亿信华辰数据仓库及商业智能解决方案_数据仓库搭建

亿信华辰数据仓库及商业智能解决方案

亿信华辰数据仓库及商业智能解决方案，将我公司多年的项目实施经验、成熟的商业智能产品与丰富的数仓建设与技术能力相结合，为企业提供数据仓库搭建、外部数据补录、综合指标分析、KPI指标预警及预测等内容的建设，在满足日常管理工作需要的同时，也能够为业务决策提供支撑。

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方案概述

数据仓库及商业智能方案将我公司多年的项目实施经验、成熟的商业智能产品与丰富的数仓建设与技术能力相结合，为企业提供数据仓库搭建、外部数据补录、综合指标分析、KPI指标预警及预测等内容的建设，在满足日常管理工作需要的同时，也能够为业务决策提供支撑。

遵循原则

可监控

建立系统化的监控体系，能够全面掌握系统运行状况，以有效防范风险。

可扩展

报表平台和数据补录平台所使用的软件产品均采用开放式通用技术框架，可以对系统功能进行快速的修改或添加，并能够适应未来全渠道系统接入的需要，可以快速扩容至较大用户数量，以满足项目后期扩展的需要。

模块化

采用模块化设计原则，各模块之间松耦合，降低系统的复杂性，便于应用系统的管理和维护，隔离故障的涉及范围。

稳定

统采用容错技术、故障恢复措施和应急措施来提高稳定性和有效服务时间，能支持集群或负载等多种部署方式，满足业务应用的使用要求。

易用

系统应具有友好的人机界面，易于操作、易于使用，响应和处理快捷，功能应完全满足业务需要，并可实现完全和部分的自动化处理。

安全

在信息安全和自主可控的指导下，加强物理安全、数据安全和系统安全。

总体架构

以数据仓库建设为基础，数据收集、数据分析技术为主要手段，通过统一访问门户为用户提供各类数据应用服务，方案可以归纳为3大核心内容，分别为数据仓库建设、报表数据补录以及数据分析展现。

数据仓库和商业智能做什么 icon

数据仓库和商业智能的实施活动 icon

理解需求
考虑业务目标和业务战略，确定业务领域并框定范围，了解业务人员需求及访问数据，掌握关键指标和计算口径。

定义和维护BI架构
确定BI技术架构，确定BI管理流程。

开发加载数仓和数据集市
建立源到目标的映射关系，修正和转换数据，延迟要求、源可用性、批处理时间窗口，数据质量问题。

实施BI产品组合
根据需要对用于进行分组，将工具与用户要求匹配。

维护数据产品
发布管理，管理数据产品开发生命周期，监控和调优加载过程，监控和调优BI活动和性能。

数据仓库及商业智能的建设方法论 icon

通过数仓建设、补录管控、深入应用三方面的主要目标，构建满足企业精细化管理要求的完整、集约、一致、多维、高效、易用、良好的数据基础，挖掘数据价值，促进数据管理及应用能力提升。

数据仓库方法论

数仓模型建设原则

模型中性原则

整合层模型原则上不为任何特定的应用进行针对性的设计，模型不会由于现有应用的变动或者对新应用的支持而在结构上重构；整合层模型对重要业务元素及业务规则进行规范化处理，例如所有个人客户、团体客户、代理人等都统称为当事人，它是一个中性的概念，可以包含所有的个体以及各种可能的组合。

模型一致性原则

作为数据仓库设计基础的，逻辑数据模型必须在设计过程中保持一个统一的业务定义，比如当事人的分类等应该在整个企业保持一致，将来各种分析应用都使用同样的数据；统一业务定义，使将来不同应用系统的开发人员在进行应用设计和展现时都使用同样的语言。

模型灵活性原则

基础明细区模型是一个基本上满足第三范式要求的关系模型，这种建模方式可以最大程度上减少数据冗余；同时保证模型的灵活性和可扩展性，在模型设计过程中可以“想大做小”——在有一个全局规划的同时，选定某些部分入手，然后再逐步完善。

模型粒度性原则

为了满足将来不同的应用分析对数据的需要，基础明细区模型能够提供最小粒度的详细数据，以支持各种可能的分析查询。

数仓模型建设步骤

数仓模型建设方法

概念模型设计

逻辑模型设计

物理模型设计

设计方法

制定物理模型命名规则，包括表级命名规则和字段命名规则。根据物理平台产品特性，定义字段类型、长度及属性。为最后搭建数据仓库实体，提供形式化定义，生成建表脚本。

设计原则

需要物理化的逻辑模型选取原则：当前业务和数据都支持的实体，当前业务支持和数据部分支持的实体。不需要物理化的逻辑模型选取原则：当前业务支持、数据不支持的实体，当前业务和数据都不支持的实体，仅仅为了在逻辑上体现某些业务关系的实体。

ETL（抽取、转换、加载） icon

ETL(Extract、Transformation、Load)：即抽取、转换和加载。无论在物理的状态还是虚拟的状态下，批量或者实时的执行ETL都是在应用程序和组织间数据流动的必要步骤。

抽取、转换、加载需考虑：

1、抽取：适应各种不同的数据源、数据库、文件、消息队列、大数据平台、云平台等实现实时、批量的数据获取。

2、加载：与抽取一样，需要适应各种数据类型，加载的挑战主要是性能的问题。

3、转换：主要考虑转换的灵活性和使用的便捷性。

ELT（抽取、加载、转换） icon

相比于ETL，从功能上来说没有差异，只是换了一个顺序。差别在于，如果采用ELT的方案，首先把数据用一种高效的方式从数据源抽取出来，然后在数据仓库中进行数据的转换处理。

ELT的优势：

1、更快的数据同步速度。

2、更快的清洗、分析速度。

3、更好的维护性和扩展性。

ETL开发

将映射文档中源表与目标表的映射关系，通过ETL开发工具进行落地开发。

调度管理

调度管理的目的：

通过ETL工具控制ETL作业的执行时间、执行频次。

并且设置邮件发送执行情况，当ETL流执行出错时，相关人员可收到通知和相关信息，并根据信息判断做出处理。

数据补录

数据补录
通过表单、表格、列表展现出数据，并对数据进行操作后保存到对应的库表中。

数据上报
补录数据通过审批后，数据将被锁定，防止审批通过后再次修改填报数据。

数据审核
支持工作流的形式，对补录的数据按照统一规则进行审批。

数据入库
完成业务数据的补入，为一站式分析提供数据来源。

数据补录

数据分析的概念和步骤 icon

数据分析：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。作为对数据进行研究的过程而言，数据分析将经历明确目标、收集需求、梳理指标、取数和建模、制作报表、展现结果这几个步骤。

数据分析应用常见的应用模式 icon

模式 1 ：数据模板 icon

模板设计

• 根据用户需求，通过自助查询模式的多维查询、高级查询、结果编辑、信息展示功能，定制化数据模板。

模板应用

• 支持人工导入模板，通过模板运行功能，获得所需信息。

模板发布

• 支持将模板发布到系统中，用户可以通过访问并运行模板，直接获取所需信息。

模式 2 ：固定报表 icon

报表参数选择

选择简单的查询参数（如机构、日期等)，作为生成固定报表的参数输入。

固定报表展示

根据选择的报表参数，按照既定的报表模板，自动统计并展示固定格式的报表内容。

模式 3 ：指标多维查询分析 icon

统一标准

统一定义管理信息的业务含义、统计口径与数据加工规则，消除口径不一致。

灵活用数

在满足信息安全的前提条件下，支持用户灵活自主用数，迅速响应外部监管和内部管理的统计需求，提高数据报送效率，降低数据统计成本，改善用户体验。

功能拓展

支持管理信息的下钻与关联分析，提高数据质量，促进业务能力与数据管理能力提升，支持经营管理决策。

效率提升

通过指标去重算法，实现全行指标的去重整合，释放系统性能，提升管理效率，节约管理资源。

模式 4 ：明细数据 icon

明细查询

支持以拖拽形式，对明细数据进行简单查询。

高级查询

支持通过对多个查询之间设置高级查询条件，高级查询：将多个查询进行组合，生成所需结果。

结果编辑

支持对查询结果进行筛选、行列拖拽调换、分组和排序等。

信息展示

支持多样化的结果展示，包括图表、交叉表等。

模式 5 ：管理层决策仪表盘 icon

通过BI工具进行可视化展现，实现管理层决策驾驶舱/仪表盘，直观展现全行经营管理和风险动态，支持管理层经营管理决策。

方案价值

精准高效的分析

通过数据处理和管控，系统将提供标准统一的、高质量的数据，促进数据资产价值的发掘和利用，实现精准高效的分析。

严密的流程管理

设置严密的审核及审批流程，辅助明确各部门职责，数据责任制，严格把控数据质量。

全方位信息补录

根据整合的数据情况，针对缺失数据可进行汇总、明细不同粒度的数据补录。

严谨的数仓建设

科学而严谨的数仓建设体系，采用全局性的思考和设计，聚焦业务目标支持商业智能服务。

ABI 产品介绍

ABI是亿信华辰自主研发的一款全能型数据产品，融合了数据源适配、数据仓库、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能而打造的一站式数据处理分析平台。

ABI既可以为实施人员提供面向数据仓库的数据分析展现，也可以为业务人员提供自助式数据分析能力，全方位满足用户的数据应用场景。

ABI 产品架构

ABI 产品特性

数据分析填报一体化

ABI支持在分析表中设置数据回填，数据补录；也支持在填报表中导入Excel数据、进行数据审核。ABI将填报与工作流结合使用，能够实现数据填报后的数据审批。

多元的分析手段

ABI中提供了多种分析手段，如报表分析、领导驾驶舱、大屏分析、3D分析、移动分析、分析报告、幻灯片报告、敏捷自助分析等，全方位满足用户各种分析场景需求。

海量数据秒级响应

支持基于Hadoop框架的PetaBase分布式数据库也可通过适配连接其他大数据计算平台，解决TB甚至PB级超大数据量多维分析的难题。

数据处理分析一体化

ABI内置了数据仓库实施工具,其丰富的处理转换组件，拖拽式的流程设计，很好地实现了数据抽取、清洗、转换、装载及调度，能够帮助政府和企业构建数据仓库，完成数据融台，提升数据质量，服务数据分析。

炫酷的数据可视化

ABI中分析表内置上百种可视化元素和统计图,通过设计与搭配，可衍生出成干上万种可视化效果。还支持动态炫酷的酷屏分析，独特的3D全景视角，自由快捷制作各类交互式常规屏和大屏报表，将创意变成现实。

智能分析引擎

支持类EXCEL表达式语法、内置语法解析器、SQL翻译引擎，遵循DW/BI的经典理论，形成亿信独有的智能分析引擎技术。

ABI 产品展示

丰富的统计图类型

平台提供了极其丰富的统计图样式，不仅包含常用统计图，如：柱状图、线状图、饼图、仪表盘、条形图、面积图、雷达图、点图，而且还支持其他热门统计图，如：气泡图、散点图、走势图、箱线图、K线图、漏斗图、金字塔图、帕累托图、瀑布图、词云图、和弦图、流向图、力导向布局图、风险图、人口图、螺旋气泡图、混合类型及自定义曲线等，让数据一目了然。

ABI 产品展示炫酷的可视化分析 icon

酷屏——在新一代动感3D引擎的助力下，让数据“跃然屏上“，诠释数据立体美。

ABI 产品展示

ABI 产品展示上手即会的自助分析 icon

完全面向业务人员，用户可以根据自身需求拖拽维度和指标既可快速生成图表进行分析，也可以进行探索式的OLAP分析。

ABI 产品展示

i@Report 产品介绍 icon

i@Report是亿信华辰运用先进的设计理念并结合成熟的软件开发技术历时数年研发的报表采集汇总平台，集模板定制、数据采集、数据报送、汇总查询等功能于一体，适合各行各业的网络化数据采集汇总。

i@Report具有良好的通用性、灵活性、可操作性和可扩展性，能处理任意复杂的报表采集及流程，满足当代社会数据来源多样化的特点，支持多种报送方式，并能通过拖拉拽实现个性化门户。

i@Report 产品架构 icon

客户端：支持PC端、手机、PAD，支持使用各类浏览器在线设计、填报,如IE、Chrome、Firefox、Safari等，也支持使用离线客户端进行离线设计与填报。数据管理：为任务设计、数据采集、汇总、审批等提供操作入口。系统管理：提供了报表管理、工作流管理、日志管理、备份恢复等管理入口。用户权限：提供了机构用户的管理与权限设置,可以分配功能权限和填报权限。接口管理：为实现第三方应用提供接口。软件环境：主要包括中间件、数据库和操作系统，支持主流的数据库系统,包括Oracle、DB2等关系型数据库服务。第三方应用：支持导入第三方数据文件，与第三方数据库对接，并可以与第三方程序、平台、系统集成，且支持二次开发。

i@Report 产品特性 icon

灵活多样的报送频率
支持年报、月报、日报，以及自定义报表期等多种数据采集报送频率，满足不同业务类型的周期性数据采集需求。

支持多种应用模式
提供了在线填报和离线填报两种应用模式，也支持跨数据源取数。

一键式数据汇总
提供一键汇总的功能，支持层层汇总、直接下级汇总、选择单位汇总、按条件汇总、按代码组汇总、按关键字汇总、自定义汇总等。

丰富的表单类型
支持各种类型的报表，如基本表、变长表、中国式复杂式报表、套打、问卷调查等。可灵活设置各单元格风格。

自动库表管理与数据迁升
与后台数据库相关的工作均由系统自动完成，用户只需关注报表的设计与编辑。当指标体系发生变化后，系统会根据对应关系自动完成新旧报表格式之间的数据迁移。

完备的数据质量控制
内置灵活轻便的工作流引擎，实现了用户业务过程的自动化。支持单表审核、全套审核、成批审核等多种层次的审核操作。

丰富的数据接口
提供多种类型的数据接口，可以导入EXCEL、DBF、二进制、文本等格式的数据，可以将报表数据批量输出为HTML、EXCEL、XML、TXT等格式。

中国农业发展银行

建立了包括“非现场监管”、“风险”、“信贷”、“利率”、“外汇”在内的5大业务主题。实现1104报表、人行报表等的数据采集、修改、审核、数据存储、ETL管理、数据分发、报表制作、报表生成、报表展现、信息发布、监管数据报送、数据备份及恢复、统一报表门户等功能。对会计报表专门设计了“会计指标库”，通过定义会计指标所包含的科目、科目的属性、条件以及会计指标的启用和停用时间来满足会计相关报表的设计。

以数据交换平台（DEP）为主要数据源，实现各报表应用的数据同源、同构，统一数据口径；逐渐将行内的主要指标数据统一到一个平台内，实现指标共享；通过快速定制，实现简单的业务报表，降低报表开发的成本和难度，缩短报表开发周期，规范报表使用的操作流程，降低管理与维护的复杂度。

广汽租赁有限公司

按照“1个系统、2个阶段、3个体系、4个平台”的总体项目建设目标，本项目需要完成商业智能数据仓库的整体构建。依托该系统分两个阶段完成百余张余张报表的开发，创建咨询体系、实施交付体系和运维体系三大项目体系，建设商业智能基础数据平台、ETL调度管理平台、报表平台和数据补录平台共四个基础平台。

国家电网

一体化电网规划设计平台借助i@Report快速搭建数据采集补录平台，并通过数据集成完成各业务系统数据的整合清洗，并结合亿信BI实现大规划、大建设成果的集中展示。利用“数据填报（i@Report）+数据整合+数据分析（ABI）”整体解决方案，完成了数据采集-->数据处理-->数据应用的一整套流程，提升了数据维护展示的适应性和实用化水平、深化了输电网计算分析功能、拓展了配电网应用功能、加强了电网发展诊断分析、优化了成果管理，提高了数据应用的整体效率，达到了项目建设的预期目标。