XXX商业银行数据仓库系统完整解决方案-(上半部)课件.pptx
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1、XX商业银行数据仓库系统解决方案,XX商业银行数据仓库系统解决方案,公司介绍,高阶设计,实施方案,方案小结,最佳实践,公司介绍,总体架构,主题,Q & A,公司介绍高阶设计实施方案方案小结最佳实践公司介绍总体架构主题,3,Longtop BI基础数据平台行业背景,数据交换数据交换体系,数据加工数据处理环境+数据整合模型,数据服务综合应用平台+多层次数据服务,系统剧增;网状交换,数据化经营对数据的需求数据加工资源重复投入,业务系统减负;T+1数据需求业务创新带来应用的多样化,解决,问题,数据配套数据治理+数据安全,数据质量、数据标准、数据安全问题,3Longtop BI基础数据平台行业背景数据交
2、换数据,Longtop BI基础数据平台典型案例分析,Longtop BI基础数据平台典型案例分析,公司介绍,高阶设计,实施方案,方案小结,最佳实践,公司介绍,总体架构,主题,Q & A,公司介绍高阶设计实施方案方案小结最佳实践公司介绍总体架构主题,主题,公司介绍公司介绍总体架构主题方案小结最佳实践实施方案高阶设计,7,背景与需求,背景:整合所有的业务系统源数据,准确完整地分析南充市商业银行现有的数据及其流向,建设一套强大的基础数据平台整合系统:一阶段:核心、外汇、财务管理、信贷管理、卡平台、综合前置;六个系统二阶段:网上银行、人行支付、电话银行三个系统建设范围:基础数据平台建设KPI仪表盘业
3、务报表应用绩效考核系统,数据源接口设计公共数据标准化仓库模型设计指标库设计应用模型设计总体框架设计ETL作业设计ETL调度平台建设BI门户建设,KPI指标梳理KPI仪表盘框架设计KPI仪表盘开发及测试,业务报表梳理报表平台设计报表设计报表开发及测试,客户经理绩效考核系统调研及需求整理应用功能开发及测试数据应用开发及测试,7背景与需求背景:整合所有的业务系统源数据,准确完整地分析南,公司介绍,公司介绍,主题,背景与需求,公司介绍公司介绍总体架构主题方案小结最佳实践实施方案高阶设计,9,原则与目标,设计原则:实用性和适用性开放性、兼容性和连通性先进性高可靠性和可用性灵活性和可扩充性易维护性标准化总
4、体目标:业务目标:基础数据平台初步建设180张核心系统报表200业务报表,技术目标:系统搭建基础数据平台标准化数据进行处理,建立业务数据模型。支持主流厂商ETL、报表和展现工具。基于J2EE框架设计。采用平台化设计,支持功能性拓展。通过系统设计,保持统计结果的一致性。支持多用户并发查询报表和海量数据处理。提供报表管理功能。提供调度控制功能。包含元数据的管理功能。提供监控管理功能。支持水平扩展和垂直扩展。有效的数据质量提升策略和方法。具有数据分发和报表分发功能。支持集中式和分布式部署模式。扩充方便,修改灵活,操作简单。提供相关接口功能具有开放性,做到标准化、通用化。系统安全、可靠。按照软件工程要
5、求提供各类文档。,9原则与目标设计原则:技术目标:,系统规划蓝图,10,系统规划蓝图10,系统规划线路图,11,系统规划线路图11,逻辑架构,公司介绍,公司介绍,主题,背景与需求,总体规划,数据架构,ETL架构,物理架构,数据质量管理,运营管理,技术架构,逻辑架构公司介绍公司介绍总体架构主题方案小结最佳实践实施方案,13,本期逻辑架构,13本期逻辑架构,14,逻辑架构:系模块间关联,14,14逻辑架构:系模块间关联14,15,逻辑架构:系统间数据流向,15,15逻辑架构:系统间数据流向15,技术架构,逻辑架构,公司介绍,公司介绍,主题,背景与需求,总体规划,数据架构,ETL架构,物理架构,数据
6、质量管理,运营管理,技术架构逻辑架构公司介绍公司介绍总体架构主题方案小结最佳实践,17,技术架构,17,17技术架构17,数据架构,技术架构,逻辑架构,公司介绍,公司介绍,主题,背景与需求,总体规划,ETL架构,物理架构,数据质量管理,运营管理,数据架构技术架构逻辑架构公司介绍公司介绍总体架构主题方案小结,19,数据架构,19,19数据架构19,20,数据模型:总体设计,20,20数据模型:总体设计20数据标准层SDM基础数据层FDM团,21,数据模型:源数据缓冲层,21,层次设计源的统一数据采集区,主要存放增量数据数据结构接近于源,进行数据的临时保存可作为全行历史归档数据的提供者数据获取的两
7、种方式源卸数后主送直接抽取源系统增量获取的关键点确认增量数据的识别规则确认增量卸出的时间增量文件的接口规范定义,21数据模型:源数据缓冲层21层次设计数据标准层SDM基础数,22,数据模型:数据标准层,22,层次设计对数据缓冲层的增量数据进行标准化处理消除不同源在信息表达上的差异为后续的数据整合流程提供标准化基础标准化范围公共代码标准化数据类型标准化数据格式标准化,22数据模型:数据标准层22层次设计数据标准层SDM基础数据,23,数据模型:基础数据层,23,层次设计按主题对全行各业务系统的关键基础数据进行归类、整合和存储数据来源于数据标准层数据结构采用近源结构,可剪裁非关键数据制定数据保存策
8、略,保存全量快照或者明细表,保存关键数据的历史拉链维护稳定的主体模型,需求变更时通过辅表的方式关联,避免主体模型受到变更影响。主题划分对数据进行归类提高数据的使用便利性分为:团体、协议、事件、渠道、产品、总账、公用,23数据模型:基础数据层23层次设计,模型设计概述基础数据层,模型设计概述基础数据层,模型设计概述基础数据层(团体),模型设计概述基础数据层(团体),模型设计概述基础数据层(产品),模型设计概述基础数据层(产品),模型设计概述基础数据层(渠道),模型设计概述基础数据层(渠道),模型设计概述基础数据层(协议),模型设计概述基础数据层(协议),模型设计概述基础数据层(事件),模型设计概
9、述基础数据层(事件),模型设计概述基础数据层(总账),模型设计概述基础数据层(总账),31,数据模型: 建总ODS模型示例,31数据模型: 建总ODS模型示例,数据模型:加工汇总层,32,层次设计应用上共享的原子共性汇总,一次计算,多次共享源于应用需求,统一分析、统一提炼汇总主题划分交易汇总账户汇总客户汇总渠道汇总机构汇总,数据模型:加工汇总层32层次设计,33,数据模型:物理化,33,接口设计源是数据库时,从源直抽并直接加载到目标的直接用DataStage实现,无需接口。源是文本时,采用DataStage直接加载。文件直传由交换层直接实现,无需接口目标需要文本的,使用目标文本接口标准针对多个
10、目标的一致性应用,无需复杂处理的可以建立统一的数据视图,需要复杂处理的可以编制统一数据发布接口,为多个目标提供统一应用统一对外的XML报文接口标准存储优化设计确定索引策略确定数据存放位置确定存储分配稳定性设计不使用“select *”数据标准层SDM中尽量不删除和修改字段,只是新增字段使用辅表方式屏蔽源系统设计模型标准层入库设计数据筛选设计,33数据模型:物理化33接口设计,34,数据模型:模型设计工艺,34,划定数据范围,34数据模型:模型设计工艺34划定数据范围表级映射字段级分析,35,数据模型:模型设计工艺(示例),35,35数据模型:模型设计工艺(示例)35,ETL架构,数据架构,技术
11、架构,逻辑架构,公司介绍,公司介绍,主题,背景与需求,总体规划,物理架构,数据质量管理,运营管理,ETL架构数据架构技术架构逻辑架构公司介绍公司介绍总体架构主,37,ETL架构,37,37ETL架构37,38,ETL组件化,38,38ETL组件化38,39,ETL并发调度,39,39ETL并发调度39,40,ETL处理集群,40,40ETL处理集群40,41,ETL最佳实践,41,工具、组件积累Datastage开发规范,常见的Datastage错误处理、经典的场景案例、DatastageAPI开发等,41ETL最佳实践41工具、组件积累Stage Name,物理架构,ETL架构,数据架构,技
12、术架构,逻辑架构,公司介绍,公司介绍,主题,背景与需求,总体规划,数据质量管理,运营管理,物理架构ETL架构数据架构技术架构逻辑架构公司介绍公司介绍总,总体物理架构,总体物理架构,44,软硬件配置:软件配置建议,44,44软硬件配置:软件配置建议44软件类别软件功能配置1基础数,45,软硬件配置:硬件配置建议,45,45软硬件配置:硬件配置建议45系统硬件配置DB Serve,数据质量管理,物理架构,ETL架构,数据架构,技术架构,逻辑架构,公司介绍,公司介绍,主题,背景与需求,总体规划,运营管理,数据质量管理物理架构ETL架构数据架构技术架构逻辑架构公司介,数据质量:度量标准,47,非功能性
13、及时性:指数据刷新、修改和提取等的及时和快速性安全性:主要包括数据在传输、使用过程中的安全性扩展性:该系统数据体系在不满足业务需求时进行扩展的可能性与复杂度,功能性完整性:主要包括实体缺失、属性缺失、记录缺失和字段值缺失四个方面唯一性:指主键唯一和候选键唯一两个方面一致性:指统一数据来源、冗余存储和统一口径的一致性准确性:指计量误差、度量单位等方面的精确度合法性:主要包括格式、类型、值域和业务规则的有效性,数据质量:度量标准47非功能性功能性,数据质量:问题根源,48,缺乏明确、一致的数据需求定义数据不正确数据不完整数据不一致缺乏统一的数据规范规范不完整规范不一致缺乏数据质量问题解决的组织和既
14、定的流程缺少合适的组织来解决质量问题缺少制定合适的解决流程,数据质量:问题根源48缺乏明确、一致的数据需求定义,数据质量:解决框架,49,成立专门的数据质量管理团队高层管理人员把控,协调不同部门,不同系统间关系。制定数据质量规则不定期发现质量问题及解决建立统一的数据质量规则统一术语规范统一通用代码禁止对数据的直接修改,以新记录方式修改数据。建立并完善数据质量问题处理流程质量问题报告协调相关部门形成数据问题处理建议和方案执行方案,反馈结果质量问题持续跟踪数据质量长期治理在治理的规范,流程支持下,建立数据质量管理平台,数据质量:解决框架49成立专门的数据质量管理团队,数据质量管理,物理架构,ETL
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