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数据增值服务平台介绍

ETL(Extract Transform Load, 数据抽取转换装载)是实施各银行总行数据增值服务平台项目中最重要的步骤，是完成总行数据源的数据为各分行提 供数据增值服务的必要过程。如果说数据增值服务平台的主题化模型是一座大厦的设计蓝图, 数据增值服务平台的数据是建造这个大厦的砖石的话, 那么ETL就相当于建设整个大厦的过程。

ETL处理分为数据抽取（Extract）、数据转换（Transform）以及数据加载（Load）3个阶段。

·数据抽取（Extract）

数据抽取是从数据源获取符合需要的数据的过程。数据抽取过程会过滤掉数据仓库中不需要的源数据字段，并进行格式和类型转换。

·数据转换（Transform）

数据转换（Transform）按照目标数据库的数据结构，对源系统每个记录进行转换，转换以后就可写入目标数据库。数据转换主要包括数据翻译、数据匹配、数据聚合以及其它复杂计算等。

·数据加载

数据加载：调用ETL工具加载、修改和删除数据。

基本体系结构

智能分析统计

智能分析统计系统以数据仓库、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘以及WEB等核心技术为基础, 借助业界先进的、成熟的BI产品，专门针对各类关键业务的商业智能应用，是一套集统计报表、主题分析、自定义分析、分析预测等功能的一套完整的商业智能解决方案。

从架构上看，智能分析统计系统自下而下分为四个层次：数据源层、数据仓库/数据集市层、OLAP服务层和前端工具展现应用层。从具体的技术来看，包括数据模型、源系统分析、源数据质量分析、数据抽取转换清洗加载（ETL）、数据呈现、元数据管理等，以上这些元素共同构成了智能分析统计的应用。

系统的整体技术架构：

系统特点

以数据仓库为核心的架构

·灵活的报表功能

·强大的OLAP分析功能

·灵活丰富的信息展现及发布方式

·可伸缩的数据抽取平台

·可配置的安全性

·技术先进性

系统功能介绍

·领导查询功能

·数据统计查询/报表功能

·主题分析

·自定义分析

·数据挖掘与预测

·用户安全管理

运行环境

数据仓库软件平台:

数据库系统：Oracle，DB2 ，Sybase ， SQL Server等

多维数据库：Essbase，DB2 OLAP Server，Microsoft Analysis Services等

OLAP 分析工具：Hyperion，Cognos，BO等

ETL工具：Informatica Powercenter,Datastage等

DM工具：SAS,SPSS等

客户端：

Windows 系列（Microsoft Windows95/98/NT/2000/XP 等）

支持多种关系型数据库，如Oracle,DB2,Sybase,SQL Server 等

决策支持系统应用程序

服务器端：

支持IBM、HP、SUN 等多种主机

支持WINDOWS或各种UNIX 操作系统(SCO,AIX,HP UNIX,LINUX 等)

支持多种关系型数据库，如DB2,Oracle,Sybase,SQL Server 等

决策支持系统数据抽取应用程序

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