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在构造过程中，需要根据源数据的相关性、电力的分析需求、主题内容相关性等方面，具体情况具体分析，来定义全局数据模型和主题共享内容，例如：综合指标主题里的综合指标与财务主题中的财务数据、营销主题的营销数据、内部机构主题有一定重叠，而综合指标主题分析的电力营销与电力客户主题联系性非常强，甚至可以进行归并。
3. 应用系统规划
对应用系统而言，每一个应用系统都与后台分析主题有密切的联系。在系统建设中，我们建立电力营销主题，可以支持电费收缴情况分析，并提供营销数据给经营管理指标统计应用和客户关系管理系统。
对于营销应用分析，我们可以采取的分析应用角度可以包括、但不局限于以下各点
电量销售情况分析，
电力需求分析，
典型用户分析(包括大型用电用户分析和欠费用户分析)，
电力市场需求预测(用电形势预测)，
业扩报装，
用电检查，
装表修试(包括电表统计和装表修试)，
等等
其中，电力需求分析分别从时间、机构、电价类型、用电类型等角度对用电量、售电量、用电负荷等指标进行全面分析，发现各行业用电量的构成特点，企业生产经营活动基本态势，为科学地进行电力需求预测提供合理的依据，促进电力市场的进一步发展。
而典型用户分析可以分别从时间、机构、用电类别、电价类别、收费方式、力调标准、有功表状态、用户类型、行业类型、缴费方式等角度对实用电度、总电费、户数、欠收金额、电度电费、农网改造税、迟纳金、增值税、三峡基金税、市政附加电费等数据指标进行全面分析，揭示大型用电用户和欠费用户这两类典型用户的构成特点、变化趋势，从大量的客户数据中，细致地发现和分析不同用户地客户地用电习惯，用电量变化，个人用电规律，缴费方式和经济能力等信息，确定不同的信誉度、不同经济能力、不同用电爱好和不同缴费方式的用户群，为客户提供体贴温馨的个性化服务，稳固地拓展电力市场，有效地提高供电企业地形象。
4. 数据集市规划需求
数据集市以功能划分，使用OLAP工具来完成模型的定义和数据集市的建立。数据模型的定义继承数据仓库的模型划分标准。
对省公司的下属机构，有两种处理方案
一是可以采用在省公司数据中心的数据仓库基础上建立视图的方式来建立多个逻辑型数据集市，视图安全性由数据仓库控制，OLAP数据分析模型的数据来源于数据仓库，不同的视图形成多个同构的业务动态分析模型，每个同构的模型具有同样的复杂分析功能设计;
另一种现实可行的方案是数据仓库的模型无需划分视图，在OLAP工具中形成全局性的业务动态分析模型，然后在OLAP模型中划分省公司的下属机构可访问的信息切面，信息切面的视图安全性由OLAP工具控制;
两种方案均可实现，在实施过程中我们可以根据数据特性和安全管理的复杂度灵活使用。
5. 主要技术功能
系统的结构设计能满足以下要求
对电力公司的业务数据进行全面的采集和集中存储，并建立物理数据模型，对采集上来的数据进行各种规整处理。
依据各部门的实际应用需求，设计相对应的逻辑数据模型。
支持后台任务调度与管理-从数据采集、清洗、转换到集中存储到数据仓库中，到OLAP数据的应用下载和计算，一系列数据仓库任务，都可以进行定时或者顺序、并行调度。
开发前端应用-前端工具的开发支持多种开发方式，包括JAVA，C，C++，VB，VC，PowerBuilder，Delphi等等语言和工具均可进行前端应用开发。
具备数据的管理能力、与应用系统的交流与协调机制。
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