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电商大数据仓库

电气数据仓库建设规划方案V2.0 第 1 章 XXX 电气数据仓库建设项目介绍 . 3 1.1. XXX 电气数据仓库建设项目的背景 . 3 1.2. XXX 电气环境现状及需求分析 . 4 1.2.1. 项目目标 . 4 第 2 章 XX,p数据仓库系统总体架构方案汇总模型,基础模型,报表平台 E

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1、电气数据仓库建设规划方案V2.0 第 1 章 XXX 电气数据仓库建设项目介绍 . 3 1.1. XXX 电气数据仓库建设项目的背景 . 3 1.2. XXX 电气环境现状及需求分析 . 4 1.2.1. 项目目标 . 4 第 2 章 XX。

2、p数据仓库系统总体架构方案汇总模型,基础模型,报表平台 ETL平台 数据管控平台,报表应用,专题应用,技术,数据,应用,业务价值,管理驾驶舱完善 部门管理报表完善 CRM优化支持 数据库营销支持,模型扩充(数据接入) 数据供应(新增、迁移) 客户主题集市 分行数据规划,数据管控平台 平台升级完善,本阶段具备的能力: 应用:决策支持、数据分析支持能力;分行服务支持能力;客户主题分析 数据:全行。

3、邮储银行数据仓库解决方案,内容提要,2,总体体系 数据支撑平台 数据交换平台 数据中心 数据缓冲层 基础书局整合层 公共指标汇总层 数据集市层 历史数据中心 管理应用整合平台 主要管理类应用系统示例 附件:cognos简介,总体体系,3,源数据,核心系统,中间业务系统,国际业务系统,信贷业务系统,银行卡系统,资金业务系统,财务系统,电子渠道系统,综合柜面系统,数据中心,数据交换平台/文件。

4、BI,数据仓库(DW)建模与ETL的实践技巧,主要内容(一),一、什么是BI(Business Intelligence) (一)、什么是BI的定义? (二)、BI的诞生? (三)、基本技术 (四)、数据处理 (五)、数据展现 (六)、常用的BI 厂商和产品,主要内容(二),二、数据仓库的架构 (一)、什么是数据仓库? (二)、数据仓库和OLTP数据库的区别? (三)、数据仓库的架构模型有。

5、数据仓库技术解决方案,简述,目的是分享数据仓库技术,使数据仓库技术与项目的工作相结合。让项目组对数据仓库技术不再觉得神秘而遥远。 本次的分享并非是纯技术的分享,主要是讲解数据仓库技术如何在项目中使用。对于数据仓库具体技术,只会提到日常工作中常用的功能。 分享对象:项目所有人员,目录,数据仓库理念,数据仓库架构,数据仓库模型管理,3,4,数据仓库调度管理,6,7,2,数据仓库背景,1,1,4,5,成。

6、智慧决策数据仓库技术解决方案,简述,目的是分享数据仓库技术,使数据仓库技术与项目的工作相结合。让项目组对数据仓库技术不再觉得神秘而遥远。 本次的分享并非是纯技术的分享,主要是讲解数据仓库技术如何在项目中使用。对于数据仓库具体技术,只会提到日常工作中常用的功能。 分享对象:项目所有人员,目录,数据仓库理念,数据仓库架构,数据仓库模型管理,3,4,数据仓库调度管理,6,7,2,数据仓库背景,1,1,4。

7、数据仓库商业智能解决方案  数据仓库商业智能解决方案  数据仓库商业智能解决方案  目   录  第一章 概述 . 1 第二章 商业智能综述 . 2 2.1 商业智能基本结构 . 2 2.1.1 XX 数据仓库架构 . 3 2.1.2 数据仓库:用于抽取、整合、分布、存储有用的信息  4 2.1.3 多维分析:全方位了解现状  4 2.1.4 前台分析工具  4 2.1.5 数据挖掘  5 2.2 商业智能方案实施原则 . 5 2.2.1 分阶段、循序渐进的原则  5 2.2.2 实用原则  5 2.2.3 知识原则  6 第三章 XX 公司 BI 系统方案  7 。

8、数据仓库设计及开发方案,2020年4月21日,2,2.,3.,数据仓库设计数据建模,最佳实践构建高性能的数据仓库,数据仓库设计ETL设计,数据仓库设计建模过程,目录,数据仓库设计界面设计,数据仓库的开发应用过程,2020年4月21日,3,3.灵活性 能够很好的分离出底层技术的实现和上层业务的展现 当上层业务发生变化时,通过数据模型, 底层技术实现可以较为轻松的完成业务的变动,从而达到整个数据仓库系统的灵活性,1.业务核理改善业务流程 能够全面了解业务系统的业务架构图和整个业务运行情况 2)  能够将业务按照特定的规律进行分门别类和程序化,2.。

9、电力数据仓库系统解决方案 V2.0 - 1 - 电力数据仓库系统解决方案  电力数据仓库系统解决方案 V2.0 - 2 - 目录  1 背景  - 1 - 2 需求概述  - 2 - 2.1 电量分析 . - 2 - 2.1.1 基本指标  - 2 - 2.1.2 深度分析  - 2 - 2.2 供电可靠性分析 . - 3 - 2.3 电压合格率分析 . - 4 - 2.4 线损分析 . - 5 - 2.4.1 基本指标  - 5 - 2.4.2 深度分析  - 6 - 2.4.3 图形展示  - 6 - 2.5 装备水平分析 . - 6 - 2.6 人力资源分析 . - 7 - 3 解决方案  - 8 - 3.1 创建仓库模型 . - 8 - 3.1.1 主题 1 售。

10、数据仓库 技术架构 解决方案  数据仓库技术架构解决方案  IT 基础设施 软硬件平台 系统管理和维护 安全、备份、灾难恢复 迭代开发 需求变更、功能增长、数据增加 国地税征收 系统 非税征收 管理系统 文 件 缓 冲 区 / i nb / a r c / l og / ou t 接口 文件区 / w r k 数据仓库 E T L M D R (元数据存储) 业务元数据、技术元数据 SSA (细节数据暂存) 用来准备 S O R S O R ( DW 细节数据) 数据结构 独立于各数据源 汇总数据 用来准备 C ub e 反馈数据 数据挖掘结果 数据集市 R O L A P 关系型 多维立方体 M O LA P C ub e。

11、数据仓库模型设计方案,1.4 数据仓库模型设计,第一章 数据仓库原理,1.4.1 数据仓库模型设计方法概述 1.4.2 数据仓库设计的三级模型 1.4.3 数据仓库的概念模型 1.4.4 数据仓库的逻辑模型 1.4.5 数据仓库的物理模型 1.4.6 数据装载接口设计,1.4 数据仓库模型设计,1.4.1 数据仓库模型设计方法概述,数据仓库系统的设计与数据库系统设计的区别,第一章 数据仓库原理,1.4.1 数据仓库模型设计方法概述,数据仓库系统的设计可以分为数据仓库模型设计和数据装载接口的设计两大部分,其中数据仓库模型设计又包括概念模型设计、逻辑模型设计和物理模型设。

12、数据仓库及数据挖掘知识提升方案,提纲,数据仓库概念 数据仓库体系结构及组件 数据仓库设计 数据仓库技术(与数据库技术的区别) 数据仓库性能 数据仓库应用 数据挖掘应用概述 数据挖掘技术与趋势 数据挖掘应用平台,数据仓库概念,基本概念 对数据仓库的一些误解,基本概念数据仓库,Data warehouse is a subject oriented, integrated,non-volatile and time variant collection of data in support of managements decision Inmon,1996. Data warehouse is a set of methods, techniques,and tools that may be leveraged together to produ。

13、银行数据仓库系统技术方案 V2.8  银行 数据仓库系统 技术 方案  银行数据仓库系统技术方案 V2.8  目  录  第一章 系统总体架构 .  1.1 总体架构设计概述    1.1.1 总体架构的设计框架    1.1.2 总体架构的设计原则    1.1.3 总体架构的设计特点    1.2 EDW 执行架构    1.2.1 执行架构概述    1.2.2 执行架构设计原则 .  1.2.3 执行架构框架    1.3 EDW 逻辑架构 .  1.3.1 逻辑架构框架 .  1.3.2 数据处理流程 . 。

14、SPDB Project Training,数据仓库技术架构方案,议程,架构设计原理 整体架构说明 ETL架构说明,架构立方,逻辑架构层,物理,业务,信息,应用,技术,当前,转换,目标,逻辑层,方案,项目,操作的顺序,定义的 等级,起,止,经,成功由好的架构设计方法开始,业务,What is the business model, where is it going, how does it plan to get there? The requirements. The business process.,信息,What data。

15、电商大数据平台架构设计方案,现时较为热门的话题,互联网电商大数据,应用程序,应用服务器,文件,文件服务器,数据库,数据库服务器,小型电商网站架构,中型电商网站架构,大型电商网站架构,项目梳理流程,每一个步骤都是一个需求翻译的过程,应用系统与基础架构是两种不同类型的语言,应用系统 语言,人工翻译由于相互之间的不熟悉,如何确保需求翻译的正确性?,高并发,大流量高可用: 7*24海量数据用户分布广泛安全: 网站受攻击,密码泄露需求快速变更,发布频繁,基础架构 语言,端口数量核心层、接入层带宽速率VLAN划分IP地址规划防火墙QoS 负载。

16、智慧银行数据仓库平台应用解决方案,议题,数据仓库应用解决方案综合数据应用平台案例分享,财务与绩效管理,资产负债管理,客户管理,风险管理,监管与合规,IBM在众多银行实施案例的基础上,将基于数据仓库系统的应用划分为如下五个大的领域:,管理驾驶舱,零售客户信息管理对公客户关系管理客户细分管理个人积分计算客户评分模型客户流失概率模型客户聚类细分模型产品关联度模型营销活动分析事件式营销(EBM),全行统一指标体系利润贡献度分析机构绩效分析产品绩效分析渠道绩效分析客户经理绩效考核业务统计分析信用卡分析渠道分析中间业务分析财。

17、大数据仓库技术解决方案,简述,目的是分享数据仓库技术,使数据仓库技术与项目的工作相结合。让项目组对数据仓库技术不再觉得神秘而遥远。本次的分享并非是纯技术的分享,主要是讲解数据仓库技术如何在项目中使用。对于数据仓库具体技术,只会提到日常工作中常用的功能。分享对象:项目所有人员,目录,数据仓库理念,数据仓库架构,数据仓库模型管理,3,4,数据仓库调度管理,6,7,2,数据仓库背景,1,1,4,5,成功案例分享,数据仓库指标库管理,背景, SAP 2008,目录,5,数据仓库理念,数据仓库架构,数据仓库模型管理,3,4,数据仓库调度管理,6,7,2,数据仓。

18、2017/7/31,1,中国工商银行数据仓库建设情况汇报,数 据 仓 库 项 目 组,2017/7/31,2,日程安排,开发进度最终应用展现数据仓库架构,2017/7/31,3,二、 开发进展,2.1 个人客户关系管理(PCRM)2.2 业绩价值管理(PVMS)2.3 信贷台帐报表(CMIS-REPT)2.4 管理信息综合统计报表,2017/7/31,4,2.1 开发进展个人客户关系管理(PCRM),需求分析 2001/10/11-2001/10/31总体方案 2002/11/01-2002/02/28原型开发 2001/11/15-2001/12/31原型评估 。

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