数据仓库项目经验分享+-+九城数码
九大产商数据仓库技术解决方案分析
数据仓库技术解决方案目录：1. BusinessObjects（BO）数据仓库解决方案2. IBM数据仓库解决方案3. Oracle数据仓库解决方案4. Sybase数据仓库解决方案5. Infomix数据仓库解决方案6. NCR数据仓库解决方案7. Microsoft数据仓库解决方案8. SAS数据仓库解决方案9. CA数据仓库解决方案IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft和SAS等有实力的公司相继通过收购或研发的途径推出了自己的数据仓库解决方案。
BO和Brio等专业软件公司也前端在线分析处理工具市场上占有一席之地。
根据各个公司提供的数据仓库工具的功能，可以将其分为3大类：解决特定功能的产品（主要包括BO的数据仓库解决方案）、提供部分解决方案的产品（主要包括Oracle、IBM、Sybase、Informix、NCR、Microsoft及SAS等公司的数据仓库解决方案）和提供全面解决方案的产品（CA是目前的主要厂商）。
1. BusinessObjects（BO）数据仓库解决方案[TOP]BO是集查询、报表和OLAP技术为一身的IDSS，它使用独特的语义层和动态微立方技术来表示数据库中的多维数据，具有较好的查询和报表功能，提供钻取等多维分析技术，支持多种数据库，同时还支持基于Web浏览器的查询、报表和分析决策。
虽然BO在不断增加新的功能，但从严格意义上讲，只能算是一个前端工具。
也许正是因为如此，几乎所有的数据仓库解决方案都把BO作为可选的数据展现工具。
BO支持多种平台和多种数据库，同时支持Internet/Intranet。
BO主要作为第三方产品或其它公司的产品结合进行使用。
BO是集成查询，报表和分析功能工具，它还提供了世界上第一个通过Web进行查询、报表和分析的决策支持工具Webintelligence，第一个可以在Microsoft Excel集成企业公共数据源中数据的工具Businessquery和面向主流商业用户的数据挖掘工具Businessminer，用其可以实现深入的分析用以发掘深层次的数据之间的关系。
成功实施数据仓库项目的7个步骤
成功实施数据仓库项目的7个步骤建立一个数据仓库并不是一个简单的任务，不应该由一个人单独完成。
由于数据仓库最佳结合了业务惯例和信息系统技术，因此，一个成功的数据仓库实施需要这两方面的不断协调，以均衡其所有的需要，要求，任务和成果。
我很乐意与大家分享我在规划和管理任何数据库项目时采用的方法，这些数据库包括交易数据库，数据仓库，和混合型数据库。
由于我生活在关系数据库和数据仓库以及用以支撑它们的数据提取，转换和加载(ETL )过程中，所以我会集中在这些领域讨论我的方法。
然而，您可以将这些方法扩展到整个栈--OLAP立方体和如报告，特征分析(ad-hoc analysis)，记分卡和仪表盘展示之类的信息传递应用。
我不是吃撑了要告诉一个真正的项目经理( PM )如何做他或她的工作，相反，我写的这些是为那些数据库管理员和开发者，他们没有好运气能与有经验的项目经理一起工作;同样也适合这样的IT专业人员，他们被突然要求：“建立一个数据仓库“，并且需要自己扮演项目经理的角色。
我的讨论不会是完整的，但我希望这会给您足够的信息来让您的项目球滚起来。
如图1所示，数据仓库项目有3个轨道(tracks)：数据轨道，技术轨道和应用层轨道。
当您在整理任何数据库项目计划时，我建议您以这三个轨道为模板来管理和同步您的活动。
当您向技术决策者( TDMs ) ，商业决策者( BDMs ) ，和所有其他该数据仓库项目参与者讲解您的计划时，您也可以把图1当作一个高级的概要图来使用。
使用一种生命周期管理方法我鼓励您利用您的组织可以提供的资源，比如设计，开发和部署系统和软件的技术和方法。
如果贵公司对于这些工作没有采用任何正式的方法，继续前进吧，您可采用我为我自己的数据库项目开发的7D数据库生命周期管理方法(Discover, Design, Develop, Deploy, Day to Day , Defend, Decommission), 昵称“7D法”。
数据仓库架构设计注意事项与实践经验分享
数据仓库架构设计注意事项与实践经验分享数据仓库是企业中存储和管理大量数据的关键组成部分，它提供了一个统一的视图，用于分析和决策支持。
在设计和构建数据仓库架构时，需要考虑一系列注意事项和实践经验，以确保其可靠性、可扩展性和高效性。
本文将对数据仓库架构设计的注意事项和实践经验进行分享。
一、确定业务需求和数据模型在设计数据仓库架构之前，首先需要明确业务需求，了解企业的数据分析目标以及所需的数据内容和结构。
通过与业务部门的深入沟通，确定数据仓库的核心指标和指标的层次结构，进而建立合理的数据模型。
数据模型应该能够满足各种复杂的查询需求，并能够支持未来的扩展和变化。
二、选择合适的数据仓库架构数据仓库架构的选择对整个数据仓库系统的性能和可扩展性至关重要。
常见的数据仓库架构包括集中式、分布式和混合式架构。
集中式架构适用于小型或中型企业，所有数据都存储在一个中央仓库中。
这种架构易于管理和维护，但可能存在性能瓶颈和可扩展性问题。
分布式架构将数据分散存储在不同的节点上，每个节点都可以独立进行查询和分析。
这种架构具有更好的性能和可扩展性，但也需要更多的资源和管理任务。
混合式架构结合了集中式和分布式架构的优点，它可以根据需求在不同的场景中灵活切换。
根据企业的规模和需求，选择适合的数据仓库架构至关重要。
三、考虑数据质量与一致性问题数据质量和一致性对于数据仓库的有效性至关重要。
在设计数据仓库架构时，应该重视数据的准确性、完整性、一致性和时效性。
为此，可以采取以下几个方面的策略：1. 数据清洗和转换：对输入的源数据进行清洗和转换，确保其质量和一致性。
可以借助ETL工具来实现数据清洗和转换的自动化。
2. 数据验证与合规性：制定合适的数据验证策略，确保数据的准确性和一致性。
同时，还需要遵守国家和行业的数据保护法规和合规要求。
3. 异常处理与监控：及时发现和处理数据异常和错误，并设立监控机制，实时监测数据仓库的健康状况。
四、实现适当的数据存储与索引策略合理的数据存储与索引策略对数据仓库的查询性能和可用性至关重要。
九城E-CIQ业务培训-九城志方
箱货对应关系 Eciq出境业务新录入项介绍
填写每项货物对应的集装箱信息。
产品资质 Eciq入境业务新录入项介绍
产品许可/审批/备案代码及名称 对国家实施进出口许可/审批/备案等管理的入/ 出境货物， 1.本栏目填写本项货物必须取得的许可/审批/备 案名称。 产品许可/审批/备案编号 2.本栏目填写本项许可/审批/备案文件编号。 产品许可/审批/备案核销明细序号 3.本栏目填写本项许可/审批/备案文件本次核销 货物序号，是许可/审批/备案附表内容。 4.产品许可/审批/备案核销数量。
新增2种证书回执（领证 地与拟证地不同的情况下）： 1. 检务收单完成：[XXX] 已被检务收单，收单日期为 yyy,证单类型为aaa，证单 格式为bbb。可在[领证地 局]领取证单，领取密码是 [1234]。 2. 证单缮制完成，[xxx] 已缮制证单，报检号 [116000000006789]，缮 制日期为yyy，证单类型为 aaa，证单格式为bbb,证单 领取密码是[1234]。
企业根据货物的具体用途，勾选1个或多个。
标记及号码 Eciq入境业务新录入项介绍
允许用户输入文字或者上传标记及号码的附件。 注意：目前不允许同时输入文字并且上报附件。
随附单据 Eciq入境业务新录入项介绍
1.勾选随附单据类别，输入随附单据号码。 2.允许核销的单据，应该填写本次核销的数量。
Eciq入境货物报检货物信息 Eciq其它功能业务介绍
九贯会
目录
一、九城E-CIQ客户端升级 二、九城E-CIQ客户端 通讯、默认数据配置 三、九城E-CIQ客户端 原报检历史数据迁移
四、九城E-CIQ客户端业务操作
五、九城技术支持
九城eciq客户端的特点
1.按照总局的要求，延续了九城电子申报系统基本信息、货物
数据仓库实习报告
一、实习基本情况实习单位：某知名互联网公司数据部门实习时间：2023年3月1日至2023年6月30日实习岗位：数据仓库实习生实习内容：数据仓库的搭建、数据清洗、数据分析和数据可视化二、实习内容1. 数据仓库搭建在实习期间，我首先参与了公司数据仓库的搭建工作。
在这个过程中，我学习了数据仓库的基本概念、架构以及搭建流程。
具体包括以下内容：（1）数据源选择：根据业务需求，从公司内部数据库、第三方API以及公开数据源中筛选出所需数据。
（2）数据抽取：利用ETL（Extract-Transform-Load）工具，将数据源中的数据进行抽取、转换和加载到数据仓库中。
（3）数据清洗：对抽取到的数据进行清洗，包括去除重复数据、修正错误数据、填补缺失数据等。
（4）数据建模：根据业务需求，设计数据仓库的架构，包括事实表、维度表等。
（5）数据加载：将清洗后的数据加载到数据仓库中，并进行数据验证。
2. 数据清洗数据清洗是数据仓库建设中的重要环节。
在实习期间，我学习了数据清洗的方法和技巧，具体包括：（1）去除重复数据：通过比较数据记录的唯一标识，找出重复的数据，并进行删除。
（2）修正错误数据：对数据进行校验，找出错误数据，并进行修正。
（3）填补缺失数据：根据业务需求，采用插值法、均值法等方法填补缺失数据。
3. 数据分析在数据仓库搭建完成后，我开始进行数据分析。
通过使用SQL、Python等工具，对数据仓库中的数据进行挖掘和分析，为业务决策提供支持。
具体包括以下内容：（1）业务指标分析：分析公司各项业务指标，如销售额、客户数量、订单量等，评估业务发展状况。
（2）客户分析：分析客户群体特征、购买行为等，为精准营销提供依据。
（3）产品分析：分析产品销售情况、用户反馈等，为产品优化提供参考。
4. 数据可视化为了更好地展示数据分析结果，我学习了数据可视化工具的使用，如Tableau、Power BI等。
通过数据可视化，将数据分析结果以图表、地图等形式直观地呈现出来，便于业务人员理解和决策。
数据仓库技术的最佳实践和应用案例分享
数据仓库技术的最佳实践和应用案例分享随着互联网时代的到来，数据的生成速度越来越快，各行各业也开始重视数据的分析和挖掘，以期获得更多的商业价值和竞争优势。
而为了更好的把握这些数据，数据仓库技术应运而生。
一、数据仓库技术数据仓库是一个用于支持商业决策的大型数据存储库，它可以集成来自多个数据源的数据，并将这些数据转换为易于理解的格式，以便用户可以对其进行分析和挖掘，发现隐藏的业务价值。
数据仓库的核心是ETL（抽取，转换和加载）过程。
这个过程的主要任务是从源系统中提取数据，并进行清洗，转换和加载到数据仓库中。
从而使得数据仓库中的数据具有更高的质量和准确性，使用户在决策时更有把握。
二、数据仓库实践在实践过程中，数据仓库的建设和维护需要注意以下几个方面：1、数据模型设计数据模型是一个数据仓库的基础。
为了设计出合适的数据模型，需要深入了解业务需求和数据结构，理解用户的分析需求和常规的查询方式，同时也要关注数据的性能和扩展性。
2、ETL过程管理ETL过程管理涉及到源数据的质量、数据清洗、ETL程序设计和部署、监控和运维等方面。
在进行ETL过程之前，需要对源数据进行完整性和一致性检查。
对于查询时间长或频繁的数据，可以将其预先加载到缓存中，以便在查询时能够提高效率。
3、数据可视化数据可视化可以提供更好的用户体验，并帮助用户更好地掌握数据。
在数据仓库的数据可视化方面，需要根据用户的不同需求进行设计，提供简单易懂的图表、报表、仪表盘、多维分析等方式。
三、数据仓库应用案例分享以下是一些国内外知名企业的数据仓库应用案例分享：1、FacebookFacebook建立了一个名为Hive的数据仓库项目，Hive流程是一种基于Hadoop / MapReduce框架的分布式数据仓库系统。
Facebook将大量的查询请求和数据存储在Hive中，通过Hive提供的高级接口进行复杂的数据查询和分析。
2、Nike为了追踪将Nike产品添加到购物车的用户，Nike利用数据仓库技术构建了一个名为“Personalized Product Presentation”的全球化节点数据仓库。
九城软件常见问题解答
九城软件常见问题解答九城软件常见问题解答电子监管类问题:1. 错误提示：窗体加载错误，未找到请求的服务处理：停止ninetowns_iCSP_sm服务后重新启动计算机可解决；若重新启动后该服务未启动，需手工启动该服务。
2.错误提示：窗体加载错误，网络连接不成功，请确认业务通讯服务器已启动，并且网络连接正常处理：重启ninetowns_iCSP_sm服务或者重启计算机。
3.在[复制产品]时，选择HS编码时，却没有自己需要的HS编码处理：联系商检局下发正确的产品信息。
4.为什么收不到局端信息？（局端下发信息和局端回执等）1）企业端没有登录到iRdex通信平台（包括未登录、企业帐号错、密码错、局端帐号错、通信关系错等情况）；2）局端下发信息不完整。
5.iDecl认证失败处理：iDecl没有激活或者检查iQS中[系统管理]-[设置iDecl安装路径]中填写的路径是不是运行正常的iDecl和正在使用的iDecl。
6.通讯平台已接收，等待局端处理处理：一是平台上的上报消息局端没有接收下去；二是局端从平台上接收下消息后，没有产生回执；三是局端产生的回执在向企业发送过程中丢失。
7.上报记录显示“待发送”处理：帐号尚未登陆到[业务通信服务管理]中登陆帐号。
8.局端处理报文失败处理：用户的组批号编写的太过简单（为001），以前曾经使用过此组批号上报。
重新做业务数据，要使用较为复杂不易重复的号码作为生产批号和组批号，建议在组批号和生产批号使用年月日。
9.在建立生产批时无法自动调出表单原因1：尚未建立企业表单；处理：根据CIQ表单建立企业表单。
原因2：产品及输往国家代码输入有误；没有创建满足建批时输入的产品CIQ编码和输往国家的监控项目表单。
处理：检查产品的CIQ编码和输往国家是否符合企业表单中的表单要求。
若CIQ表单中没有企业要做的CIQ编码或输往国家，则联系商检局下发表单。
原因3：企业表单冗余，系统无法自动判定。
处理：针对一个CIQ表单用户创建了多个企业表单，建议将其他企业表单作废，只留下一个企业表单即可。
大数据项目的实战经验分享
大数据项目的实战经验分享1. 引言随着互联网和信息技术的飞速发展，大数据技术已经深入到了各个行业和领域。
大数据项目的实战经验对于开发者和数据工程师来说具有很高的价值。
本文将分享我们在大数据项目实战中的一些经验和心得，以帮助读者更好地理解和应用大数据技术。
2. 项目需求分析在进行大数据项目开发之前，首先要明确项目的需求和目标。
我们需要深入了解业务场景，梳理数据流程，确定项目的核心功能和性能要求。
在这个过程中，与业务团队和数据团队的密切合作是非常重要的。
3. 技术选型与架构设计根据项目需求，选择合适的技术栈和架构是项目成功的关键。
在实际项目中，我们通常需要考虑以下几个方面：3.1 数据存储大数据项目通常涉及海量数据的存储和管理。
选择合适的存储方案对于项目的性能和扩展性具有重要意义。
常见的数据存储工具有HDFS、Cassandra、HBase等。
3.2 数据处理数据处理是大数据项目的核心环节。
我们需要根据业务需求，设计合适的数据处理流程，并对数据进行清洗、转换、合并等操作。
常用的数据处理框架有Spark、Flink、ce等。
3.3 数据查询与分析在实际项目中，我们常常需要对海量数据进行查询和分析，以满足业务需求。
常见的数据查询工具有Hive、Impala、Elasticsearch 等。
3.4 数据可视化数据可视化是将数据转化为图表和报表，以便于用户更好地理解和分析数据。
常用的数据可视化工具包括Tableau、PowerBI、Grafana等。
4. 项目开发与实施在确定了技术选型和架构设计之后，我们就可以开始项目的开发和实施了。
在这个过程中，我们需要遵循软件工程的最佳实践，包括代码质量管理、版本控制、持续集成和部署等。
5. 项目测试与优化项目测试和优化是保证项目质量的关键环节。
我们需要根据项目需求，设计合适的测试用例，对项目的功能和性能进行全面的测试。
在测试过程中，我们还要根据实际情况对项目进行调优，以提高项目的性能和稳定性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
抽取手段
BCP + FTP + C + Procedure + Job
20
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
手工编写ETL
需求
Sybase To Oracle,Text To Oracle,Excel To Oracle
可灵活定制执行数据导入任务 可暂停、中止任务操作 可灵活操作每个数据体 日志管理
Product_Dim
ProductKey ProductID ProductKey ProduceName ProductBrand ProductCategory . . Multipart Key . Facts
Sales_Fact
TimeKey TimeKey EmployeeKey EmployeeKey ProductKey ProductKey CustomerKey CustomerKey ShipperKey ShipperKey
60000.详细设计
70000.实施 80000.迁移到生产环境 90000.结束项目 编码规则： ×××××
任务编号
步骤编号 阶段编号 33
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
Thanks!
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
概念一 —— 1个循环
生产数据
业务决策
BI需求
数据分析
3
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
概念二 —— 2张表
维表 事实表
Time_Dim
TimeKey TheDate . . TimeKey . Dimensional Keys
Employee_Dim
EmployeeKey EmployeeID . . .
做需求的体会
二、开好需求会议
做好需求会议计划
1、控制会议议程 2、明确任务分工
与业务专家进行良好沟通 收集有价值材料
11
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
做需求的体会
三、写好需求说明书
准备需求说明书模版
区分说明书主次内容
明确需求分析主题
12
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
抽取手段
PowerBuilder + SQL + Procedure + Jobs 分多种处理任务 实时汇总
19
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
分布式业务系统数据抽取
电信实例
环境说明
Source Data:Sybase
Target Data:Sybase
抽取机制
每晚BCP OUT到本地服务器 FTP上传到数据总中心 BCP IN到备份服务器
说概念
做需求 建模型 获取数 表现数 说管理
13
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
我们项目常用的设计模式
14
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
数据仓库建模实例
客户需求
1、可针对所有数据项查询明细数据 2、可根据所有数据项进行统计分析 3、可调整数据的段值进行数据分析
前端应用开发组
分析应用开发人员 门户/Web开发人员
特别组
质量保证分析师 元数据协调员 培训师/支持人员 文档编写人员
数据挖掘/统计人员
32
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
实施项目步骤
10000.业务案例和商业价值分析 20000.业务问题评价 30000.架构评估与设计 50000.迭代式项目计划 40000.工具测评与选择
EIS
5
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
概念四 —— 4个历程
Diming
Analysing Ad Hoc Reporting
6
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
说概念
做需求 建模型 获取数 表现数 说管理
7
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
项目组织结构
项目指导委员会，Program Manager
开发方：
用户方：业务发起人
项目管理
开发方项目经理
用户方项目经理
需求分析组
业务需求分析师 业务人员
系统架构设计组
首席设计师 技术(系统)设计师
数据建模与后端开发组
数据设计/建模人员 数据库管理员 数据仓库管理员 ETL开发人员
数据仓库项目经验分享
九城数码关贸股份有限公司 冷鹏 2005.3
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
仅是项目经验分享
电信行业数据仓库经验
政府行业数据仓库经验
1
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
说概念
做需求 建模型 获取数 表现数 说管理
2
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
SpperID
Units Price . . .
Customer_Dim
. . .
CustomerKey CustomerID 4 . . . 2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
概念三 —— 3个部分
ETL DW EIS
ETL DW
执行情况
前2天客户控制进度 安排后4天计划 白天讨论、晚上写需求书 1天讨论完善业务系统方案 2天讨论指标
9
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
做需求的体会
一、学好业务知识
查资料
1、客户网站学习 2、收集材料
实际体验
与业务专家交流
10
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
说概念
做需求 建模型 获取数 表现数 说管理
24
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
Cognos展现设计——Index
25
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
Brio展现设计——Query
26
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
ProClarity展现设计——Portal
解决
Oracle透明网关 PowerBuilder Procedure
21
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
手工编写ETL
存储过程（4层、参数控制）
22
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
手工编写ETL
PB管理（数据范围定义、执行任务定义）
23
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
需求实例
开需求会的经历
70人3个月的需求/1个客户1小时的需求
CASE
目标：《需求说明书》 时间：7天 人数：12人 地点：远效宾馆
8
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
需求实例解析
客户需求
1、完善现有业务系统功能 2、提高报表的时效性 3、上级给的三个指标分析 4、还希望有些图表分析功能
29
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
项目管理
客户管理 成员管理 进程管理 成本、质量、进度 销售、DEMO、需求、开发、测试、验收
30
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
项目人员控制
人数
逻旋式开发
项目阶段
销售
做DEMO
需求
开发
测试
验收
31
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
说概念
做需求 建模型 获取数 表现数 说管理
18
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
大集中业务系统数据抽取
政府实例
环境说明
Source Data:Sybase、TXT、Excel Target Data:Oracle
抽取机制
每日实时抽取数据 人工定制抽取任务
解决办法
1、数据三级存储 2、数据导入汇总 3、根据维度分区
主题层 综合层 明细层
15
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
我们项目常用的设计模式
ODS
DW
DM
16
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
一个业务分析模型
金额段分析（可以灵活调整金额段值）
17
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
27
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
表现形式要站的四个角度
客户立场
要考虑用户的操作习惯 要考虑用户的适应能力
工具立场
要考虑工具的局限性 要考虑工具的功能特点
开发立场
性能 可扩展性
美工立场
美观、
28
2005，九城数码关贸股份有限公司.版权所有
说概念
做需求 建模型 获取数 表现数 说管理