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1、Oracle技术解决方案目 录1.概述41.1背景41.1.1南方电网“十一五”信息化现状41.1.2南方电网“十二五”信息化定位51.2项目建设目标61.3项目建设范围71.4项目建设内容71.5需求分析82.Oracle主数据管理方案102.1Oracle主数据管理设计132.1.1Oracle主数据管理总体架构设计132.1.2主数据方案设计212.1.3交换数据方案设计262.1.4数据交换系统功能设计283.Oracle主数据管理设计产品介绍463.1Oracle BPM Suite(业务流程)463.1.1BPM方案总体架构463.1.2闭环的Oracle BPM解决方案473.1
2、.2.1业务流程分析BPA阶段483.1.2.2业务流程执行BPE与业务流程监视BAM阶段503.1.3Oracle BPM平台中主要模块介绍513.1.3.1Oracle BPM服务器523.1.3.2Oracle业务规则523.1.3.3Oracle流程建模与模拟工具543.1.3.4Oracle元数据资料库543.1.4Oracle BPM解决方案的优势553.2Oracle SOA Suite(应用集成)563.2.1价值主张563.2.2创建服务563.2.3服务连通与转换563.2.4流程编排和整合573.2.5服务发布与注册583.2.6服务的安全管理593.2.7用户身份管理6
3、03.2.8SOA平台的系统管理603.3Oracle Data Integrator(批量数据抽取)643.3.1产品概述643.3.2ODI产品体系结构653.3.3数据分发和传输663.3.4数据集成核心683.3.5数据质量核心683.3.6数据连接703.3.7ODI主要优势713.4GoldenGate(实时数据同步方案)713.4.1高可用和容灾解决方案723.4.2实时数据整合解决方案723.4.3复制模式733.4.4关键特性763.4.5应用方式774.软件配置及部署方案794.1软件配置及硬件推荐794.2部署架构图801. 概述1.1 背景1.1.1 南方电网“十一五”
4、信息化现状 Oracle主数据管理方案南方电网的数据质量管理必须有一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案,以保证主数据的完整性、一致性和准确性。(1)数据标准管理数据标准包括各业务域的数据集标准、数据模型标准及信息分类编码标准。这些标准用于指导各业务系统建设与实施。在标准管理上,数据资源管理工具应能有效管控标准的变更与执行。尤其是“十二五”期间,如何管理网省两级、省级集中的业务系统的统一版本问题是关键。(2)主数据管理通过企业范围内的统一视图,即ECIM模型,实现主数据管理,促进业务系统的数据集成与共享。主数据管理需要解决主数据的定义、标识、存储、汇集、清洗、监管与共享。主数据可以
5、为业务系统或数据中心服务。(3)数据质量管理数据管理的最终的目标是为了提升系统数据质量。在主数据的清洗阶段,通过数据质量管理工作,对数据进行解析、标准化、匹配&去重、补充及验证建立可靠的数据。对于核心结构化数据在加载到数据中心时也进行相似的工作,提高决策支持水平。南方电网的主数据管理系统从 IT 建设的角度而言都会是一个相对复杂的系统,往往会和企业数据仓库 / 决策支持系统以及企业内的各个业务系统发生关系,技术实现上也会涉及到 ETL、流程、SOA、企业服务总线等多个方面,一个典型的主数据管理的信息流为: 某个业务系统触发对企业主数据的改动; 主数据管理系统将整合之后完整、准确的主数据分发给所
6、有有关的应用系统; 主数据管理系统为业务系统和决策支持以及数据仓库系统提供准确的数据源。因此对于南方电网数据质量管理的建设,必须从项目建设初期就考虑整体的平台框架和技术实现。Oracle主数据管理(Master Data Management,MDM)是当前业界最完整的是一种集成的、完整的企业主数据(企业业务运行和商务分析所依赖的关键性基础数据)管理平台,具有企业级主数据存储、主数据整合、主数据清洗、主数据监管以及主数据共享等五大功能,可全面连接企业数据内容(广泛使用和在部门间共享的数据)和实现企业范围内的主数据统一、完整和一致。作为企业的真实数据来源,Oracle主数据管理(MDM)平台通过
7、数据治理服务以及对周边应用系统的集成和对商务智能系统的支持,来统一管理企业内重要的基础数据信息,可以整合并维护企业范围的全面、准确且权威的主数据,并将这些主数据信息作为共享服务分发到所需的业务和分析系统。Oracle主数据管理解决方案具有以下特性: 保证数据的唯一性和准确性:有效整理和集中分散在关键企业流程和应用软件中的数据片断,通过一系列匹配、整合和清洗规则使之形成单一真实数据源,并提供基于工作流的数据监管流程来实现持续的数据质量维护。最后将统一的数据资产作为Web服务提供给周边的业务系统,实现企业范围的主数据协同; 有效降低数据管理成本:提供统一的资源库来集中管理企业重要的数据资产,并能将
8、对这些数据资产的访问以服务的方式提供给周边应用系统,实时地提供访问主数据的WEB服务,包括匹配、申请全部信息以及申请所需信息等; 实现更好的报表:准确、有效的数据是准确、有效的报表的基础,Oracle MDM可以将清洗、排重、整理之后的准确数据提供给企业的商务分析系统,得到更加准确的决策支持; 提供企业系统架构灵活性和创新性的基础:维护持续的、唯一而准确的主数据资产,能够在不断变化的业务环境中增强IT弹性,满足爆炸式数据增长的需求。 Oracle主数据管理能支持以下六大功能: 指定每个特定主数据域的业务职责,例如,产品、客户、供应商和组织结构。 严格履行职责可保证接入共享资源的系统始终保持高质
9、量主数据。 提取分散在各个应用系统中的主数据集中到主数据存储库,主数据存储库一般采用二维数据库存储主数据。 根据企业业务规则和企业数据质量标准对收集到的主数据进行加工清理,从而形成符合企业需求的主数据。 制定主数据变更的流程审批机制,从而保证主数据修改的一致性和稳定性。 实现各个数据利用系统与主数据存储库的数据同步,从而保证每个系统使用的主数据相同。)随着IT系统的建设,主数据的修改动作必然从现有分散的各个系统转移到主数据存储库集中进行,因此必须保证当前主数据管理系统的灵活性,方便修改、监控、更新关联系统主数据的变化。Oracle主数据管理在企业范围内主数据协同方面完善了一套端到端的模式可满足
10、客户不同的实施需要,即“推动模式”和“拉动模式”,前者通过前端独立应用软件(包括Oracle应用系统、企业自主开发以及第三方软件)的主数据改动,经过Oracle 应用集成架构自动且快速地同步到Oracle MDM主数据平台,可实现企业范围内的全面数据整合,而后者则是由主数据平台主动对前端应用软件进行实时的访问,获取新增、更改和补充数据,并经过 Oracle 应用集成架构和内部数据规则实现标准化,从而最终在主数据平台实现唯一准确地共享数据。22.1 Oracle主数据管理设计22.12.1.1 Oracle主数据管理总体架构设计Oracle主数据管理的主要功能可归结为以下六大功能: 主数据存储
11、主数据整合与连接 主数据质量管理 主数据管理监控 主数据共享 安全可靠的平台主数据存储 一个具有无限可扩展性的内置、灵活(随时间变化)的开放数据模型可维护南方电网主数据和所有需要的属性(结构化和非结构化的)、相关实体、分类和关系; 可跟踪主数据属性、审计跟踪信息和历史主数据剖析的来源主要用于存储整合后主数据,将各系统的需求信息概括形成一条完整的记录并进行存储供应,提供一个完整的数据模型。主数据的不同部分分布在不同的业务系统中,比如一个call center系统需要保存客户的所有联系信息,但是一个计费系统可能只需要保留客户的与计费相关的信息,如何将客户信息形成一条完整的记录并进行存储供应,当然是
12、需要概括所有这些系统的需求,提供一个完整的数据模型。 数据整合与连接 领先的嵌入式数据质量管理工具及与第三方数据源的集成,用于验证和充实数据 可保持数据最新的持续数据清理功能集 快速安全的参数化搜索引擎,能识别和避免重复数据 智能合并和自动合并功能,消除数据重复,同时确保正确的数据属性排除 利用与外部内容提供商的预建集成来充实主数据内容 包括主数据生命周期管理工作流主数据分散在不同的业务系统中,要进行数据整合,第一步是实现这些异构系统的互联互通,然后通过一定的触发机制将各个系统针对主数据的修改同步到主数据存储库。但是在实施数据集成的过程中,由于不同系统提供的数据内容、数据格式和数据质量千差万别
13、,甚至会遇到数据格式不能转换或数据转换格式后丢失信息等问题,将会严重阻碍数据在各部门和各应用系统中的流动与共享。因此,如何对数据进行有效的集成管理是数据共享中心建设的一个关键难点。ETL是实现数据集成的主要技术。ETL中三个字母分别代表的是Extract、Transform、Load,即抽取、转换、加载。(1)数据抽取:从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据;(2)数据转换:将从源数据源获取的数据按照业务需求,转换成目的数据源要求的形式,并对错误、不一致的数据进行清洗和加工。(3)数据加载:将转换后的数据装载到目的数据源。ETL过程中的主要环节就是数据抽取、数据转换和加工、数据装载。Ora
14、cle的主数据整合管理ETL基于ODI来实现,使用ODI设计和生成典型格式;利用已有的元数据格式设计MDM 应用 (实体, 字段, 关系);生成和维护主数据结构;生成和部署转换。主数据质量管理 为每个主数据实体创建通用ID并构建针对每个所连接记录/系统对的交叉引用 一个数据导入工作台和用户界面,以帮助数据管理员管理源系统的映射和数据加载及主数据剖析 使用预建、符合标准的业务服务和适配器实现集成 使用可配置的属性“排除”规则,根据多个数据源创建单一的记录 利用基础服务框架的数据联合功能 主数据维护着企业里该种类型数据的最值得信任的数据,所以使用质量管理技术来保证这些数据的准确是主数据管理里非常重
15、要的一环。 1. 数据清洗:数据清洗是对数据进行校验和标准化,比如地址邮编是否存在等等。2. 数据匹配:数据匹配是找出有可能重复的记录。比如MDM系统里有两个阈值是用于控制数据匹配的流程,第一个阈值是高分阈值,对于数据匹配分值高于高分阈值的记 录将会使用数据存活规则进行自动合并;第二个阈值是中分阈值,数据匹配得分在高分阈值和中分阈值之间的记录将会进入人工判断工作流,由管理员或者其他指定 的人决定合并还是作为新记录。低于中分阈值的记录都将会被作为新记录。数据存活规则(Survivorship rules)一般而言,企业里的主数据来源于企业里的各个系统,当不同系统的同一个属性值有不同的值的时候,就需要决定哪一个系统的值是准确的。数据存活规则指定各种规则来决定新的数据进入到主数据库或者当新数据和旧有主数据冲突的时