实时数据中心解决方案

资料解读：实时数据中心解决方案

详细资料请看本解读文章的最后内容。

在当今商业环境中，数据已成为企业最宝贵的资产之一。实时数据中心解决方案旨在帮助企

业构建一个完善的数据生态系统，实现数据在整个组织闪部的流通与利用，从而挖掘数据的

潜力，为企业决策提供支持。

背景与理解

企业实时数据中心的核心理念是将数据视为一种资产，通过系统间、组织间以及产业链伙伴

间的数据传输与整合，实现数据的实时流通和分析。这包括了结构化数据、非结构化数据以

及手工数据的整合，以及数据共亨、分析和智能服务的提供。

总体目标

该方案的总体目标是建设一个企业级的经营监管决策与管控分析体系，实现数据驱动的企业

经营与管控。这涉及到数据管理规范与标准的顶层设计，跨业务、组织和领域的统一标准与

规范的建立，以及数据管理平台的建设。

数据驱动的影响

数据驱动对管理、业务和技术三个方面产生深远影响。它要求企业在思想、文化上进行变革，

同时在数据架构、标准、质量与服务方面进行优化。技术层面上，数据管理规模的扩大和数

据服务的多样化也成为必然趋势。

整体架构

实时数据中心的整体架构覆盖了从PC、PAD到移动APP的统一访问，包括数据接口、共享、

业务和管理部门报表、分析指标、预警系统等。它还涉及数据仓库的构建、数据治理、数据

探查、企业数据模型的建立和数据集成等多个方面。

数据仓库构建过程

数据仓库的构建过程包括数据探查、模型建立、集成、存储和应用等步骤“在这一过程中，

数据治理起着至关重要的作用，包括数据采集、仓库、服务和应用等方面的规范。

数据治理

数据治理确保了数据仓库构建过程中标准的一致性，涵盖了数据采集、质量、元数据、安全

和生命周期管理等多个方面。它定义了数据标准与规范，确保了数据在业务和技术层面的一

致性。

数据质量原则与流程

数据质量是数据治理中的关键，包括数据的唯一性、一致性、准确性、关联性、完整性、有

效性、正确性、可用性、时效性和充足性等原则。

数据仓库安全架构

数据仓库的安全架构涉及到安全与风险识别模型，确保数据的安全性和完整性。

数据探查

数据探查是对生产数据来源、数据与应用分布关系、业务实体间及组织间数据流转的深入分

析。CRUD矩阵是一种分析方法，用于形成数据分布矩阵。

企业数据模型

企业数据模型旨在提升企业数据至企业级，实现信息资产的协同与共享，并作为业务部门之

间沟通的桥梁。

数据集成

数据集成是数据仓库建设中的关键环节，包括数据采集监控、平台运营监控、数据质量监控

和日志监控等。

数据仓库设计方法

数据仓库的设计涉及星型模型和雪花型模型的选择，每种模型都有其优势和不足。

数据仓库部署模式

数据仓库的部署模式有全分散、分布采集应用集中和全集中三种方式，企业可以根据实际需

求选择合适的部署模式。

数据应用

数据应用包括数据信息检索、推送、交换、发布和权限管理等方面。

iUAP企业实时数据中心产品组成

iUAP企业实时数据中心是一套工具合集，支持对企业数据和互联网相关数据的采集、存储、

处理、分析和展现。

BQ8商业分析平台

BQ8是一个全程可视化的商业分析平台，支持构建模型、报表和仪表盘。

BQMobile

BQMobile提供了独立的HTML分析解决方案，支持在移动端进行数据分析。

BQ8---BQCloud

BQCloud是一个极简的云端分析工具，专注于数据可视化。

OpenBQ

OpenBQ允许将分析内容嵌入门户或业务系统，方便即时决策。

元数据管理

元数据管理提供了统一的元数据存取、影响分析服务。

AE数据仓库

AE数据仓库是一个数据加速引擎，能够在数秒内完成数据计算。

UDH企业实时数据中心的理解

UDH提供了一个完整的大数据处理架构，支持海量数据分析存储。

DataStudio数据挖掘工具

DataStudio是一个开放的数据挖掘架构，提供了深入的数据分析和预测能力。

预置商业分析套件

预置商业分析套件提供了分析指标、维度、模型、报表等预置内容。

数据云平台服务

数据云平台服务提供了灵活的数据服务平台，全网搜集整理企业的外部数据资源。

ESB（数据服务总线）

ESB是服务总线，提供了网络中最基本的连接中枢，实现了不同服务之间的通信和整合。

MDM（主数据管理）

MDM是一整套用于生成和维护主数据的规范、管理制度、技术平台。

UAPMDM

UAPMDM提供了应用集成的基础，统一了组织范围内的各同构、异构系统的主数据的标准

规范。

接下来请您阅读下面的详细资料吧。

实时数据中心解决方案

01企业实时数据中心的理解

目录

CONTENTS02/实时数据中心解决方案

03/数据平台介绍

04/成功案例与最佳实践

实时数据中心的背景与理解

企业实时数据中心一企业将数据视为资产，使其在企业整个组织内便利和有效的流通来,

从企业自身数据中充分挎掘价值潜力，最终形成贯穿企业组织间、业务间、产业链伙伴间的

完成数据生态系统。

•系统政据•系统间数据传输•系统间数据整合•接口数据层•数据共享

•手工数据•组织间睢传0•异构系统MM含•数据分析

•外部瞰.内外部数据传0•实时数据整合•汇总数据层面•数据智能

•非结构化数据•结构与非结构数据•准实时数援层•数据服旁

整合

实时数据中心•总体目标

定标准建体系

・建设企业经营监管

•实现企业自上而下

的决策与管控分析

的数据管理规范与

体系、多屣级、妥

标准的顶层设计

角色、多箱域

•跨业务、跨组织、

"实现由“数据更

跨领域统一标准与

动”的企业经营与

规范

管控目标

搭平台立应用

•建设企业级的数据•实现知识共享、监

・理平台，实现M控颈警、运营评价、

实时数据中心"的决策分析.数据普

数据生产.数据传能、数据眼务等多

输、数据聚集、数种数据应用方式,

据整合.数据存储满足“用户至上"

全过程，为数据应的企业要求

用R定平台基础

实时数据中心•数据驱动

数据驱动会对管理、业务、技术三方面影响思想、思维、文化

数据架构

数据标准

数据质量

管理数据服务

数据驱动

商业模式创新

业务

技术营销策划

流程绩效优化

数据管理规模：GB-)TB、PB分析决策

数据管理类型：行存储、列存储

指标监控

数据服务：DaaS

数据挖掘：OLAP、DM、机器学习、R、Spark

数据集成：ETL\ELL实时、MDM

被提采集：ERP.CRM.在线.移动

01/企业实时数据中心的理解

目录

CONTENTS02实时数据中心解决方案

03/用友数据平台产品介绍

04/成功案例与最佳实践

实时数据中心•整体架构

业务系统数据仓库非结构化

半结构化

MPPtJtfgffUDH

财务【高价值望度结构化数据）（低价值密度数据）

人力存储

供应燧

DM[DM

资金

：）i>s[ODS][00S

预算

相❿M拿引,

压维寸术ISQL优化

商务

流处理技术

具他大表kUI并行敷索teg

实时数据中心

数据仓库构建过程

关键

步骤@数据探查数据模型@数据集成@数据存储@数据应用

数据探蛰【数据模型数据集成4；数据存储1勉数据应用

梳理应用系统、数构建企业信息的完整多异构环境下的数据数据仓库设计方法定义数据的应用类

据流、数据关联、统一数套模型，包含整合、多数据源下的数据仓库总体架构型、应用对象及应

数据分布等现状，了现有系统的数据实结构化和非结构化数数据仓库部署架构用范畴.

为后续工作做好基体和实考间的关系、据整合、同时实现各应用方式：

础准备.属性、定义、描述和级组织之间的数据传数据接口型

范例，综合展现数据输.云端自助型

之间的关系，并适应移动分析型

新的数据要求.

❶数据治理

主数据规范元数据规范数据集成规范数据质量规范数据安全规范

实时数据中心•数据治理

数据治理中的标准贯穿整个数据仓库构建过程，是项目成功的有效保障，内

容包含但不限于如下：

数据源数据采集数据服务应用

手工分析报表

绩效评价

A

7

D

V经营监控

自动C

D

业务系统C问题发现

数电服务

商机挖掘

九个统一标准

实时数据中心-数据治理数据标准与规范定义

数据标准规范是对企业客户管理所涉及的各项数据的定义与解释，以及数据质量及安全性要求的统一定义，主要内容

包含数据在业务层面的定义和在技术层面的定义.

数据在业务层面的定义可称为业务标准，主要包括信息

大类.信息〃境、英文名称、中文名称、业务含义.数据

计理部门和重要程度等内容

口界业务标常

根据企业的业务助g特点,对来源于各个系统中的数据

实体进行统一代码定义，包括定义代加号、中文名称、英

文名称.业务含义.编码规则.字段规则等内容，实现各个

系统I司数据的一致性

标准代码定义

­代码9号代码1号（鑫

•英文W称代仁的英文名称

代•中文名林代旧的中文*林

叫

数据的技术标准，从技术层面描述数据项的定义.基•女务含义代内的♦务含义

败据的技术标准包括：数据类型.数纲格式、有效值本

是否可空、缺修值等内容伯•定义原卡说明代码的定义屎则•如果用外就标清

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实时数据中心・数酱矗量原则与流程

目飞

•唯一性：数据定义的唯f

•一致性：同T言息项数据在系统内或不同

系统间保持一致、口径的T性.

•准确性：数据正确的体现真实情况，数据

符合具体业务规则

•关联性：数据项取值满足与其他数据项之

Fyi间的依赖关系.

-完整性：对一项业务数据的完整性进行缺

ffiiR1n『：iiii©Il失考察、所必须的数据项及数据项的必须

属性均被记录

•有效性：数据符合已定义的格式规范、有

效的数据格式或数值

・正确性：ETLa程正确也加工过程正确

j

性/数据整合正确性/模型正确性;展现正确

性

•可用性：主要体现在使用的效率上

•时效性：能够按照业务需求集市产生所需

的数据

•充足性：在保证数据正确性基础上对主要

业务专题提供足够的数据进行高精度的分

析

实时数据中心-数据治理

数据仓库安全架构

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安全与风险识别模型

实时数据中心•数据探蛰

生产数据来数据与应用业务实体间上下级组织

源分析分布关系数据流转间数据流转

单位

系狡效1K3者方式

产品8称及应用使用目前系无系袋/革

系经供应商年琳里/集中/分修效据类型

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同级子公司项目公司财务系线用友HC6.3ORACLE10240GIG/月源中富理北务处理

子公司项目公司人力系统用友贰1633ORACLE”北务处理

报表♦谡系

子公司项目公司打据埴报

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同圾子公司项目公司内容邕理独立系统政■扶・

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手工龙行轨

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K5掘处理上承

运■监控

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实时数据中心•数据探蛰

生产数据来数据与应用业务实体间上下级组织

源分析分布关系数据流转间数据流窜。

通过数据的业务分布与系统应用分布的分析方法（CRUD矩阵）形成数据分布矩阵

CRUD:表达了数据实体也功能的关系、CD事件提供了数据仓库的数据源的数据质量和数据完整性信息、U事件

对数据仓库的维护具有重要意义.

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实时数据中心•数据探查

生产数据来数据与应用业务实体间上下级组织

源分析分布关系数据流转，间数据流转

数据实体间的数据流转；

业务数据实体之间关系：各系统之间数据流转关系，数据关联关系，及接口定义.

工程楣工商务物资与设备劳务胴务

々MH

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限

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实时数据中心•数据探直

生产数据来数据与应用业务实体间上下级组织

源分析分布关系数据流转/间数据流车至

组织间的数据流转

不同组织间的数据流转：包括同级组织横向数据流转，上下组织纵向数据流转

实时数据中心•企业数据模型

厂♦使企业数据从部】不♦统一企业核心业、

♦找出多个系统相

门级提升至企业级务概念，作为业务关和重合的信息，

♦实现信息姿产的部门与业务部门，减少多系统之间信

协同与共享业务人员和业务人息的重复定义

数据与应用分题统一直询口径

企业数据模型设计目标

提高数据质量规范数据标准4整合数据资源k

♦在建设业务系统♦在业务系统数据交数据仓

时作为其逻娼数据换、整合时，作为系统库的设胆数据模里.整

合来自不同源系统的数

模型的重要参考，最之间信息交换标准的

抠

终实施全企业数据密考，以及。DS层数

存储标胭统一

实时数据中心•企业数据模型

数据模型建设层级

概念模型

定义了企业级的主题域、层面、

主要的实体及实体间的业务关系

逻辑模型

对概念数据模型的进一步分解和

细化，描述模型实体以及它们如

何关联

物理模型

描述模型实体的细节，包括通过

使用特定的（数据库产品如何实

施模型的信息。

实时数据中心•数据集成

数据集成是数据仓库建设中最复杂也是耗时最多的一个环节，此步骤直接影响

项目整体进度与质量，数据集成包含但不限于如卜.内容：

异构整合：1

区域异构.网络

异构、系统异构、

数据格式异构等

异构环境下的数,

据整合A

数

据实时数据非（半）结构

手工填报ESBETL

集集成化数据集成

成

总线结构

结构化与非结标多级填报数据采集基于日志海员多样数据

柔性扩展

构化的数据来准自动汇总数据清洗墙员捕捉分布集群部署

分布部署

源整合规数据校验数献骸实时同步极速处理架构

自由交换

范审核流程数据加我实时分析价值挖掘模型

数据共享

针对没有信息化

的数据资源，现

阶段可以采用填

报方式进行数据

获取

实时数据中心•数据仓库设计方法

正确的数据仓库模型选择，会使后续分析工作达到事半功倍的效果。

目前数据仓库常用的两种模型为星型和雪花型:

星型模型

模型____________主要优势________________________主要不足

星型模型ETLM杂度相对较低、杳询性能稍好数据冗余高

雪花模型数据冗余少ETI复杂度高、查询性能稍差

实时数据中心•数据仓库架构设计

DM是EDW存储数据的核心层.是对ODS第

ggggga合数据按主题、维电的深度整合

对整合层的数据按照主题分析的需要进

行汇总,实现数据的收敛

EDW

为各级各层用户提供综合存询统计、I:

应用数据层题分析、弓题分析以及决策支持

汇总数据层

整合数据层

是数据服务层,本身不存储数据.通过

提供玳实时批fit数抠共享和实时代询服

:t务来实现册系统数据共享

ODS针对ODS支撵的防系统生产报衣等应用

需要,根据主题的堆懂形成的企业统计、

汇总数据层汇总数据

整合数据层2秋翁经过数抠清洗、转换、整合后的业务数

接口数据层据，是ODS的核心数据层

接口存储从双业务系统采集的数据,作为进

数据层行数据整合工作的检时工作区.

实时数据中心•数据仓库部署模式

数据仓库部署一•般有三种方式，可根据企业实际需求选择合适的部署方式:

数据与应用全集中2集应用集中数据与应用全分散

集中式架构适川r集约化混合式适川j•集约化管理分散式架构适用广总部对

管理要求很高，各类业务要求高，业务系统分布部:级单位