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上海征途數據倉庫咨詢 首頁商業智能案例分享
1. 項目背景介紹
     截止目前,上海征途信息技術有限公司累計賣出約有超過1億張充值卡,超過1億個用戶,幾百個經銷商,超過幾萬家吧。  征途信息準備通過數據倉庫建設將各個OLTP系統中,與充值卡相關的數據抽取出來,進行必要的清洗、計算、轉換、整理等操作,得到充值卡完整生命周期的數據。
2. 咨詢內容

a)數據倉庫建設目標的確立

n 建立起具有先進性、靈活性和可擴展性的企業級數據倉庫平臺;

n 建立起一套完善的 ETL 流程體系,完成數據的抽取、清洗、加載與轉換;

n 建立起一套完善的數據質量管理機制和系統備份與恢復機制;

n 建立起一套具有良好交互性的前端展示平臺, UI 界面美觀人性化;

b)數據倉庫建設過程關注內容

n 完整性和一致性

   征途信息數據倉庫系統是企業級的數據倉庫系統,通過在企業級級建立統一的數據模型和數據倉庫系統,完成數據及信息的一致性整合,包括統一的客戶信息、用戶信息、統一的產品(點卡)信息、統一的市場營銷信息等。

   從業務上來講,征途信息數據倉庫應當覆蓋整個征途信息的所有業務,確保數據倉庫系統能夠反映征途信息的整體情況。

但是從具體實施上將,可以在架構、模型、方法、管理層面保持對所有業務的可擴展能力,而目前結合自上而下的方法明確各個階段的范圍。

   另外,從未來發展角度看,數據倉庫系統還應當包括同征途信息關聯的其它外部信息,如競爭對手信息、外部市場信息的相關信息等。

   以上范圍確保數據倉庫系統從業務和數據上覆蓋的完整性,以及不同系統中同一業務數據的一致性,從而確保能夠實現從企業級的角度對征途信息的業務實現全方位分析。

前瞻性

   在對征途信息數據倉庫進行整體規劃時,必須充分考慮全球以及中國娛樂業(網游)的整體現狀以及未來的發展趨勢,尤其是要考慮數據倉庫系統在同業的使用情況以及實際效益(同時也應當借鑒其它行業的經驗)。

在技術規劃上要采用最業界先進的技術和最成熟的產品及解決方案,在確保系統穩定性的同時,還必須確保技術的先進性,未來的線性可擴展能力。

n 實用性

   對于企業而言,數據倉庫系統是數據、信息和知識的核心,隨著市場競爭、技術、管理等的發展,企業對于數據倉庫系統的需求會越來越高。

   從功能上,數據倉庫會逐漸從企業戰略支持擴展到企業戰術支持,應用面會越來越廣;從用戶對象來講,會包括企業決策層、管理層、一般業務用戶、技術用戶等幾乎企業的所有用戶。

   以上因素決定了數據倉庫系統必須滿足如下三方面的實用性要求:

²   從功能上必須滿足對企業的決策、戰略及戰術支撐;

²   從使用方便性上必須滿足不同用戶群的使用需求;

²   從性能上必須滿足快速反應的需求。

n 系統可擴展性

   以下方面對系統的可擴展性提出了需求:

²   網游娛樂市場的潛在發展潛力,包括用戶和新業務;

²   數據倉庫的應用需求和用戶群體會逐漸擴大。

   以上因素決定了數據倉庫系統的數據量、應用量、用戶量等會快速增加,從而要求系統必須具有相應的擴展能力。在擴展性方面:

   采用能夠實現真正線性擴展能力的技術,使系統具備線性擴展能力;

   在進行系統擴展時必須完全?;ひ延型蹲?。

可靠性

   網游娛樂是 7*24的業務,數據倉庫系統目前從戰略層面實現對決策的支持,未來會逐漸發展到從戰術層面實現對企業運營的支持,所以要求數據倉庫系統必須滿足 7*24的可靠性要求。

   當然,早期階段的需求主要集中在點卡為核心的整個生命周期,部分業務上不需要 7*24,但是需要考慮未來的支持能力。

n 開放性

   數據倉庫系統屬于企業信息化系統的重要部分,尤其是信息核心,所以必須能夠同征途信息其它信息系統無縫集成。

n 隊伍建設

   數據倉庫提供了數據存儲、管理、分析應用的靈活環境,但關鍵是在于企業自身必須有能力實現對數據倉庫信息的挖掘和應用。

   所以,在數據倉庫建設過程中必須為征途建立一支數據倉庫應用的專業隊伍。通過這支隊伍、結合各級用戶來共同實現對數據倉庫的應用。
c) 數據倉庫建設規劃的確立
        

d) 數據倉庫建設一期的實現目標

n 平臺業務分析系統建立可擴展的統一分析平臺

n 平臺業務分析系統基于現有的源數據進行數據整合,建立統一視圖

n 平臺業務分析系統建立統一分析平臺的概念、邏輯、物理數據模型

n 臺業務分析系統在統一分析平臺的基礎上實現相關應用,主要包括以點卡、經銷商、用戶、營銷為核心的各類基本分析型功能和分析型應用,如:用戶發展分析、收入分析、渠道分析、市場營銷分析、經銷商分析等主題的基本需求

n 平臺業務分析系統與企業應用集成,包括企業用戶的集成通過郵件、短信、即時消息( OCS )等通訊手段,實現信息的快速告知。

3.關鍵風險分析
     

4.實施工具選擇:

a) 數據倉庫工具 GreenPlum

數據倉庫平臺, GreenPlum (基于 PostgreSQL )數據庫,是世界上少數幾個數據海量并行處理( MPP )的數據庫之一,隨著硬件的擴充可以達到比較好的線性性能,為未來的數據增長提供可擴展的空間;

b)ETL 工具 Informatica

ETL 工具,是世界上最大最強的數據集成軟件廠商,支持不同數據源,為企業復雜系統環境提供了簡便的整合方法;

c)BI 工具 Business Objects

BI 工具,是排名前三位的前端展現工具廠商,便捷的報表設計開發界面,美觀的報表展示方式,并為未來的分析提供擴展。