企业架构概述：定义与实践

我们先了解一下什么是企业架构？其中对建筑的功能定位类似于企业的战略，对建筑的总体架构设计类似于企业架构。企业架构反映了企业业务的状况，并体现了业务与IT的映射关系，明确各类IT基础设施对业务的支撑关系。归根结底，企业架构的目的是将跨企业的、零散的业务流程优化成一个集成的环境，同时帮助企业执行业务战略及IT战略规划。

理论教育 2023-06-06

如何将大数据与云计算完美结合？

大数据和云计算等信息技术为非结构化数据管理提供了支撑，对于企业来说，决策者将脱离经验和直觉，更加倾向基于大数据分析做出决策。我们可以利用大数据技术和云计算，改善和提高各个行业的经营模式。关于大数据和云计算的存储和管理云计算对关系型数据库产生了巨大的影响。通过大数据技术和云计算的结合，除了降低建设大型数据仓库和软硬件设备的成本，也大大减轻了运营、运维和推广的压力。

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数据仓库建设的有效方法

图9-9 数据仓库建设的方法论制定数据标准制定数据标准时，可参考金融数据模型，同步设计标准参考模型，直接构成数据仓库逻辑数据模型的“骨架”和核心内容。然后是完全将业务需求作为数据仓库系统建设的驱动，最终让数据仓库的分析系统和业务系统能够互相交互和影响，形成一个闭环的结构。

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电力行业数据仓库的数据架构设计优化方案

图9-52 电力行业数据仓库的数据架构设计1.具体说明1）电力公司总部ODS的组成与省级单位的ODS相同，主要区别在于数据源的不同，电力公司总部ODS主要的数据源来自于总部的业务系统，而省级单位ODS主要数据源来自于省级单位的业务系统。图9-53 ODS缓冲区数据抽取到数据仓库区数据仓库区数据抽取到数据集市区数据集市是针对某个主题域、部门的数据集合。而数据仓库的数据模型满足第三范式。

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数据质量管理现状分析

数据质量管理现状分析包括政策、组织、流程和技术工具现状分析。数据质量管理组织现状分析判断是否建立了完整的数据质量管理组织，如数据质量管理的组织包括业务部门和客服部门。例如，数据质量事前防范、加工处理质量监控和入库后事后治理。1）数据质量事前防范。入库后事后治理可以包括两端数据核对，对数据质量进行现场监测，对有异议的数据进行分析，目的是不断提高数据的质量，减少异议情况的发生。

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解决相关问题的方法和技巧

关于上述问题，我们有以下几种解决办法，如图6-1所示。图6-1 关于上述问题的解决办法落实对数据治理的监督从战略角度来说，对数据治理的监管有利于实现企业的科学管理和可持续发展，例如可以将数据质量管理纳入到企业的规章制度中，建立数据质量管理的相关政策、流程、人员角色和职责，确立数据质量管理的目标，保障相关的管理部门和人员对数据质量管理进行有效评估和检查，同时落实数据质量责任制。

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ETL过程详解：理解数据提取、转换和加载

下面详细介绍ETL中的抽取、清洗、转换、加载等各个部分的内容。ETL转换过程可能包括以下几个方面，如图7-45所示。图7-45 ETL的转换过程4.数据加载数据的加载过程就是将已经转换完成的数据存放到目标数据库的过程。这是ETL过程中的最后一步，需要保证加载工具必须具有高效的性能去完成数据加载，同时还需要考虑数据加载的周期和策略

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数据仓库设计原则：有效性与实用性并重

图9-12 数据仓库架构设计遵循的原则可重用性数据仓库的可重用性是指数据仓库系统的组件可以被多次利用。高性能数据仓库应该满足高性能的需求。可扩展性数据仓库系统应该尽量支持以第三范式为主的逻辑数据模型的设计方法。对于简单加工、以查询为主的数据服务，不需要使用数据仓库技术。数据仓库的应用需要建立在海量历史数据和复杂多维的计算上。

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商业智能实施的方法和步骤

2.商业智能的实施步骤商业智能的实施步骤包括定义需求，数据仓库模型的建设，数据抽取、清洗、转换、加载，建立商业智能分析报表，如图7-7所示。

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数据仓库的特点详解

1）数据仓库是多个数据源的综合和汇总。2）对于数据仓库来说，数据必须转换成统一的格式。

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电力行业数据架构优化方案

电力总公司ODS的功能与省电力公司的ODS相同，主要区别在于数据源的不同。总公司的ODS数据源主要是部署在电力公司总部的业务系统数据源。图13-26 电力行业总体的数据架构1.针对电力行业的数据管理数据管理是数据架构的基础，它决定了数据的可用性和价值。

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元数据管理现状分析：政策、组织、流程、技术工具

元数据管理现状分析主要包括：元数据管理政策现状分析、元数据管理组织现状分析、元数据管理流程现状分析、元数据管理技术工具现状分析。元数据管理组织现状分析判断企业是否建立了完整的组织架构。一般来说，元数据就是用来描述上下文的信息，帮助人们更好地理解和使用数据。管理元数据管理元数据是指描述管理领域相关的概念、关系和规则的数据，主要包括管理流程、人员组织和角色职责等信息。

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数据架构在大数据时代的优化策略

对于应用来说，它是基于结构化数据、半结构化数据、非结构化数据进行综合分析。大数据的采集通过数据库接收来自客户端的数据，同时进行查询和处理。在未来，数据将以40%的速度快速增长，大数据为银行带来的价值是不可估量的。

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数据架构现状分析的工作方法优化

数据架构现状的分析主要通过现状调研、资料的分析、高层领导访谈，了解数据架构的现状。图2-1 数据架构现状分析的工作方法最后把发现的问题和数据架构改进的方向作为未来数据架构规划的依据和重要输入部分，如图2-2所示。其次，对于数据架构的现状分析，可以参考行业内先进的实践经验，分别从数据的采集、加载、数据加工等几个方面对数据处理架构进行抽象和归纳。

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数据架构在银行信息化建设中的重要性

数据架构在企业信息化建设中占有非常重要的地位。另外，在数据架构过程中应该有大局观念和全局意识。优秀的数据架构可以提高银行的服务能力和满足银行多样化的需求。消除信息孤岛数据架构可以帮助银行消除信息孤岛，建立共享、通用的企业数据基础平台。

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电信行业实时商业智能架构体系解析

图8-20 电信行业实时商业智能应用架构●监控监控包括用户欺诈监控、服务监控、高额话费预警等内容。图8-22 实时的商业智能的具体流程通过实时获知客户的变化，捕捉客户的需求和购买产品的概率，最后形成完整的营销方案。电信行业传统的营销方式和事件式营销方式的区别如图8-23所示。2）事件式营销有以下几种方式：分析客户行为变化、识别符合购买条件的客户和针对客户销售多种产品。

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