大数据量报表展现系统建设方案详细

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1、.....大数据量报表展现系统开发方案----三期延续开发一、目标与需求该系统提出将信息中心建设成为数据集散中心、报表处理中心和决策辅助支持中心，成为信息资源管理体系的中心和枢纽。将分散在各个业务处理系统中的数据归集起来，为各级机构提供数据提取和查询服务；开发管理信息平台系统，实现综合查询与分析，实现综统报表、监管报表、业务报表等统计信息的共享，建立联动查询统计。依据总体规划，借鉴经验，广泛征求意见后，提出立项开发数据分析系统，拟实现下列目标：1、进一步的完善业务信息库，通过建立逻辑数据模型，按主题

2、整合业务数据，并建立适合各类专题分析需要的数据集市，形成企业级中央数据仓库，以中央数据仓库为纽带完成业务数据向管理信息的过渡；2、“工预善其事，必先利其器”，引进ETL、前端信息展现工具、系统集成门户等先进的数据仓库和商业智能解决方案，进一步完善管理信息平台技术架构，实现对数据的深层次挖掘，为各级信息使用者提供先进适用的分析管理工具，为管理部门提供个性化纯WEB信息展示平台；3、优化全报表生成、报送、管理和使用体系，凡是数据仓库可以生成的报表由系统自动生成，实现资产负债分析、经营业绩分析、客户分析、

3、风险分析和财务分析五个方面的专题统计分析学习参考.....，并为将来引进决策分析模型进行决策支持奠定基础。鉴于在项目整体开发阶段由于企业的自身业务调整和变化，特别是对前期调研所拟定的业务蓝图及相关开发计划进行了范围扩大的调整。导致前两期项目开发工作只完成其中一部分，在甲方的要求下此项目增加的开发范围作为三期工程（不排除报表业务继续扩大，项目需求继续扩大的可能），同时沿用此方案并需达到此方案中既定的目标来完成项目整体，且此项目需在本期结束后进入维护期。二、应用范围针对用户的不同级别，分别满足业务人员、

4、管理人员、高级管理人员以及决策者对信息的不同要求。三、与其他系统的关系数据挖掘系统项目完成后管理信息平台的系统架构将如下图所示，管理信息平台系统架构从大的方面可以分为两个部分：数据仓库和商业智能。数据仓库以方便查询为目的，打破关系型数据库理论中标准泛式的约束，将业务数据库的数据重新组织和整理，为查询，报表，联机分析等提供数据支持。数据仓库建立起来后，定期的数据装载(ETL)成为数据仓库系统一个主要的日常工作。学习参考.....业务应用资产负债数据库风险管理数据库财务分析数据库绩效考核数据库客户分析数

5、据库企业报表数据库信贷管理DCC、ALS外部数据人力资源数据抽取、装入、清洗、质量检查、转换、加载商业智能应用数据仓库建构数据获取数据组织信息展现图表查询多维分析数据挖掘报表PORTAL数据传输层中央数据仓库商业智能应用就是利用现代智能计算技术进行数据挖掘(DataMining)从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识，实现企业报表的生成与管理，实现资产负债、风险管理、财务分析、客户关系分析和绩效考核等经营管理信息的统计分析。四、项目主要工作内容数据挖掘系统项目的主要工作内容包括：（一）建设企业级数据

6、仓库随着信息技术运用的不断深入，积累了大量原始数据，而这些数据是按照关系型数据库学习参考.....结构存储，在更新，删除，有效存储(少冗余数据)方面表现出色，但在复杂查询方面效率却十分低下。为充分利用已有数据，提供复杂查询，提供更好的决策支持，就需要采用数据仓库(DataWarehouse)技术。数据仓库与数据库(这里的数据库指关系型数据库)的区别在于，数据仓库以方便查询(或称为按主题查询)为目的，打破关系型数据库理论中标准泛式的约束，将数据库的数据重新组织和整理，为查询，报表，联机分析等提供数据支

7、持。数据挖掘系统将以业务信息库归集的核心业务系统、ERP、CRM和一些外部数据等系统的原始数据为基础，以先进的数据建模理论对业务信息库进行重新规划，建立包括客户、产品、账户、交易、渠道和机构六大主题的基础业务信息库做为信息管理的基础数据支持平台。1、数据仓库的逻辑结构数据挖掘项目完成后的管理信息平台的逻辑架构将如下图所示。中央数据仓库的数据组织是商业智能中最重要的课题，中央数据仓库不是各系统数据简单的堆积，而是业务数据的有组织的存储。因此它不可能通过分析源系统来生成，而必须提前引入已成型的数据模型。

8、这一数据模型在数据仓库范畴称为逻辑数据模型（LDM），它必须具有灵活性和可扩展性，适应将来的业务需求的增加和变动。学习参考.....管理信息平台逻辑体系架构示意图数据源数据源元数据AdminToolsETL数据建模工具数据集市RDB数据集市RDB数据层中央数据仓库仓RDBMDB报表服务器应用服务器OLAP服务器应用层WEBServerPortalServerWEB层用户在数据层前是数据源和转换区，数据源是业务信息库中的原始数据，转换区用于存放从数据源抽取到的数据，并在