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數據機房解決方案范文1
針對基金行業的發展趨勢及各基金公司的信息化現狀,廣州安正軟件科技有限公司(簡稱廣州安正,英文名稱BusinessMatrix)經過對基金行業業務的提煉,融合數據倉庫、商業智能等技術,開發了基金行業數據中心解決方案,將基金公司累積的大量離散數據資產,整合形成統一的數據中心,再基于可信、靈活的數據中心,實現數據知識化,完成數據價值鏈建設,從而輔助日常運作,支撐管理決策。BusinessMatrix基金行業數據中心解決方案包括以下內容:
整合數據,搭建基礎數據中心
數據中心的首要任務是整合TA、直銷、呼叫中心、估值、投資交易等系統數據,通過數據建模,經歷一系列的數據清洗、轉換過程,整合形成企業統一數據中心。
數據中心通過對企業層面數據的統一和規范,利用ETL工具對“臟數據”進行處理,確保數據的準確性、完整性和一致性;同時,通過數據倉庫的數據建模技術和數據分層技術,支持業務的各種數據和信息需要,以應對未來需求的變更與擴展,保證數據的靈活性與高擴展性。
搭建信息應用體系
數據中心利用BI工具開發、生成一系列業務報表、OLAP分析、儀表盤等信息資源,為用戶日常業務提供支持。生成的各種報表通過信息門戶集中,實現了便利的信息分類瀏覽功能。
通過BI前端工具對數據的展現加工,融合管理思維、模型與方法,面向業務實現數據知識化,便捷企業管理者對業務的洞察、分析與預測,可信的數據支撐可靠的分析與決策。
各種類型的信息資源最終被信息服務門戶分類管理,并實現向業務用戶的快捷傳遞,包括系統查閱、郵件、短信、移動應用等多種方式,還可與OA等業務系統整合,實現信息在OA等系統上的,方便業務用戶的使用。
建立信息資源管理平臺
基金行業數據中心需從多個業務系統數據源整合數據,經過一系列的清洗、轉換過程,并通過多種前端應用工具將數據轉換為報表、分析等應用。整個過程中,涉及的業務系統眾多,數據結構復雜,如何確保數據中心的穩健運行,并在問題發生時及時地解決問題,以滿足業務對信息的需要,成為數據中心不可回避的一個重要問題;同時,數據中心涉及源系統、數據倉庫、數據集市、報表、分析、儀表盤等方方面面的數據相關資產,如何管理這些資產,確保這些數據資產更好地為業務起到支撐作用,是數據中心面臨的又一個重要課題。
廣州安正在解決方案中整合了自主開發的信息資源管理系統,整體地管理企業所有數據相關的資產,并管理數據流動的過程,全面管理了技術元數據、業務元數據以及過程元數據。同時,信息資源管理系統全面管理與監控數據中心的運行,確保數據價值鏈的高可用性。
數據機房解決方案范文2
關鍵詞：油田；數據倉庫；數據整合；聯機分析；數據挖掘；綜合應用
中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A文章編號：1007-9599 (2011) 11-0000-01
Henan Oilfield Data Warehouse Solutions Technology Practice
Li Heng
(Henan Oilfield Information Center,Nanyang473132,China)
Abstract:Paper by which data storage solutions of several key technology for development of programming practice for data management,technology and application of the key features and integrated enterprise development environment,and the web application database technology application,made to build an oil field of data that the application.
Keywords:Oil;Data warehouse;Data integration;Online analysis;Data mining;Comprehensive application
一、油田開發數據倉庫解決方案技術實踐的目的
數據倉庫是近幾年來出現的一項新技術，目前，數據倉庫技術在理論研究上有了較大的進展，圍繞數據倉庫解決方案的軟件產品也如雨后春筍般出現。但油田開發有其很強的專業領域特征，并不是照搬照抄能做到的。因為數據倉庫不是一個產品，雖然需要一定的軟件產品作支持，但數據倉庫本身必須根據企業自身的應用特點來構建。
經過多次調研分析和對比多家油田數據中心建設解決方案，我們認為河南油田數據中心建設的總體指導思想是要建設以數據整合和數據挖掘為核心的綜合性數據倉庫，在股份公司勘探與生產分公司和油田分公司建設現代化的數據管理與服務體系，形成集成的數據管理平臺，使得所有專業數據得到科學的管理。
二、油田開發數據倉庫解決方案技術實踐的總體設計
該平臺主要內容包括：
1.數據需求者根據需求，通過虛擬數據倉庫抽取出所需要的數據建立數據集市。
2.根據以建立的數據集市提供用戶數據挖掘、高級檢索、OLAP所需的相關工具支持。
3.數據集市還包含地震、測井等大體數據。
三、技術關鍵
（一）關聯模型
油田業務數據分別存放在不同數據庫的各類業務表或文檔中，這些業務表目前在各類應用系統中往往只能做到簡單列舉，無法揭示各類數據之間的聯系，也難于得到綜合的數據報表。虛擬數據倉庫的關聯模型就是要在各類業務表之間通過關鍵字段建立某種形式的關聯，從而為用戶綜合的數據查詢結果。
（二）元數據管理
元數據的定義一般泛稱為：Data about data（管理數據的數據）。元數據的具體定義和應用隨學科不同和應用領域不同而異。在石油領域，元數據是描述一個具體的油田數據庫數據資源對象（數據集或數據），并能對這個對象進行定位管理，且有助于它的發現與獲取的數據。
在具體實施中卻存在著一系列難點問題需要解決，例如：
1.在石油領域里需要定義怎樣的數據格式？
2.元數據的規模有多大？
3.如何將元數據的定義與數據源進行抽取、過濾、轉換、映射關聯在一起，從而實現元數據定義的自動化？
4.如何為元數據管理提供完整易用的操作界面（甚至是圖形化的界面）？
考慮元數據在數據倉庫中的作用，我們著重對元數據進行了內容設計、結構設計與編碼設計。我們設計新的、科學的“源數據庫―元數據庫―實施項目庫―結果數據視圖”多層數據庫架構，并采用界面定制、模板定制、計算公式定制等多項技術，提高系統的適應性和生命力。
（三）數據集市模型
采用雪花型的模式，實體表中存放著與石油相關指標數據，維度表主要有地區、時間和指標等維度等，另外地區維又和行業、隸屬關系等動態維度進行關聯。在這種數據集市模型下，可進行地區、時間和指標三個方向的任意組合查詢?？蓪崿F跨年度、跨專業的查詢和分析。
（四）數據存儲架構
服務器平臺的數據存儲采用NAS模式，專業數據庫應用平臺采用SAN模式，分階段改善現有網絡的數據服務水平，提高網絡系統運行的穩定性。
（五）聯機分析
我們在技術實踐中借用了sqlserver olap services聯機分析服務器，利用控件技術開發了瀏覽器上應用的客戶端工具，以擺脫服務器運行環境的限制。
聯機分析工具僅是一種工具軟件，而真正給提供給用戶使用時必須建立起應用模型，即多維數據集，這是需要進行一定的需求分析工作的，而且是在數據倉庫（集市）建立成型的基礎上進行的。
（六）數據挖掘
OLAP局限在對數據的統計分析處理，而數據挖掘是通過某種算法，對數據倉庫中的數據進行學習，獲得隱藏在數據內部的內在關系和相關知識，用于分析、預測和描述。目前已經比較成熟的數據挖掘算法有粗集方法、遺傳算法、決策樹方法、神經網絡方法、公式發現、模糊論方法等。我們在技術實踐中開發應用了聚集、決策樹、神經網絡的挖掘算法。主要是應用Matlab、SQLServer等提供的功能或開發接口進行的軟件開發實踐。
三、結論與建議
石油企業成功的一個關鍵要素是它們所擁有的知識資源。如何管理好這些知識是競爭的一個關鍵。數據倉庫解決方案的應用在油田開發領域有著廣闊的擴展空間。通過我們的技術實踐過程，我認為，作為油田這樣一個大型企業，完全可以結合油田開發生產實際情況，開發出具有石油專業領域特色的數據倉庫應用。最終構建一個統一的、標準的、集成的、能夠包容各業務流程的數據中心體系架構和數據交換和共享平臺。
參考文獻：
[1]蔡自興,徐光v.人工智能及其應用[J].清華大學出版社
[2]勝利油田編制.勝利油田信息化框架構建研究.2003,9
數據機房解決方案范文3
關鍵詞： 大數據；精準營銷
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2015）29-0007-03
大數據作為一種新興的數據處理技術，最早可追溯到20世紀80年代的美國。如今，商業銀行在信息化的迅速發展中，產生了大量的業務數據、中間數據和非結構化數據等。大數據需要做的就是從這些海量數據中提取出有價值的信息，為商業銀行的各類決策提供參考和服務。匯豐、花旗和瑞士銀行是數據挖掘技術應用的先行者。在國內的商業銀行中，大數據的思想和技術也已逐步開始在業務中獲得實踐和嘗試。
基于大數據的精準營銷方案是利用大數據平臺的模型分析結果，挖掘潛出在客戶，實現可持續的營銷計劃。
1 應用基礎
1）物理基礎。利用Hadoop平臺作為大數據架構的物理基礎，首先需要對商業銀行整體的數據量作出評估，計算出需要設置的節點個數。在此基礎上確定Hadoop中的每一塊組件是否適合并能滿足目前及未來的業務處理需求。Hadoop的物理架構如圖1所示。
2）數據基礎。商業銀行需要在對內外部數據梳理、清洗、整合和建立映射的基礎上，將各類不同數據關聯成為一個有機整體，并構建統一的數據劃分維度體系，以此作為大數據平臺的數據基礎。
數據基礎基礎主要由四大部分組成：數據采集模塊、數據冗余模塊、維度定義模塊、并行分析模塊，如圖2所示。
2 應用需求分析
為獲得更好的精準營銷效果，并實現全流程的精準營銷解決方案。整體的應用目標是希望依托大數據平臺的分析結果在線獲取客戶的各類信息，再通過模型分析、客戶個性化需求、不同產品的特點等，在客戶與產品之間建立精準的對應關系。在業務操作上，還應當能幫助客戶經理對客戶做出準入判斷、提供營銷方案、實現限額管理、定價指導等智能決策信息。這些應用目標可以拆分成如下應用需求：
1）客戶挖掘功能。精準營銷的首要目的就是尋找目標客戶，只有尋找到精準的營銷對象才可能實現最終的精準營銷結果?？蛻敉诰蚬δ軕攺牟煌嵌取⒉煌肋M行挖掘，最大程度發掘潛在客戶群。
2）智能決策引擎。在獲得客戶挖掘結果后，精準營銷應用的下一步功能應當是針對具體客戶，提供一整套智能決策方案，包括客戶準入判斷、產品推薦、定價指導等。對于集團客戶、上下游客戶或關聯方客戶等，還應當能夠提出整體的營銷計劃。
3）業務統一工作平臺。精準營銷系統除了可以提供精準營銷的方案、計劃等決策結果，還應配備完整的業務操作平成業務實現。業務統一工作平臺可以實現整個精準營銷從客戶挖掘直至業務完成的各工作環節，最大化程度縮短業務操作流程、減少貸前調查復雜程度，實現精準營銷的“一站式”操作。
4）全生命周期的營銷計劃。精準營銷的應用不應只以單次營銷為目標，而是應當從縱向和橫向兩個方向提供持久的精準營銷計劃?？v向的可持續是指跟隨客戶的成長過程，在客戶不同時期提供適時提供客戶需要的產品和服務；橫向的可持續是指通過集團客戶、上下游客戶和其他關聯方客戶不斷挖掘目標客戶，擴大精準營銷范圍。
3 系統功能詳述
下面針對應用需求分析，從系統實現上把應用需求分解到系統功能點上進行詳細描述。
1）客戶類型初分。對于不同類型的目標客戶，精準營銷模型應當給出具有針對性的營銷方案。因此需要對大數據平臺里的所有客戶進行類型的區分。建立合理的客戶類型初分體系是精準營銷的基礎。客戶類型初分可以按照圖3給出的體系進行劃分。
值得指出的是，在精準營銷應用中，對公客戶和零售客戶并非完彼此獨立。完備的精準營銷應用應當具備從對公客戶中挖掘零售客戶或從零售客戶中挖掘對公客戶的功能。
2）準入客戶篩選?？蛻魷嗜牒Y選是對客戶質量進行把關的工具，良好的客戶準入篩選標準是確?？蛻糍|量、引導客戶結構的保障。實踐中考慮根據大數據平臺的黑白灰名單對客戶的準入進行判定：原則上白名單客戶屬于精準營銷判定的推薦客戶；黑名單客戶則是禁止準入的客戶；灰名單客戶可設為風險提示類客戶。
3）客戶信息整合及驗證。利用大數據平臺打通內外部數據、不同業務數據、不同結構數據之間的壁壘，形成以客戶為中心的“一戶一條”數據記錄。
為確保精準營銷結果的準確性，還應建立嚴密的客戶信息驗證機制?？蛻粜畔⑿ｒ灠瑑煞矫妫阂皇清e誤信息的驗證，如同一企業在不同系統中的行業分類存在差異，大數據平臺將設置校驗規則判定哪一來源數據正確，并自動用正確數據覆蓋錯誤數據；二是數據時效的驗證，如大數據平臺有多個來源提供某個企業的營業執照有效期，系統將自動獲取最新的日期作為改企業的營業執照有效期。
4）客戶及場景標簽設定。根據精準營銷的不同角度設定不同類別的標簽，標簽應當具有靈活性，可以隨著業務發展和精準營銷場景的變換隨時增減或改變。標簽的設定主要包含以下幾類：
客戶標簽： 主要區分客戶的屬性特征，如職業信息可設定諸如企業高管、普通白領、職場新人、全職媽媽、小企業主等。
事件標簽：主要根據客戶生活場景或者銀行業務場景設定標簽，如對于客戶生活場景可能出現的標簽包括買房、買車、裝修、出國等。
數據機房解決方案范文4
1. 異構數據庫聯合使用與分布式對象技術的背景、發展歷史及目標
網絡計算模式已得到廣泛應用，Internet技術使全球范圍信息傳遞易于實現，直到近期發展起來的電子商務也倍受業界關注。在企業內部使用Internet技術建立的Intranet使企業能在信息基礎上實現現代化運營。在上述應用中，網絡是支撐，信息源是基礎，處理與應用是精髓。就信息源而論，含有多種數據庫系統是客觀現實，因歷史原因，有層次、網狀及關系數據庫系統，還有近幾年發展起來的對象－關系及面向對象的數據庫系統。對一個大的企業，各部門使用不同的數據庫系統經常出現，不是人們刻意追求異構數據庫，而是現實中難以避免。即使是一個經過信息規劃的企業部門，因時間推移，人遷，以及數據庫技術的發展和數據庫市場的變化，都可能造成異構數據庫的局面。各數據庫公司的技術都在發展，也造成這些公司不同版本的數據庫系統并存。因此在網絡環境下，異構數據庫存在，要求異構數據庫聯合使用的要求會長期存在下去。
對用戶而言，希望屏蔽掉各種層次的異構特性，不必知道各物理數據庫系統的知識，不必自己去進行數據轉換和匯總結果，而簡便的全局查詢得到一個綜合結果，這就是異構數據庫聯合使用技術主要的研究內容。
：7000多字 參考文獻
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數據機房解決方案范文5
【關鍵詞】電信數據平臺 Lambda架構 離線批處理 實時計算
1 引言
電信數據平臺承載著電信網中各類用戶數據的收集過濾，存儲聚合，分析挖掘等功能，為企業對于用戶的各種決策提供一定數據支撐。同時，電信數據平臺也通過收集相關的信令數據，監控電信網的實際運行情況，是企業的核心系統之一。
傳統電信數據平臺由數據倉庫和關系型數據庫構成。數據采集端收集各種信息，如用戶狀態，用戶位置，終端日志，網絡狀態等一系列異構的數據信息，并統一匯總到數據倉庫。數據倉庫中存儲有全量信息，通過運行各種ETL程序，將龐大的數據倉庫的信息分門別類轉移到例如Oracle，DB2，Sybase等各類關系型數據庫的各個表中。數據分析人員一般通過類似于商業智能的平臺，通過撰寫SQL語句，提取關系型數據庫中的有用數據，來簡單的分析各類問題。傳統的電信數據平臺，具有集中式，造價昂貴，部署和運維復雜等特點。在相當長一段時期內，由于單位時間生成的數據規模沒有顯著增加，沒有到達數據庫的使用瓶頸，傳統的電信數據平臺可以較好的應對各種需求。但隨著單位時間內，采集端生成的數據飛速膨脹，每天生成數十億乃至上百億的各類異構數據需要存儲和分析，傳統的電信數據平臺逐漸暴露了其不足之處。
傳統的電信數據平臺組織方案有以下兩個方面的不足需要改進。首先是對于海量數據存儲和查詢較為困難。中心型的關系型數據庫難以承受較高的用戶查詢負載，并且關系型數據庫的成本開銷較為昂貴，并不支持簡單的線性擴展，若采用數據庫分庫和分表等輔助手段，則整個數據平臺的復雜性有較大提升并且難以維護，所以傳統的電信數據平臺不能應對海量數據的存儲和查詢。第二點不足是實時性不足。一般而言，數據在數據倉庫構建就需要很長的數據，由數據倉庫經ETL程序歸并到各類數據庫同樣耗時巨大且有很多冗余的處理，同時批處理系統分析數據的延時在小時級別以上，隨著越來越多數據采集端的部署，數據產生速度越來越快，規模越來越大，實時對數據進行分析，并把結果進行可視化，對于實時監控的需求越來越重要，傳統的電信數據平臺延時較大，不能夠適應數據實時性的要求。
針對以上分析的不足，本文提出一種基于Lambda架構的電信數據平臺解決方案。Lambda架構，是Nathan Marz提出的一個實時大數據處理框架，具備高吞吐量和低延時的特點。本文結合Lambda架構，闡述了新型電信數據平臺的基本構成和各層的職責，同時也具體介紹了各層使用的互聯網開源大數據項目，描述了整個工作流程和數據流向，體現了新型電信數據平臺具備的高吞吐量，低延時，高容錯性的特點，解決了傳統電信數據平臺難以應對海量數據存儲和查詢，以及不能實時分析的不足。為電信網各數據平臺在新需求下的轉型提供了一個良好的嘗試。
2 相關技術介紹
2.1 Lambda架構
Lambda架構是由Nathan Marz提出的一種大數據處理架構，結合了批處理計算和實時計算的特點，融合了不可變性，讀寫分離和復雜性隔離等一系列架構原則，具備高容錯、低延時和可擴展等特點。一般分為批處理層，服務層和速度層，如圖1所示。
批處理層對全量數據進行迭代計算，全量數據可以認為是一個不可變的持續增長的數據集。批處理層對于全量數據進行批處理計算，得到批處理視圖，存儲到服務層。服務層可以根據查詢條件，對批處理視圖的結果進行再次合并等處理。批處理層通過定時的重復批處理視圖的更新，可以保證數據的高容錯性，但是計算時間一般較長，延時較大，適用于全局規模的分析和預計算。批處理層一般由大數據批處理框架來實現。
服務層的任務是對于用戶查詢提供支持。它根據查詢條件，隨機訪問視圖，組合批處理視圖和實時視圖的結果，最終反饋給用戶。服務層一般由NoSql數據庫實現，但是為了降低復雜性，不允許對視圖結果進行隨機寫操作，僅提供對于批處理視圖和實時視圖的加載和隨機讀取操作。
速度層負責實時計算增量數據。由于批處理計算比較耗時，隨時而來的實時增量數據等不到有效計算，通過引入速度層解決這一問題。速度層只處理最近的數據，采用快速，增量的算法，通過實時計算，維護較小規模的實時視圖，是對批處理視圖更新是較高延時的一種補充。同時，由于全量數據計算的準確性，允許批處理視圖最終覆蓋實時視圖。速度層一般由消息系統隨時拉取新增的數據，并通過實時流式計算框架完成實時視圖的生成。
2.2 Hadoop
Hadoop是一個處理海量數據的分布式系統基礎架構。Hadoop 2.0架構由HDFS，YARN和MapReduce構成。HDFS是Hadoop中的分布式文件系統，它將海量數據存儲于DataNode中，由NameNode維護各DataNode的元數據信息。YARN是Hadoop中的資源管理系統，監控每個節點，并協調MapReduce任務的分配。MapReduce是Hadoop中分布式數據處理框架，它將數據處理分為兩個階段，即Map和Reduce兩個階段，提供批處理并行計算的框架。對于Map階段，對輸入數據應用Map Function，執行結果為Key和Value的元組，相同Key的元組通過執行Reduce Function進行合并，最終生成結果。Hadoop有很豐富的其他組件支持各種需求的分析，如Pig，Hive，Impala等，這些高級工具可以自動將高級原語翻譯為MapReduce任務執行，有更好的使用體驗。本文，Hadoop作為Lambda架構中批處理層實現，全量數據存儲在HDFS上，應用MapReduce計算，生成批處理視圖。
3 結束語
本文結合Nathan Marz提出的Lambda架構和電信數據的特點，提出了基于Lambda架構的電信數據平臺解決方案。本方案既可以通過全量數據的定期迭代計算，離線分析電信網收集的相關數據，生成批量視圖，同時也可以通過流式計算框架，對增量數據進行實時分析，生成增量視圖。同時，將批量視圖和增量視圖聚合，一起組合為查詢服務，使得平臺既有實時系統的吞吐量，有具備離線系統的完備性。
參考文I
[1]Marz N，Warren J.Big Data：Principles and best practices of scalable realtime data systems[M].Manning，2015.
[2]Chaudhri A B."Next Gen Hadoop：Gather around the campfire and I will tell you a good YARN"[J].
[3]Yang W，Liu X，Zhang L，et al.Big Data Real-Time Processing Based on Storm[J].2013，8（01）：1784-1787.
數據機房解決方案范文6
新的希捷混合云解決方案組合包括：希捷備份與恢復軟件，希捷云備份與恢復服務2，希捷備份與恢復私有云，以及希捷數據管理服務。這些解決方案將通過希捷及其增值經銷商（VAR）和托管服務提供商（MSP）交付給包括中小企業至企業用戶在內的客戶，用于其部署私有、公共及混合云項目。
Enterprise Strategy Group數據保護高級分析師Jason Buffington表示：“基于各種因素，各種規模的組織機構都在向云轉型，數據保護必定是重點關注問題之一。內部部署的解決方案是滿足用戶對數據可用性和可恢復性預期需求的重中之重，但是云對備份與災難恢復準備和異地/長期數據保留也非常重要。值得注意的是，IT需求終于與希捷EVault技術推出近十年的目標重合：集異構和整體性于一體并且與云可擴展性緊密結合的備份設備。有趣的是，希捷始終致力于滿足IT對‘硬盤+云’混合型數據保護方式的需求，基于此，他們近期不斷推出高擴展性、運行速度和管理創新的產品，并持續融合產品組合?！?/p>
Pixius Communications首席商務官Skip Womack表示：“希捷能夠幫助大家省時、省心和節省成本。我曾在多家財富500強企業擔任過CIO，在備份解決方案上花費過大量資金，但緩慢的運行速度慢且費時費力的性能無法滿足我的需求，而希捷卻幫助我輕松地解決了這些問題?！?/p>
IT團隊面臨的最大挑戰之一是必須縮短數據備份與恢復的時間。希捷的備份與恢復解決方案能夠迅速進行部署，最大限度地縮短備份所需的時間，簡化管理，并且立刻恢復數據。同時，借助新的希捷數據管理服務，使用者可以在無人工操作的狀態下分析數據使用情況，并推薦最經濟有效的存儲層供數據駐留，從而幫助客戶降低其總體擁有成本（TCO）。該服務使得客戶能夠滿足合規要求，實現策略執行和數據管理。
希捷高級副總裁兼云解決方案總經理Mike Palmer表示：“目前，我們的客戶和合作伙伴面臨著爆炸式的數據增長，嚴格的合規要求，物聯網等非傳統應用的成本和復雜性，大數據以及軟件即服務的快速發展。而與此同時，IT預算沒有增加，組織機構面臨著網絡安全威脅，并且數據中心的運營占用了核心業務的更多時間。但是，我們現在能夠應對這些挑戰――通過新的性能、擴展性、可用性和管理解決方案，簡化運營的復雜性，為客戶和合作伙伴重新找回經營核心業務的時間?！?/p>
