数据集成整体解决方案

数据集成整体解决方案

篇一：数据集成整体解决方案 数据集成整体解决方案

继系统集成、应用集成、业务集成之后，最头痛的数据集成（Data Integration）已渐被各大企业纷纷触及。目前国内大多数企业还仅停留在服务于单个系统的多对一架构数据集成应用，这种架构常见于数据仓库系统领域，服务于企业的商务智能。早期那些数据集成大家大都是从ETL启蒙开始的，当时ETL自然也就成了数据集成的代名词，只是忽然一夜春风来，各厂商相继推出DI新概念后，我们不得不再次接受新一轮的DI，首推的有SAS DI、Business Objects DI、Informatica DI、Oracle DI（ODI）等厂商。数据集成，主要是指基于企业分散的信息系统的业务数据进行再集中、再统一管理的过程，是一个渐进的过程，只要有新的、不同的数据产生，就不断有数据集成的步聚执行。企业有了五年、八年的信息化发展，凌乱、重复、歧义的数据接踵而至，数据集成的空间与需求日渐迫切，企业需要一个主数据管理（Master Data Manager）系统来统一企业的产品信息、客户信息；企业需要一个数据仓库（Data Warehouse）系统来提高领导层的决策意识，加快市场战略调整行动；企业需要一个数据中心（Data Center）系统来集中交换、分发、调度、管理企业基础数据。

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数据集成的必要性、迫切性不言而喻，不断被推至企业信息化战略规划的首要位置。要实现企业数据集成的应用，不光要考虑企业急需集成的数据范围，还要从长远发展考虑数据集成的架构、能力和技术等方面内容。从数据集成应用的系统部署、业务范围、实施成熟性看主要可分三种架构。一种是单个系统数据集成架构、一种是企业统一数据集成架构、一种是机构之间数据集成架构。单个系统数据集成架构，是国内目前大兴土木所采用的架构，主要是以数据仓库系统为代表提供服务而兴建的数据集成平台，面向企业内部如ERP、财务、OA等多各业务操作系统，集成企业所有基础明细数据，转换成统一标准，按星型结构存储，面向市场经营分析、客户行为分析等多个特有主题进行商务智能体现。这种单个系统数据集成应用架构的主要特点是多对一的架构、复杂的转换条件、TB级的数据量处理与加载，数据存储结构特殊，星型结构、立方体并存，数据加载层级清晰。 企业统一数据集成架构，组织结构较复杂的大型企业、机构尤为偏爱这种数据集成的架构，因此类单位具有业务结构相对、数据权力尤为敏感、数据接口复杂繁多等特征，更需要多个部门一起协商来建立一个统一的数据中心平台，

来解决部门之间频繁的数据交换的

需求。如金融机构、电信企业，、税务等机构，

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业务、层级管理的组织结构决定了内部数据交互的复杂性。概括来说此类应用属于多对多的架构、数据交换频繁、要有的数据交换存储池、数据接口与数据类型繁多等特点。对于企业管理性、决策性较强的信息系统如主数据管理系统、财务会计管理系统、数据仓库系统等数据可直接来源于数据中心，摆脱了没有企业数据中心前的一对多交叉的困扰，避免了业务系统对应多种管理系统时需要数据重复传送，如CRM系统中新增一条客户信息数据后，直接发送到企业数据中心，由企业数据中心面向风险管理系统、数据仓库系统、主数据管理系统进行分发即可。

机构之间数据集成架构，这种架构多是应用于跨企业、跨机构、多个单位围绕某项或几项业务进行的业务活动，或由一个第三方机构来进行协调这些企业、机构之间的数据交换、制定统一数据标准，从而形成一个多机构之间的数据集成平台。如中国银联与各商业银行之间的应用案例、各市信息中心与市各机关单位之间的应用案例、外贸EDI（海关、检验检疫局、外汇局、银行、保险、运输等）、BTOB电子商务平台等。这类应用属于跨多企业、单位多对多的架构，具有数据网络复杂、数据安全性要求高、数据交换实时性强等特点。 尤其这类架构颇具一些特点值得进一步去剖析。因数据集成平台是架于多企业、单位之间，数据的安全性、性决定了各企业、单位不得不考虑前置机的部署形

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式，各企业、单位在业务系统与数据集成平台之间增加一台前置机，则更有利于自有系统数据的与安全，也更利于数据平台对数据的获取、分发、交换的统一要求。另外，数据集成平台也要具有更多的技术功能来满足众多单位的众多数据接口、多种数据类型、不一致的数据标准、数据交换的实时性、对数据的抽取与推送（Pull AND Push）等业务需求。如数据集成平台需具有数据连通、ETL、数据实时、数据清洗、数据质量、EBS（Enterprise Service Bus）、SOA（Service-Oriented Architecture）等一些技术与特点。 以上三种数据集成架构，一种是对应于某一个应用系统的多对一架构，一种是完成企业内部众多系统之间数据交换的多对多架构，一种是为多个跨企业、单位机构实现某一项或几项业务活动而建立的多对多架构，数据集成的应用差不多都是基于这三种架构，每种架构可能会对应于多种数据集成的应用。国内企业常见的数据集成应用有数据仓库、数据同步、数据交换，随着企业并购、新旧系统升级、分布系统向数据大集中看齐、电子商务的发展、多个企业单位协同作业等等众多业务需求的诞生，数据集成的应用开始纷繁异景起来。目前大部分数据集成软件厂商都是围绕数据仓库（Data Warehousing）、数据迁移（Data Migration）、数据合并（Data Consolidation）、数据同步（Data Synchronization）、数据交换（Data Hubs或者叫主数据管

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理：Master Data Management）这5种常见的企业应用形式来发展各自的产品技术。数据仓库（Data Warehousing）应用：

数据仓库的发展在国内差不多有近10个年头，数据仓库中的数据集成应用主要是围绕ETL的功能来实现，一般来说其主要功能是将多个业务系统不同种数据类型的数据抽取到数据仓库的ODS（Operational Data Store）层，经过转换，加载存储到星型结构的DW（Data Warehouse）层，为满足不同主题的展现应用，再向关系型数据库或数据库进一步汇总加载，其ETL功能可由手工编程或专业工具软件这两种类型来实现。第一种类型：由手工编程到专项ETL工具的应用，这种应用类型是成熟的数据集成软件工具的雏形，是为快速达成项目功能需求为主，满足复杂的业务处理的需要，以ETL为核心应用，开发技术也发挥得淋漓尽致，PB、JAVA、SQL、存储过程、C/C++都可能会悉数登场，多一种系统的数据集成就可

能会多于一倍的开发工作量，使数据集成平台更趋于复杂、脆弱。另外，如电信、金融、税

务、等行业的众多系统集成商针对各自的业务系统也开发有专项的数据集成工具，只是有一定的局限性，拘泥于某一种应用或某一特定的系统环境。

第二种类型：众多成熟的数据集成软件工具的应用为

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这一代表，如InformaticaPowerCenter、IBM Datastage、Oracle ODI、Microsoft SISS等，集各种数据接口、ETL、数据质量、实时、数据联邦、分区并行、网格、HA等技术于一身，历练世界众多客户需求多时，具有更宽广的应用、可扩展性强、安全稳定等一些特点。

这种应用比较容易理解，对于新旧系统升级、数据大集中时的数据作迁移，使数据更能顺应新系统的结构变化而平稳迁移。

在企业并购中很容易产生数据合并的应用，如两个企业的HR系统的合并、财务系统的合并、其它业务系统的合并，当系统需要合并必然产生数据的合并，因此对企业数据进行统一标准化、规范化、数据的补缺、数据的一致性都将导致数据合并。

当企业一个系统的业务活动会影响其它多个系统的进程时，对数据的实时性、准确性就第 6 页共 8 页尤显重要。如航空公司与航空机场之间的数据同步应用、证券交易所与证券公司之间的股票信息同步、金融业的汇率信息同步等等，影响数据同步的实时性与可靠性的因素会有网络的连通性、传输效率、数据接口、数据格式等，这些诸多因素都属于数据集成中的数据同步要解决的问题。

或者叫主数据管理（Master Data Management）应用，这种数据集成的应用越来越受企业的重视。一般构成企业主

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要的基础数据分别是客户数据、产品数据、员工信息数据、供应商数据，要从企业多个系统中快速、可靠地建立唯一、完整的企业主数据视图这就是主数据管理。要实现企业主数据管理应用的数据集成平台，必须具备有良好的数据连通性、良好的数据质量探查与分析、良好的数据转换能力等特点。文中上述提到跨多个企业、单位机构的架构就是一个典型的主数据管理应用，如、工商局、税务局、人事局、劳动社保局等这些众多机构主要是围绕2个基本主体进行各项事务活动，一个主体是个人，另外一个主体是企业单位，而众多机构对这2个主体的信息数据要求重点不同、数据处理顺序有先后，数据变更有各异，数据交换复杂、频繁，而最理想的境界是这2个主体数据能做到最大程度的同步，这就是主数据管理的思想。以上五种数据集成应用解决方案在国内最常见的首当其冲的是数据仓库的应用，最复杂的应用应该是数据交换了，不管是简单还是复杂的应用都以ETL技术为基础，ETL技术成为了数据集成的核心技术，伴随ETL技术的还有数据连通、数据质量、数据清洗、数据联邦、Real-Time、数据探查等技术，为了提高数据集成的安全性、高效性、可扩展能力，还有SOA、HA、GRID等相关技术作为支撑。

ETL（Extract、Transform、Load）：数据集成视数据抽取、转换和加载为最基础、最核心的三项技术，这三个执

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行步骤可根据系统环境特点进行调整顺序，典型的应用有ELT的顺序。如源与目标为同种数据库、或共用一个数据库时，可将数据从源直接抽取到目标然后再进行转换，效率会大有提高，专注此类特点的产品以Oracle的ODI为代表。数据连通（Data Connective）：良好的数据连通性是数据集成的能力体现，一般通用的关系型数据库、ODBC、XML等数据连通类型为常见类型，还有一些就是大中型企业常用第 7 页共 8 页的ERP、CRM、BPM、OA等应用软件为封闭式的系统，如SAP、Seibel、Lotus等系统的连通，因此良好的数据集成平台需要提供来自更多企业的数据连通接口，抽取源与装载目标的范围也就更广阔。数据质量（Data Quality）：数据质量越来越被企业重视，数据质量的技术范围也越发宽广，开始慢慢被剥离出数据集成的范畴。企业不能根据标准不统一、歧义、不正确的数据快速做出决策，只有站在高质量的数据基础之上做出的决策才不会发生方向偏倚。通常实现企业数据质量管理会包括源数据的探查、数据质量的评估、数据集成、数据的完整和数据的监控这五个步骤。数据的完整一般是指根据现有基础数据作其它数据项的扩展和丰富，如根据客户的联系方式来丰富客户的所属地区数据项、根据客户身份证号码来丰富客户的所属地区、年龄、性别等信息。数据实时（Real-Time）：对于实时数据仓库系统、数据同步等应用都会用到数据实时技术，一个系统的数据发生变化后，

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能即刻将变化的动作同步到另一个系统这就是数据实时技术的主旨。关系型数据库、AS400、MQ Series、ADABAS等系统都有自身的实时数据策略，如Oracle数据库的实时可以通过Trigger或Log Miner分析归档日志方式来实现。诸如以上ETL、数据连通、数据质量、数据实时等技术，还有数据联邦、数据清洗、HA、Grid、Partition、SOA技术，这些都是保证数据集成平台的可扩展性、安全性、高效性、简便性的通用技术。神州数码公司面向各行业提供有多家数据集成整体解决方案的经验，整体解决方案包括有企业数据集成业务咨询、企业数据集成平台产品、各厂商数据集成底层软件共三大块。

篇二：数据集成解决方案 数据集成

1. 数据集成系统现状

企事业内部有不少的应用系统，比如财务系统、人力资源系统、工程管理系统（项目管理、采购管理、库存管理）、管理数据统计系统和企业信息门户。这些系统一般都有不同供应商提供，他们之间的信息有重叠和不一致显现存在。因此很容易产生下列的问题：

基础数据多头管理，系统间数据一致性差 对于同样的问题，每个不同的系统都维护有自身的数据结构，例如在工程管理系统中存在供应商数据，而在物资

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系统中也存在供应商数据，这两个系统对同一个供应商可能存在不同的编号、不同的命名等等。这就导致了两个系统间没有数据标准，在工程管理系统中更新了供应商数据后，物资系统无法依据指定的规则进行同步更新，造成了企业主数据的混乱局面，难以满足快速支撑精确管理的需要，使得企业的运营效率和管理水平难以进一步提升。 接口没有实现统一的接口平台

由于没有统一的企业主数据，目前系统接口均采用点对点方式，技术实现方式多种多样，例如最多的方式是数据库直接存取，接口双方需要明确知道对方的底层数据结构，这导致了完成和维护这些接口是一项非常艰巨的任务，并且在不同的供应商之间难于明确自身的责任，出现问题之后相互推诿。

企业内部信息难以完整统一和共享

由于现在的应用系统是由不同的供应商提供，基础数据难以同步更新，各自产生的数据信息，都成了一个个的信息孤岛，彼此之间的数据难以共享。企业不容易获取汇总信息。

2. 数据集成需求分析

接下来我们从业务和系统两个方面来分析数据集成的需求：

业务需求

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统一用户视图的提供及展示

企事业应用系统给用户提供各种服务，需要在各个应用系统上提供及展现统一用户视图信息，通过数据集成实现统一用户视图信息的共享，支撑多个层面快速准确地获取用户和产品信息，提升用户感知。

比如在营销、销售、服务中，提供营销人员营销活动所需的市场统计数据和目标用户数据，以便进行精确化营销；提供销售人员单一用户视图信息及其统计数据的即席查询，以发现用户需求，增加

销售机会；提供服务人员跨系统数据的支撑，以进行用户分等级服务、用户增值业务，订购信息快速查询和退定等工作。

统一企业运营报表的提供和展示

CRM、计费等生产系统分别按照本系统的自有数据向外提供运营报表，不同部门对数据的时间和业务概念理解不一致，造成不同系统的报表有差异，同时手工进行报表拼凑也会造成差异，于是产生了不同部门有差异，不同组织层级有差异，而且大量按需的对外报表提供对生产系统性能影响很大，不利于生产系统对其核心事务处理的稳定运行。因此通过数据集成，统一企业运营报表的数据源，形成统一的指标体系，并通过统一的企业数据应用门户，实现企业运营报表的统一提供和展示，实现多纬度的报表需求，以支撑精确化

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管理需要。

支撑企业运营过程的统计、监控和考核

全过程的营销支撑需要对市场计划、营销活动、销售活动等各项工作事前预期，事中监控，通过数据集成，基于从各生产系统搜集到市场营销与销售的相关信息，对市场营销与销售业绩完成情况进行统计，并通过用户发展、业务量、收入等关键绩效指标和实际完成状况的关联，完成对各部门、团队或渠道的KPI指标进行监控与考核。

支撑企业运营过程所需跨系统数据的批量计算 为了更好地支企事业工作的开展，提升用户管理能力，需要建立用户积分、信用度等用户评价体系；为了实现用户品牌维度，对相关量收指标进行统计；为了，发展优质用户，需要复杂、完善的渠道佣金计算支持；随着产品为中心向用户为中心的转型，越来越多运营过程所需的跨系统、大量细节数据的批量计算需求都需要统一的数据集成中心提供相关数据。

数据集成中心作为企业运营数据共享平台，收敛企业各业务系统中的运营数据，按照企业数据模型进行数据整合，提供运营数据共享，支撑跨系统数据的应用，提升数据质量。 系统需求 实现数据统一

数据集成中心在对企业数据的整合过程中能够实现以

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下三个统一：

1. 统一数据模型

由数据集成中心承载企业数据模型（EDM），促进企业各域数据逻辑模型的统一。在企事业内新建或改造的系统，其数据模型应向数据集成中心所承载的企业数据模型靠拢。数据模型是各个系统及应用间交互的基础，通过数据模型的统一，减少系统及应用间复杂的转换，提高系统、应用、接口的效率。

2. 统一数据标准

数据集成中心中建立标准的数据编码目录，源系统数据依据标准的数据编码目录，经过整合后进入数据集成中心存储，实现企业数据的标准化与统一存储。 3. 统一数据视图

基于数据集成中心所存储的数据，支撑实现统一数据视图，使企业在用户、资源等视角获取到的信息是一致的，提升用户、以及企业内部的管理人员与分析人员对系统的感知。

实现数据共享

数据集成中心为企业各业务系统提供统一共享数据接口，减少系统间相互接口的重复性，降低接口的复杂程度，提高系统间接口效率与质量；为跨系统数据应用提供数据支撑。数据集成中心作为企业运营数据共享平台，是各业务部

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门和企业管理层获取统计数据的唯一来源。

数据集成中心可将某个生产系统的数据以准实时地方式存储转发至其它对数据实时性要求不高的生产系统，以减少生产系统间的网状接口。

数据集成中心以实时的查询服务或准实时批量的数据提供的方式将数据集成中心内整合或计算好的数据向外部系统提供，以配合外部系统支撑统一用户视图查询、用户服务流程等功能。 实现数据应用

数据集成中心利用自身系统的数据提供以下几类功能： 1. 查询应用

实现查询条件不固定的按需查询功能。用户可以根据关心的维度查询数据集成中心内整合好的360度业务全貌数据，如，为渠道经理提供完整用户视图信息的查询，为用户提供完整用户视图查询、用户账单查询等。 2. 固定报表应用

固定报表是维度和指标固定的统计结果的展示，在数据集成中心内对于实时性要求高的报表采用即时生成的模式，而对于实时性要求不高的报表，基于性能影响和资源开销两方面的考虑，应采用后台通过作业的方式先自动生成，在需要时可以立即展现结果。

报表展现应支持多种图表方式，如饼图、柱图、线图

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等；支持报表数据导出为其他文件类型，如EXCEL、CSV、XML、PDF、WEB存档文件等；支持报表精确打印控制。 3. 动态报表应用

基于数据集成中心整合好的数据，可以利用报表工具，按关心的维度和指标对数据进行主题性的统计，动态报表应用中，维度和指标不固定，可在数据模型支持的范围内变换。在数据集成中心上可实现多种动态报表。 4. 计算应用

数据集成中心可基于整合好的数据按照设定好的业务规则进行部分属性数据计算，计算结果并不在数据集成中心内直接更新，而是由数据集成中心返回到该属性数据的属主生产系统，由属主生产系统完成该属性数据的更新后，再通过数据抽取、加载过程进入数据集成中心之后更新。 实现数据质量管控

数据集成中心在数据收敛的过程中，能完成以下数据质量管控工作： 1.数据质量校验

根据规则对数据集成中心所存储的数据进行一致性、完整性、正确性的校验，形成数据校验结果并交付源业务系统进行修正。 2.数据质量管控

通过建立企业数据的质量标准、数据管控的组织、数

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据管控的流程，对数据质量进行统一管控，达到数据质量逐步完善。

3. 数据集成目标

通过数据集成，数据集成中心应该能达到以下几个目标：

建立规范统一的指标体系

根据企业的业务实际情况，建立面向企业指标体系的数据接口，用于收集企业各系统间的指标数据，同时为企业各系统提供所需的指标数据，成为沟通企业现有系统和未来系统之间各种关键业务指标数据的信息桥梁。 统一的数据采集接口

建立统一的数据采集接口，根据企业实际业务需要，定义符合企业需要的数据采集指标，通过企业数据业务平台统一的进行数据采集，改变原有层层下达参数，再层层汇总、层层过滤，时效性和准确性亦难以保证的问题。 统一的数据存储中心

通过企业规范的指标体系，收集和整合相应指标数据，存储到数据集成中心。按照统一指标、统一统计口径和统一数据概念的要求，存储指标数据和建立数据存储中心，满足不同系统之间相互获取数据的要求，同时为数据的综合分析和历史回溯奠定数据基础。 历史数据的回溯分析

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基于规范性与灵活性相结合的原则，通过对数据存储中心的历史数据进行提取和加工整理，采取

分级用户具有分级权限，在权限范围内灵活使用数据，进行分析和查询，可以为管理决策者在生产管理和经营决策上提供科学有效的历史数据依据。 建立数据应用接口

企业在生产经营决策过程中，通常迫切需要了解企业外部的实际情况，所以需要打通企业与外部的数据壁垒，实现彼此之间数据共享。

这种需求通过建立企业与外部之间特定的数据应用接口，一方面，从外部抽取企业需要的特定商业指标数据，另一方面，提供外部所需的企业指标数据。通过二者数据之间的充分对比分析，实现数据之间的数据共享，提高现有系统的数据使用率和有效地提高数据支撑能力，为管理层的经营决策提供坚实可靠的依据。

建立统一的决策分析管理平台

通过对采集的基础数据信息的提取和加工整理，本着规范化与灵活性相结合的原则，设定不同的使用权限（组织和人员），灵活使用数据，进行分析和查询。系统统一下发固定报表模板，同时用户可根据个性化需求灵活定制报表，提供决策支持。 4. 数据集成思路

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通过前面的需求分析，我们可以整理出我们的数据集成思路，从而设计合理的数据集成方案。数据集成系统对于企事业的长远发展来说，应该是处于企业应用系统与企业数据仓库系统之间的。企业的一系列数据中，一部分是实时性要求非常高的，必须要求能实时的更改存放在多处的同一份数据；而有一些数据则实时性的要求不高，不需要实时地进行修改而是定时进行相应的同步即可。ODS的思想结合ETL与ESB等相关技术，实现这一套数据集成系统是比较合适的。 通用ODS架构分析

ODS（Operational Data Store），运营数据存储或者操作型数据存储，存储了运营系统（OLTP，联机事务处理系统）近实时的详细数据。ODS是企业数据架构中最为复杂的一种形态，它既要满足数据事务操作要求，又要满足数据分析要求。它是 “一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求”，常常被作为数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。ODS的引入是为了寻找能满足快速加载和数据整合的性能要求，并且减少面向分析的需求的变更和扩充对业务系统的影响的解决方案。这一解决方案是在业务系统和EDW中的按主题存储的历史数据存储层之间增加一个数据整合层（也叫做数据缓冲层）。数据整合层的作用主要体现在以下两个方面：

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篇三：企业信息整合整体解决方案(实用) 信息整合整体解决方案 目录

信

息

整

合

整

体

解

决

方

案 ................................................................................................................... 1

1.

前

言 .................................................................................................................................... 2

2.

信

息

整

合

的

意

义 ............................................................................................................... 2

3.

基

本

原

则 ........................................................................................................................... 2

4

.

核

心

功

能 ...................................................................................................

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........................ 3

存

储

中

心 ............................................................................................................... 3

信

息

交

换

中

心 .......................................................................................................... 3

数

据

中

心 .................................................................................................................. 4

信

息

分

析

中

心 .......................................................................................................... 4

集

成

业

务

中

心 .......................................................................................................... 4

信

息

展

现

中

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心 .......................................................................................................... 4

5

.

技

术

架

构 ........................................................................................................................... 4

访

问

接

入

层 .............................................................................................................. 5

信

息

门

户

层 .............................................................................................................. 5

综

合

应

用

层 .............................................................................................................. 5

决

策

分

析

层 ...................................................................................................

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........... 6

应

用

/

流

程

集

成

层 ..................................................................................................... 6

数

据

集

成

层 .............................................................................................................. 6

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配

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接

口

层 .......................................................................................................... 6

安

全

保

障

体

系 .......................................................................................................... 6

二

次

开

发

与

维

护

体

系 .............................................................................................. 7

基

础

支

持

环

境 ................................................

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.......................................................... 7

6.

技

术

路

线 ........................................................................................................................... 7

7.

系

统

特

点 ........................................................................................................................... 7 1.前言

经过近几年的努力，国内主要的发电公司和电网公司在信息化建设方面都取得了长足的进步，大量业务系统投入运行，这些信息系统加强了信息管理手段，提高了公司管理水平。随着电力改革的不断深入，在电力行业完成组织机构重组和区域重新划分之后，“厂网分开、竞价上网”的经营模式将逐渐变为现实。电力公司为了赢得合理的经济效益和社会效益，迫切需要一个既能集成、优化原有各应用系统，又能满足当前和未来挑战性需求的综合实时的信息整合平台。为了实现整个电力运营的全过程管理和控制，就必须及时真实地了解、应用、分析各方面的信息，从而提高判断与决策的及时性和准确度。信息资源整合将为实现以上目标

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提供有力的技术手段和保障，并进一步加强已有应用系统的应用深度和广度。 2. 信息整合的意义

* 消除信息孤岛，使电力业务系统形成互通互联的整体

* 形成了各个应用系统的统一访问入口 * 提供满足信息安全的统一数据发布平台 * 提供了已有业务系统升级的新手段 * 为建立企业决策系统提供了数据准备 * 解决了数据不规范、编码不一致等问题 * 规范了信息模型，遵循国际标准 * 形成了“按需定制”的企业信息架构 3. 基本原则

建设信息整合必须要遵守的原则

* 全方位集成原则，信息整合系统既是“数据中心”也是“业务中心”，信息整合要具有界面集成、数据集成、应用迁移、业务集成等能力。

* 全面集成原则，既要支持逻辑集成，也要支持物理集成。

* 开放性原则，信息整合平台不能成为第N+1个系统。 * 标准化原则，基于IEC61970国际标准。 * 规范化原则，规范各个应用系统数据。 * 统一原则，实现代码统一，信息模型统一。

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* 平台化原则，采用标准的平台，保证可靠性和标准性和开放性。

* 流程化原则，业务基于流程引擎实现流程重组和可定制。

清华同方提供的信息整合解决方案，完全满足上面的原则。

4 .核心功能

从功能模块上来划分，整个信息整合平台可以分解成六大中心，如下图所示： 存储中心

采用SAN/NAS技术，为电网企业的核心业务系统（营销系统、95598、生产管理、综合信息平台等）提供统一、集中的存储服务。统一考虑，避免各个专业系统重复建设存储系统。

信息交换中心

建设统一的信息交换中心，解决如下信息交换需求： eq \\o\\ac(○,1)1核心应用系统之间的信息交互（代替应用系统原有数据接口）；

eq \\o\\ac(○,2)2决策分析等高级应用对未进入数据中心的信息的访问

eq \\o\\ac(○,3)3省地之间的信息交互。 数据中心

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将多个专业系统的数据经过抽取后，存储到综合信息平台的数据库中，为更深入的数据分析及数据共享提供支持。 数据中心的数据库（又被称为共享数据库或中心数据库）是依据统一信息模型建立的物理数据库，遵循设计的数据字典及数据编码。 信息分析中心

对中心数据库中的周期数据及信息交换中心提供的在线数据进行深加工处理，为企业的生产、经营、管理等提供分析报表及决策信息等。

信息分析中心提供了统一的商业智能软件工具（BI及报表），不但支持综合信息平台的决策功能开发，也是其它专业系统（生产、营销等）的决策功能的统一开发平台。 集成业务中心

通过EAI技术实现的集成业务、共享业务的功能，对于重要的业务系统实现单点登录、应用集成和流程集成，为企业构建业务处理中心。 信息展现中心

提供集成数据、集成业务、决策数据等信息的查询、展示应用。利用企业门户技术（EIP）集成各个应用系统中已有的数据信息查询功能，加上信息分析中心的分析结果查询功能，形成整个企业的信息展现中心，满足企业所有人员的信息查询与共享需求。

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由EIP门户平台提供员工统一的访问入口(Portal)，集成多种业务系统的用户界面，建立一个跨应用，跨设备的，集成的互动用户界面。 5 .技术架构

下图给出了系统的总体架构，总体架构分为多层实现：适配器接口层、数据集成层、应用/流程集成层、决策分析层、综合应用层、信息门户层、访问接入层、安全保障体系和二次开发与维护体系。 访问接入层

支持PC、PDA等终端设备通过Intranet实现本地操作，通过Internet远程实现接入及移动办公。在短信平台的支持下可以实现手机短信方式访问EAI/EIP系统。 信息门户层

该层由EIP门户平台提供员工统一的访问入口(Portal)，提供单点登录、个性化服务、内容管理、协作等功能

综合应用层

基于底层的数据集成及应用集成的支持，本层主要实现集成业务功能。

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