大数据解决方案V3.0
浪潮云海大数据一体机解决方案 高端服务器研发部 高端容错计算机产品部 2013.1
目录 一．产品简介 (4) 1.1浪潮云海大数据一体机总体架构 (4) 1.2系列化产品 (4) 二．关键模块介绍 (5) 2.1Hadoop分布式文件系统： (5) 2.2Hadoop MapReduce计算框架： (6) 2.3HBase 分布式数据库 (6) 2.4Hive数据仓库 (7) 三．浪潮云海大数据一体机解决方案优势 (7) 3.1高性能 (7) 3.2高可靠性 (8) 3.3高性价比 (9) 3.4易管理 (9) 3.5专业化服务 (11) 四．竞争性分析 (11) 4.1跟传统关系型数据库对比分析 (11) 4.2跟开源Hadoop对比分析 (13) 五．成功案例 (15)
5.1某城市智能交通系统 (15) 5.2某省级运营商清帐单查询系统 (18) 六．浪潮云海大数据一体机配置 (19)
一．产品简介 为应对大数据时代的到来，浪潮集团适时推出浪潮云海大数据一体机，重点面向行业大数据应用，是一体化数据处理的解决方案。采用新型技术体系架构，整合软硬件系统，涵盖数据存储、数据处理、数据呈现等全环节。浪潮云海大数据一体机是公安、金融、电信、交通、医疗、企业等各个行业用户的大数据解决方案理想之选。 1.1浪潮云海大数据一体机总体架构 1.2系列化产品 SDA-1： ●满配：CPU：480Core；内存：12TB；存储容量：144TB；网络：1Gbps、 10Gbps或者40Gbps ●支持线性扩展
●适合数据处理应用：模式计算，商业智能，医疗数据挖掘等。计算能力、I/O 能力、存储能力均衡。 SDA-2： ●满配：CPU：288Core；内存：6912GB；存储容量：540TB；网络:1Gbps、 10Gbps或者40Gbps ●支持线性扩展 ●适合处理密集型的重载应用:视频处理，图片处理分析，图像渲染，在线交易 等。可重构加速器件或众核处理器，硬件加速。 二．关键模块介绍 HDFS分布式存储解决数据如何存储的问题，Map/Reduce解决数据如何处理问题，HBase解决实时数据库问题，Hive解决基于SQL的数据分析和挖掘。 2.1Hadoop分布式文件系统： –使用低成本存储和服务器构建 –存放PB级别的海量数据 –高可扩展性，实际生产环境扩展至4000个节点 –高可靠性和容错性，数据自动复制，可自我修复 –高带宽，高并发访问
大数据论文
学海无涯苦作舟！ 毕业设计说明书(论文) 题目： 大数据的时代商业模式的创新分析 学生姓名： \ 学 号： \ 系 部： \ 专业班级： \ 指导教师： \
大数据的时代商业模式的创新分析 摘要 大数据对商业模式具有创造性破坏的潜能。将大数据与商业模式有效结合，从商业模式的经济、运营和战略3个视角指出大数据能提升竞争优势。基于创新目标和机制分析了大数据时代商业模式创新的框架，围绕商业模式的4个界面分析了大数据背景下商业模式构成要素和构成结构的变革。 大数据的核心是建立在相关关系分析法基础上的预测。在诸多领域，大数据浪潮正引致颠覆性创新，也必将带来制度变迁。供应商和自身运营状况数以亿计字节的信息。大数据大量可被获取、交流、集聚、存储和分析的数据，现在已是全球经济活动中每个部门和每一功能的核心，已成为与实物资产人力资本同样重要的生产要素。 大数据作为一个很好的视角和工具。从资本角度来看，从其拥有的数据规模、数据的活性和这家公司能运用、解释数据的能力，就可以看出这家公司的核心竞争力。而这几个能力正是资本关注的点。移动互联网与社交网络兴起将大数据带入新的征程，互联网营销将在行为分析的基础上向个性化时代过渡。 关键词：大数据,商业模式,价值创造,创新机制
目录 1 大数据的概述 (1) 1.1 大数据的概念 (1) 1.1.1 大数据的发展 (2) 1.1.2 大数据的分类 (3) 1.2 大数据的四大特点 (4) 1.2.1 海量性 (4) 1.2.2易变性 (4) 1.2.3多样性 (4) 1.2.4高速性 (4) 1.3大数据时代对生活、工作的影响 (5) 1.4大数据时代的发展方向、趋势 (5) 1.4.1发展方向 (5) 1.4.2发展趋势 (6) 1.5企业应如何应对大数据时代 (7) 2 我国外贸型企业发展所面临的困难 (8) 2.1我国外贸型企业面临的困境 (8) 2.1.1 外贸型企业发展历程 (9) 2.1.2 外贸型企业的困境 (10) 2.2商业模式创新对我国外贸型企业发展的机遇 (11) 2.2.1 商业模式的创新概念 (11) 2.2.2 商业模式的创新特点 (11) 2.2.3商业模式创新可以为外贸型企业带来什么 (12) 3 基于大数据的分析，商业模式创新 (14) 3.1 加大数据处理分析能力 (14) 3.2 提高专业技术人员的技术水平 (14) 3.3 理论与实践相结合促进商业模式的创新 (15) 结论 (21) 致谢 (22) 参考文献 (22)
集团主数据管理平台解决方案
集团主数据管理解决方案 1. 基本概念 主数据：是用来描述企业核心业务实体的数据，例如客户、供应商、物 料、产品、员工、组织等。主数据是具有高业务价值的，应在企业内跨越各个业务部 门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。 主数据管理：包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技术，完整的 平台包括元数据管理，信息系统集成、ETL技术、数据仓库/分析、ESB 等组件和技 术。 ESB （企业服务总线）：将不同系统的业务抽象成事件或服务，以 基于消息内容的形式，通过协议转换、消息过滤、事件路由，对多个系统不同 的事件进行整合。 2. 需求概述 为满足集团业务发展，提高集团信息化管理水平，为核心业务系统搭建基础的主数据管理平台，有效解决异构系统间的主数据唯一性、一致性和共享性问题。 3. 现状描述 现目前公司的核心业务主数据存储于多套不同的业务系统中，包括AJX、HR、 金蝶财务等等，导致的问题主要有以下几个方面： 1）没有规范的管理要求：导致不同系统使用时达不到管理要求，甚至重复 管理同一数据（组织，客户、人员等）； 2）没有标准的规则定义：主数据到了不同的系统可能就变了名字或编码,
直接导致不同业务系统的数据无法共享； 3）没有统一的共享平台：系统与系统间建立点对点的连接，当系统增多的时候，这样的关系结构会更加混乱，如下图: 以上3点，直接影响新建信息系统时，没有统一的接口标准可以调用主数据，而新系统要么手工维护多个系统相同的数据，要么单独为每套系统开发接口去适配 4. 解决方案 4.1.实现思路 基于现状分析，可通过搭建主数据仓库，利用ESB平台建立各业务系统间 的连接，实现主数据的CRUD管理。
数据中心双机备份系统解决方案
数据中心双机备份系统解决方案 [导读]与数据库联系密切的共享内存和异步 I/O 专门进行了调整，在此平台之上建立数据库的应用可以得到超乎寻常的性能。 应用摘要 对于企业用户来说，多种服务都是建立在数据库基础之上的，大型www 服务器和邮件服务器都必须通过与数据库的连接来提供更强大的服务，也便于提供高级信息内容管理解决方案，利于实现最有效的信息存储、管理和分享。通过使用数据库可以集中地存储、管理和使用信息内容、把数据整合到几个服务器上以便于及时地发布，同时也可以减少信息技术费用，减低复杂性。选择一个好的操作系统平台和数据库平台是ISP/ICP 能够提供高质量服务的关键。 应用领域 通用 方案内容 基于 Turbolinux 的TurboHA 双机容错解决方案： Turbolinux TDS Server 是面向建立数据库应用而开发的高性能网络操作系统平台，其设计的目标是提供一个高性能、高稳定性的操作系统平台，系统针对数据库平台进行了全面的优化，对核心系统进行了专门的定制开发，所有核心参数的设置都是基于运行数据库系统而进行考虑，使其与Turbolinux Server 6.0 无缝的连接在一起，充分发挥其优越的性能。 与数据库联系密切的共享内存和异步 I/O 专门进行了调整，在此平台之上建立数据库的应用可以得到超乎寻常的性能。TDS 全面捆绑了 Oracle 的数据库产品 Oracle 8i ，使数据库的安装不再成为困难，用户可以在进行操作系统安装时就可以同时进行数据库的安装，用户只需选择是否安装数据库就可以完成复杂的数据库安装工作，减少现场工程师的技术支持费用。整个操作系统和数据库捆绑在一起的费用非常低，而高性能的配置能提升整个系统的性能。 TurboHA 通过装在两个服务器中的双机热备份系统软件，使系统具有在线容错的能力，即当处于工作状态的服务器无法正常工作时，通过双机系统容错软件，使处于守候监护状态的另一台服务器迅速接管不正常服务器上的业务程序及数据资料，使得网络用户的业务交易正常运行，保证交易数据的完整一致性及交易业务的高可靠性。 TurboHA 采用容错软件与磁盘阵列结合的解决方案，达到监控所有的软硬件的资源操作，并且具有自动处理一些错误的功能。 TurboHA 能够管理两台Linux 服务器，并提供两种工作模式。 TurboHA 采用的双服务器采用TCP/IP 网络协议和用户连接。双机后台对于客户─服务器网络用户透明。 TurboHA 提供一个逻辑的IP Address，任一用户上网只需要用到这一地址;当后台有一台服务器出现故障时，另外一台服务器会自动将其网卡的 IP Address 替换为170.200.80.99; 这样，用户一端的网络不会因为一台服务器出现故障而断掉。对于数据库，当有一台服务器出现故障时，另外一台服务器会自动接管数据库engine ;同时激活数据库和应用程序，便用户数据库可以继续操作，对用户而言不受影响。 TurboHA 内部含有SCSI 侦测心跳及网络侦测心跳两条通讯线路，可靠安全。监控的对象资源包括数据库运行状态、应用程序。当系统确认需要切换时，TurboHA 在尽可能短的时间内完成安全切换，并对其切换过程提供动态监测、显示，同时为用户提出排除故障的操作提示。
浪潮主数据管理产品典型客户案例
浪潮主数据管理产品典型客户案例 浪潮集团有限公司 2015年1月
目录 1.中储粮油脂主数据管理 (3) 1.1. 项目背景 (3) 1.2. 建设内容 (4) 1.3. 项目成效 (6) 2. 中国中铁物资主数据管理 (8) 2.1. 项目背景 (8) 2.2. 建设内容 (9) 2.3. 项目成效 (10) 3. 中交天津航道局数据整合 (12) 3.1. 项目背景 (12) 3.2. 建设内容 (14) 3.3. 项目成效 (14) 4.上海建工财务主数据管理 (16) 4.1. 项目背景 (16) 4.2. 信息化建设情况 (17) 4.3. 项目成效 (19)
1.中储粮油脂主数据管理 1.1. 项目背景 中国储备粮管理总公司是中央直接管理的涉及国民经济命脉和国家经济安全的重要国有骨干企业，注册资本166.8亿元人民币。其主要任务是受国务院委托，具体负责中央储备粮的经营管理。中国储备粮管理总公司是目前中国最大的粮油企业之一，拥有强大的粮油收购、仓储、物流、加工和销售能力。 中储粮油脂有限公司是中国储备粮管理总公司设立的专门负责油脂油料经营管理的专业化公司，其主要任务：一是管理中央储备油脂油料，确保中央储备油脂油料数量真实、质量完好，确保国家急需时调得动、用得上；二是执行国家对油脂油料市场的宏观调控任务，维护市场稳定，维护农民利益；三是搞好中央储备油脂油料轮换，开展油脂油料经营，提高市场占有率；四是发展油脂加工产业和物流体系，延伸产业链条，逐步将公司发展成为集仓储、贸易、加工和进出口为一体的大型专业化油脂油料公司。 中储粮油脂有限公司经营范围为：中央储备油脂油料的收购、储存、加工、销售及相关业务；粮油收购、储存、加工、销售、检验及相关设备、材料、包装物销售；进出口业务。中储粮油脂有限公司目前直接管理的储备油脂油料储备库遍布全国各地，并全资或控股拥有各类油脂油料加工厂、粮油中转、贸易、期货经纪公司等多家企业。
数据中心项目建设方案介绍
数据中心项目建设 可行性研究报告 目录 1概述 1.1项目背景 1.2项目意义 2建设目标与任务 数据中心的建设是为了解决政府部门间信息共享，实现业务部门之间的数据交换与数据共享，促进太原市电子政务的发展。具体目标如下：建立数据中心的系统平台。完成相应的应用软件和数据管理系统建设，实现数据的交换、保存、更新、共享、备份、分发和存证等功能，并扩展容灾、备份、挖掘、分析等功能。 (一)建立数据中心的系统平台。完成相应的应用软件和数据管理系统建设，实现社会保障数据的交换、保存、更新、共享、备份、分发和存证等功能，并扩展容灾、备份、挖掘、分析等功能。 (二)建立全市自然人、法人、公共信息库等共享数据库，为宏观决策提供数据支持。对基础数据进行集中管理，保证基础数据的一致性、准确性和完整性，为各业务部门提供基础数据支持； (三)建立数据交换共享和更新维护机制。实现社会保障各业务部门之间的数据交换与共享，以及基础数据的标准化、一致化，保证相关数据的及时更新和安全管理，方便业务部门开展工作；
(四)建立数据共享和交换技术标准和相关管理规范，实现各部门业务应用系统的规范建设和业务协同； （五）为公共服务中心提供数据服务支持，实现面向社会公众的一站式服务； (六）根据统计数据标准汇集各业务部门的原始个案或统计数据，根据决策支持的需要，整理相关数据，并提供统计分析功能，为领导决策提供数据支持； （七）为监督部门提供提供必要的数据通道，方便实现对业务部门以及业务对象的监管，逐步实现有效的业务监管支持； （八）为业务数据库的备份提供存储和备份手段支持，提高业务应用系统的可靠性。 3需求分析 3.1用户需求 从与数据中心交互的组织机构、人员方面进行说明。
大数据浪潮
大数据浪潮 1、什么是大数据 研究报告将大数据定义为，由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享、交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。大数据技术的战略意义在于对这些有意义的数据进行专业化处理，从海量数据中发掘出真正的价值。 2、大数据提出背景 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。 “大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多，相当于美国两年的纸质信件数量；发出的社区帖子达200万个，相当于《时代》杂志770年的文字量；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。 目前，百度的总数据量已经超过1000PB，每天需要处理的网页数据达到10PB~100PB；淘宝累计的交易数据量高达100PB；Twitter每天发布超过2亿条消息，新浪微博每天发帖量大道8000万条；中国移动一个省的电话通信记录数据每月可达0.5PB~1PB；一个省会城市公安局道路车辆监控数据三年可达200亿条、总量120TB。。。在这个时代，信息（也是数据）的极大膨胀和爆炸，因此诞生了“大数据时代”。 3、大数据的特点 大数据的特征可以用4个V（即Volume、Variety、Value、Velocity）来概括： 一是数据体量巨大（Volume）。截止目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB （1PB=210TB）。而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB（1EB=210PB）。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大型企业的数据量已经接近EB量级。 二是数据类型繁多（Variety）。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 三是价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比，以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，游泳数据可能仅有1~2秒。如何通过欠打的机器算法更迅速的完成数据的价值提纯，成为目前大数据北京下系带解决的难题。 四是处理速度快（Velocity）。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC 数字宇宙的报告，预计在2020年，全球以电子形式存储的数据量将达到35.2ZB。 3、大数据时代对人们生活的影响 （1）首先，大数据改变了我们的思维方式和教育方式。 （2）大数据改变了我们的生活方式，物质产品的生产退居次位，信息产品的加工将成为主要的生产活动； （3）大数据改变了我们的生活方式，我们的精神世界和物质世界都将构建在大数据之上。 现如今，我们是大数据的制造者，我们是名副其实的“数据人”。
(电力行业)大型电力企业数据中心解决方案
大型电力企业存储与备份系统 综合解决方案
1.建立综合存储与备份系统的重要性 随着发电企业的各IT子系统（如SIS系统、生产管理系统、OA 等）的逐步建设与完善，各种子系统内的数据也越来越多，但它们基本上是保存在各单位的相应子系统内，这些数据既没有实现纵向的大集中，也很少实现横向的联合；这并不是说数据没必要集中，而是很多单位还没有意识到数据集中的重要性，所以，在刚开始时，对全厂的数据存储与备份，就要做好高性价比的科学规划。 企业为指导和监督企业的生产与经营，保证本单位的生产经营活动的高效运行，就有必要对各部门、各系统的数据，进行数据集中备份，一方面方便对企业数据的管理和监督，同时也便于综合分析各种数据，成为辅助分析和决策的重要信息来源，科学指导生产与经营活动，提高本单位的经济效益；还有，各种天灾和突发性事件偶有发生，为保证各系统的重要数据不丢失，也要求对本单位的各种重要数据进行存储和备份，形成各单位的灾备中心。
2.UISS的数据存储与备份系统的解决方案 UISS作为存储与备份的专业厂商，根据发电企业的特点和需求，有针对性为大型发电企业，提供扩展灵活，安全可靠，性价比高的存储与备份系统的解决方案。 基于IP的网络环境，为发电企业实现IP SAN的存储，实现D TO D TO T的多级备份，可实现LAN FREE和SERVER FREE的多点同步备份，还可扩展为本地冗灾系统或远程冗灾系统。 整个系统的网络拓扑图如下： iSCSI设备 SIS Server iSCSI设备 Ethernet Switch MIS Server 备份盘阵 （可线性扩充） 一体化备份服务器 OA Server 存储盘阵 SCSI/SATA
集团主数据管理平台解决方案
集团主数据管理解决方案 1.基本概念 主数据：是用来描述企业核心业务实体的数据，例如客户、供应商、物料、产品、员工、组织等。主数据是具有高业务价值的，应在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。 主数据管理：包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技术，完整的平台包括元数据管理，信息系统集成、ETL技术、数据仓库/分析、ESB等组件和技术。 ESB（企业服务总线）：将不同系统的业务抽象成事件或服务，以基于消息内容的形式，通过协议转换、消息过滤、事件路 由，对多个系统不同的事件进行整合。 2.需求概述 为满足集团业务发展，提高集团信息化管理水平，为核心业务系统搭建基础的主数据管理平台，有效解决异构系统间的主数据唯一性、一致性和共享性问题。 3.现状描述 现目前公司的核心业务主数据存储于多套不同的业务系统中，包括AJX、HR、金蝶财务等等，导致的问题主要有以下几个方面： 1)没有规范的管理要求：导致不同系统使用时达不到管理要求，甚 至重复管理同一数据（组织，客户、人员等）； 2)没有标准的规则定义：主数据到了不同的系统可能就变了名字或 编码，直接导致不同业务系统的数据无法共享； 3)没有统一的共享平台：系统与系统间建立点对点的连接，当系统 增多的时候，这样的关系结构会更加混乱，如下图：
＊实线表示已实现自动同步，虚线表示人工添加、导入。 以上3点，直接影响新建信息系统时，没有统一的接口标准可以调用主数据，而新系统要么手工维护多个系统相同的数据，要么单独为每套系统开发接口去适配。 4.解决方案 4.1.实现思路 基于现状分析，可通过搭建主数据仓库，利用ESB平台建立各业务系统间的连接，实现主数据的CRUD管理。
企业数字化转型浪潮下,大数据风控如何做决策
企业数字化转型浪潮下，大数据风控如何做决策 2020年3月以来，发改委出台《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》等文件，并多次召开记者会，重点提名“企业数字化转型”。在以往，企业运营没有科学工具的支撑，决策上依赖高管的经验、跨部门沟通，易造成低效、高成本局面。 如今，企业数字化转型浪潮下，数字化发展对行业和企业变革的影响与日俱增，大数据也正在从工具转变为决策的角色。以华策数科智能决策引擎为例，作为一站式全流程智能化决策平台，可实现快速、高效、一致性的审批及存量管理决策。 1.精准定位用户 企业营销如果没有精准定位用户，结果只会是花费大力气得到小收益，只有顺应时代，进行数字化的精准投放，最终的获客结果才能让企业提升交易额。华策数科智能决策引擎上线后，结合实际业务在线分析模式，精准定位用户。通过决策，系统始终能根据用户的相关标签，给用户推荐其最感兴趣的产品。华策数科智能决策引擎根据客群的消费特征，分析其消费的习惯以及消费水平，从用户的定位、到给用户推送的内容都可以做到精准分析。企业能够通过精准定位用户，提升优质用户存量，减少营销的成本，增加收益。 2.一站式监控管理
对有信贷业务的金融机构而言，最核心的一点是做好风险管理：分析、识别贷前风险，以及在贷中贷后，对用户风险承受程度的监测，而这些风险管理的内容，都是华策数科智能决策的业务场景。相较于传统的决策引擎无法做到一站式贷前中后营销监控管理，华策智能决策引擎支持提供多维度舆情的数据、评分的模型等并输出可视化监控报表，保证对信贷类业务实时风险监控。企业通过支持相关业务策略的全生命周期的统一管理，为用户提供高效的决策管理服务。 3.节约运营开发成本 通常在企业的业务流程中，业务规则的更新使得决策需要同步进行更新，所以，流程调整也是业务最常变动的部分，这样一来，业务人员的压力会随着业务变动而增加。华策数科智能决策引擎可支持配置好的业务流程版本切换，实现对整体业务流程控制，同时也有效大幅减少人员配置及运营开发成本。在决策引擎的配合下，业务人员工作量明显减少，错误率大幅降低，针对事件的响应更加积极迅速。
数据中心机房动力设备与环境集中监控系统解决方案
数据中心机房动力设备及环境集中监控系统解决方案
第一章项目概述 一、工程概述 本次数据中心机房改造项目主要建设内容有：机房装修、机房供配电系统（包括机房内的主设备用电、辅助设备用电）、机房UPS电源及蓄电池系统、机房综合布线及机柜系统、机房监控系统（视频监控、场地环境监控系统和机房消防报警及灭火系统等几部分）。 二、设计依据 本设计依据： 1、以下规范和标准。 GB /T2887-2000《计算站场地技术要求》 GB 9361-88《计算站场地安全要求》 GB 50174-93《电子计算机机房设计规范》 GB6650-86《计算机机房活动地板技术条件》 ST/T30003-93《电子计算机机房工程施工及验收规范》 GB 1838-93《室内装饰工程质量规定》 ITU.TS.K20：1990《电信交换设备耐过电压和过电流能力》 ITU.TS.K21：1998《用户终端耐过电压和过电流能力》 GB 50150-91《电气装置安装工程电气设备交接试验标准》 GB 50236-98《现场设备、工业管道焊接工程施工及验收规范》 JGJ 73-91《建筑装饰工程施工及验收规范》 GB 50243-97《通风与空调工程施工及验收规范》
GB 50054-95《低压配电设计规范》 三、设计原则 根据数据中心的现状，此次所做的设计必须满足当前单位的各项业务应用需求，尤其是作为行业专业应用，同时又面向未来快速增长的发展需求，因此应是高质量的、灵活的、开放的。设计时考虑避免下列外界因素：电磁场、易燃物、易燃性气体、磁场、爆炸物品、电力杂波、潮气、灰尘等影响。 ?实用性和先进性 采用先进成熟的技术和设备，尽可能采用先进的技术、设备和材料，以适应高速的数据与需要，使整个系统在一段时期内保证技术的先进性，并具有良好的发展潜力，以适应未来业务的发展和技术升级的需要。 ?安全可靠性 为保证各项业务应用，网络必须具有高可靠性，决不能出现单点故障。要对机房布局、结构设计、设备选型、日常维护等各个方面进行高可靠性的设计和建设。在关键设备采用硬件备份、冗余等可靠性技术的基础上，采用相关的软件技术提供较强的管理机制控制手段和事故监控与安全保密等技术措施提高电脑机房的安全可靠性。 ?灵活性与可扩展性 数据中心机房必须具有良好的灵活性与可扩展性，能够根据机房业务不断深入发展的需要，扩大设备容量和提高用户数量和质量的功能。应具备支持多种网络传输，多种物理接口的能力，提供技术升级设备更新的灵活性。 ?标准化 数据中心机房系统整体设计，要基于国际标准和国家颁布的有关标准，包括各种建筑、机房设计标准，电力电气保障标准以及计算机局域网、广域网标准，坚持统一
曙光DS800-G25双活数据中心解决方案介绍
曙光DS800-G25 双活数据中心解决案介绍 曙光信息产业股份有限公司
1解决案概述 在信息社会里，数据的重要性已经毋容置疑，作为数据载体的存储阵列，其可靠性更是备受关注。尤其在一些关键应用中，不仅需要单台存储阵列自身保持高可靠性，往往还需要二台存储阵列组成高可靠的系统。一旦其中一台存储阵列发生故障，另一台可以无缝接管业务。这种两台存储都处于运行状态，互为冗余，可相互接管的应用模式一般称之为双活存储。 由于技术上的限制，传统的双活存储案无法由存储阵列自身直接实现，更多的是通过在服务器上增加卷镜像软件，或者通过增加额外的存储虚拟化引擎实现。通过服务器上的卷镜像软件实现的双活存储，实施复杂，对应用业务影响大，而且软件购买成本较高。通过存储虚拟化引擎实现的双活存储，虽然实施难度有一定降低，但存储虚拟化引擎自身会成为性能、可靠性的瓶颈，而且存在兼容性的限制，初次购买和维护成本也不低。 曙光DS800-G25双活数据中心案采用创新技术，可以不需要引入任第三软硬件，直接通过两台DS800-G25存储阵列实现两台存储的双活工作，互为冗余。当其中一台存储发生故障时，可由另一台存储实时接管业务，实现RPO、RTO为0。这是一种简单、高效的新型双活存储技术。
2产品解决案 曙光DS800-G25双活数据中心案由两台存储阵列组成，分别对应存储引擎A、引擎B。存储引擎A 和B上的卷可配置为双活镜像对，中间通过万兆以太网链路进行高速数据同步，数据完全一致。由于采用虚拟卷技术，双活镜像对中的两个卷对外形成一个虚拟卷。对服务器而言，双活镜像对就是可以通过多条路径访问的同一个数据卷，服务器可以同时对双活镜像对中两个卷进行读写访问。组成双活镜像系统的两台存储互为冗余，当其中一台存储阵列发生故障时，可由另一台存储阵列直接接管业务。服务器访问双活存储系统可根据实际需要，选用FC、iSCSI式，服务器访问存储的SAN网络与数据同步的万兆网络相互独立，互不干扰。 组网说明： 1）服务器部署为双机或集群模式，保证服务器层的高可用， 2）存储与服务器之间的连接可以采用FC、iSCSI链路，建议部署交换机进行组网； 3）存储之间的镜像通道采用10GbE链路，每个控制器上配置10GbE IO接口卡，采用光纤交叉直连的式，共需要4根直连光纤； 4）组网拓扑
主数据管理平台
主数据管理平台（MDM） 主数据管理平台（MDM） 摘自雷博士《信息化与信息管理实践之道》第三篇 为了保障企业主数据标准、编码维护流程能够被落实，并确保企业范围内主数据的一致性，促进主数据共享，必须建立企业集中统一的主数据编码管理平台（MDM）。 8.5.1 主数据管理的目标 ● 建立集中统一的企业主数据编码规范和管理维护流程，实现主数据编码整个生命 周期的全过程管理； ● 建立支撑主数据编码规范和管理维护流程的主数据编码管理平台，集中统一管理 主数据编码数据库； ● 为企业和各级单位提供集成、全面、准确和及时的主数据服务和信息化基础工作 的支持。 8.5.2 主数据平台完成的具体任务 1、建立主数据编码平台 以企业信息化建设需求和业务协作对主数据编码的需求为起点，建设一个对整个企业主数据进行全生命周期管理的平台，通过平台实现对主数据编码规则及管理流程的支撑，实现企业主数据编码的标准化。 2、建立不同主题的主数据编码数据库 以组织机构、人力资源以及企业生产经营产品为不同的主题，来开展建立主题编码数据库，保证涉及的主数据编码及相应的应用范围内系统对主数据编码的需求。 3、通过平台实现主数据编码的管理 主数据平台提供丰富的功能实现对主数据编码进行统一管理和维护，提供灵活的定制功能实现对主数据编码规则及管理流程的支持。 4、实现主数据平台与企业BI、ERP应用的数据集成 主数据平台提供丰富的数据集成接口，实现与BI、应用系统的数据集成，为各信息系统提供高质量的主数据服务。 因此，主数据管理实质是，适时地将正确的信息以正确的视图提供给正确的对象。这才是主数据管理（MDM）的目标。主数据管理描述了一组规程、技术和解决方案，这些规程、技术和解决方案用于为所有利益相关方（如用户、应用程序、数据仓库、流程以及贸易伙伴）创建并维护业务数据的一致性、完整性、相关性和精确性。 主数据管理的关键就是“管理”。主数据管理不会创建新的数据或新的数据纵向结构。相反，它提供了一种方法，使企业能够有效地管理存储在分布系统中的数据。主数据管理使
浪潮集团简介(标准版)
浪潮集团简介 （标准版） 浪潮集团是以服务器、软件为核心产品的国有企业，迄今有70多年历史，始终致力于成为先进的信息科技产品和领先的解决方案服务商，引领信息科技浪潮，推动社会文明进步。 2016年浪潮实现营业收入710亿元，位列2016年中国企业500强第218位，为全球104个国家和地区提供产品与服务，是我国云计算、大数据的领导厂商。 浪潮最先研发出国产服务器，自主研发的国产关键应用主机TS-K1打破了国外技术垄断，替代进口产品应用于金融、通信、政府、军队等领域，使中国成为继美、日之后世界上第三个掌握关键应用主机技术的国家，浪潮成为全球第五家掌握此核心技术的企业，为此浪潮TS-K1获得了2014年度国家科技进步一等奖。在中国互联网市场，浪潮整机柜服务器占有率超过70%，努力打造中国互联网“新引擎”。2015年，浪潮服务器贡献了全球服务器增量的35.6%，服务器销量位居中国第一、全球前五，是全球服务器市场增长最快企业。 浪潮是全国唯一一家同时拥有计算机信息系统集成特一级资质和ITSS一级资质的企业。自主品牌软件国内第一，ERP集团管理软件连续13年占有率第一。 浪潮坚持技术-专利-标准梯次攀登的自主创新发展战略，
云计算相关专利和标准居国内首位。2016年申请并受理专利4048项，参与制定国际标准4项、国家标准36项。 浪潮积极创新商业模式，已为全国114个省市提供云服务，主导或参与25个国家部委的云计算规划建设，助力全国的智慧城市建设，在中国政务云市场占有率第一。 作为我国大数据产业的先行者，浪潮大数据纳入了总理的“大数据词典”，正在为工商、统计、海关、公安等行业提供专业的大数据服务，浪潮大数据平台帮助众多数据应用开发伙伴快速实现商业价值。
涂子沛大数据
大数据生活方式与社会治理 涂子沛 知名信息管理专家 课程前言 田桐：学术前沿，思想对话，欢迎走进《世纪大讲堂》。如果有一天你看到一辆无人驾驶的车辆行驶在公路上，或者有一天看到一台打印机能够完完全全打印出你想所要的所有东西的话，那么你不必讶异，因为您已经进入到了大数据的时代。正如哈佛大学社会学的教授加里·金所指出的，这是一场革命，庞大的数据资源已经使得各个领域开始进入到了信息化的时代。无论是商界、学术界还是政府，所有领域都将进入到这个进程。那么究竟什么是大数据，大数据时代对我们的生活带来哪些变革和挑战呢？我们今天请到的嘉宾是《大数据》一书的作者，著名的信息管理专家涂子沛先生和我们阐述《大数据生活方式与社会治理》，有请。 解说：涂子沛，知名信息管理专家，中国旅美科学技术协会副主席，兼任华南理工大学公共政策研究院副教授，广东省政府大数据顾问。2012年其著作《大数据》在中国引起了对大数据战略的讨论，被《亚洲周刊》等媒体评为“2012年度中国十大好书”。2013年10月因为在大数据领域的研究和贡献，获第四届中国软科学前沿探索奖。 田桐：涂老师您好，非常感谢您的远道而来。 涂子沛：您好田桐，您好，大家好。 田桐：那么其实大数据这样一个词，我们进入到我们的视线当中是从2012年开始的，究竟大数据是一个什么样的概念？它起源于什么时候？ 涂子沛：对，我们大家现在都在谈大数据，2012年被称为大数据元年，我们说怎么来理解这个大数据这个概念呢？核心要理解什么叫大，田桐你怎么理解什么是大呢？ 田桐：所谓这个大数据我不知道是它的容量大还是说它现在所需要，或者今后承载的东西会越来越大？就是这个大是一个质的数字还是说一个量的数字？ 涂子沛：没错。 田桐：我不太了解这个。 涂子沛：你说到的，我们说最重要的就是容量在变大，但是容量在变大呢是一个现象，
多数据中心解决方案
多数据中心解决方案
Redis在携程内部得到了广泛的使用，根据客户端数据统计，整个携程全部Redis的读写请求在200W QPS/s，其中写请求约10W QPS/S，很多业务甚至会将Redis当成内存数据库使用。 这样，就对Redis多数据中心提出了很大的需求，一是为了提升可用性，解决数据中心DR(Disaster Recovery)问题；二是提升访问性能，每个数据中心可以读取当前数据中心的数据，无需跨机房读数据。在这样的需求下，XPipe应运而生。 从实现的角度来说，XPipe主要需要解决三个方面的问题，一是数据复制，同时在复制的过程中保证数据的一致性；二是高可用，xpipe本身的高可用和Redis系统的高可用；三是如何在机房异常时，进行DR 切换。 下文将会从这三个方面对问题进行详细阐述。最后，将会对测试结果和系统在生产环境运行情况进行说明。为了方便描述，后面的行文中用DC代表数据中心(Data Center)。 1. 数据复制问题 多数据中心首先要解决的是数据复制问题，即数据如何从一个DC传输到另外一个DC，通常有如下方案：客户端双写 从客户端的角度来解决问题，单个客户端双写两个DC的服务器。初看没有什么问题。但是深入看下去，如果写入一个IDC成功，另外一个IDC失败，那数据可能会不一致，为了保证一致，可能需要先写入一个队列，然后再将队列的数据发送到两个IDC。如果队列是本地队列，那当前服务器挂掉，数据可能会丢失；如果队列是远程队列，又给整体的方案带来了很大的复杂度。 目前的应用一般都是集群部署，会有多个客户端同时操作。在多个客户端的前提下，又带来了新的问题。比如两个客户端ClientA和ClientB:
主数据管理(MDM)应用指南
主数据管理（MDM） 应用指南
主数据管理（MDM）应用指南
随着业务发展以及监管的需要，企业对主数据的实时性、准确性、一致性有了更高的 要求，主数据管理(Master Data Management ，MDM)也应运而生，它是指一组约束和方法 用来保证一个企业内主题域和系统内相关数据和跨主题域和系统的相关数据的实时性、含 义和质量。本次的技术手册对主数据管理（MDM）进行了一个比较系统的介绍，从基本定 义概念，到实施主数据管理的最佳实践，我们将带您领略更多 MDM 的知识。
主数据管理基础知识
简单而言，主数据管理（MDM）是公司权衡和重用常见、和准确业务数据的一种全面 的方法。不管你是否考虑实现新的 MDM 系统还是评估可能的工具和软件来帮助你目前的数 据管理和数据整合主动性，了解基础的知识都是十分必要的。
? 主数据管理详解（一） ? 主数据管理详解（二） ? 主数据管理详解（三） ? 最常见的 13 种主数据管理（MDM）词汇和定义
主数据管理最佳实践
在考虑像主数据管理（MDM，Master Data Management）这样的学科时，寻找已经经 历过或做过主数据管理的过来人咨询是唯一自然的途径。因此在本部分中，我们将请相关 人员讲述主数据管理的最佳实践。
? 主数据管理（MDM）的七个最佳实践（上） ? 主数据管理（MDM）的七个最佳实践（下）
TT 数据库技术专题之“主数据管理（MDM）应用指南”
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SQL Server 2008 R2：主数据服务
Master Data Services，也称为 MDS，是 SQL Server 2008 R2 增加的 关键商业智 能特性 之一。Master Data Services 的基本目标是为企业信息提供单个权威来源。然后 这个信息可以被其它应用和数据使用，这样您的环境中每一个应用便都是使用相同信息的 同一份权威副本。
? SQL Server 2008 R2 最新功能：主数据服务 ? Master Data Services 的潜在问题 ? 主数据服务的相关业务案例 ? Master Data Services 存在可提升的空间 ? Master Data Services 入门：配置 MDS ? Master Data Services 入门：创建数据模型 ? Master Data Services 进阶指导：加载数据 ? Master Data Services 进阶指导：处理和验证数据
MDM 专家指导
利用现有的数据质量工具，你也许可以进行数据标准化的工作，但是数据质量工具不 可能满足所有 MDM 项目的需求。那么在进行 MDM 项目时，应该注意哪些问题呢？专家的指 导可以起到很大的帮助。
? 是否可以使用数据质量工具执行 MDM 项目 ? 在 MDM hub 与交易数据库之间保持参照完整性 ? 数据仓库的未来：开源与 MDM
TT 数据库技术专题之“主数据管理（MDM）应用指南”
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