建设内容

　　(1)搭建数据交换平台，建设ETL应用，实现ODS到数据仓库、数据仓库到数据集市的数据抽取、清晰、转换与加载。

　　(2)开发决策分析应用，通过报表、即席查询、多维分析、数据挖掘等多种分析技术与工具，为各级管理人员提供多角度、深层次的数据分析及前端展现，辅助经营策略和管理方针的决策。

　　(3)建立综合信息门户系统，实现数据和应用程序简单、统一的访问，提供用户与用户、用户与应用程序、应用程序与应用程序之间的交互平台。集成 不同的应用程序和数据，以一种透明的方式提供给用户多个异构数据的一个简单访问点，并提供统一的协同工作环境，使用户能够随时在线交流。

　　数据交换平台

　　数据交换平台是数据中心数据域其他应用系统沟通的桥梁，是进行数据交换的基站。数据交换平台负责从各个业务系统采集数据，对数据进行清洗与整合，按照数据中心建设标准规范数据，形成核心数据库，并提供给其他应用系统使用。

　　数据交换平台功能由支撑功能与应用功能两部分组成。支撑功能是数据交换平台的基础，包括数据采集、元数据管理、数据交换服务总线、平台监控以及 安全管理功能;应用功能是指与具体业务系统相关的功能，应用功能利用数据交换平台的数据交换服务总线，以数据交换服务的形式为各业务系统提供数据共享服 务。

　　决策分析应用

　　数据应用分析系统是挖掘数据中心数据价值的利器。只有通过挖掘后的数据才能为用户提供有效的决策支持。系统基于SOA的架构，在能够满足业务性能要求的前提下，应用层有限考虑将决策分析功能封装为服务，提供给其他使用者调用。

　　1. 预定义报表

　　预定义主要指的是数据中心系统中所使用的固定报表。预定义报表系统从数据集市获取所需数据，对获取的源数据进行处理，生成报表的各项指标，并集成到信息门户当中，用户可以从Web页面直接调用，查看报表。

　　2. 即席查询

　　即席查询是指用户使用特定客户端连接到数据集市，针对关心的指标进行查询，然后根据查询的结果，随时调整查询方法。使用即席查询，用户可以按照变化的查询要求集市查询出在不同约束条件下自己所关心的特定指标。实现在维度和指标方面更为灵活、更为开放的自由组合查询。

　　3. 数据挖掘

　　数据挖掘又称为数据库的知识发现，是指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘出有趣知识的过程。数据挖掘提供丰富的数据挖掘 模型和灵活算法，挖掘结果能够转化为主流格式的图表，并可继承在其他的应用中。目前出现的数据挖掘系统主要包括集中式和分布式的数据挖掘系统，而每种系统 的具体结构及其各个组成部分也有多种不同的实现技术和实现方式。

　　4. 多维分析

　　多维分析系统通过OLEDB、ADO以及ODBC等数据接口访问数据仓库中的数据，OLAP负责实现多维数据分析，数据集市负责提取数据仓库中 的隐含知识和对OLAP结果进行深层次的分析处理。多维分析支持数据的多维概念视图，支持多个维度层次，能通过切片、切块、旋转、上钻、下钻等技术，提供 丰富的统计、分析等功能。

　　5. 数据展现

　　数据展现在数据中心应用系统中主要是利用第三方工具进行数据展现，展现工具要支持多维数据库，同时还要有很丰富的图表案例，使得展现出来的数据部至于太空洞，使图像更加生动，同时使得展现出来的数据更加真实

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