CN103679309A - 一种电力数据仓库业务智能统计分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种电力数据仓库业务智能统计分析方法,包括三层技术:源系统层、数据仓库智能统计系统、查询报表开发及展示。通过智能化统计,附有主题模块信息的报表,单点登陆管理等,实现本发明智能化监管数据库,方便信息化管理、提升信息化管理效率的作用。

Description

一种电力数据仓库业务智能统计分析方法
技术领域
本发明涉及一种系统开发技术,具体说,涉及一种电力数据仓库业务智能统计分析方法。 
背景技术
目前传统的对数据仓库的监控管理都是采用人工每天通过SAP GUI登录至SAP数据仓库系统,查看处理链运行状态及时间、CPU、内存利用率、系统备份检查、表空间检查、系统负载监控、文件系统检查、在线用户监控等。部分启用BI统计功能其企业也是直接套用相应功能,并未进行详细规划,这样会存在人员信息取数来源不唯一,按单位分析人员访问报表情况是出现误差等问题。 
发明内容
本发明所解决的技术问题是提供一种电力数据仓库业务智能统计分析方法,方便信息化管理、提升信息化管理效率。 
本发明采用的技术方案如下: 
一种电力数据仓库业务智能统计分析方法,包括三层技术:源系统层、数据仓库智能统计系统、查询报表开发及展示;其中, 
源系统层,作为数据仓库基本业务数据的来源层; 
数据仓库智能统计系统,对不同源系统的数据按照一定逻辑关系和抽取原则进行整合,将这些业务数据组织、筛选、挖掘成为支持企业管理层决策的关键数据,包括数据抽取模块,数据存储与管理模块,业务浏览器模块,应用管理平台,数据开放服务; 
查询报表开发及展示,通过基于数据模型的数据,利用标准的Web查询开发工具,将数据仓库层面各模型的信息开发成可供用户访问的各种报表及 图表,并集成在企业门户中。 
进一步:所述源系统层,集成了日常数据仓库系统及ERP系统管理的查询页面,所有主题报表涉及到用户信息的分析,均和人资模块的数据进行集成,极大的弥补了传统用户信息数据的缺失及不准确的特点,通过人资用户信息实现维护与展示确保数据的唯一性、全面性、正确性; 
进一步:所述数据仓库智能统计系统,通过数据仓库智能统计的抓取工具自动抓取源系统的信息,记录在数据仓库服务器的数据库中,数据保存在磁盘陈列的磁盘中,之后数据仓库智能系统通过建模工具,在其平台下创建信息立方体等数据模型,数据模型将数据从数据仓库的数据库服务器中取出,按照设定的逻辑存储在标准模型的星型架构中,数据也同时保存在数据库服务器中。 
进一步:所述查询报表开发及展示,通过报表信息就可以自动带出报表所属的主题模块,清晰的通过业务智能统计功能分析出各个主题模块的报表访问情况及活跃度,更有针对性的了解各个业务部门对报表的使用情况,使后续的运维调整更有目的性。 
与现有技术相比较,本发明方便信息化管理、提升信息化管理效率,包括以下方面: 
1、系统采用模块化设计。 
本发明把整个系统划分为多个功能子系统,各应用子系统要模块化,减少子系统直接的耦合,降低整个系统的复杂性,便于各系统分别实施和整合。 
2、系统具有实用性和适应性。 
按照报表访问分析、用户访问情况分析、主数据统计、业务数据统计、数据模型分析、DTP上载分析、处理链分析、系统运行分析等主题建立业务智能管理平台,所有开发的报表涉及人员、单位的均与人资模块用户信息进行严格的匹配,保证了人员基本信息的唯一性和正确性,并与之前的业务信息进行无缝关联。同时,增强了报表所属主题模块信息,通过报表信息就可以自动带出报表所属的主题模块,清晰的通过业务智能统计功能分析出各个主题模块的报表访问情况及活跃度,更有针对性的了解各个业务部门对报表 的使用情况,使后续的运维调整更有实用性和适应性。 
3、系统保证高可靠性及稳定性。 
通过单点登录的方式,集成了日常数据仓库系统及ERP系统管理的查询页面,如CPU利用率、内存利用率、系统备份检查、在线用户数、系统负载监控、表空间检查、文件系统检查等。完成该部门查询的集成后,运维管理人员将不再多次登录不同的系统进行系统及数据的监控检查,只需登录企业门户系统,就可以完成日常监控工作,维护人员通过一次性登录至企业门户系统,按主题查看并分析各指标的使用情况,在发现异常的情况下,也直接通过该平台的集成页面查看系统性能。抛弃以往的用户反应问题、运维再去查询解决问题的弊端,做到事前控制,防范于未然。 
4、系统具有可扩展性。 
系统采用分布式设计,模块扩充性好。系统总体构架灵活以便于根据实际网络吞吐量和工作需求而动态地扩充。能容纳巨大的负载和多用户的访问量。系统结构模块化设计,易于扩充,增加强壮性。重要模块可由两台机器冗余配置,在故障时,能自动切换。应有充分的扩展余地,为以后其它应用系统发展和并入提供支持。系统采用开放的系统结构,使系统具有分布式的能力,一方面使系统以后容易升级和扩展,另一方面也方便与其它系统集成。 
5、系统具有整体性保障功能。 
三层架构方式部署三个系统共6台DBCI服务器。以硬件分区方式部署在两台新购的HP RX8640上。两台RX8640服务器分别划分3个硬件分区,安装各自的操作系统和BW生产系统、EP生产系统、XI生产系统。单个系统2台生产DBCI服务器部署数据库(DB)和中央实例(CI),在操作系统级别建立双机集群,互为热备。当其中一台服务器出现故障时,另一台服务器必须有能力完全接管数据库(DB)和中央实例(CI),保障业务的正常进行。 
6、系统的可扩展性和安全性。 
系统的开发采取“总体规划、分步实施”的开发策略。即在开发之初先进行总体规划(即总体分析与总体设计),然后在总体规划的指导与约束下 分步开发。站在整体的高度,充分考虑它与现有数据资源之间的信息关联,设计好与现有数据资源之间的信息接口,系统是一个融合多方位信息的集成系统,系统的软件建设应首先是符合标准,符合技术发展方向,开放并易于集成。 
附图说明
图1是本发明中电力数据仓库业务智能统计分析方法的结构示意图。 
具体实施方式
下面参考附图和优选实施例,对本发明的技术方案做详细描述。 
如图1所示,是本发明中电力数据仓库业务智能统计分析方法的结构示意图,电力数据仓库业务智能统计分析方法结构包括:源系统层1、数据仓库智能统计系统2、查询报表开发及展示3、数据抽取模块4,数据存储与管理模块5,业务浏览器模块6,应用管理平台7,数据开放服务8。数据仓库智能统计系统2首先通过数据抽取模块4(Extract Structure)自动抓取提取源系统层1的数据,再通过传输结构(Transfer Structure)将这些数据从源系统层1中通过信息包(InfoPackage)传入数据仓库智能统计系统2;当数据进入仓库智能统计系统2后,通过建模工具,在其平台下创建信息立方体等数据模型,数据模型将数据从仓库智能统计系统2的数据库服务器中取出,按照设定的逻辑存储在标准模型的星型架构中,更新到实际的数据存储与管理模块5中,完成整个数据抽取的流程。当用户需要读取相应的查询报表开发及展示3时,用户登录访问信息前通过应用管理平台7配置的单点登录信息传递给源系统层1的APP和DBCI系统,源系统层1中需要抓取的报表数据传递给数据库的APP和DBCI系统。之后数据仓库智能统计系统2根据用户提交的请求,按照之前设定的模型逻辑,通过SAN从数据存储与管理模块5中获取对应的数据,返回给源系统层1、传递给业务浏览器模块6呈现给用 户,完成一次用户报表数据的反馈。 
数据抽取模块4通过提取结构(Extract Structure)提取源系统层1的数据,再通过传输结构(Transfer Structure)将这些数据从源系统层1通过信息包(InfoPackage)传入数据仓库智能统计系统2。当数据仓库智能统计系统2后,可根据预先设定的传输转换(Transformation)对数据进行必要的过滤或处理通过数据传输进程(Data Transfer Process)更新到实际的数据存储与管理模块5中,完成整个数据抽取的流程; 
数据存储与管理模块5主要分为主数据存储与业务数据存储,二者存储结构不尽相同,主数据主要是描述型的数据,如部门、岗位、制造厂商、工厂信息等,存放在专门的主数据表中,主要由编码和相应的描述文字组成。主数据通常在系统初始化的过程中一次性传入,更新量较少,更新频率也较低;业务数据主要是业务操作产生的数据,例如缴费信息、岗位分配信息、出入库记录等,数据量大且更新频繁,这部分数据在数据仓库智能统计系统2中是按主题存放在信息立方体(InfoCube)中的。为了提高报表生成的效率,信息立方体中的数据通常已经经过了加工、合并或转换,不是明细的业务数据。但在一些特殊情况下,需要数据仓库智能统计系统2出具详细的业务报表,因此除了信息立方体,数据仓库智能统计系统2还提供了专门的业务数据存储对象(DSO)。DSO可以近乎于实时地保存最原始的业务数据,便于数据仓库智能统计系统2在此基础上搭建信息立方体。 
业务浏览器模块6提供最终的用户报表查询界面。在这个模块中,预制了SAP提供的一些业务内容(Business Content),类似于查询模版,用户可以使用这些业务内容快速建立标准的Excel查询报表和网页报表。此模块还提供了诸如移动智能报表等功能,并能与水晶报表集成。采用基于门户网站的报表形式。这样既符合当前用户使用习惯,又能够满足各种报表查询、打印的需求,兼顾灵活多维分析和出具格式报表的要求。 
应用管理平台7主要提供给BW的系统管理员使用,具备一些系统管理方面的功能,如日志查询、权限管理,将所有开发的报表涉及人员、单位等均与人资模块用户信息进行严格的匹配,将员工工号与登录系统的通讯ID号设置关联关系配置单点登录,所有用户的基本信息(如单位、部门、性别、 年龄、职称等)均通过人资模块PA30作为统一为维护入口,保证了人员基本信息的唯一性和正确性,并与之前的业务信息进行无缝关联。 
数据开放服务8它可以使外部系统像访问普通数据库或普通文件那样访问数据仓库智能统计系统2,从数据仓库智能统计系统2中获取数据。这一功能主要在数据仓库智能统计系统2的级联或制作第三方报表的情况下使用。 
以上所述,仅为本发明的具体实施方式。本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应当涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求所界定的保护范围为准。 

Claims (4)

1.一种电力数据仓库业务智能统计分析方法,其特征在于:包括三层技术:源系统层、数据仓库智能统计系统、查询报表开发及展示;其中,
源系统层,作为数据仓库基本业务数据的来源层;
数据仓库智能统计系统,对不同源系统的数据按照一定逻辑关系和抽取原则进行整合,包括数据抽取模块,数据存储与管理模块,业务浏览器模块,应用管理平台,数据开放服务;
查询报表开发及展示,通过基于数据模型的数据,利用标准的Web查询开发工具,将数据仓库层面各模型的信息开发成可供用户访问的各种报表及图表,并集成在企业门户中。
2.如权利要求1所述的一种电力数据仓库业务智能统计分析方法,其特征在于:所述源系统层,集成了日常数据仓库系统及ERP系统管理的查询页面,所有主题报表涉及到用户信息的分析,均和人资模块的数据进行集成。
3.如权利要求1所述的一种电力数据仓库业务智能统计分析方法,其特征在于:所述数据仓库智能统计系统,通过数据仓库智能统计的抓取工具自动抓取源系统的信息,记录在数据仓库服务器的数据库中,数据保存在磁盘陈列的磁盘中,之后数据仓库智能系统通过建模工具,在其平台下创建信息立方体等数据模型,数据模型将数据从数据仓库的数据库服务器中取出,按照设定的逻辑存储在标准模型的星型架构中,数据也同时保存在数据库服务器中。
4.如权利要求1所述的一种电力数据仓库业务智能统计分析方法,其特征在于:所述查询报表开发及展示,通过报表信息就可以自动带出报表所属的主题模块,清晰的通过业务智能统计功能分析出各个主题模块的报表访问情况及活跃度。
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