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大数据量报表展现系统建设方案.doc
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大数据量报表展现系统开发方案
-—--三期延续开发
一、目标与需求
该系统提出将信息中心建设成为数据集散中心、报表处理中心和
决策辅助支持中心,成为信息资源管理体系的中心和枢纽。将分散在
各个业务处理系统中的数据归集起来,为各级机构提供数据提取和查
询服务;开发管理信息平台系统,实现综合查询与分析,实现综统报
表、监管报表、业务报表等统计信息的共享,建立联动查询统计.
依据总体规划,借鉴经验,广泛征求意见后,提出立项开发数据
分析系统,拟实现下列目标:
1、进一步的完善业务信息库,通过建立逻辑数据模型,按主题
整合业务数据,并建立适合各类专题分析需要的数据集市,形成企业
级中央数据仓库,以中央数据仓库为纽带完成业务数据向管理信息的
过渡;
2、“工预善其事,必先利其器",引进 ETL、前端信息展现工具、
系统集成门户等先进的数据仓库和商业智能解决方案,进一步完善管
理信息平台技术架构,实现对数据的深层次挖掘,为各级信息使用者
提供先进适用的分析管理工具,为管理部门提供个性化纯 WEB 信息展
示平台;
3、优化全报表生成、报送、管理和使用体系,凡是数据仓库可
以生成的报表由系统自动生成,实现资产负债分析、经营业绩分析、
客户分析、风险分析和财务分析五个方面的专题统计分析,并为将来
引进决策分析模型进行决策支持奠定基础。
鉴于在项目整体开发阶段由于企业的自身业务调整和变化,特别
是对前期调研所拟定的业务蓝图及相关开发计划进行了范围扩大的
调整。导致前两期项目开发工作只完成其中一部分,在甲方的要求下
此项目增加的开发范围作为三期工程(不排除报表业务继续扩大,项
目需求继续扩大的可能),同时沿用此方案并需达到此方案中既定的
目标来完成项目整体,且此项目需在本期结束后进入维护期。
二、应用范围
针对用户的不同级别,分别满足业务人员、管理人员、高级管理
人员以及决策者对信息的不同要求.
三、与其他系统的关系
数据挖掘系统项目完成后管理信息平台的系统架构将如下图所
示,管理信息平台系统架构从大的方面可以分为两个部分:数据仓库
和商业智能.数据仓库以方便查询为目的,打破关系型数据库理论中
标准泛式的约束,将业务数据库的数据重新组织和整理,为查询,报
表,联机分析等提供数据支持。数据仓库建立起来后,定期的数据装载
(ETL)成为数据仓库系统一个主要的日常工作。
商业智能应用就是利用现代智能计算技术进行数据挖掘(Data
Mining)从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识,实现企业报表
资产负债
数据库
风险管理
数据库
财务分析
数据库
绩效考核
数据库
客户分析
数据库
企业报表
数据库
中央数据仓库
数 据 传 输 层
DCC、ALS
PORTAL
图表
查询
多维分析
数据挖掘
报表
信
息
展
现
业
务
应
用
数
据
组
织
数
据
获
取
数
据
仓
库
建
构
商
业
智
能
应
用
信贷管理
人力资源
外部数据
数据抽取、装入、清洗、质量检查、转换、加载
的生成与管理,实现资产负债、风险管理、财务分析、客户关系分析
和绩效考核等经营管理信息的统计分析。
四、项目主要工作内容
数据挖掘系统项目的主要工作内容包括:
(一)建设企业级数据仓库
随着信息技术运用的不断深入,积累了大量原始数据,而这些数
据是按照关系型数据库结构存储,在更新,删除,有效存储(少冗余数
据)方面表现出色,但在复杂查询方面效率却十分低下.为充分利用
已有数据,提供复杂查询,提供更好的决策支持,就需要采用数据仓库
(Data Warehouse)技术。数据仓库与数据库(这里的数据库指关系
型数据库)的区别在于,数据仓库以方便查询(或称为按主题查询)
为目的,打破关系型数据库理论中标准泛式的约束,将数据库的数据
重新组织和整理,为查询,报表,联机分析等提供数据支持。
数据挖掘系统将以业务信息库归集的核心业务系统、ERP、CRM
和一些外部数据等系统的原始数据为基础,以先进的数据建模理论对
业务信息库进行重新规划,建立包括客户、产品、账户、交易、渠道
和机构六大主题的基础业务信息库做为信息管理的基础数据支持平
台.
1、数据仓库的逻辑结构
数据挖掘项目完成后的管理信息平台的逻辑架构将如下图所示.
中央数据仓库的数据组织是商业智能中最重要的课题,中央数据仓库
不是各系统数据简单的堆积,而是业务数据的有组织的存储.因此它
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