银行数据仓库解决方案.ppt
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1、银行数据仓库解决方案,内容提要,2,总体体系 数据支撑平台 数据交换平台 数据中心 数据缓冲层 基础书局整合层 公共指标汇总层 数据集市层 历史数据中心 管理应用整合平台 主要管理类应用系统示例 附件:cognos简介,总体体系,3,源数据,核心系统,中间业务系统,国际业务系统,信贷业务系统,银行卡系统,资金业务系统,财务系统,电子渠道系统,综合柜面系统,数据中心,数据交换平台/文件服务器/数据总线,数据缓冲层,基础数据整合层,公共指标数据加工层,数据集市层,管理应用整合平台,管理类应用系统,数据支撑平台,历史数据中心,数据支撑平台,4,数据支撑平台,作业调度工具,元数据管理,批量文件传输工具
2、,ETL工具,数据质量保证,运行日志监控,作业调度工具一般须具备作业调度、监控、管理、调试功能,需具备集群部署的特征,支持负载均衡。目前的市场上的作业调度工具主要有:ICTRL-M、各主要ETL工具中集成的调度工具(如DATASTAGE的JCI)、国内厂商的专业调度工具 、为满足某项目而临时搭建的脚本类作业调度等,我们建议选择专业的支持主流ETL工具的调度软件产品。,批量文件传输工具一般须具备端到端(域内、跨域)的文件高速、可靠传输,支持文件传输的断点续接,支持文件传输的自动化组合,支持同步/异步传输,支持传输过程的全程监控,支持集群部署。目前的市场上的作业调度工具主要有:IBM的sterli
3、ng、国内厂商的文件传输工具(如前LFT的ftms) 。,元数据管理:元数据一般分为业务元数据(业务指标、业务术语、业务规则、)和技术元数据(模型(erwin、PD)元数据、应用报表元 数据、etl元数据、源系统元数据 、仓库元数据),元数据管理功能上大致划分为:元数据模型定义、元数据信息采集、元数据信息存储维护、 元数据信息应用(影响分析、血缘分析、全链分析、活力分析、孤立对象分析、一致性分析、版本比对、质量分析等)。 元数据管理的难点在于元数据模型定义的质量和etl元数据信息的自动采集。,ETL工具:目前数据仓库项目使用的主流etl工具有:datastage(IBM)、 Powercent
4、er(Informatica )、 OWB(oracle)、 ETL Automation(Teradata)、存储过程、基于C的ETL等,一般ETL工具的选择须按ETL作业的类型、对某型ETL工具的熟悉程度等来选择,最好能固 定特定的ETL工具。,数据质量保证:主要包括银行标准数据字典的定义、数据质量标准定义、数据质量管理流程的制定和执行、清晰规划功能和数据的关系。,运行日志监控:主要系统运行日志(主机、存储、网络等)和应用日志监控。,数据交换平台,5,数据交换平台,本质上是文件服务器,存储各IT系统上传的数据文件。,文件服务器文件组织形式,x1系统,备份策略,清理策略,命名规则,文件传输监
5、控,文件服务器,x2系统,x3系统,xn系统,上传下载,上传下载,上传下载,上传下载,文件存储组织,数据平台的作用: 作为各系统之间的文件异步传输通道 备份各系统上传文件供各数据消费系统回溯。 消除各系统间批量数据依赖死锁 ,数据中心-数据缓冲层,6,数据组织策略,数据加载策略,数据质量检查策略,数据保存策略,为什么设立数据缓冲层 隔离数据中心和文件服务器,降低文件服务器和数据中心的耦合度 避免在建立基础数据层数据模型时,对于源业务系统数据文件的多次重复操作,通过直接操作数据库表的方式,提高操作效率,同时简化后期基础数据层进行数据的分类整理时的逻辑操作; 通过建立与原系统一致或类似的数据库表,
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