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电力数据仓库解决方案

2013-08-20 11:30来源:IBM中国关键词:电力行业数据仓库IBM收藏点赞

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2. 多维服务器DB2 OLAP Server

系统功能流程图

数据仓库系统的实现需要经过以下一系列操作:

 数据仓库系统的实现需要经过以下一系列操作:

数据整合(形成统一视图访问分布式的异构或同构数据)

数据抽取(从业务源数据到企业数据仓库)

建立数据仓库的数据模型

 数据移动(从企业数据仓库到数据集市)

 建立数据集市的数据模型

 前台应用的定制

数据仓库实现过程

1. 企业级数据仓库的实现

企业级数据仓库是指集成了电力决策分析之所需的业务数据的关系型数据库,这些数据是经过鉴定的和经过清洗的,并由数据仓库管理工具定义其存储的数据模型和监控其数据导入操作。

建立企业级数据仓库的步骤包括以下五部分

数据模型的建立--数据模型是数据仓库的蓝图,它根据数据仓库的用户需求而设计。没有数据模型的数据仓库如同盖房子没有蓝图,其成功机会可以想见。成功的数据模型往往需要技术人员和企业业务人员的共同努力。

数据抽取--以定时或事件触发的方式实现对业务源数据的抽取,并将数据转移到企业级数据仓库。抽取方式包括全刷新和增量抽取方式;覆盖的源数据范围尽量广泛。由于数据仓库提供给用户的是准实时的数据,因此数据抽取的工作可选取定期地在业务系统空闲的时候进行,对反应时间的要求并非象交易系统那么严格。

数据整理--将抽取来的源数据进行去冗余、消偏差、数据格式转换等一系列操作,保证数据一致性,并进行数据汇总、聚合运算,使数据符合数据模型的要求。在此阶段工具应提供丰富的数据重组功能。在数据抽取和整理阶段,所有操作应自动完成并可自动进行作业管理。

数据存储管理--考虑到数据仓库的数据量相当大,数据存储的关系型数据库系统应支持大数据量的处理和访问。

 数据访问--对数据仓库进行的客户端访问,往往具有一次性操作数据量大、只查询不更新、操作方式多变等特征,与OLTP处理不一样。

这一系列工作完全可以由数据仓库管理软件配合后台关系型数据库来完成,IBM 就是通过可视化数据仓库和DB2 来实现的。

投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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