DB32T-企业物流管理数据仓库建设指南编制说明

PAGE5PAGE1江苏省地方标准《企业物流管理数据仓库建设指南》编制说明目的意义随着“互联网+”理念的发展，传统的物流企业纷纷开始建立自身的信息化平台，管理物流运输业务，物流行业数据量正以前所未有的速度增长。在大数据时代，数据的意义是毋庸置疑的。数据是支撑精细化运营和最优化决策的重要手段。但国内整个行业的物流大数据基础仍旧非常薄弱，企业数据分散杂乱、应用低效的现象普遍存在，行业数据规范有待加强，物流数据价值仍需挖掘。而随着新技术的持续涌现，物流业务的应用场景在不断丰富延伸，传统的数据处理、存储方式也已无法满足日益增长的市场需求。要想最大程度发挥大数据时代的数据价值，企业必须建设具备更高集成度、更强灵活性的数据仓库。数据仓库是数据高效运用的基础，利用数据仓库集成、稳定、高质量的特点，能够有力保证数据质量和数据完整性。数据仓库的建设也将解决传统模式下的数据资产模糊、计算问题排查和修复难、重复建设、缺乏规范、权限和合作混乱、频繁的临时需求等问题。数据仓库面向主题的特征决定了数据分层模型具备高效的数据组织形式、完整的数据体系、清晰的数据分类和分层机制。经过筛选和过滤，原始数据将不再杂乱无章，企业可有效提高数据获取、统计和分析的效率。数据仓库分层模型的构建将大大缩短数据获取的时间，大幅提高海量数据的关联查询和复杂查询效率。数据仓库的集成特性实现了企业内多层数据的集合，为从多角度多层次地数据分析和决策制定提供可能。《企业物流管理数据仓库建设指南》旨在为企业建设物流管理数据仓库提供参考依据，包含总体要求、层次结构、数据构成、数据接口、数据模型与存储体系、数据安全、数据备份等内容，适用于企业物流管理数据仓库的规划、设计、开发和应用，支持企业物流管理系统与其他信息系统的互联互通。二、任务来源2019年11月28日，由江苏斯诺物联科技有限公司申请地方标准的立项，根据江苏省软件和信息技术服务标准化技术委员会下达的2020年度团体标准制修订项目计划，批准《企业物流管理数据仓库建设指南》地方标准的制定（修订）。三、编制过程（一）主要工作1、对国内数据仓库的发展现状进行调研，通过对不同类型仓库的特点、相关性、共性等内容的学习研究，对现有的相关标准进行了全面了解，形成初步标准制定思路。2、依据数据仓库建设现状与技术水平，拟定起草过程中需要遵从的原则：与法律法规保持一致：起草组在起草过程中，认真对照国家标准中的有关规定，使本标准所涉及到的法律、法规问题有据可依，与国家相关法律、法规保持一致。相对统一：鉴于目前物流管理数据仓库建设处于初始时期，本标准对企业建设物流数据仓库做出了相对统一的规定，以推动行业科技进步、保护用户合法权益，满足行业监管需要。科学先进：本标准根据市场发展和科学技术发展需要，同时倡导企业注重数据安全、模型结构等建设要求，以实现物流数据仓库的稳定建设与进一步应用。可操作性：本标准充分考虑到物流数据的特点，总结出物流数据仓库建社的基本技术要求和基本管理要求，为企业在物流数据仓库建设中提供有效的参考依据。3、结合国家规范和企业实践对建设企业物流管理数据仓库的要点进行了归纳和描述。4、组织专家对规范进行了5次论证，前后共修改12稿，最终定稿。（二）与国家标准的关系本规范的编制是基于以下国家标准和行业标准而建立的，与以下国家标准和行业标准具有继承和延伸扩展的关系。GB/T18768-2002数码仓库应用系统规范GB/T18354物流术语（三）标准主要技术内容的说明标准分为十四个部分：范围、规范性引用文件、术语和定义、总体要求、数据分层、数据构成、数据存储、数据模型、数据采集、数据安全、数据备份与恢复、数据应用、运行环境要求和设计指标要求。第1部分：范围，规定了标准的适用范围和用途。第2部分：规范性引用文件，描述了对于本文件的应用必不可少的引用标准文件。第3部分：术语和定义，规定了企业物流管理数据仓库建设过程中主要的术语和定义。第4部分：总体要求，描述了数据仓库的概念及建设原则。第5部分：数据分层，描述了数据仓库的分层结构以及各层次的主要概念与关联性。第6部分：数据构成，分层阐述了企业物流管理数据仓库可覆盖的数据类型、内容及数据规范。第7部分：数据存储，描述了数据仓库中数据存储的方式，并作对照比较。第8部分：数据建模，描述了数据建模的核心方法、核心步骤与设计原则。第9部分：数据模型，描述了数据模型建立过程中的四个环节及对应生成的模型，分别概述各环节的主要内容及模型的结构。第10部分：数据采集，描述了数据仓库采集数据的方式和数据的主要来源。第11部分：数据安全，描述了对数据仓库进行安全管理的相关措施。第12部分：数据备份与恢复，描述了数据备份和恢复的方法。第13部分：数据应用，描述了数据仓库应用的几个方式和大致步骤。第14部分：运行环境部件要求，描述了数据仓库环境系统所需的部件。第15部分：设计指标要求，依据通用性原则为数据仓库的设计建