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| PLATINUM数据仓库解决方案 [解决方案] |
| 厂商资料 |
| 2005-6-11 8:42:00 文/ |
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无论是LTP系统还是数据仓库都是构建在底层平台的基础之上，这些底层平台包括硬件、网络、操作系统、数据库等，这些基础设施的选择主要基于所选择数据仓库产品的要求以及业务的特点和对系统性能的要求。
PLATINUM technology数据仓库解决方案的一个主要特点在于产品的开放性，从数据仓库设计工具、数据转移工具、OLAP工具地到元数据管理工具都可以支持各种主流硬件/操作系统以及数据库系统。这样的特点具有两方面的优势：
一方面可以充分利用用户现有的设备、软件和技术，最大限度地保护用户的投资和降低实施数据仓库的成本。这里的成本不仅指用户在购置新设备和软件时物力资源的投入也包括技术人员的培训费用、技术人员熟悉新设备新产品所必须花费的时间和精力等人力方面的投资。
另一方面，在用户在选择数据仓库的基础设施时，完全可以从自身条件和业务/技术需求的角度出发，而不会受到数据仓库工具的局限。PLATINUM的顾问咨询服务可以根据用户现有系统的实际情况和具体需求帮助用户选择合适的基础设施。在PLATINUM technology中国公司所实施的数据仓库案例中，基本都做到了在满足用户业务需求的前提下，充分利用用户的现有资源，把数据仓库的成本压到最低。
PLATINUM technology向用户提供全程的数据仓库解决方案，包括向用户提供构造数据仓库所有需要的工具以及在各个阶段向用户提供顾问咨询服务。
元数据管理涉及到数据仓库构造、运行、维护的整个生命周期，是企业级数据仓库构建过程中十分重要的一环。所谓元数据即数据的数据，好象在一座图书馆中，如果认为每一本书的内容都是数据，用来查找每一本书的索引就是元数据。在数据仓库的构建过程中，会产生三种元数据即业务元数据、技术元数据、操作元数据，分别决定企业的业务模型、数据仓库的规划及物理设计、数据仓库的维护及数据更新策略等。庞大的企业级数据仓库涉及企业运行的众多业务处理系统和整个企业运行的各个环节，只有有效的元数据管理才能保证数据仓库与企业业务的运作保持同步并且根据市场和业务需求的变化随时作出调整，一旦业务需求发生改变，用户可以通过对元数据的维护使数据仓库的运行作出快速的响应。
PLATINUM Repository是企业级元数据管理工具。与传统的元数据管理工具不同，PLATINUM Repository具有完全的开放性，LATINUM Repository中，并且可以通过前端工具(Data Shopper)方便地浏览访问。另外Repository还具有自动收集元数据的能力通过浏览分析企业的数据库、应用程序自动生成元数据并存储在元数据库中。在PLATINUM Repository的支持下，可以使数据仓库的构造和维护工作事半功倍。
PLATINUM technology的数据仓库策略是一种以客户为中心的策略，首先它提供一个全程的解决方案，包括构造数据仓库所需的各种工具和顾问咨询服务；PLTINUM的数据仓库工具全部具有开放性的特点，可以保护用户的现有投资； PLATINUM的数据仓库解决方案具有适应能力，可以满足客户从小规模的数据集市到超大规模的企业级数据仓库等各种层次的需求。
以元数据为核心是PLATINUM数据仓库的另一特点。这样的数据仓库具有更大的灵活性，用户可以通过元数据快速地修改数据仓库的运行和维护策略，以适应市场和业务需求的变化。
数据仓库的构造通常分为以下几个步骤：
1、数据仓库的总体设计
在总体设计阶段，需要从两个方面入手，一方面从业务角度出发，确立建设数据仓库所要达到的目标和需要满足的业务需求；另一方面从技术的角度出发，根据现有的技术条件和业务需求，确定数据仓库的总体框架，如所采用的体系结构和技术手段等。这样从技术和业务的角度构建起了数据仓库的蓝图。
2、详细设计
依据总体设计的目标和框架，选择一个特定的业务主题进行详细设计。在这个阶段要确定数据的来源、数据存储的结构、数据的粒度、数据转移和维护更新的策略等。PLATINUM ERWin可以帮助用户完成这些工作。
3、数据转移
依据详细设计的数据结构、规范和数据转移策略用PLATINUM InfoPump或DecisionBase进行数据转移，把OLTP数据库中相应的数据经过数据抽取、清洗、转换、聚合加载进入数据仓库。
4、OLAP构造
用PLATINUM InfoBeacon按照详细设计的结果，设计OLAP模型。把数据仓库中的由数据转移的来的数据转化为面向最终用户的、面向业务主题的可用的信息。
5、构造数据展现界面
根据不同用户的不同需求，选用不同的前端工具作为OLAP的前端展现，包括Excel等报表工具，Web浏览器、PLATINUM Forest & Trees以及VB、VC、PowerBuilder等快速开发工具。其中Forest & Trees等开发工具可以采用定制的界面，来满足用户各种特殊的需求。
6、制定数据维护和更新策略
按照设计要求，制定维护和更新策略，定期执行维护和更新工作。利用InfoPump或DecisionBase，这些维护和更新工作可以自动执行，不需要管理人员的手工干预。
7、元数据管理
在以上各步骤中产生的元数据都可以存储在PLATINUM Repository中，作为以后对数据仓库进行维护和管理的基础。
8、持续开发
从长期的观点看，数据仓库是一个随市场和业务需求变化的不间断的过程，数据仓库的功能在不断的丰富和完善，因此数据仓库不同于一般项目，而通常会是一个持续的循环的过程。
总之，数据仓库作为一项新的技术，与业务息息相关，在数据仓库的建设过程中，需要时刻考虑到用户(业务)的需求，只有能够不断满足最终用户需求的才可能成为一个有意义的成功的数据仓库。
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