數據倉庫怎麼上報

⑴ 數據員崗位職責

數據員崗位職責（通用23篇）

在當今社會生活中，崗位職責的使用頻率呈上升趨勢，崗位職責是指工作者具體工作的內容、所負的責任，及達到上級要求的標准，完成上級交付的任務。那麼什麼樣的崗位職責才是有效的呢？下面是我整理的數據員崗位職責，歡迎大家借鑒與參考，希望對大家有所幫助。

數據員崗位職責1

1.負責公司所有對外客戶開發、招商合同的審核、審批、歸檔，及與集團法務部對接事宜。

2.每周、每月按時統計公司各銷售專員、本部門的業績及執行情況；督促各團隊成員開卡指標及線上交易執行情況。

3.每月制定、統計、匯總客戶開發部的經營預算、開卡指標(線上交易金額指標)。

4.及時、准確的記錄、統計並上報各類基礎數據(如銷售專員及部門業績)，並與財務部、行政人事部對接。

5.外埠機構新開流程及信息變更流程。

6.協助銷售總監、銷售經理，處理跟本部門工作有關的各類文案工作(會議紀要、起草制度、報表統計)。

7.負責公司客開類文件資料的收集、審核、統計、整理等建檔與歸檔工作，確保文件與單據不遺失。

8.預算費用申請流程及各項簽呈流程。

9.負責公司客戶資料管理，包括收集、整理、錄入、修改、分派、跟蹤等日常維護工作，確保客戶信息的及時性、真實性、完整性、實用性。

10.完成上級領導交辦的其他工作。

數據員崗位職責2

一、配合科長完成所承擔的各項工作，做到認真負責，及時完成，不推不靠。

二、儀器設備的建帳、審核、數據錄入。

三、各類設備的變更、調帳工作。

四、負責全院設備賬目的微機化管理。做到管理方法手段先進合理，賬目清晰，操作熟練。

五、與財務處進行年度新購設備核實對帳工作。

六、負責完成各項數據的統計和年度報表報盤工作。做到統計全面，數據准確報表認真，報盤及時。

七、負責資產卡、標簽的製作與發放。

八、全院資產管理員的崗位培訓工作。

九、負責辦理各類資產出入庫手續。

十、清產核資工作。

十一、完成領導交辦的其他工作。

數據員崗位職責3

1、商品采購價格審核、商品損耗折算統計、商品價格提前預測、商品系統維護、商品數據統計、商品常規銷售、商品促銷管理、銷售數據統計；

2、完成具體指定的數據統計分析工作；

3、編制並上報統計表，建立和健全統計台帳制度，部門數據錄入、列印、交接的審查監督；

4、相關數據的收集保存及管理，關於數據把控和整理存檔的流程培訓；

5、結合統計指標體系，完善和改進統計方法；

6、做好和各部門的交接，服從領導安排，完成每天的任務；

7、每周工作總結(分析每周的數據，並且從數據中得到結論，並對出現的問題及時的告知和處理)。

數據員崗位職責4

崗位職責：

1、負責貨物入庫數據的錄入工作。准確核對入庫貨物的數量、品名、產品批號、生產日期和有效期；

2、做好庫存貨物的效期管理。隨時跟蹤庫存貨物的效期狀況，對處於警戒區域內的貨物要及時報告；

3、做好發貨單、退貨驗收報告單的整理，並及時對帳處理，確保庫存帳、物相符，發現問題及時向上級反饋；

4、做好辦公室場所和倉庫的衛生工作；

5、完成上級交辦的其它工作任務。

任職要求：

1、及略懂財務優先

2、兩年以上工作經驗

3、上班地點人和(可提供住宿)

數據員崗位職責5

崗位職責：

1、負責對呼叫系統數據進行分析，

2、對優秀員工行為進行跟蹤分析以及必要訪談，

3、總結出優秀員工的工作方式方法，

4、在既定時間內提交給部門主管；

5、設定書面問卷、根據市場部需要更新行政助理各項統計報表。

任職要求：

1、本科以上學歷，數學、統計學等理工科專業優先；

2、極強的數據分析和邏輯能力，有優秀的數學或統計學知識背景；

3、嚴謹的邏輯思維能力、學習能力、言語表達能力、管理能力；

4、積極主動、工作認真、工作嚴謹。

數據員崗位職責6

職位描述：

1、研究關於醫療領域的相關國家政策和行業發展趨勢，協助公司高層制定公司數據運營戰略以及創新的商業模式。

2、根據醫療領域的行業發展趨勢以及相關關聯領域的合作，負責醫療數據運營領域的商業模式的落地運營。

3、參與公司在數據運營工作中的戰略制定，研判政策方向

4、負責醫療領域數據運營產品的規劃、設計工作，

5、負責協調公司內部資源，推動和協助產品的研發落地，滿足市場需求。

6、高效領導團隊、培養團隊，推進戰略項目的實現。

7、指導顧問團隊進行數據運營的產品設計。

8、參加行業高端會議，發表專家觀點。

職位要求：

1、統計類、醫葯類本科學歷及以上；

2、3年及以上數據分析相關工作經驗；

3、熟悉數理統計、預測理論及實踐，掌握數據建模基本方法；

4、熟悉sql語言、spss或sas、r工具，了解數據倉庫理論及多維數據分析方法；

5、思維敏銳、邏輯嚴謹，良好的數據洞察能力；

6、具備積極主動的工作心態，與公司跨職能部門協同工作時能保持高度的誠信和責任感；

7、耐心、細致，善於學習，具有較強的責任心和團隊合作意識。

數據員崗位職責7

一、系統管理工作

1、參與兩校區圖書館電腦及其它輔助設備的軟硬體系統維護工作，保證各類設備正常使用。處理各類突發事件，如病毒攻擊、主要設備意外受損等。

2、確保館內區域網、校園網、互聯網等各類網路通訊正常。

3、負責圖書館主要活動的新聞攝影、攝像工作。

二、本館網站更新，資料庫維護，數據追加工作

1、建設社會主義新農村專題資料庫，每周10篇

三、文件列印工作

1. 與「廉潔文化研究會」有關的文字列印工作。

2. 其它部門的緊急文件列印工作。

要求作好文檔列印記錄。

四、資料搜集和准備工作

積極作好待開發資料庫的'前期資料搜集、准備工作。

現階段，作好與 「湖湘文化」有關的文章和資料搜集、准備工作。每周3篇。

五、資料庫製作

1、熟悉掌握TRS建設資料庫的所有過程，要求能獨立建設。包括資料庫建設需求分析，數據結構設計，頁面設計，資料庫網上發布。

2、要求：查詢數據顯示正常；頁面顯示美觀、大方，有一定的美工效果。

六、網站建設

參見《數據技術部副主任崗位職責》（資料庫開發製作人員崗位職責）第二條所規定的工作。目前主要以學習為主，要求逐步掌握這些工作，到下個學期末達到獨立承擔網站建設、圖像處理、動畫製作的水平。

七、報告廳開放、管理

參與報告廳的開放、管理工作，包括協助整理報告廳的清潔衛生以及設備開放、管理。

所有工作需認真服從部主任及館領導的調配和安排。

數據員崗位職責8

一、客戶、供貨商、各類代理信息，以系統要求為准，正確完整錄入；

二、商品檔案

1，商品的分類。所有商品按外商分類，在外商分類項下，按不同要求進行二級分類，如，美國客戶按尺寸分類，其他客戶可按年度分類。操作：系統-高級-商品分類。

2，商品數據來源。商品數據採集表（附件一，由業務人員和驗貨人員填寫其內容）商品數據錄入。

3，

（1）商品貨號。以工廠貨號作為商品貨號，即公司貨號。

（2）外商貨號。經客戶合同認可的貨號。

（3）中文名稱。與工廠稱呼一致的中文名稱。（文字錄入招聘）

（4）英文名稱。客戶合同確認的英文名稱，全部用大寫字母。

（5）中文規格。厘米

（6）英文規格。美國客戶需使用英寸

（7）海關編碼：9503002100（可選項）。

（8）供貨商。即生產的工廠，可選。

（9）外商。即采購商，可選。

（10）產品包裝。詳列產品包裝，包括內包裝，和外包裝；紙箱規格，包括紙箱的體積，重量；在此項之備注中，詳細輸入生產之要求，包括材料，款式，尺寸，顏色等，以及客戶之其他特殊要求。

（11）插入圖片。

（12）共享模式：公司共用。

（13）類別。選擇已建立的相應類別。

（14）輸出詳細商品檔案。

數據員崗位職責9

崗位職責 ：

1、負責提取公司內部相關數據進行清洗、處理，與第三方研究公司合作進行數據交換，保證數據的正確性和完整性。

2、與第三方研究公司溝通，確保需要提供的服務/報告能按時提交；負責管理常規數據報告與業務團隊進行。

3、根據數據分析需求，建立內部資料庫，並進行定期維護、更新。

4、負責內、外部數據的整合和分析，品類深入分析，以幫助采購發現機會點。

5、協助上級收集管理層和業務團隊各種數據分析需求，與外部研究公司溝通獲取相關數據信息並結合公司內部數據，提供數據分析結果和建議。

認知要求：

1、本科（學士）或以上（統計學、計算機與科學、數學、市場營銷等相關專業）

2、1年以上資料庫管理、數據分析或市場研究等相關工作經驗。

3、有零售業、快消行業、知名市場研究司、電商或大數據公司工作經驗者優先。

4、熟練掌握SQL語言查詢、處理數據能力，數據敏感度強、有數據建模經驗（相關、回歸、假設檢驗、聚類等）優先；熟悉應用SPSS或SAS優先。

5、熟練掌握主流資料庫（如：Teradata、SQLserver和Access），掌握VBA（ExcelMarco）者優先。

6、良好的英文口頭表達和書寫能力。

數據員崗位職責10

崗位職責：

1、完成上級交給的平台女鞋產品商品數據分析工作；

2、定期匯總唯品會等銷售平台的商品進、銷、存的銷售報表；

3、與平台運營一起分析暢銷、平銷、滯銷款式，做產品分級記錄；

4、負責各平台商品補單，調撥，跟蹤差異的處理工作；

任職要求：

1、有兩年以上線下零售業商品管理，及商品數據分析經驗者優先；

2、計算機、統計、市場營銷及相關專業，具備良好的分析判斷能力及數據統計能力，對數據敏感；

3、具備良好的溝通協調能力，穩定、責任心強、誠信、細致、較強的執行力，優秀的團隊合作精神；

4、熟練使用辦公軟體，會熟練操作excel表處理數據；

數據員崗位職責11

崗位職責：

1、根據項目分析要求，進行高通量數據分析，出具分析報告；

2、協助進行數據結果的分析與整理，並生成報告；

3、協助資料庫的建立與維護，協助優化數據分析流程。

任職要求：

1、大專以上學歷，生物信息，醫學或生物類相關專業優先；

2、了解常用軟體資料庫的原理，應屆生有實習項目經驗亦可，關注分析理論及方法的發展；

3、有團隊協作精神，工作踏實，勤奮刻苦，善於獨立思考，求知慾強，願意迎接挑戰；

4、可接受應屆生。

數據員崗位職責12

1、在部門主管的領導下，做好生產部門的統計工作；

2、負責生產車間每天的產品產量的統計工作，保證准確無誤，數據真實，並及時向有關部門和領導通報生產現場情況，為公司領導提供可靠的生產信息；

3、負責生產車間的原料使用數量統計工作；

4、負責車間的生產成本核算；

5、對報出的各種統計數據的真實性、准確性、及時性負主要責任；

6、完成生產主管交給的各項工作，協助、協調生產進度；

7、完成公司領導交辦的其他工作。

數據員崗位職責13

1，嚴格按照內部數據管理流程對客戶數據進行日常管理，確保數據錄入的及時、准確、完整；

2，對ERP系統數據的採集，每月按時提供業務數據報告；

3，熟悉ERP系統的數據原理，提出合理的改良建議；

4，根據不同部門的需求，進行各類數據的處理和整合，提供數據報告；

5，及時向上級匯報項目執行中的問題完成領導交辦的其他任務。

崗位要求：

1，統計學、應用數序等專業大專或以上學歷，性別不限；

2，對數字敏感，對數據工作有極大的興趣和熱情；

3，有較強的邏輯思維能力、數據分析能力，溝通能力，專注力強，誠實守信、勤奮認真、吃苦耐勞、責任心強；

4，精通Office 軟體（尤其是Excel），有數據錄入、處理經驗；熟練使用Qlikview軟體優先考慮

5，有IT背景或一定編程能力，或服裝行業銷售管理經驗的優先考慮。

數據員崗位職責14

崗位職責：

1、負責新葯臨床研究項目數據的統計與分析工作，收集整理臨床診療數據並進行挖掘分析；

2、參與臨床試驗方案設計：試驗設計、樣本量計算、終點指標及其分析方法的選擇；

3、獨立撰寫統計分析計劃；撰寫統計分析報告；

4、負責和管理項目進度，以及程序相關的問題溝通；

5、其他相關的統計分析。

任職要求：

1、流行病與衛生統計學、生物統計學、計算機、數學及相關專業，碩士研究生；

2、獨立完成過臨床數據收集、整理、挖掘分析工作；熟悉臨床試驗設計與統計分析流程，熟練使用sas、stata、spss，prismgraphpad等統計軟體和畫圖軟體；

3、一年以上大型cro或葯廠臨床試驗sas程序員工作經驗者優先。

4、cet6，英語聽說讀寫能力良好；

5、熱愛生物醫學數據分析工作，邏輯思維強，具備優秀的團隊合作能力和獨立解決問題的能力。

數據員崗位職責15

職責描述：

數據報表維護：按時准確更新手工周期性報告（日，周，月等）；運維已有線上報表（排故和更新表，欄位）；

新業務數據建設：梳理產品和數據邏輯，支持上線初期的數據獲取，設計報表體系，對接數據倉庫跟進數據表需求，並協調組內資源完成報表建設；

數據提取：按需提取數據，或指導業務方數據獲取方式方法；支持立項及上線項目收益評估相關數據支持。

任職要求：

本科及以上學歷，統計、數據類相關專業；

掌握sql、mysql等語言，能夠進行資料庫查詢；熟練掌握excel數據處理及圖形展示；

了解統計學基本原理，spss、sas、r、python等分析工具；

具有良好的邏輯分析能力、溝通能力、團隊合作意識。

數據員崗位職責16

1.報貨：依據銷售訂單報貨並及時監督銷售人員

2.收貨管理：每次廠區發貨一定要附配送清單，依據冷庫和客戶的簽收單為准並作為公司的入庫單

3.從冷庫發貨的出庫管理

4.換貨管理

5.退貨管理(以客戶簽字的退貨單為准)

6.錄入庫單，出庫單，退貨單，換貨單，做到及時，准確。

7.收款管理(與出納配合，及時出賬單明細並及時催業務員收款)

8.查詢往來客戶欠款。

數據員崗位職責17

一、負責中心資料庫伺服器的管理工作，做好伺服器的運行記錄，當伺服器出現故障時，迅速會同相關人員一同解決。

二、負責資料庫系統的建設，做好伺服器的維護、資料庫軟體的安裝、資料庫的建立工作，定期對數據進行備份，以及必要時緊急的數據查找、調整、更正等工作。

三、負責資料庫伺服器的安全防範管理工作。

四、協助軟體開發人員完成資料庫軟體開發所需的各類資料庫的信息。

五、對開發人員進行培訓，指導開發人員的sql編寫和優化。

六、數據管理員需不斷加強專業知識的學習，掌握新技術、新設備，做到'一專多能'。

七、做好數據的安全保密工作。

八、完成領導交辦的其他工作。

數據員崗位職責18

職位職責：

1)檢查銷售員每日的日報表，定期匯總周報表及其他各類報表

2)根據業務部門的需求，進行數據相關的處理及分析工作，並提供相應的分析產出；

3)完成領導交待的其他工作

任職條件：

1)本科以上學歷

2)對數字敏感且精通excel

3)有一定的互聯網或助理方面經驗

4)良好的溝通交流能力，良好的心理素質，責任心強

數據員崗位職責19

職責描述：

1、負責日常數據播報，深入分析並解讀業務數據，對各環節進行監控，發現存在的問題並協助制定相應的解決方案；

2、協助優化流程管理，推動業務發展、落地，及時了解一線銷售團隊動態，並形成反饋。

3、負責銷售激勵方案策劃、激勵數據的播報、城市的渲染、激勵總結復盤及激勵所需的資源的協調；

4、負責線下市場活動、物料的宣傳策劃；

5、負責業務系統產品相關的問題支持及需求收集、反饋；

6、負責城市人員績效的統計；

7、售後訂單的督促、協調；

8、協助城市經理制定階段性銷售策略並推動落地；

9、協助城市經理推動采銷與倉配的協同工作。

職位要求：

1、了解供應鏈電商運營；

2、大專以上學歷，3年以上銷售支持或銷售運營經驗；

3、能承擔和突破工作壓力，能快速理解業務，對商業和業務邏輯敏感，具備良好的邏輯分析能力和系統性思維能力。

數據員崗位職責20

崗位職責：

1.按產品品類劃分，市場調查分析，尋找熱銷產品，進行數據分析及深度開發。

2.追蹤、搜集、分析、匯總及考察評估新產品的信息。

3.清晰並了解管理的產品線利潤、庫存及銷售相關數據，核算成本，控制新產品的質量風險。

4.根據銷售部提供的新產品開發進行合理有效評估，並合理安排采購。

5.與項目負責人、銷售、客服定期研討產品問題，提出解決方案。

6.產品管理、銷售及新品培訓相關事務。

崗位要求：

1.熟悉excel表操作，對統計數據敏感，能夠挖掘數據重點。

2.熱愛互聯網、電子商務行業，善於發現、分析並解決問題，創新能力強。

3.思維靈活且有邏輯性，敏銳的市場分析能力

數據員崗位職責21

1、在部門經理領導下全面負責行政、後勤工作；確保公司的安全穩定、正常運轉。

2、建立和完成行政後勤各項管理制度，負責監督、執行、追蹤。

3、負責公司各類證照的注冊、變更、注銷、年審等工作。

4、對公司固定資產及辦公用品進行定期盤點、清理，保證庫存有效性以及賬實相符的要求。

5、負責會務接待、企業文化活動的組織安排工作。

6、管理和維護良好的辦公環境和秩序。

7、負責車輛管理工作，定期安排車輛的保養、維修和年檢工作。

8、嚴格審核各類行政費用，並及時登記相關費用台賬。

9、負責集團、分公司企業文化活動的組織和實施。

10、按照公司節假日福利標准，提交方案並實施。

數據員崗位職責22

1、負責公司、部門文化建設以及績效考核工作。

2、負責公司的行政采購、費用報銷； 起草、修改、完善行政管理制度及監督執行。

3、進行公司固定資產管理；成本控制、合理預算； 負責辦公室辦公用品管理。

4、起草、傳達行政通知、相關文件或備忘錄，協助組織公司各種活動和會議；

5、定期對各分公司門店進行巡檢。

6、統籌安排部門人員工作進度及完成效率。

7、指導公司對外宣傳活動，維護公司品牌形象。

8、主導政府部門、社會各界的聯絡、關系維護與往來接待等工作。

數據員崗位職責23

01. 負責公司行政事務的管理；

02. 負責公司行政相關的管理制度制定，完善、優化公司各項規章制度和流程，數據分析等工作，並監督執行；

03. 負責公司辦公及勞保用品、設備設施等所有用品的購買；

04. 具有優質供應商資源，具有制定供應商篩選標准及管理供應商的能力。

05. 負責公司所有合同的管理、定期跟進合同相關的付款、續簽等事宜。

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⑵ 大數據分析工具有哪些，有什麼特點

大數據分析工具有很多，例如：

1、思邁特軟體Smartbi產品特點：從最終用戶角度：管理層：KPI監控、風險預警、績效考核、大屏展示，移動分析，實現經營管理主題（財務、銷售、人事、績效等）的直觀監控，為經營管理提供決策支持，2、分析人員：拖拽式的自助分析、一鍵生成月季年等周期性分析報告、快速獲取數據，3、一線員工：報表瀏覽、移動端數據瀏覽、數據採集上報。

2、apidMiner功能和特點：免費提供數據挖掘技術和庫，100%用Java代碼(可運行在操作系統)，數據挖掘過程簡單，強大和直觀，內部XML保證了標准化的格式來表示交換數據挖掘過程。

3、Apache Drill為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。Apache Drill 實現了 Google's Dremel.

數據分析有沒有用，來試試Smartbi就知道了,Smartbi產品功能設計全面，涵蓋數據提取、數據管理、數據分析、數據共享四個環節，幫助客戶從數據的角度描述業務現狀，分析業務原因，預測業務趨勢，推動業務變革。

⑶ 典型的數據倉庫系統包括哪幾部分

?（一）數據源是數據倉庫系統的基礎，是整個系統的數據源泉。通常包括企業內部信息和外部信息。內部信息包括存放於rdbms中的各種業務處理數據和各類文檔數據。外部信息包括各類法律法規、市場信息和競爭對手的信息等等；（二）數據的存儲與管理是整個數據倉庫系統的核心。數據倉庫的真正關鍵是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別於傳統資料庫，同時也決定了其對外部數據的表現形式。要決定採用什麼產品和技術來建立數據倉庫的核心，則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。針對現有各業務系統的數據，進行抽取、清理，並有效集成，按照主題進行組織。數據倉庫按照數據的覆蓋范圍可以分為企業級數據倉庫和部門級數據倉庫（通常稱為數據集市）。（三）olap(聯機分析處理)伺服器對分析需要的數據進行有效集成，按多維模型予以組織，以便進行多角度、多層次的分析，並發現趨勢。其具體實現可以分為：rolap（關系型在線分析處理）、molap（多維在線分析處理）和holap（混合型線上分析處理）。rolap基本數據和聚合數據均存放在rdbms之中；molap基本數據和聚合數據均存放於多維資料庫中；holap基本數據存放於rdbms之中，聚合數據存放於多維資料庫中。（四）前端工具主要包括各種報表工具、查詢工具、數據分析工具、數據挖掘工具以數據挖掘及各種基於數據倉庫或數據集市的應用開發工具。其中數據分析工具主要針對olap伺服器，報表工具、數據挖掘工具主要針對數據倉庫。-----------------------------由安信公司歷經4年研發的監測數據管理平台，採用獨創的技術架構，在b/s架構上融入c/s模式，囊括了實驗室管理系統、監測站公自動化、監測站綜合業務管理系統、監測數據上報系統等諸多系統，把各個系統有機融合在一起，不同的業務科室展現不同工作頁面，內部卻又實現了數據共享。系統頁面簡單大方，操作輕松方便，在不增加實驗室工作量的情況下，能夠讓監測數據進入系統中，原始記錄單等諸多實驗室報表可協助生成（不完全生成，需人工簽字），隨後科室比如質控、綜合、主管領導即可對數據進行多層次利用查詢，並自動生成各類監測報表。系統採用流程化工作模式，對不同監測任務實施不同工作流，保證工作的科學和嚴謹，對於單位內部職工每天待事宜清晰顯示，讓內部職工對每天工作都一目瞭然。系統工作流程可自由配置，工作單可根據按照配置流轉相應單位，並且可以對工作流程進行追蹤查詢，作為領導可以查看到每一項安排工作的流轉情況、完成情況和監測結果。系統支持簡訊功能，對於領導等科室一些緊急任務可在系統下達後，立刻用簡訊通知相應工作人員，對於單位緊急通知等也可以進行簡訊通知，讓監測站的工作更加快捷高效。系統提供深層次數據挖掘功能，能夠根據監測數據，快速提供某監測點的多方位數據，比如歷年來某月cod的監測數據變化，幾年來某項監測數據的月平均值變化等等，為監測站領導決策提供科學依據。系統生成報表功能強大，除自身已包含眾多報表外，可迅速生成word下各種客戶要求的監測報表，並且查閱維護方便。系統作為平台拓展性強，可以融合其他系統與平台上，並且後期功能升級方便不影響前期功能。目前系統已經在多個地方監測站運行，從使用效果來看是比較實用的。

⑷ 數據倉庫是做什麼的

目前，數據倉庫一詞尚沒有一個統一的定義，著名的數據倉庫專家W.H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一書中給予如下描述：數據倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相對穩定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數據集合，用於支持管理決策。對於數據倉庫的概念我們可以從兩個層次予以理解，首先，數據倉庫用於支持決策，面向分析型數據處理，它不同於企業現有的操作型資料庫；其次，數據倉庫是對多個異構的數據源有效集成，集成後按照主題進行了重組，並包含歷史數據，而且存放在數據倉庫中的數據一般不再修改。

根據數據倉庫概念的含義，數據倉庫擁有以下四個特點：
1、面向主題。操作型資料庫的數據組織面向事務處理任務，各個業務系統之間各自分離，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織。主題是一個抽象的概念，是指用戶使用數據倉庫進行決策時所關心的重點方面，一個主題通常與多個操作型信息系統相關。

2、集成的。面向事務處理的操作型資料庫通常與某些特定的應用相關，資料庫之間相互獨立，並且往往是異構的。而數據倉庫中的數據是在對原有分散的資料庫數據抽取、清理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關於整個企業的一致的全局信息。

3、相對穩定的。操作型資料庫中的數據通常實時更新，數據根據需要及時發生變化。數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一旦某個數據進入數據倉庫以後，一般情況下將被長期保留，也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的載入、刷新。

4、反映歷史變化。操作型資料庫主要關心當前某一個時間段內的數據，而數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統記錄了企業從過去某一時點(如開始應用數據倉庫的時點)到目前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。
企業數據倉庫的建設，是以現有企業業務系統和大量業務數據的積累為基礎。數據倉庫不是靜態的概念，只有把信息及時交給需要這些信息的使用者，供他們做出改善其業務經營的決策，信息才能發揮作用，信息才有意義。而把信息加以整理歸納和重組，並及時提供給相應的管理決策人員，是數據倉庫的根本任務。因此，從產業界的角度看，數據倉庫建設是一個工程，是一個過程。
整個數據倉庫系統是一個包含四個層次的體系結構，具體由下圖表示。

數據倉庫系統體系結構

·數據源：是數據倉庫系統的基礎，是整個系統的數據源泉。通常包括企業內部信息和外部信息。內部信息包括存放於RDBMS中的各種業務處理數據和各類文檔數據。外部信息包括各類法律法規、市場信息和競爭對手的信息等等；

·數據的存儲與管理：是整個數據倉庫系統的核心。數據倉庫的真正關鍵是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別於傳統資料庫，同時也決定了其對外部數據的表現形式。要決定採用什麼產品和技術來建立數據倉庫的核心，則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。針對現有各業務系統的數據，進行抽取、清理，並有效集成，按照主題進行組織。數據倉庫按照數據的覆蓋范圍可以分為企業級數據倉庫和部門級數據倉庫（通常稱為數據集市）。

·OLAP伺服器：對分析需要的數據進行有效集成，按多維模型予以組織，以便進行多角度、多層次的分析，並發現趨勢。其具體實現可以分為：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本數據和聚合數據均存放在RDBMS之中；MOLAP基本數據和聚合數據均存放於多維資料庫中；HOLAP基本數據存放於RDBMS之中，聚合數據存放於多維資料庫中。

·前端工具：主要包括各種報表工具、查詢工具、數據分析工具、數據挖掘工具以及各種基於數據倉庫或數據集市的應用開發工具。其中數據分析工具主要針對OLAP伺服器，報表工具、數據挖掘工具主要針對數據倉庫。

⑸ 以下哪些屬於集中化大數據平台外部採集數據

如何從0到1搭建大數據平台
大數據時代這個詞被提出已有10年了吧，越來越多的企業已經完成了大數據平台的搭建。隨著移動互聯網和物聯網的爆發，大數據價值在越來越多的場景中被挖掘，隨著大家都在使用歐冠大數據，大數據平台的搭建門檻也越來越低。藉助開源的力量，任何有基礎研發能力的組織完全可以搭建自己的大數據平台。但是對於沒有了解過大數據平台、數據倉庫、數據挖掘概念的同學可能還是無法順利完成搭建，因為你去網路查的時候會發現太多的東西，和架構，你不知道如何去選擇。今天給大家分享下大數據平台是怎麼玩的。

00 架構總覽

通常大數據平台的架構如上，從外部採集數據到數據處理，數據顯現，應用等模塊。

01 數據採集

用戶訪問我們的產品會產生大量的行為日誌，因此我們需要特定的日誌採集系統來採集並輸送這些日誌。Flume是目前常用的開源選擇，Flume是Cloudera提供的一個高可用的，高可靠的，分布式的海量日誌採集、聚合和傳輸的系統，Flume支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；同時，Flume提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方的能力。

02 數據存儲

無論上層採用何種的大規模數據計算引擎，底層的數據存儲系統基本還是以HDFS為主。HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop項目的核心子項目，是分布式計算中數據存儲管理的基礎。具備高容錯性、高可靠、高吞吐等特點。

HDFS存儲的是一個個的文本，而我們在做分析統計時，結構化會方便需要。因此，在HDFS的基礎上，會使用Hive來將數據文件映射為結構化的表結構，以便後續對數據進行類SQL的查詢和管理。

03 數據處理

數據處理就是我們常說的ETL。在這部分，我們需要三樣東西：計算引擎、調度系統、元數據管理。

對於大規模的非實時數據計算來講，目前一樣採用Hive和spark引擎。Hive是基於MapRece的架構，穩定可靠，但是計算速度較慢；Spark則是基於內存型的計算，一般認為比MapRece的速度快很多，但是其對內存性能的要求較高，且存在內存溢出的風險。Spark同時兼容hive數據源。從穩定的角度考慮，一般建議以Hive作為日常ETL的主要計算引擎，特別是對於一些實時要求不高的數據。Spark等其他引擎根據場景搭配使用。

實時計算引擎方面，目前大體經過了三代，依次是：storm、spark streaming、Flink。Flink已被阿里收購，大廠一直在推，社區活躍度很好，國內也有很多資源。

調度系統上，建議採用輕量級的Azkaban，Azkaban是由Linkedin開源的一個批量工作流任務調度器。https://azkaban.github.io/

一般需要自己開發一套元數據管理系統，用來規劃數據倉庫和ETL流程中的元數據。元數據分為業務元數據和技術元數據。

業務元數據，主要用於支撐數據服務平台Web UI上面的各種業務條件選項，比如，常用的有如下一些：移動設備機型、品牌、運營商、網路、價格範圍、設備物理特性、應用名稱等。這些元數據，有些來自於基礎數據部門提供的標准庫，比如品牌、價格範圍等，可以從對應的數據表中同步或直接讀取；而有些具有時間含義的元數據，需要每天通過ETL處理生成，比如應用信息。為支撐應用計算使用，被存儲在MySQL資料庫中；而對於填充頁面上對應的條件選擇的數據，則使用Redis存儲，每天/月會根據MySQL中的數據進行加工處理，生成易於快速查詢的鍵值對類數據，存儲到Redis中。
技術元數據，主要包括數據倉庫中的模型說明、血緣關系、變更記錄、需求來源、模型欄位信息等，詳細的可以查看數據分析師應該了解的數據倉庫(3)

04 數據流轉
通過上面一張圖了解數據採集，數據處理，到數據展現的數據流轉。通常我們在實際工作中，從數據源到分析報告或系統應用的過程中，主要包括數據採集同步、數據倉庫存儲、ETL、統計分析、寫入上層應用資料庫進行指標展示。這是最基礎的一條線，現在還有基於數據倉庫進行的數據分析挖掘工作，會基於機器學習和深度學習對已有模型數據進一步挖掘分析，形成更深層的數據應用產品。

05 數據應用
俗話說的好，「酒香也怕巷子深」。數據應用前面我們做了那麼多工作為了什麼，對於企業來說，我們做的每一件事情都需要體現出價值，而此時的數據應用就是大數據的價值體現。數據應用包括輔助經營分析的一些報表指標，商城上基於用戶畫像的個性化推送，還有各種數據分析報告等等。

數據採集系統
01 「大」數據

海量的數據

當你需要搭建大數據平台的時候一定是傳統的關系型資料庫無法滿足業務的存儲計算要求了，所以首先我們面臨的是海量的數據。

復雜的數據

復雜數據的概念和理想數據完全相反。所有數據集都有一定的復雜性，但有一些天生更難處理。通常這些復雜數據集沒有定義結構(沒有行列結構)，經常變化，數據質量很差。比如更新的網頁日誌，json數據，xml數據等。

高速的數據

高速數據通常被認為是實時的或是准實時的數據流。數據流本質上是在生成後就發給處理器的數據包，比如物聯網的穿戴設備，製造業的感測器，車聯網的終端晶元等等。處理實時數據流有很多挑戰，包括在採集時不丟失數據、處理數據流中的重復記錄、數據如何實時寫入磁碟存儲、以及如何進行實時分析。

02 採集工具
日誌採集

我們業務平台每天都會有大量用戶訪問，會產生大量的訪問日誌數據，比如電商系統的瀏覽，加入購物車，下訂單，付款等一系列流程我們都可以通過埋點獲取到用戶的訪問路徑以及訪問時長這些數據；再比智能穿戴設備，實時都會採集我們的血壓、脈搏、心率等數據實時上報到雲端。通過分析這些日誌信息，我們可以得到出很多業務價值。通過對這些日誌信息進行日誌採集、收集，然後進行數據分析，挖掘公司業務平台日誌數據中的潛在價值。為公司決策和公司後台伺服器平台性能評估提高可靠的數據保證。系統日誌採集系統做的事情就是收集日誌數據提供離線和在線的實時分析使用。目前常用的開源日誌收集系統有Flume、Logstash、Filebeat。可以根據自己公司的技術棧儲備或者組件的優缺點選擇合適的日誌採集系統，目前了解到的Flume使用的比較多。各個採集工具的對比如下：

具體組件的相關配置可以參考之前的文章《日誌收集組件—Flume、Logstash、Filebeat對比》

資料庫抽取

企業一般都會會使用傳統的關系型資料庫MySQL或Oracle等來存儲業務系統數據。每時每刻產生的業務數據，以資料庫一行記錄的形式被直接寫入到資料庫中保存。

大數據分析一般是基於歷史海量數據，多維度分析，我們不能直接在原始的業務資料庫上直接操作，因為分析的一些復雜SQL查詢會明顯的影響業務資料庫的效率，導致業務系統不可用。所以我們通常通過資料庫採集系統直接與企業業務後台資料庫伺服器結合，在業務不那麼繁忙的凌晨，抽取我們想要的數據到分析資料庫或者到HDFS上，最後有大數據處理系統對這些數據進行清洗、組合進行數據分析。

常用資料庫抽取工具：

阿里開源軟體：DataX
DataX 是一個異構數據源離線同步工具，致力於實現包括關系型資料庫(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各種異構數據源之間穩定高效的數據同步功能。開源的DataX貌似只能單機部署。

Apache開源軟體：Sqoop
Sqoop(發音:skup)是一款開源的工具，主要用於在HADOOP(Hive)與傳統的資料庫(mysql、postgresql...)間進行數據的傳遞，可以將一個關系型資料庫(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的數據導進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數據導進到關系型資料庫中。可以集群化部署。

爬蟲爬取

有很多外部數據，比如天氣、IP地址等數據，我們通常會爬取相應的網站數據存儲。目前常用的爬蟲工具是Scrapy，它是一個爬蟲框架，提供給開發人員便利的爬蟲API介面。開發人員只需要關心爬蟲API介面的實現，不需要關心具體框架怎麼爬取數據。Scrapy框架大大降低了開發人員開發速率，開發人員可以很快的完成一個爬蟲系統的開發。

03 數據存儲
HDFS

2003年，Google發布論文GFS，啟發Apache Nutch開發了HDFS。2004年，Google 又發布了論文《MapRece: Simplified Data Processing on Large Clusters》，Doug Cutting等人實現計算框架MapRece ，並與HDFS結合來更好的支持該框架。2006年項目從Butch搜索引擎中獨立出來，成為了現在的Hadoop。

GFS隱藏了底層的負載均衡，切片備份等細節，使復雜性透明化，並提供統一的文件系統介面。其成本低，容錯高，高吞吐，適合超大數據集應用場景。

HDFS原理:橫向擴展，增加「數據節點」就能增加容量。
增加協調部門，「命名節點」維護元數據，負責文件系統的命名空間，控
外部訪問，將數據塊映射到數據節點。還會備份元數據從命名節點，它只與命名節點通信。
數據在多個數據節點備份。
通常關系型資料庫存儲的都是結構化的數據，我們抽取後會直接放到HDFS上作為離線分析的數據源。

HBase

在實際應用中，我們有很多數據可能不需要復雜的分析，只需要我們能存儲，並且提供快速查詢的功能。HBase在HDFS基礎上提供了Bigtable的能力; 並且基於列的模式進行存儲。列存儲設計的優勢是減少不必要的欄位佔用存儲，同時查詢的時候也可以只對查詢的指定列有IO操作。HBase可以存儲海量的數據，並且可以根據rowkey提供快速的查詢性能，是非常好的明細數據存儲方案，比如電商的訂單數據就可以放入HBase提供高效的查詢。

當然還有其他的存儲引擎，比如ES適合文本搜索查詢等。

04 總結
了解了上面的技術棧後，在實際數據接入中，你還會面臨各種問題，比如如何考慮確保數據一致性，保障數據不能丟失，數據採集存儲的效率，不能產生數據積壓等，這些都需要對每個組件進行研究，適配適合你自己業務系統的參數，用最少的資源，達到最好的結果。

調度系統
目前大數據平台經常會用來跑一些批任務，跑批處理當然就離不開定時任務。比如定時抽取業務資料庫的數據，定時跑hive/spark任務，定時推送日報、月報指標數據。任務調度系統已經儼然成為了大數據處理平台不可或缺的一部分，可以說是ETL任務的靈魂。

01 原始任務調度

記得第一次參與大數據平台從無到有的搭建，最開始任務調度就是用的Crontab，分時日月周，各種任務腳本配置在一台主機上。Crontab 使用非常方便，配置也很簡單。剛開始任務很少，用著還可以，每天起床巡檢一下日誌。隨著任務越來越多，出現了任務不能在原來計劃的時間完成，出現了上級任務跑完前，後面依賴的任務已經起來了，這時候沒有數據，任務就會報錯，或者兩個任務並行跑了，出現了錯誤的結果。排查任務錯誤原因越來麻煩，各種任務的依賴關系越來越復雜，最後排查任務問題就行從一團亂麻中，一根一根梳理出每天麻繩。crontab雖然簡單，穩定，但是隨著任務的增加和依賴關系越來越復雜，已經完全不能滿足我們的需求了，這時候就需要建設自己的調度系統了。

02 調度系統
調度系統，關注的首要重點是在正確的時間點啟動正確的作業，確保作業按照正確的依賴關系及時准確的執行。資源的利用率通常不是第一關注要點，業務流程的正確性才是最重要的。（但是到隨著業務的發展，ETL任務越來越多，你會發現經常有任務因為資源問題沒有按時啟動！）

實際調度中，多個任務單元之間往往有著強依賴關系，上游任務執行並成功，下游任務才可以執行。比如上游任務1結束後拿到結果，下游任務2、任務3需結合任務1的結果才能執行，因此下游任務的開始一定是在上游任務成功運行拿到結果之後才可以開始。而為了保證數據處理結果的准確性，就必須要求這些任務按照上下游依賴關系有序、高效的執行，最終確保能按時正常生成業務指標。

一款成熟易用，便於管理和維護的作業調度系統，需要和大量的周邊組件對接，要處理或使用到包括：血緣管理，許可權控制，負載流控，監控報警，質量分析等各種服務或事務。

03 調度系統分類
調度系統一般分為兩類：定時分片類作業調度系統和DAG工作流類作業調度系統

定時分片類作業調度系統

這種功能定位的作業調度系統，其最早的需要來源和出發點往往是做一個分布式的Crontab。

核心：

將一個大的任務拆成多個小任務分配到不同的伺服器上執行， 難點在於要做到不漏，不重，保證負載平衡，節點崩潰時自動進行任務遷移等。
保證任務觸發的強實時和可靠性
所以，負載均衡，彈性擴容，狀態同步和失效轉移通常是這類調度系統在架構設計時重點考慮的特性。

DGA工作流調度系統

這一類系統的方向，重點定位於任務的調度依賴關系的正確處理，分片執行的邏輯通常不是系統關注的核心，或者不是系統核心流程的關鍵組成部分。

核心：

足夠豐富和靈活的依賴觸發機制：比如時間觸發任務，依賴觸發任務，混合觸發任務
作業的計劃，變更和執行流水的管理和同步
任務的優先順序管理，業務隔離，許可權管理等
各種特殊流程的處理，比如暫停任務，重刷歷史數據，人工標註失敗／成功，臨時任務和周期任務的協同等
完備的監控報警通知機制
04 幾個調度系統
Airflow

Apache Airflow是一種功能強大的工具，可作為任務的有向無環圖（DAG）編排、任務調度和任務監控的工作流工具。Airflow在DAG中管理作業之間的執行依賴，並可以處理作業失敗，重試和警報。開發人員可以編寫Python代碼以將數據轉換為工作流中的操作。

主要有如下幾種組件構成：

web server: 主要包括工作流配置，監控，管理等操作
scheler: 工作流調度進程，觸發工作流執行，狀態更新等操作
消息隊列：存放任務執行命令和任務執行狀態報告
worker: 執行任務和匯報狀態
mysql: 存放工作流，任務元數據信息
具體執行流程：

scheler掃描dag文件存入資料庫，判斷是否觸發執行
到達觸發執行時間的dag,生成dag_run，task_instance 存入資料庫
發送執行任務命令到消息隊列
worker從隊列獲取任務執行命令執行任務
worker匯報任務執行狀態到消息隊列
schler獲取任務執行狀態，並做下一步操作
schler根據狀態更新資料庫
Kettle

將各個任務操作組件拖放到工作區，kettle支持各種常見的數據轉換。此外，用戶可以將Python，Java，JavaScript和SQL中的自定義腳本拖放到畫布上。kettle可以接受許多文件類型作為輸入，還可以通過JDBC，ODBC連接到40多個資料庫，作為源或目標。社區版本是免費的，但提供的功能比付費版本少。

XXL-JOB

XXL-JOB是一個分布式任務調度平台，其核心設計目標是開發迅速、學習簡單、輕量級、易擴展。將調度行為抽象形成「調度中心」公共平台，而平台自身並不承擔業務邏輯，「調度中心」負責發起調度請求；將任務抽象成分散的JobHandler，交由「執行器」統一管理，「執行器」負責接收調度請求並執行對應的JobHandler中業務邏輯；因此，「調度」和「任務」兩部分可以相互解耦，提高系統整體穩定性和擴展性。（後來才知道XXL是作者名字拼音首字母縮寫）

調度系統開源工具有很多，可以結合自己公司人員的熟悉程度和需求選擇合適的進行改進。

海豚調度

Apache DolphinScheler是一個分布式去中心化，易擴展的可視化DAG工作流任務調度平台。致力於解決數據處理流程中錯綜復雜的依賴關系，使調度系統在數據處理流程中開箱即用。

高可靠性
去中心化的多Master和多Worker服務對等架構, 避免單Master壓力過大，另外採用任務緩沖隊列來避免過載
簡單易用
DAG監控界面，所有流程定義都是可視化，通過拖拽任務完成定製DAG，通過API方式與第三方系統集成, 一鍵部署
豐富的使用場景
支持多租戶，支持暫停恢復操作. 緊密貼合大數據生態，提供Spark, Hive, M/R, Python, Sub_process, Shell等近20種任務類型
高擴展性
支持自定義任務類型，調度器使用分布式調度，調度能力隨集群線性增長，Master和Worker支持動態上下線
05 如何自己開發一個調度系統
調度平台其實需要解決三個問題：任務編排、任務執行和任務監控。

任務編排，採用調用外部編排服務的方式，主要考慮的是編排需要根據業務的一些屬性進行實現，所以將易變的業務部分從作業調度平台分離出去。如果後續有對編排邏輯進行調整和修改，都無需操作業務作業調度平台。
任務排隊，支持多隊列排隊配置，後期根據不同類型的開發人員可以配置不同的隊列和資源，比如面向不同的開發人員需要有不同的服務隊列，面向不同的任務也需要有不同的隊列優先順序支持。通過隊列來隔離調度，能夠更好地滿足具有不同需求的用戶。不同隊列的資源不同，合理的利用資源，達到業務價值最大化。
任務調度，是對任務、以及屬於該任務的一組子任務進行調度，為了簡單可控起見，每個任務經過編排後會得到一組有序的任務列表，然後對每個任務進行調度。這裡面，稍有點復雜的是，任務里還有子任務，子任務是一些處理組件，比如欄位轉換、數據抽取，子任務需要在上層任務中引用實現調度。任務是調度運行的基本單位。被調度運行的任務會發送到消息隊列中，然後等待任務協調計算平台消費並運行任務，這時調度平台只需要等待任務運行完成的結果消息到達，然後對作業和任務的狀態進行更新，根據實際狀態確定下一次調度的任務。
調度平台設計中還需要注意以下幾項：

調度運行的任務需要進行超時處理，比如某個任務由於開發人員設計不合理導致運行時間過長，可以設置任務最大的執行時長，超過最大時長的任務需要及時kill掉，以免佔用大量資源，影響正常的任務運行。
控制同時能夠被調度的作業的數量，集群資源是有限的，我們需要控制任務的並發量，後期任務上千上萬後我們要及時調整任務的啟動時間，避免同時啟動大量的任務，減少調度資源和計算資源壓力；
作業優先順序控制，每個業務都有一定的重要級別，我們要有限保障最重要的業務優先執行，優先給與調度資源分配。在任務積壓時候，先執行優先順序高的任務，保障業務影響最小化。
06 總結與展望
ETL 開發是數據工程師必備的技能之一，在數據倉庫、BI等場景中起到重要的作用。但很多從業者連 ETL 對應的英文是什麼都不了解，更不要談對 ETL 的深入解析，這無疑是非常不稱職的。做ETL 你可以用任何的編程語言來完成開發，無論是 shell、python、java 甚至資料庫的存儲過程，只要它最終是讓數據完成抽取（E）、轉化（T）、載入（L）的效果即可。由於ETL是極為復雜的過程，而手寫程序不易管理，所以越來越多的可視化調度編排工具出現了。

調度系統作為大數據平台的核心部分之一，牽扯的業務邏輯比較復雜，場景不同，也許需求就會差別很多，所以，有自研能力的公司都會選擇市面上開源系統二次開發或者完全自研一套調度系統，已滿足自身ETL任務調度需求。

不管是哪種工具，只要具備高效運行、穩定可靠、易於維護特點，都是一款好工具

⑹ 數據倉庫是干什麼用的

數據倉庫是決策支持系統（dss）和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。數據倉庫研究和解決從資料庫中獲取信息的問題。數據倉庫的特徵在於面向主題、集成性、穩定性和時變性。

數據倉庫 ，由數據倉庫之父比爾·恩門（Bill Inmon）於1990年提出，主要功能仍是將組織透過資訊系統之聯機事務處理(OLTP)經年累月所累積的大量資料，透過數據倉庫理論所特有的資料儲存架構，做有系統的分析整理，以利各種分析方法如聯機分析處理(OLAP)、數據挖掘(Data Mining)之進行，並進而支持如決策支持系統(DSS)、主管資訊系統(EIS)之創建，幫助決策者能快速有效的自大量資料中，分析出有價值的資訊，以利決策擬定及快速回應外在環境變動，幫助建構商業智能(BI)。

數據倉庫之父比爾·恩門（Bill Inmon）在1991年出版的「Building the Data Warehouse」（《建立數據倉庫》）一書中所提出的定義被廣泛接受——數據倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數據集合，用於支持管理決策(Decision Making Support)。

⑺ 信息孤島的對策分析

信息系統的實施是建立在完善的基礎數據之上的，而信息系統的成功運行則是基於對基礎數據的科學管理。企業信息化作為一個嚴密的信息系統，數據處理的准確性、及時性和可靠性是以各業務環節數據的完整和准確為基礎的。理順企業的數據流是企業信息化建設成功的關鍵之一。信息化建設利用技術的手段將先進的企業管理思想融入企業的經營管理中，在這個過程中將最終實現對財務、物流、業務流程、成本核算、客戶關系管理及供應鏈管理等各個環節的科學管理。
因此要明確部門間哪些數據需要共享，哪些數據要上報企業領導，哪些部門需要獲取外部的知識或信息，企業的哪些數據需要對外發布和宣傳，哪些數據需要保密，子公司要與總公司交換哪些數據等等。當數據流理順後，相應的業務管理流程也就一目瞭然，管理流程也就理順了。 集成平台是可以適應於不同系統之間信息共享的通用工具，就是通過企業應用集成技術將企業的業務流程、公共數據、應用軟體、硬體和各種標准聯合起來，在不同企業應用系統之間實現無縫集成，使它們像一個整體一樣進行業務處理和信息共享。當在多個企業系統之間進行商務交易的時候，集成平台也可以為不同企業之間實現系統集成。當前隨著信息系統的集成技術的發展，由系統集成觀帶動信息集成廣度和深度的不斷擴展，集成范圍由企業內部逐步擴展到企業外部。信息系統一般通過分類、歸並和匯總等操作實現信息和數據的深度集成，數據倉庫的數據深度集成技術還包括切片(slice)、鑽取(dril1)和旋轉(rotate)等，而關聯分析、聚類分析、系列模式分析等都是信息深度集成的高級應用技術。信息的深度集成目的是為了得到對企業管理者和決策有價值的信息。信息集成廣度一般可以從集成的時間、地區、職能部門等多個側面進行描述。對信息適度范圍的集成可以保證信息的可靠性和權威性。
信息孤島是一個長期存在的現象，對現存的信息孤島採用集成的方式，對個別無法集成的舊系統採用替換升級的方式實現信息共享，必要時從規劃開始對現有系統進行全面的升級和改造。通過統一的信息化規劃，保證信息標準的統一和來源的唯一性，在滿足目前信息化需求的同時為將來實施新的系統奠定良好的基礎，確保實施新系統時遵循統一標准實現系統之間的集成和信息共享，避免出現新的信息孤島。