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1、浅谈如何构建北京电力公司企业数据中心 摘 要根据北京电力公司信息建设现状和信息化建设在实现企业战略目标的支撑作用，企业数据中心的建设已经成为公司当前信息化建设的首要任务。本文从项目建设的方针、原则、目标、内容、实施、保障体系等方面浅谈了如何构建北京电力公司企业数据中心，突出了信息化建设不仅是技术方面的问题，管理也是重要因素的思想。关键词构建；北京电力公司；数据中心0引言信息化在我国的社会主义建设中起着越来越重要的地位，中共中央第16次全国代表大会明确提出“信息化带动工业化”，“走新型工业化道路”。北京电力公司作为为全国政治经济文化中心首都供电的大型企业，已经把企业信息化建设当作提升管理水平、规
2、范管理流程、降低管理成本、提高核心竞争能力的一种重要手段。在北京电力公司2004年的“6个平台、13个体系” 把战略发展研究、人力资源开发与研究、信息资源管理、生产运营管理、客户服务、行政办公、安全管理、经济效益与投融资决策、财务核算、基建管理、思想政治工作、党风廉政反腐、企业文化建设13个体系纳入到公司资源管理的资产、信息、资金流、物流、电力工程市场、人才资源的6个平台上，形成一套覆盖公司全部业务范围内的管理体系。工作思路中，提出信息资源管理体系要整合公司的生产、经营、财务、人事、管理、客户服务等信息，建立沟通顺畅、运转高效，覆盖全公司的信息网络，使其成为全公司的数据中心。如何建立企业数据中
3、心？国内目前还没有成熟的建设模式，根据北京电力公司信息化建设现状、相关的文章资料，本文采用工程化的管理思想，就自己的理解，浅谈一下“如何建设北京电力公司企业数据中心”，请各位专家、评委指正。1概述1.1数据中心定义和北京电力公司概况：1.1.1定义数据中心：数据存储和管理的中心。 摘自国电信息中心信息化专栏华电国际电力股份有限公司信息系统总体规划一文。1.1.2北京电力公司概况北京电力公司现有职工10394人，负责北京地区1.68万平方公里的电力供应、销售和输电、变电、配电设施的建设运行，肩负着为党中央、国务院等上级机关安全供电和保证首都政治活动安全供电的任务。现有16个职能部门：总经理工作部
4、、政治工作部、综合计划部、战略规划部、人力资源部、财务部、审计部、安全监督部、生产技术部、电网建设部、市场营销部、科技信息部、行政管理部、农电工作部、监察室、保卫部。下辖33个单位：其中16个区域供电公司，17个生产运行单位。1.2建设方针： 由于企业数据中心的建设是一个复杂的系统工程，需要投入大量的人力、物力、财力，涉及企业的各个职能部室和二级单位，北京电力公司多年来的信息系统建设经验及国内先进企业的信息化建设成功案例说明，要想成功地建设业务覆盖整个北京市范围的大型企业数据中心，必须遵循“统一领导、统一规划、统一标准、分布实施、需求拉动、注重实效” 的建设方针。该方针已在京电科信200513
5、号文北京电力公司2005年度科技工作会会议纪要中明确规定，我们必须在建设的每一环节都严格执行。1.3建设原则数据中心的建设应从企业的生产经营目标出发，建设规模要符合企业的实际情况，既要考虑系统的技术前瞻性，又要符合企业的经济能力和实际需要。所以应贯彻执行京电科信200513号文北京电力公司2005年度科技工作会会议纪要中“需求拉动、简洁实用、以我为主、确保安全的原则”。1.4确定目标1.4.1确定目标的必要性做事必要有目标，否则就象射箭没有靶子，怎么射，都是不准的。如何建立北京电力公司的企业数据中心？首先要目标清晰、定位准确。1.4.2目标制定的依据、出发点从北京电力公司总体经营战略出发。两者
6、关系：公司总体经营战略规划，决定信息化战略规划，从而决定数据中心的建设定位；建立企业数据中心，对实现企业经营战略起支撑作用。1.4.3 目标从数据覆盖范围（广度）讲：根据“6个平台、13个体系”工作思路，北京电力公司企业数据中心应是“生产、经营、财务、人事、管理、客户服务”等业务管理的数据中心。从数据应用的深度来讲：建立数据中心的目标应满足业务信息化、管理信息化、战略决策信息化，总计三层的需要。2 企业数据中心的建设内容企业数据中心应包含那些数据？如何构建北京电力公司的企业数据中心？我认为必须弄清楚以下概念：数据库、数据仓库、数据集市、数据库与数据仓库的区别。2.1概念部分2.1.1数据库：是
7、长期存储在计算机内、有组织的、统一管理的相关数据的集合。它可以供各种用户共享、具有最小冗余度和较高的数据独立性。2.1.2数据仓库：目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其著作Building the Data Warehouse一书中给予如下描述：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面
8、向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。2.1.3传统数据库与数据仓库的区别：（1） 传统关系型数据库关注于事物处理，而数据仓库关注于分析决策，这是本质的区别。（2）事物处理环境中，用户的行为特点是数据的存取操作频率高，但每次时间短；在分析决策处理中，用户的行为模式与此完全不同，某个分析决策应用程序可能需要连续运行几个小时，从而消耗大量的系统资源。（3）事物处理一般只需要当前数据，而分析决策需要大量的历史数据。事物处理的数据通常是业务上的细节数据，强调的是更新
9、数据库，并向数据库中添加信息；数据仓库中的数据在追加以后，一般不在修改，以满足不同的用户在不同时间查询相同问题时，得到相同的结果。2.1.4数据仓库系统的体系结构方式一：整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构，具体由下图表示：数据仓库系统体系结构图数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主
10、题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。 OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成 前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。方式二：有些人在方式一的基础上提出了操作数据存储（ODS）的概念, 操作数据存储(Operational Data Store,ODS)是数据仓库体系结构中的一个可选部分，具备数据仓库的部分特征和联机事物处理（OLTP）系统的部分特征。它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化”的数据，是用于支持企业日常的全局应用的数据集合。O
11、DS中的数据来源于分散的操作性数据库，按照主题进行重组，进入ODS前必须经过清洗和整理，以达到一致性的目的。ODS与数据仓库的区别：ODS只存放当前和近期的数据，其中的数据可以进行联机修改，而数据仓库中的数据只能增加不能删除。ODS的作用：（1）在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。ODS用于存放从业务系统直接抽取来的数据，这些数据在数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致。（2）转移一部分业务系统细节查询的功能。在数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的，在一些比较复杂的报表生成过程中，对业务系统的运行将产生相当大的压力。ODS的数据从粒度、组织方式等各个方面
12、都保持了业务系统的一致，原来由业务系统产生的报表、细节数据的查询功能可以从ODS中进行，从而降低业务系统的查询压力。（3）完成数据仓库中不能完成的一些功能。一般来说，带有ODS的数据仓库体系结构中，数据仓库层所存储的数据都是进行汇总的数据，如需对细节数据进行查询，就转移到ODS来完成。具有ODS 的数据仓库体系结构： 数据源 数据存储和管理 数据展现ODS数据仓库 数据抽取数据抽取信息发布 OLAP业务数据报表展现数据抽取查询分析行政数据数据挖掘 外部数据 OLTP/OLAP 模式二：具有ODS 的数据仓库体系结构2.2北京电力公司企业数据中心建设的基本内容北京电力公司公司总部设在前门，在公司
13、总部设立相应管理职能的16个专业部室，这些部室的业务应用系统，既不是联机事物处理，又不是高层决策分析，而是中层管理者经常要解决的日常管理和控制的决策问题，其数据处理并不能明确地划分为操作型和分析型。综合以上分析，根据建设目标，北京电力公司企业数据中心建设的基本内容是操作型数据库和数据仓库的建设，数据仓库的建设应该具备ODS 部分，整体结构示意图应如下：数据集市C数据集市B数据集市A 北京电力公司企业数据仓库外部数据高层决策分析专业 n ODS专业2 ODS专业1 ODS 职能部室二级单位甲的数据仓库外部数据专业n数据库专业1数据库专业2数据库 二级单位乙的数据仓库外部数据专业1数据库专业2数据
14、库专业n数据库 基层业务处理北京电力公司企业级数据仓库数据加工数据加工数据加工数据库1数据库2数据库n事物处理应用1事物处理应用2事物处理应用n 北京电力公司企业数据中心整体结构示意图通过上图可以很清楚地说明各个层次之间的关系， 在每个二级单位，有自己的各项业务，各个专业数据库的数据按照一定规则进行清洗、转换进入本单位的二级数据仓库，在二级数据仓库的基础上可以进行针对本单位范围内的辅助分析决策。在前门的职能部室，管理着各个基层单位的同一项专业业务，由于其既不是联机事物处理，又不是高层决策分析，根据数据仓库模式二，本人认为加一个ODS比较好。数据中心的第三层是企业级数据仓库，其数据来源有三个：基层单位的专业数据库、职能部室的ODS、外部数据，在企业级数据仓库的
