数仓开发软件公司分享数仓建设神器,让你从此不再发愁
  • 更新时间:2024-12-21 21:00:35
  • 数仓开发
  • 发布时间:5个月前
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数据仓库概念古老而根深蒂固,无疑在人们心中占据着不可磨灭的地位。其主要任务是为决策管理提供有力支撑和依据。因此,数据库工具的重要性不言而喻。


一、什么是数据仓库?

数据仓库通过一种新型的数据组织架构,整合企业各大业务系统的数据,为企业分析型应用提供数据支撑。从结构上,数据仓库将事务型应用系统的范式模型转换为面向主题的维度建模,这种结构更利于分析展现。从数据上,采集各大业务系统的数据进行数据集中,并对数据进行整合、转换、加载、标准化、提升质量,从而打破数据孤岛、提升数据价值,形成数据资产,赋予数据以管理决策能力。


随着互联网飞速发展,大数据时代的来临,传统数据库设计理论仍然被广泛应用,但其底层技术框架发生了变化。数据存储从常用的传统关系型数据库演变为多种存储方式并存,如NoSQL数据库、NewSQL数据库等。数据处理原来更多的是离线批处理,现在也有许多实时流处理架构。针对各大企业的信息化程度和不同应用场景,建设数据库工具需要针对具体场景选择合适的技术框架。



二、解决方案

我们服务了10多家数据仓库是重点打造的项目。自公司成立之初,就帮助企业和部门实施数据仓库建设,积累了丰富的经验。亿信华辰提供的数据仓库解决方案,包括有大数据仓库的分布式数据库管理系统PetaBase-i以及大数据实时分析平台PetaBase-V、数据库建模与ETL一体化产品数据工厂EsDataFactory等。




三、成功案例分享

数据工厂在实际应用中的成效如何呢?让我们通过实际案例一探究竟。

案例一:某银行数据库建设

为了全面满足某银行各项监管报送、分析决策类需求,基于数据库工具和商务智能BI技术,构建数据库和数据分析应用平台,为决策者提供数据支持服务。平台整合各业务数据,构建了经逻辑整合的、面向业务主题的综合应用数据库,能够支持高扩展性的辅助决策支持体系。通过数据补录手段对业务数据和报表数据进行分别进行人工补录,全面解决数据缺失、数据质量不高的问题。


使用数据工厂EsDataFactory,通过建模功能构建统一的符合企业数据标准的业务主题模型,通过ETL任务实现多源数据的整合、汇总,并根据业务规则创建数据质量检查体系,解决数据不准确、不一致等质量问题。该项目主要架构如下图:


案例二:国家电网一体化数据库应用平台

为建设“三型两网”,要实现电力流、数据流横向融合和纵向贯通,优先重点做好“大规划”业务技术支撑,而“大规划”体系的技术支撑单位,存在业务涉及面广,支撑部门多,工作中存在信息口径多、重复录入,信息交换困难,孤岛现象严重;业务数据协同、智能分析、辅助决策等深层次分析挖掘和综合利用不够;各项业务系统缺乏流程监控,精益化管理水平有待进一步提高等问题。


为提高信息化和精益化管理水平,建立统一、健全、高效的技术服务体系,亟需在“大规划”体系的技术支撑单位建设贯通各层级、集成各业务、信息高度共享的电网大数据综合管理平台。


电网规划大数据一体化平台拓展覆盖电网规划等全部规划领域,贯穿各层级,打通各环节,建设涵盖规划信息库、输电网规划、配电网规划、电网发展诊断、输电网成果管理和配电网成果管理六大块业务需求的全业务数据中心,全面支撑电网规划设计业务。


平台建设借助i@Report快速搭建数据采集平台,并通过亿信EsDataFactory完成各个业务系统数据的整合清洗,再结合亿信BI实现大规划、大建设成果的集中展示,快速完成数据采集、数据处理、数据应用的一整套流程。


数据库工具作为分析型系统的理论模型被逐渐应用完善,发展到今天,数据库工具已经成为企业信息化建设必不可少的重要支撑。亿信华辰的数据库工具-数据工厂EsDataFactory已成功应用于多个客户,经过无数项目的锤炼,成功证明其价值。


我们专注高端建站,小程序开发、软件系统定制开发、BUG修复、物联网开发、各类API接口对接开发等。十余年开发经验,每一个项目承诺做到满意为止,多一次对比,一定让您多一份收获!

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