数据中心方案设计V2.0
智能数据开放平台设计方案-V2.0.0
可视化（数据中心）
指标数据库
模型数据库 主题数据库
可视化分析库 （提供数据计 算、分析、检
索）
场景数据库
数据资源目 录
文件图片数 据库
非结构化数 据库
数据可视化展现
3
数据可视化设计 可视化建模 图形展示 数据报表 统计分析
三维仿真BIM 影像叠加展现 地图展现服务 视频播放服务 大屏幕投屏
多租户应用管 理
存 储 层
基础 设施
层
展现数据 （MySQL）
网络
缓存数据 （Redis）
分析数据 （HBase）
半结构化数据 （JSON）
文件数据 （FTP）
服务器
系统基础设施（操作系统、应用中间件、防毒软件）
存储
感知设备
基础软件
非结构化 数据
（HDFS）
机房
审核审计管理 运维监控管理
数据可视化产品技术实现架构
可通过语音指令控屏，或终端设备在线投屏，PC等
实时视频接入（考虑：大华、海康等实时数据对接展现），支持本地扩展格式：Flash、RM、 MPEG、AVI、WMV、DVD、3D 实现MP3、MP4、Flash音频播放等 配置安监、应急、机场、政务、信用、大数 据等六个系列的模板。可支持二次修改、快速实现炫的展现效果。 VUE实现前端可视化界面的升级，美化，页面操作更捷优化
地图服务 QGIS、Arcgis
大屏控制服务 LSD
日志服务 Logback
图表服务 Ant V、ECHart
数据计算服务 Spark SQL、Hive SQL
数据持久化 MyBatis
仿真模型服务 BIM
布局编排工具 Layout
SpringBoot、SpringCloud 微服务架构
数据中心设计方案
数据中心设计方案数据中心设计方案一、引言在数字化时代，数据已经成为企业最重要的资产之一。
为了有效地管理和保护这些数据，数据中心的设计变得至关重要。
本文档介绍了一个完整的数据中心设计方案，旨在提供一个合适的指导，以确保数据中心的高效运行和安全性。
二、需求分析2.1 业务需求在设计数据中心之前，首先需要详细了解客户的业务需求。
这包括对数据存储、处理、传输和安全性方面的要求进行分析和评估。
2.2 技术需求基于业务需求，需要确定数据中心的技术需求。
这包括网络基础设施、服务器和存储设备等方面的要求。
2.3 安全需求数据中心的安全性是至关重要的，因为它承载着企业的核心数据。
安全需求包括物理安全、网络安全和数据备份方面的要求。
三、设计原则3.1 可拓展性数据中心应该具备良好的可拓展性，能够适应未来业务的增长。
这包括对网络、存储和计算资源等的扩展能力的考虑。
3.2 可靠性数据中心需要具备高可靠性，以确保数据的连续性和稳定性。
这包括电源供应、备份系统和灾难恢复等方面的设计。
3.3 效能数据中心应该设计为高效能的，以最大限度地提高数据处理和传输速度。
这包括对网络带宽和服务器配置等方面的优化。
四、架构设计4.1 网络架构数据中心的网络架构应该满足高可用性、低延迟和高带宽的要求。
这可以通过采用冗余网络路径、负载均衡和链路聚合等技术来实现。
4.2 服务器架构服务器架构应该根据业务需求来设计。
常见的架构模式包括单一服务器、集群和分布式系统。
同时，还需要考虑服务器的冗余和灾难恢复机制。
4.3 存储架构存储架构应该考虑到数据的可扩展性和备份需求。
常见的存储技术包括网络存储（如SAN和NAS）和云存储。
五、安全设计5.1 物理安全数据中心的物理安全性是防止未经授权的人员进入和破坏设备的关键。
这包括安全门禁、视频监控和机房温控等措施。
5.2 网络安全网络安全是保护数据中心免受网络攻击的重要措施。
这包括防火墙、入侵检测系统和虚拟专用网络（VPN）等技术。
数据中心机房设计方案
数据中心机房设计方案数据中心机房设计方案1、引言1.1 目的本文档旨在提供一个详尽的数据中心机房设计方案，以确保机房的可靠性、安全性和高效性。
1.2 背景随着信息技术的迅速发展和数据规模的不断增大，数据中心机房成为现代企业不可或缺的核心设施。
一个良好设计的机房可以提供稳定的电力供应、高速的网络连接、可靠的数据存储和适宜的环境控制，以确保业务的连续性和数据的安全性。
2、机房选址2.1 地理位置机房应选址在稳定的地质结构区域，远离地震、洪水等自然灾害风险较高的区域。
同时，应考虑到地理位置对网络可达性的影响，选择距离重要网络枢纽较近的地点。
2.2 建筑条件机房所在建筑应具备足够的承重能力、抗震性能和防火性能。
建筑物本身应有良好的结构和布局，以支持机房设备的安装和维护。
3、电力供应系统3.1 供电容量根据机房的功耗和容量需求，设计足够的供电容量。
应考虑到备用电源的需求，确保机房在电力故障时仍能正常运行。
3.2 供电可靠性应采用冗余设计，包括备用电源和双路供电系统，以最大程度地保障机房的供电可靠性。
3.3 电力监控与管理应考虑引入智能电力监控系统，实时监测电力参数、功耗和负荷情况，并对其进行管理和优化。
4、网络连接与通信设备4.1 网络带宽根据业务需求和预期的网络流量，设计足够的网络带宽。
同时，应考虑网络扩容的能力，以应对未来业务增长。
4.2 网络设备选用高性能、可扩展的网络设备，保证网络的稳定性和安全性，同时兼顾节能和环保。
4.3 网络拓扑设计合适的网络拓扑结构，包括核心交换机、汇聚层交换机和接入层交换机，以实现高效的数据传输和流量管理。
5、数据存储与备份5.1 存储容量根据业务需求和数据增长预测，设计足够的存储容量。
在考虑存储设备时，应注意数据的可靠性和可扩展性。
5.2 数据备份设计合理的数据备份策略，包括定期备份和增量备份，并建立可靠的备份存储系统，以保障数据的安全性和可恢复性。
5.3 存储管理引入存储管理系统，对存储资源进行统一管理和优化，提升存储效率和利用率。
数据中心设计方案
数据中心设计方案数据中心设计方案⒈引言本文档旨在提供一个详细的数据中心设计方案，以满足现代企业的数据存储和管理需求。
通过对数据中心的各方面进行细化和规划，确保数据中心的高可靠性、可扩展性、安全性和性能。
⒉范围本文档的范围包括数据中心的整体设计、硬件设备、网络设施、安全措施、备份和灾难恢复计划等。
⒊数据中心布局⑴机房选择：选择适合数据中心的场地，考虑空间、环境、安全性、便利性等因素。
⑵机架布局：确定机架的数量和排列方式，确保充分利用空间并保持良好的通风。
⑶电力和空调布局：设计合理的电力供应和空调系统，确保数据中心的正常运行和设备的稳定性。
⒋硬件设备⑴服务器选择：选择适合企业需求的服务器设备，考虑处理能力、存储能力和可扩展性等。
⑵存储设备：选择高性能、可靠的存储设备，满足大规模数据存储和快速访问的需求。
⑶网络设备：选择高性能、可靠的网络设备，确保数据中心的网络通信畅通无阻。
⒌网络设施⑴网络拓扑设计：设计数据中心的网络拓扑结构，包括核心交换机、分布式交换机、路由器等。
⑵ IP地址规划：规划数据中心的IP地址段，确保网络设备之间的通信和访问。
⑶ VLAN划分：根据业务需求和安全性要求，将网络划分为不同的虚拟局域网(VLAN)。
⑷防火墙配置：配置防火墙来保护数据中心免受网络攻击和非法访问。
⒍安全措施⑴准入控制：限制物理和逻辑访问数据中心的人员和设备，并记录访问日志。
⑵视频监控：安装摄像头监控数据中心的进出口和重要区域，确保安全性和监控记录。
⑶入侵检测和防御系统：配置入侵检测系统和防火墙，监测和阻止非法入侵行为。
⒎备份和灾难恢复计划⑴数据备份策略：制定定期备份数据的策略，包括完全备份、增量备份和差异备份等。
⑵灾难恢复计划：制定数据中心的灾难恢复计划，包括备份数据的存储位置、恢复流程等。
附件：●数据中心布局图●硬件设备清单●网络设备配置文件●安全设备配置文件●备份和灾难恢复计划文件法律名词及注释：⒈ GDPR：一项欧盟数据保护法规，规定了企业处理个人数据的规范和要求。
数据中心规划设计方案
数据中心规划设计方案一、简述你是否曾经想过，数据中心是如何诞生的？它不仅仅是一堆服务器和存储设备的堆砌，更是技术与策略的完美结合。
今天我们就来聊聊关于数据中心规划设计方案的事儿，我们都知道，数据中心是个“高科技集中营”，它的规划可不是简单的搭积木游戏，这其中涉及到的方方面面可不少。
那么该如何开始构建一座数据中心呢？别急让我们一步步来探讨。
首先我们要明确数据中心的定位，它是为了什么而建的？是为了支撑企业的核心业务，还是为了满足大量的数据存储和计算需求？明确了这个，我们才能进一步考虑数据中心的规模和布局。
接着我们要考虑数据中心的选址问题，地点选得好不好，直接关系到数据中心的运营效率和成本。
比如要考虑靠近电力供应稳定的地方，还得考虑网络连接的便捷性。
当然安全性也是不能忽视的一环。
然后就是设计数据中心的硬件设施了，这包括服务器、存储设备、网络设备等。
我们得确保这些硬件设备的先进性和稳定性，毕竟它们是整个数据中心的“脊梁”。
同时还要考虑设备的散热、防灾等问题。
软件管理也是数据中心规划中不可或缺的一环，我们要建立一套完善的管理系统，确保数据中心的运营有条不紊。
这样我们就能及时应对各种突发状况，保证数据中心的稳定运行。
数据中心的规划设计就像是在搭建一座高科技的桥梁，连接企业与未来。
我们要做的，就是让这个桥梁既坚固又美观，既实用又高效。
接下来我们就来详细说说这个规划设计的过程吧。
1. 数据中心的重要性及其在企业发展中的关键作用在当今这个信息爆炸的时代，数据中心的重要性不言而喻。
它就像是企业的“数字心脏”，不断地为企业的运营提供着强大的动力。
数据中心不仅是存储和管理大量数据的场所，更是企业数字化转型的核心支柱。
它承载着企业的关键业务和重要信息，每一秒都在为企业创造价值。
想象一下如果一家企业的数据中心规划不当或者运行不顺畅，那么企业的日常运营、客户服务甚至整个业务发展都可能受到严重影响。
因此数据中心在企业发展中扮演着至关重要的角色，一个好的数据中心设计方案，能够确保企业数据的安全、高效运行，助力企业更好地应对市场挑战，提升竞争力。
数据中心设计方案
数据中心方案设计随着数字化时代的到来，数据中心已经成为企业IT基础设施的重要组成部分。
数据中心方案设计的好坏直接影响到企业的业务连续性和发展潜力。
本文将探讨如何进行有效的数据中心方案设计，以满足企业的需求，同时提高数据中心的运营效率和维护成本效益。
首先，我们需要了解数据中心的定义和作用。
数据中心是一套完整的设施，包括计算机系统、服务器、网络设备、存储设备等，用于存储和管理企业的所有数据。
数据中心对于企业的业务连续性和安全性具有至关重要的作用，同时也是企业IT战略的重要组成部分。
当前市场上，数据中心的需求呈现出了快速发展的趋势。
云计算、大数据、人工智能等技术的广泛应用，使得数据中心的规模和复杂度都在不断增加。
因此，有效的数据中心方案设计需要考虑到当前的业务需求，同时还需要具备灵活性和可扩展性，以适应未来的业务发展。
在进行数据中心方案设计时，我们需要关注以下几个方面：1、硬件配置：根据企业的业务需求，确定所需的服务器、存储、网络等硬件设备的数量和性能参数。
同时还需要考虑硬件设备的备份和容灾方案，以确保数据中心的可靠性和稳定性。
2、网络架构：网络架构是数据中心方案设计中的重要一环。
我们需要设计出高效、稳定、安全的数据中心网络架构，以满足企业的数据传输和通信需求。
3、技术选型：根据企业的业务需求和未来的发展方向，选择合适的技术，如虚拟化、容器化、SDN等，以提高数据中心的运营效率和管理维护成本效益。
4、安全防护：数据安全是数据中心方案设计中的重中之重。
我们需要考虑数据的安全性、隐私性、完整性等方面的防护措施，包括数据备份、容灾、加密等。
在优势方面，我们提出的数据中心方案具有以下优点：1、高效率：我们的设计方案优化了数据中心的硬件配置和网络架构，提高了数据中心的运营效率和管理维护成本效益。
2、可靠性：我们采用了备份和容灾方案，确保了数据中心的稳定性和可靠性，减少了业务中断的风险。
3、节能环保：我们的设计方案注重节能环保，采用了高效的硬件设备和节能技术，降低了数据中心的能源消耗和碳排放。
数据中心设计方案
数据中心设计方案数据中心是一个用于存储、处理和管理数据的关键设施。
一个优秀的数据中心设计方案能够提供高效的数据处理能力、强大的数据存储能力以及可靠的数据安全保障。
本文将介绍一个完整的数据中心设计方案，包括硬件配置、网络架构、安全措施和可扩展性。
一、硬件配置1. 服务器：选择高性能、高可靠性的服务器以满足数据中心的处理需求。
服务器的数量和规模应根据数据中心的大小和业务需求进行合理的配置。
2. 存储设备：使用可扩展性强、性能稳定的存储设备来满足数据中心对于数据存储的需求。
采用冗余磁盘阵列（RAID）等技术，提高数据的安全性和可靠性。
3. 网络设备：选择高性能、稳定性强的网络设备，以保障数据中心的网络连接畅通。
采用网络交换机、路由器等设备，建立稳定、高速的数据传输通道。
二、网络架构1. 网络拓扑：采用冗余网络架构，确保数据中心的网络连接可靠性和容错性。
可以采用双机、双线、双电等冗余设计，以防止单点故障带来的数据中断。
2. 路由协议：选择合适的路由协议，建立灵活、高效的路由控制机制。
常用的路由协议有OSPF、BGP等，根据数据中心的规模和需求进行选择。
3. IP地址规划：合理规划IP地址段，确保数据中心内的各个设备、服务器都能获得有效的IP地址。
采用子网划分、地址池管理等技术，提高地址的利用率和管理效率。
三、安全措施1. 防火墙：在数据中心的边界处设置防火墙，对进出数据中心的流量进行审查和过滤。
防火墙可以根据安全策略设置不同的过滤规则，有效防范网络攻击和恶意访问。
2. 访问控制：采用严格的访问控制策略，对数据中心内的设备和系统进行权限管理。
使用强密码、多因素认证等技术，确保只有授权人员能够访问和管理数据中心。
3. 监控与告警：建立完善的监控系统，实时监测数据中心的运行状态和安全事件。
通过定期巡检、日志审计、自动化告警等手段，及时发现和处理潜在的安全风险。
四、可扩展性1. 设备容量规划：在设计数据中心时，考虑未来业务的扩展需求，合理规划设备的容量和扩展空间。
工业大数据平台介绍v2.0
什么是大数据
数据可以广泛获取，所稀缺的是如何从中挖掘出有价值的信息， 为社会提供智慧和观点
有价值的数据主要被用于分析和决策，企业用以分析的数据越全面，分 析的结果也就越接近于真实，意思着企业能够从这些新的数据中获取新 的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合，对企业产生新的价值。
6
大数据发展历史
7
2 平台简介
8
平台的目标构架及定位
精细化管理 市场营销 报表应用 供应链 主题分析 物联网应用 专题分析
应用层
指标应用
数据采集 1、负责源数据采集、清洗、转换、把 原始数据加载到Hadoop平台 2、把加工后的数据加载分布式数据库 和主数据库 主数据仓库 存储指标数据、KPI数 据和度度汇总数据 分布式数据库 存储加工、关联、汇总 后的业务数据，并提供 分布式计算，支撑数据 深度分析和数据挖掘能 力，向主数据仓库输出 KPI和高度汇总数据
服务器带本地硬盘工业大数据平台整体技术架构ahtmlbhtmluiwidgetui框架web服务器展示组件图表图库仪表盘交叉表通知模板展现终端告警监控数据模型数据集成企业a系统cpce企业b系统xxx系统实时数据etl集成数据adaptor二维业务事件分析实时多维分析引擎统一数据中心业务规则引擎告警渠道生产数据来源供应侧商务产品企业设施运行设施hrerpfinscmica客户侧从企业生产管理系统中获取数据社会公有云大数据企业私有云数据生产管理数据大数据分析企业能效目标差异化性能质量成本大数据分类产品多维度标签数据采集传感器rfid大数据分析模型实验模型算法迭代模型价值变现模型优化迭代现场客户端工业大数据平台的核心是大数据如果没有行之有效的数据获取方式那么平台永远都没有价值获取数据的方式和手段直接影响到平台的商业模式所以政府最好通过第三方购买数据的方式来获得平台应用而政府建设平台永远要面对
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数据中心方案设计Bychja、系统拓扑图b、4.5.1 设计目标建立一个集中分散、异构、可扩充、可集成、有统一数据模型、有多种角度视图的、可交换的和安全可靠的复合数据库系统。
它将成为政府各种业务系统、政府部门之间协同工作的数据中心，是政府门户的信息中心，多媒体、文档资料和政策法规的存储中心和预测决策所需的数据仓库中心。
4.5.2 数据中心设计基础4.5.2.1 现状分析对于一个完整的电子政务系统来说，统一的框架和相应的数据模式是十分重要的。
电子政务的构建，正经历着由以技术为中心向以数据为中心的方向转变，没有数据也就没有信息，也就没有政府网站及电子政府。
数据中心在电子政务系统中处于中心地位，具有公共数据（信息）库、模型库、文件交换站以及发布信息的政府门户网站的功能，各数据源将自己的数据上传给数据中心，而各部门根据自己的需要从数据中心获取数据，实施自己的应用。
按信息的应用属性，可将电子政务的数据类型分为空间数据、基础数据、政务数据、专题数据和多媒体语音数据。
整合政务信息资源，建设和改造政务数据库，并建立人口、法人机构、空间地理和自然资源、以及宏观经济四个基础数据库，将成为我国今后数年电子政务建设的关键。
由于我国政府各部门对信息化建设的深远意义认识不够，以及政务建设有一个发展过程，造成了政府各部门、城市各行业信息化发展步调不一，从而使政务信息化建设存在一些问题：㈠、信息的共享、公开没有立发，信息采集、储存标准不统一，造成了互联互通不畅，共享程度低。
㈡、信息共享机制尚未建立，各职能部门内部的信息相对封闭，产生了信息孤岛效应，造成了信息资源的巨大浪费。
㈢、大部分单位业务应用系统还未形成一个内部资源共享、有效运行的整体，需要在电子政务设计建设的过场中进行整合和改造。
㈣、网络建设各自为政，结构不合理，互连互通十分困难。
㈤、安全性存在隐患，人门还不放心在网上共享数据。
基于以上问题，需要在法律、技术、设备、管理等多方面加以考虑。
政府数据资源的建设，将有助于打破各级政府和部门对信息的垄断和封闭，能够有效整合政务信息资源，强化对信息资源的不断开发、更新和维护；从长远来说，这项工作的开展，将有助于推动政府信息资源对社会的开放，使之发挥巨大的社会效益和经济效益。
4.5.2.2 资源分类数据中心是电子政务数据资源建设的基础，它是各类信息采集、加工和整合的平台。
数据中心资源大致可分为三大类，一是元数据库、政务叙词表和分类体系与代码表，二是GIS平台，三是服务资源。
（1）元数据库考虑到今后各职能部门的信息联接与交换，电子政务元数据库必需严格定义并向全网开放，否则将造成今后机构间数据交换无法实现。
具体内容请参见4.3.3和4.3.4节。
（2）政务叙词表电子政务与电子商务的一个显著不同是前者是为主题所驱动的，而后者是交易驱动的。
在主题驱动系统中，规范主题词（叙词）库是至关重要的，因为它是库内资源组织、管理以及库际资源交换的基础。
规范政务叙词表即是对所有入库资源进行科学标引、描述与分类，通过叙词严格的语义内涵和位属关联，建立所有资源在主题层的映射关系，对各类信息产品和服务过程起到基准性、规范性、参照性、结构性和工具性的支持作用，以实现全库资源的有序化，并提升其可用性。
如"Internet"有"因特网"、"互联网"、"网际网路"等名称，仅以其中一个名称进行全文检索、关键词检索等并不能保证文献的查全率。
而严格定义的叙词表会在这些表达间建立关联，同时还会给出相关同位词，如"Internet"的同位词有"Intranet"（即"内部网"、"企业网"、"内联网"、"内特网"等），以及"Extranet"（"外部网"、"外联网"、"外特网"）等，上位词有"计算机网络"、"网络"以及"无线互联网"、"移动互联网"等下位词。
资源库中所有的文献资源只有在标引并与叙词库建立映射后，才能使用户在主题查询时能进退自如。
政务资源叙词表大致由如下分词表组成：机关公文主题词表、宏观经济主题词表、行业主题词表、社会事业主题词表以及科学与技术主题词表等。
（3）信息分类、代码和指标体系表分类与代码对于库中信息的组织管理和服务是极其重要的，同时，随着国际经济一体化进程的加快，与国际标准信息分类体系的兼容问题也日益重要。
这些分类代码体系涉及到国民经济行业分类代码、联合国及各国海关协调制度（HS）分类与代码、北美工业标准分类代码（NAICS体系）、全国行政区划分类与代码（扩展到乡镇级）、全国工农业产品/商品分类代码、各主导行业信息分类与代码以及文件格式及其结构描述规范代码等。
此外，各种指标体系与格式化文件对于政府的宏观管理和决策分析也是极其重要的。
此类数据常以表格形式出现，并在各级机关部门中流转生成，它们之间的交换也以表格形式进行。
所以，字段统一、代码统一、格式统一、定义统一的表格是主管部门从事经济分析、数据再处理和决策支持的前提。
（4）GIS平台几乎所有的经济、产业与社会信息都与地理空间信息相关，近年来GIS已融入IT业的主体，并成为各类数据综合可视化的基础平台。
与专业数据结合的各类专题电子地图更是各地政府进行区域经济与社会发展规划、开展招商引资、比较本地与周边地区竞争优势不可缺少的工具。
同时，政务数据库的资源只有在与GIS整合后，才能产生质变，真正为政府宏观调控起到决策支持的作用。
（5）服务资源电子政务系统的服务对象有4类：政府机构、公务员、公民、企业单位。
服务资源即指直接为这4类客户提供服务的信息。
其中包括政府系统办公数据、各类业务数据、国家政策指令，各种政务图像、视频，还包括电子商务、工商、税务、金融、海关、法律、卫生、医疗、教育、职业等基础设施服务信息。
4.5.2.3 数据特性（1）静态数据与动态数据电子政务数据中心必须满足电子政务平台进行数据交换的需要，同时还必须满足在平台上建立的各业务系统进行综合业务处理的要求，并为门户系统提供各种静态和动态的数据、信息。
所谓静态信息是指对电子政务的运行中不经常变化，供各个业务系统查询、处理的数据或信息：政策、法规、元数据、资料库、各种多媒体数据等，它们会随着时间而逐步增大。
所谓动态数据是指随着运行而增加、修改的数据：并联审批中文件流转状态数据，反映企业、个人所处状态的数据，国民经济运行状态的数据等。
动态数据同各个局委办的信息密切相关，但又是面向主题的，如社会保险这个主题，实际上同保险、工资、税务和银行密切相关；个人信用使用主题，它的数据与银行、税务、个人消费、个人收入密切相关。
（2）微观应用与宏观应用的数据共享政府业务中的信息应用有微观的应用与宏观应用之分，微观数据的应用主要是针对个案的事务处理。
比如工商登记，业务申报，税务处理，个人劳保、补助、婚丧、驾照、护照、医疗等等。
微观事务处理的业务既包含对社会市场秩序的监管，又包含对企业、对公众的服务。
这类事务处理的工作主要是由基层的一线人员来承担的，其信息共享的特点是：由来自不同方面的信息要围绕一个主体来整合起来，比如将医疗卫生、计划生育、社会保障等信息依据人的身份证号码整合起来，这就构成了以人为主题的数据库。
同样还可以建立以法人为主题的数据库来整合法人的信息咨询。
实际上，微观信息共享的核心是将不同来源的数据资源，整合为主题数据库。
微观数据的收集经常是由不同的主管部门来做的，如公安、税务、卫生部门、社保部门、工商部门等。
要让这些部门收集的数据依据主题(主体)整合起来并不是容易的，首先必须要解决这些部门主观上的抵制，这是一个政务改革与利益处置的问题。
在技术上，要求有非常标准化的唯一的主体编码，并要开放数据结构，这样才有利于可共享的主题数据库的诞生。
进一步，我们应当尽量通过一表式的调查、登记，将尽可能多的数据集中地通过一次调查来完成，从而能尽量地节约成本。
由于管理的角度不一样，我们很难通过一个主题数据来集中所有的共享数据，也许，我们还是需要几个系统来分别处理各自的业务，但是，经过数据整合设计之后的系统，肯定能够降低数据收集的总成本，并为微观业务提供更有效的服务。
宏观应用的数据共享，主要是为领导层服务，希望通过共享数据资源来提高政府的决策水平。
然而如何从纷繁庞杂的数据中挖掘出有用的信息进行预测分析，如何更好地管理和决策呢？我们可以选择数据仓库（Data Warehouse）作为决策支持系统的核心。
数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、不可更新的且随时间不断变化的数据集合。
利用数据仓库，对源数据经过提取、转换、加载形成统一的数据格式，再利用数据挖掘和OLAP分析工具为决策者提供所需的信息。
数据仓库的使用者主要是机关单位、市委领导等决策相关人员，为他们提供在业务办公基础数据库的基础上各种层次汇总的数据，帮助他们进行各种决策支持。
对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于现有的业务型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
数据仓库主要有三方面的作用：首先，数据仓库提供了标准的报表和图表功能，其中的数据来源于不同的多个事务处理系统，因此，数据仓库的报表和图表是关于整个集成信息的报表和图表；其次，数据仓库支持多维分析，多维分析是通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维度，使得用户能方便地汇总数据集，简化了数据的分析处理逻辑，并能对不同维度值的数据进行比较，而维度则表示了对信息的不同理解角度。
应用多维分析可以在一个查询中对不同阶段的数据进行纵向或横向比较，这在决策过程中非常有用；第三，数据仓库是数据挖掘技术的关键基础，数据挖掘技术要在已有数据中识别数据的模式，以帮助用户理解现有的信息，并在已有信息的基础上，对未来的状况作出预测。
虽然数据仓库也有面向主题的定义，但这些主题是较长时间的，具有战略定义的主题。
由以上分析可见，根据数据库的操作性、数据的语义，应该把数据库分为三大类：一般意义的数据库即关系数据库、文本数据库（DB）；供综合业务系统和门户使用的面向主题的数据库（OSD）；数据仓库，它是供内门户决策者使用的数据库（DW）。
DB数据主要分布在各局委办，数据中心只有少量的；所以它是集中分布的。
面向主题的操作数据库（OSD）是电子政务数据中心的主体，它是DB按主题映射的数据库；数据仓库建立在DB和OSD之上的主题数据库。