数据仓库建设是企业信息化进程中的重要环节，它旨在整合企业内部各业务系统的数据，提供统一的数据视图，支持决策分析。株洲南车时代电气股份的数据仓库建设项目实施计划方案旨在优化公司的数据管理，提升数据分析能力，以支持企业的战略决策。
1.1. 项目背景
南车电气数据仓库建设的背景可能源于企业对数据驱动决策的需求日益增强，原有的分散、异构的数据环境无法满足高效的数据分析需求。随着业务规模的扩大和市场竞争的加剧，企业需要一个集中的、一致的、高质量的数据平台来支撑其运营和决策。
1.2. 环境现状与需求分析
项目的目标可能是解决数据孤岛问题，实现数据的统一管理和高效利用。这可能包括提升数据质量，减少数据冗余，增强数据安全性，以及提供快速、准确的数据报表和分析工具。南车电气可能面临的问题有：数据分布广泛、格式各异，数据提取和处理效率低下，决策支持系统响应慢，以及缺乏对大数据的处理能力。
2.1. 建设整体方案
方案概述了构建数据仓库的整体策略，包括数据集成、数据清洗、数据存储和数据分析四个主要步骤。系统逻辑架构描绘了数据从源头到应用层的流转过程，包括ETL（抽取、转换、加载）层、数据仓库层、数据集市层和前端分析应用层。硬件架构建议则考虑了服务器、存储设备和网络设备的选择，以确保系统的性能和稳定性。
2.1.1. 方案概述
该方案可能提出了采用分阶段实施的策略，先构建基础数据仓库，然后逐步扩展至主题区域，最终形成完整的数据仓库系统。
2.1.2. 系统逻辑架构
逻辑架构的设置旨在保证数据的有序流动，通过ETL工具将分散的数据源整合，经过清洗和转换，存入数据仓库，再由数据集市为各业务部门提供定制化的数据视图。
2.1.3. 系统硬件架构
硬件架构的选择应考虑到数据处理量、并发访问需求和未来扩展性。可能包括高性能服务器集群、大容量存储设备和高速网络设备。
2.1.4. 未来建设目标
长远来看，数据仓库建设的目标可能还包括引入大数据技术，实现对非结构化数据的处理，以及利用云计算技术降低成本，提高灵活性。
2.2. 数据仓库平台建设
2.2.1. 建设原则
遵循数据仓库建设的基本原则，如保持数据历史一致性、保持数据的非易失性、保证数据的准确性等，以确保数据仓库的质量和可靠性。
2.2.2. 规范体系设计
数据仓库的规范体系设计涵盖了数据模型设计、数据命名规范、数据质量控制等方面，旨在保证数据的一致性和完整性。
2.2.3. BW数据仓库结构定义
BW（Business Warehouse）数据仓库结构可能涉及多维模型设计，如星型或雪花型模式，以及层次化的数据组织，便于进行复杂的数据分析和挖掘。
总结来说，南车电气数据仓库建设项目是一个全面的、系统性的工程，涵盖了从需求分析、系统设计到硬件选型的全过程。该项目旨在构建一个高效、稳定、可扩展的数据平台，以支持企业的决策支持和业务洞察，提升企业竞争力。
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