4 企业级数据模型
企业级数据模型从企业全局的视角出发,实现企业业务全局数据的一致性描述,可用于指导两级数据中心相关数据模型的建设和新建业务系统的建设。企业级数据模型架构分为基础模型和应用模型2个部分。
基础模型分为企业模型、企业数据模型和信息模型3个部分;应用模型分为ODS数据模型、数据仓库模型和数据集市模型。企业级数据模型架构如图5所示。
图5 企业级数据模型架构
企业数据模型、ODS数据模型和数据仓库数据模型都是关系型数据模型。数据集市数据模型是多维数据模型(如星形模型、雪花形模型)。
数据建模工作是长期进行的工作,可以按照以下路线来完成业务数据的建模(见图6):首先,由总部统一建立企业级概念模型;其次。在企业级概念模型的基础上,逐步细化建立企业级逻辑模型;最后,以总部企业级逻辑模型为指导模板,各个网省自行设计网省级别逻辑数据模型。并产生物理数据模型。
图6 企业级数据模型应用路线
5 数据管控体系
数据管控体系是企业数据架构的基础,以保证数据质量、确保数据可用性和指导业务分析为目的,核心是端到端的数据管理流程的建立,将数据、数据拥有者、数据管理机构、数据使用者、数据管理平台有机地整合在一起。
数据管控体系(见图7)包含数据质量管理、数据标准管理和数据安全管理。
图7 数据管控体系
5.1数据质量管理
数据质量管理是对支持业务需求的数据进行全面的质量管理,建立数据质量控制机制,及时发现数据质量问题。不断改善数据的使用质量,从而提升数据的可用性,实现数据更大的商业价值。
1)制定并公布数据质量管理策略,满足业务管理和业务分析对数据质量的需求。
2)针对数据质量管理的目标。并参照数据标准管理的成果,制定数据质量管理方法。
3)执行数据质量管理流程,推进数据质量管理的逐步实施。
5.2数据标准管理
数据标准管理工作负责制定和维护企业业务经营涉及的数据标准的数据模型。通过系统的实施逐步推广数据标准的落实,采用数据分类管理的方式对数据进行定义和管理。
1)数据标准管理政策:数据标准管理政策是数据标准维护流程的基础,主要定义了各职能部门在数据标准制定和执行过程中的职责和权利。
2)数据需求定义:数据需求定义是一个动态的持续过程。随着业务的发展,新的业务功能将不断地产生新的数据需求。
3)数据标准定义:数据标准定义反映了多个相关业务部门对数据标准的理解和业务定义。在数据标准定义的过程中,数据标准制定者应协调各业务部门制定一个反映各业务部门对数据标准的定义。这是数据标准可应用的关键因素。
4)数据标准发布实施:数据标准是一个跨业务部门的通用标准,一个强有力的跨部门的领导力量是数据标准实施的基本保障。
5)数据标准应用反馈:数据标准的维护是一个从需求到应用的闭环流程。畅通的应用反馈渠道是使数据标准维护流程进入良性循环的关键环节。
6)数据标准歧义仲裁:由于数据标准是一个跨部门的面向业务应用的标准,在数据标准应用过程中。对数据标准在发生歧义时的权威仲裁是数据标准可操作的基础。
7)数据标准修订:数据标准的修订是一个需求一定义一审定一发布一应用反馈的连续工作流程。这个工作流程的实现保障是一套支持维护流程的组织架构和相应的领导力量。
5.3数据安全管理
数据安全管理机制是指对企业业务数据和其他敏感数据建立一套标准化的数据安全分级和授权制度,包括划分完整的数据安全等级和实施严格的数据使用授权机制。
1)制定一系列的数据安全分级标准和政策,为数据应用以及数据管理中实施数据安全保护和访问提供数据安全控制的基础。
2)定义和维护数据的安全分级标准,建立数据分级标准的维护和更新流程。
3)建立基于数据安全分级的数据使用授权机制,实现数据访问和信息披露的安全,并通过相应的评估和考核,对数据安全分级和授权机制的全过程进行调整和改进。
数据安全分级建议按表1进行划分。
6 数据中心实施方法论
数据中心建设是一个不断完善、反复迭代的过程,加之数据中心本身不产生原始数据,其数据均来源于各专业的业务系统,数据中心的建设需要和各专业系统进行交互。同时分析决策主题也需要根据需求复杂程度、迫切程度、建设成本、业务系统数据和应用成熟度以及建设成效等多种因素综合考虑。不能一次把所有的主题都建设完成。因此。数据中心建设的难度不仅仅体现在技术上。更体现在管理上。
在数据中心建设过程中,要坚持“统一领导、统一规划、统一标准和统一组织”实施的“四统一”原则,结合国际最佳实践、中国国情、企业特色及已有经验,推行“典型设计、试点先行、分步推广”的建设实施方法(见图8)。
图8 数据中心建设策略
数据中心的演进路线是以数据仓库分析能力和数据整合能力的提高为主线索,提升数据管理能力,改进数据质量。演进路线包括了起步速成、数据仓库基本成型、数据仓库优化3个阶段(见图9)。
表1数据安全分级
图9 数据中心建设演进路线
6.1速赢
速赢阶段是指当面向紧迫的业务需求,选择实施难度不大,建立以领导查询系统为代表的示范应用,提供反映企业运营状况关键指标的查询和分析,成果主要供管理决策者使用。快速见效的建设成果。可以让领导及业务人员通过直接的感观而增进信心。同时,较低的投入既积累了建设经验,又减少了风险。
6.2数据仓库基本成型
数据仓库存放的是从业务系统中抽取、并经过整合、清理后的数据,并以第三范式存取的数据。本阶段设计数据模型并初步建立一套数据管理办法。数据模型设计从业务系统中提取数据,并对数据进行整合清洗,提供了汇总到明细、明细到汇总的上下钻取。通过数据管理方法确保数据的准确一致、完整、可用和安全。主要包括:数据质量管理、数据标准管理、数据安全分级及授权。
6.3数据仓库优化
数据仓库优化阶段可以建立真正企业级的数据仓库,以及基于企业级数据仓库的数据分析应用,从应用深度和广度上提供更为全面丰富的数据分析,从而提升企业业务运营及管理能力。
7 结语
数据中心建设是企业信息化建设的重要组成部分。企业的信息系统中积累了大量的数据,充分利用这些数据制定正确的决策对企业的发展尤为重要。数据中心的价值在于帮助改进商业过程的决策。
本文分析和探讨了在特大型集团企业数据中心建设采用的体系架构研究和应用,提出了两级数据中心体系架构,对数据中心的总体架构、企业级数据模型进行设计,并给出了数据中心实施方法论和评价体系。本研究的成果已在国家电网公司广泛应用。指导了国家电网公司总部、网省公司、直属单位的数据中心建设,统一和规范化了各建设单位的数据中心技术架构,加快了建设进程,降低了实施难度和复杂度,普遍节省投资约50%以上。本研究很好地实现了科技成果的应用转化,对同类特大型集团企业信息化建设具有很好的参考意义。
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