目录
第一章
前言 ........................................................ 1
1.1．项目建设背景 ................................................... 1 1.2．项目目的 ....................................................... 2 第二章 企业数据中心的技术架构 ........................................... 3
2.1．逻辑架构 ....................................................... 3
2.1.1．数据获取整合层 ........................................... 4
2.1.1.1数据整合 ......................................... 4 2.1.1.2快速数据集市方案SAP BusinessObjects Rapid Marts .. 6 2.1.1.3元数据管理 ....................................... 7
2.1.2．数据存储层 ............................................... 8 2.1.3．分析展示层 ............................................... 9 2.2. 方案物理配臵建议 .............................................. 15
第一章 前言
1.1．项目建设背景
随着经济全球化的发展和竞争的不断加剧，快速的应变能力和战略决策能力已经越来越成为企业良性发展的重要核心竞争力之一，能否利用科学的方法和信息化手段提升企业的信息管理水平，将直接影响到企业的决策和对市场的准确把握。
企业在数据进行各种复杂分析，如长期趋势分析和各类信息的综合对比等，需要从大量的历史数据中获取信息，要求系统保存足够的历史数据，而且还要进行复杂的分析处理（每次处理涉及大量数据），如果直接基于分散的各种事务处理系统开展分析应用，则不可避免地要遇到以下诸多障碍：
1：缺乏组织性，数据难以转化为有用的信息。
事务处理系统中数据结构是面向操作的有效性组织的，而非面向管理分析的需要。分析所需要的数据内容可能分散在许多数据对象甚至许多应用中。将这些零散而且结构各不相同的数据统一起来的工作将是复杂而繁重，难以应付不断变化的分析工作的需要。
2：干扰事务处理系统的正常运行。
分析处理往往需要涉及较大的数据量，而事务处理系统则要求尽快做出响应，如果进行一次大规模的分析，对事务处理系统性能的影响是难以忍受的，从而严重影响其正常运行。
3：缺乏足够的历史数据。
分析应用常常需要通过一段历史时期的数据来分析趋势，而事务处理系统中一般只存储当前的短期数据，并且各个应用领域的保存期限也不一样，这对于长期趋势分析和规律探索构成制约。
4：结果的准确可比性难以保证。
事务处理系统是随时更新变化的。基于随时变化的数据源难于对问题作出一致的回答，而不一致的答案会干扰决策过程。
1.2．项目目的
数据仓库技术是在企业建立一个集成、共享的数据管理平台；整合不同来源的数据，发挥历史数据价值，提高数据分析的能力；为企业各层次人员提供多维信息统计分析、关系挖掘、查询检索和报表生成工具；实现企业数据向信息、知识的转化，为管理层决策提供及时有效地支持。
近20年的事实已经证明，以建设数据仓库为核心建立企业数据中心是满足企业进行综合分析的最有效技术手段。
第二章 企业数据中心的技术架构
2.1．逻辑架构
数据中心技术架构SAP商务智能和数据仓库平台SAP BI 元数据管理业务源数据源业务系统R/3财务…人力资源SAPBOBJ DI开放数据整合平台开放数据集市ODSDMSAPBOBJ DI开放数据整合平台信息发现与交付工具集搜索智能BOBJ Explorer多维分析VoyagerSAPBOBJ BOEBI客户服务其他…销售开放平台数据仓库File、XML… …其他数据源商务智能平台可视化报表和仪表盘Xcelsius门户即席查询分析Web Intelligence格式化报表Crystal报表企业的原始业务层数据整合层数据中心数据存储层前端分析应用层customer 针对数据中心的需求，可以将整个系统分为数据获取整合、数据存储和分析展示三层，下边分别对三个层次进行阐述。
