数据仓库怎么上报

⑴ 数据员岗位职责

数据员岗位职责（通用23篇）

在当今社会生活中，岗位职责的使用频率呈上升趋势，岗位职责是指工作者具体工作的内容、所负的责任，及达到上级要求的标准，完成上级交付的任务。那么什么样的岗位职责才是有效的呢？下面是我整理的数据员岗位职责，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。

数据员岗位职责1

1.负责公司所有对外客户开发、招商合同的审核、审批、归档，及与集团法务部对接事宜。

2.每周、每月按时统计公司各销售专员、本部门的业绩及执行情况；督促各团队成员开卡指标及线上交易执行情况。

3.每月制定、统计、汇总客户开发部的经营预算、开卡指标(线上交易金额指标)。

4.及时、准确的记录、统计并上报各类基础数据(如销售专员及部门业绩)，并与财务部、行政人事部对接。

5.外端口机构新开流程及信息变更流程。

6.协助销售总监、销售经理，处理跟本部门工作有关的各类文案工作(会议纪要、起草制度、报表统计)。

7.负责公司客开类文件资料的收集、审核、统计、整理等建档与归档工作，确保文件与单据不遗失。

8.预算费用申请流程及各项签呈流程。

9.负责公司客户资料管理，包括收集、整理、录入、修改、分派、跟踪等日常维护工作，确保客户信息的及时性、真实性、完整性、实用性。

10.完成上级领导交办的其他工作。

数据员岗位职责2

一、配合科长完成所承担的各项工作，做到认真负责，及时完成，不推不靠。

二、仪器设备的建帐、审核、数据录入。

三、各类设备的变更、调帐工作。

四、负责全院设备账目的微机化管理。做到管理方法手段先进合理，账目清晰，操作熟练。

五、与财务处进行年度新购设备核实对帐工作。

六、负责完成各项数据的统计和年度报表报盘工作。做到统计全面，数据准确报表认真，报盘及时。

七、负责资产卡、标签的制作与发放。

八、全院资产管理员的岗位培训工作。

九、负责办理各类资产出入库手续。

十、清产核资工作。

十一、完成领导交办的其他工作。

数据员岗位职责3

1、商品采购价格审核、商品损耗折算统计、商品价格提前预测、商品系统维护、商品数据统计、商品常规销售、商品促销管理、销售数据统计；

2、完成具体指定的数据统计分析工作；

3、编制并上报统计表，建立和健全统计台帐制度，部门数据录入、打印、交接的审查监督；

4、相关数据的收集保存及管理，关于数据把控和整理存档的流程培训；

5、结合统计指标体系，完善和改进统计方法；

6、做好和各部门的交接，服从领导安排，完成每天的任务；

7、每周工作总结(分析每周的数据，并且从数据中得到结论，并对出现的问题及时的告知和处理)。

数据员岗位职责4

岗位职责：

1、负责货物入库数据的录入工作。准确核对入库货物的数量、品名、产品批号、生产日期和有效期；

2、做好库存货物的效期管理。随时跟踪库存货物的效期状况，对处于警戒区域内的货物要及时报告；

3、做好发货单、退货验收报告单的整理，并及时对帐处理，确保库存帐、物相符，发现问题及时向上级反馈；

4、做好办公室场所和仓库的卫生工作；

5、完成上级交办的其它工作任务。

任职要求：

1、及略懂财务优先

2、两年以上工作经验

3、上班地点人和(可提供住宿)

数据员岗位职责5

岗位职责：

1、负责对呼叫系统数据进行分析，

2、对优秀员工行为进行跟踪分析以及必要访谈，

3、总结出优秀员工的工作方式方法，

4、在既定时间内提交给部门主管；

5、设定书面问卷、根据市场部需要更新行政助理各项统计报表。

任职要求：

1、本科以上学历，数学、统计学等理工科专业优先；

2、极强的数据分析和逻辑能力，有优秀的数学或统计学知识背景；

3、严谨的逻辑思维能力、学习能力、言语表达能力、管理能力；

4、积极主动、工作认真、工作严谨。

数据员岗位职责6

职位描述：

1、研究关于医疗领域的相关国家政策和行业发展趋势，协助公司高层制定公司数据运营战略以及创新的商业模式。

2、根据医疗领域的行业发展趋势以及相关关联领域的合作，负责医疗数据运营领域的商业模式的落地运营。

3、参与公司在数据运营工作中的战略制定，研判政策方向

4、负责医疗领域数据运营产品的规划、设计工作，

5、负责协调公司内部资源，推动和协助产品的研发落地，满足市场需求。

6、高效领导团队、培养团队，推进战略项目的实现。

7、指导顾问团队进行数据运营的产品设计。

8、参加行业高端会议，发表专家观点。

职位要求：

1、统计类、医药类本科学历及以上；

2、3年及以上数据分析相关工作经验；

3、熟悉数理统计、预测理论及实践，掌握数据建模基本方法；

4、熟悉sql语言、spss或sas、r工具，了解数据仓库理论及多维数据分析方法；

5、思维敏锐、逻辑严谨，良好的数据洞察能力；

6、具备积极主动的工作心态，与公司跨职能部门协同工作时能保持高度的诚信和责任感；

7、耐心、细致，善于学习，具有较强的责任心和团队合作意识。

数据员岗位职责7

一、系统管理工作

1、参与两校区图书馆电脑及其它辅助设备的软硬件系统维护工作，保证各类设备正常使用。处理各类突发事件，如病毒攻击、主要设备意外受损等。

2、确保馆内局域网、校园网、互联网等各类网络通讯正常。

3、负责图书馆主要活动的新闻摄影、摄像工作。

二、本馆网站更新，数据库维护，数据追加工作

1、建设社会主义新农村专题数据库，每周10篇

三、文件打印工作

1. 与“廉洁文化研究会”有关的文字打印工作。

2. 其它部门的紧急文件打印工作。

要求作好文档打印记录。

四、资料搜集和准备工作

积极作好待开发数据库的'前期资料搜集、准备工作。

现阶段，作好与 “湖湘文化”有关的文章和资料搜集、准备工作。每周3篇。

五、数据库制作

1、熟悉掌握TRS建设数据库的所有过程，要求能独立建设。包括数据库建设需求分析，数据结构设计，页面设计，数据库网上发布。

2、要求：查询数据显示正常；页面显示美观、大方，有一定的美工效果。

六、网站建设

参见《数据技术部副主任岗位职责》（数据库开发制作人员岗位职责）第二条所规定的工作。目前主要以学习为主，要求逐步掌握这些工作，到下个学期末达到独立承担网站建设、图像处理、动画制作的水平。

七、报告厅开放、管理

参与报告厅的开放、管理工作，包括协助整理报告厅的清洁卫生以及设备开放、管理。

所有工作需认真服从部主任及馆领导的调配和安排。

数据员岗位职责8

一、客户、供货商、各类代理信息，以系统要求为准，正确完整录入；

二、商品档案

1，商品的分类。所有商品按外商分类，在外商分类项下，按不同要求进行二级分类，如，美国客户按尺寸分类，其他客户可按年度分类。操作：系统-高级-商品分类。

2，商品数据来源。商品数据采集表（附件一，由业务人员和验货人员填写其内容）商品数据录入。

3，

（1）商品货号。以工厂货号作为商品货号，即公司货号。

（2）外商货号。经客户合同认可的货号。

（3）中文名称。与工厂称呼一致的中文名称。（文字录入招聘）

（4）英文名称。客户合同确认的英文名称，全部用大写字母。

（5）中文规格。厘米

（6）英文规格。美国客户需使用英寸

（7）海关编码：9503002100（可选项）。

（8）供货商。即生产的工厂，可选。

（9）外商。即采购商，可选。

（10）产品包装。详列产品包装，包括内包装，和外包装；纸箱规格，包括纸箱的体积，重量；在此项之备注中，详细输入生产之要求，包括材料，款式，尺寸，颜色等，以及客户之其他特殊要求。

（11）插入图片。

（12）共享模式：公司共用。

（13）类别。选择已建立的相应类别。

（14）输出详细商品档案。

数据员岗位职责9

岗位职责 ：

1、负责提取公司内部相关数据进行清洗、处理，与第三方研究公司合作进行数据交换，保证数据的正确性和完整性。

2、与第三方研究公司沟通，确保需要提供的服务/报告能按时提交；负责管理常规数据报告与业务团队进行。

3、根据数据分析需求，建立内部数据库，并进行定期维护、更新。

4、负责内、外部数据的整合和分析，品类深入分析，以帮助采购发现机会点。

5、协助上级收集管理层和业务团队各种数据分析需求，与外部研究公司沟通获取相关数据信息并结合公司内部数据，提供数据分析结果和建议。

认知要求：

1、本科（学士）或以上（统计学、计算机与科学、数学、市场营销等相关专业）

2、1年以上数据库管理、数据分析或市场研究等相关工作经验。

3、有零售业、快消行业、知名市场研究司、电商或大数据公司工作经验者优先。

4、熟练掌握SQL语言查询、处理数据能力，数据敏感度强、有数据建模经验（相关、回归、假设检验、聚类等）优先；熟悉应用SPSS或SAS优先。

5、熟练掌握主流数据库（如：Teradata、SQLserver和Access），掌握VBA（ExcelMarco）者优先。

6、良好的英文口头表达和书写能力。

数据员岗位职责10

岗位职责：

1、完成上级交给的平台女鞋产品商品数据分析工作；

2、定期汇总唯品会等销售平台的商品进、销、存的销售报表；

3、与平台运营一起分析畅销、平销、滞销款式，做产品分级记录；

4、负责各平台商品补单，调拨，跟踪差异的处理工作；

任职要求：

1、有两年以上线下零售业商品管理，及商品数据分析经验者优先；

2、计算机、统计、市场营销及相关专业，具备良好的分析判断能力及数据统计能力，对数据敏感；

3、具备良好的沟通协调能力，稳定、责任心强、诚信、细致、较强的执行力，优秀的团队合作精神；

4、熟练使用办公软件，会熟练操作excel表处理数据；

数据员岗位职责11

岗位职责：

1、根据项目分析要求，进行高通量数据分析，出具分析报告；

2、协助进行数据结果的分析与整理，并生成报告；

3、协助数据库的建立与维护，协助优化数据分析流程。

任职要求：

1、大专以上学历，生物信息，医学或生物类相关专业优先；

2、了解常用软件数据库的原理，应届生有实习项目经验亦可，关注分析理论及方法的发展；

3、有团队协作精神，工作踏实，勤奋刻苦，善于独立思考，求知欲强，愿意迎接挑战；

4、可接受应届生。

数据员岗位职责12

1、在部门主管的领导下，做好生产部门的统计工作；

2、负责生产车间每天的产品产量的统计工作，保证准确无误，数据真实，并及时向有关部门和领导通报生产现场情况，为公司领导提供可靠的生产信息；

3、负责生产车间的原料使用数量统计工作；

4、负责车间的生产成本核算；

5、对报出的各种统计数据的真实性、准确性、及时性负主要责任；

6、完成生产主管交给的各项工作，协助、协调生产进度；

7、完成公司领导交办的其他工作。

数据员岗位职责13

1，严格按照内部数据管理流程对客户数据进行日常管理，确保数据录入的及时、准确、完整；

2，对ERP系统数据的采集，每月按时提供业务数据报告；

3，熟悉ERP系统的数据原理，提出合理的改良建议；

4，根据不同部门的需求，进行各类数据的处理和整合，提供数据报告；

5，及时向上级汇报项目执行中的问题完成领导交办的其他任务。

岗位要求：

1，统计学、应用数序等专业大专或以上学历，性别不限；

2，对数字敏感，对数据工作有极大的兴趣和热情；

3，有较强的逻辑思维能力、数据分析能力，沟通能力，专注力强，诚实守信、勤奋认真、吃苦耐劳、责任心强；

4，精通Office 软件（尤其是Excel），有数据录入、处理经验；熟练使用Qlikview软件优先考虑

5，有IT背景或一定编程能力，或服装行业销售管理经验的优先考虑。

数据员岗位职责14

岗位职责：

1、负责新药临床研究项目数据的统计与分析工作，收集整理临床诊疗数据并进行挖掘分析；

2、参与临床试验方案设计：试验设计、样本量计算、终点指标及其分析方法的选择；

3、独立撰写统计分析计划；撰写统计分析报告；

4、负责和管理项目进度，以及程序相关的问题沟通；

5、其他相关的统计分析。

任职要求：

1、流行病与卫生统计学、生物统计学、计算机、数学及相关专业，硕士研究生；

2、独立完成过临床数据收集、整理、挖掘分析工作；熟悉临床试验设计与统计分析流程，熟练使用sas、stata、spss，prismgraphpad等统计软件和画图软件；

3、一年以上大型cro或药厂临床试验sas程序员工作经验者优先。

4、cet6，英语听说读写能力良好；

5、热爱生物医学数据分析工作，逻辑思维强，具备优秀的团队合作能力和独立解决问题的能力。

数据员岗位职责15

职责描述：

数据报表维护：按时准确更新手工周期性报告（日，周，月等）；运维已有线上报表（排故和更新表，字段）；

新业务数据建设：梳理产品和数据逻辑，支持上线初期的数据获取，设计报表体系，对接数据仓库跟进数据表需求，并协调组内资源完成报表建设；

数据提取：按需提取数据，或指导业务方数据获取方式方法；支持立项及上线项目收益评估相关数据支持。

任职要求：

本科及以上学历，统计、数据类相关专业；

掌握sql、mysql等语言，能够进行数据库查询；熟练掌握excel数据处理及图形展示；

了解统计学基本原理，spss、sas、r、python等分析工具；

具有良好的逻辑分析能力、沟通能力、团队合作意识。

数据员岗位职责16

1.报货：依据销售订单报货并及时监督销售人员

2.收货管理：每次厂区发货一定要附配送清单，依据冷库和客户的签收单为准并作为公司的入库单

3.从冷库发货的出库管理

4.换货管理

5.退货管理(以客户签字的退货单为准)

6.录入库单，出库单，退货单，换货单，做到及时，准确。

7.收款管理(与出纳配合，及时出账单明细并及时催业务员收款)

8.查询往来客户欠款。

数据员岗位职责17

一、负责中心数据库服务器的管理工作，做好服务器的运行记录，当服务器出现故障时，迅速会同相关人员一同解决。

二、负责数据库系统的建设，做好服务器的维护、数据库软件的安装、数据库的建立工作，定期对数据进行备份，以及必要时紧急的数据查找、调整、更正等工作。

三、负责数据库服务器的安全防范管理工作。

四、协助软件开发人员完成数据库软件开发所需的各类数据库的信息。

五、对开发人员进行培训，指导开发人员的sql编写和优化。

六、数据管理员需不断加强专业知识的学习，掌握新技术、新设备，做到'一专多能'。

七、做好数据的安全保密工作。

八、完成领导交办的其他工作。

数据员岗位职责18

职位职责：

1)检查销售员每日的日报表，定期汇总周报表及其他各类报表

2)根据业务部门的需求，进行数据相关的处理及分析工作，并提供相应的分析产出；

3)完成领导交待的其他工作

任职条件：

1)本科以上学历

2)对数字敏感且精通excel

3)有一定的互联网或助理方面经验

4)良好的沟通交流能力，良好的心理素质，责任心强

数据员岗位职责19

职责描述：

1、负责日常数据播报，深入分析并解读业务数据，对各环节进行监控，发现存在的问题并协助制定相应的解决方案；

2、协助优化流程管理，推动业务发展、落地，及时了解一线销售团队动态，并形成反馈。

3、负责销售激励方案策划、激励数据的播报、城市的渲染、激励总结复盘及激励所需的资源的协调；

4、负责线下市场活动、物料的宣传策划；

5、负责业务系统产品相关的问题支持及需求收集、反馈；

6、负责城市人员绩效的统计；

7、售后订单的督促、协调；

8、协助城市经理制定阶段性销售策略并推动落地；

9、协助城市经理推动采销与仓配的协同工作。

职位要求：

1、了解供应链电商运营；

2、大专以上学历，3年以上销售支持或销售运营经验；

3、能承担和突破工作压力，能快速理解业务，对商业和业务逻辑敏感，具备良好的逻辑分析能力和系统性思维能力。

数据员岗位职责20

岗位职责：

1.按产品品类划分，市场调查分析，寻找热销产品，进行数据分析及深度开发。

2.追踪、搜集、分析、汇总及考察评估新产品的信息。

3.清晰并了解管理的产品线利润、库存及销售相关数据，核算成本，控制新产品的质量风险。

4.根据销售部提供的新产品开发进行合理有效评估，并合理安排采购。

5.与项目负责人、销售、客服定期研讨产品问题，提出解决方案。

6.产品管理、销售及新品培训相关事务。

岗位要求：

1.熟悉excel表操作，对统计数据敏感，能够挖掘数据重点。

2.热爱互联网、电子商务行业，善于发现、分析并解决问题，创新能力强。

3.思维灵活且有逻辑性，敏锐的市场分析能力

数据员岗位职责21

1、在部门经理领导下全面负责行政、后勤工作；确保公司的安全稳定、正常运转。

2、建立和完成行政后勤各项管理制度，负责监督、执行、追踪。

3、负责公司各类证照的注册、变更、注销、年审等工作。

4、对公司固定资产及办公用品进行定期盘点、清理，保证库存有效性以及账实相符的要求。

5、负责会务接待、企业文化活动的组织安排工作。

6、管理和维护良好的办公环境和秩序。

7、负责车辆管理工作，定期安排车辆的保养、维修和年检工作。

8、严格审核各类行政费用，并及时登记相关费用台账。

9、负责集团、分公司企业文化活动的组织和实施。

10、按照公司节假日福利标准，提交方案并实施。

数据员岗位职责22

1、负责公司、部门文化建设以及绩效考核工作。

2、负责公司的行政采购、费用报销； 起草、修改、完善行政管理制度及监督执行。

3、进行公司固定资产管理；成本控制、合理预算； 负责办公室办公用品管理。

4、起草、传达行政通知、相关文件或备忘录，协助组织公司各种活动和会议；

5、定期对各分公司门店进行巡检。

6、统筹安排部门人员工作进度及完成效率。

7、指导公司对外宣传活动，维护公司品牌形象。

8、主导政府部门、社会各界的联络、关系维护与往来接待等工作。

数据员岗位职责23

01. 负责公司行政事务的管理；

02. 负责公司行政相关的管理制度制定，完善、优化公司各项规章制度和流程，数据分析等工作，并监督执行；

03. 负责公司办公及劳保用品、设备设施等所有用品的购买；

04. 具有优质供应商资源，具有制定供应商筛选标准及管理供应商的能力。

05. 负责公司所有合同的管理、定期跟进合同相关的付款、续签等事宜。

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⑵ 大数据分析工具有哪些，有什么特点

大数据分析工具有很多，例如：

1、思迈特软件Smartbi产品特点：从最终用户角度：管理层：KPI监控、风险预警、绩效考核、大屏展示，移动分析，实现经营管理主题（财务、销售、人事、绩效等）的直观监控，为经营管理提供决策支持，2、分析人员：拖拽式的自助分析、一键生成月季年等周期性分析报告、快速获取数据，3、一线员工：报表浏览、移动端数据浏览、数据采集上报。

2、apidMiner功能和特点：免费提供数据挖掘技术和库，100%用Java代码(可运行在操作系统)，数据挖掘过程简单，强大和直观，内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程。

3、Apache Drill为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.

数据分析有没有用，来试试Smartbi就知道了,Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。

⑶ 典型的数据仓库系统包括哪几部分

?（一）数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于rdbms中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；（二）数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。（三）olap(联机分析处理)服务器对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：rolap（关系型在线分析处理）、molap（多维在线分析处理）和holap（混合型线上分析处理）。rolap基本数据和聚合数据均存放在rdbms之中；molap基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；holap基本数据存放于rdbms之中，聚合数据存放于多维数据库中。（四）前端工具主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以数据挖掘及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对olap服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。-----------------------------由安信公司历经4年研发的监测数据管理平台，采用独创的技术架构，在b/s架构上融入c/s模式，囊括了实验室管理系统、监测站公自动化、监测站综合业务管理系统、监测数据上报系统等诸多系统，把各个系统有机融合在一起，不同的业务科室展现不同工作页面，内部却又实现了数据共享。系统页面简单大方，操作轻松方便，在不增加实验室工作量的情况下，能够让监测数据进入系统中，原始记录单等诸多实验室报表可协助生成（不完全生成，需人工签字），随后科室比如质控、综合、主管领导即可对数据进行多层次利用查询，并自动生成各类监测报表。系统采用流程化工作模式，对不同监测任务实施不同工作流，保证工作的科学和严谨，对于单位内部职工每天待事宜清晰显示，让内部职工对每天工作都一目了然。系统工作流程可自由配置，工作单可根据按照配置流转相应单位，并且可以对工作流程进行追踪查询，作为领导可以查看到每一项安排工作的流转情况、完成情况和监测结果。系统支持短信功能，对于领导等科室一些紧急任务可在系统下达后，立刻用短信通知相应工作人员，对于单位紧急通知等也可以进行短信通知，让监测站的工作更加快捷高效。系统提供深层次数据挖掘功能，能够根据监测数据，快速提供某监测点的多方位数据，比如历年来某月cod的监测数据变化，几年来某项监测数据的月平均值变化等等，为监测站领导决策提供科学依据。系统生成报表功能强大，除自身已包含众多报表外，可迅速生成word下各种客户要求的监测报表，并且查阅维护方便。系统作为平台拓展性强，可以融合其他系统与平台上，并且后期功能升级方便不影响前期功能。目前系统已经在多个地方监测站运行，从使用效果来看是比较实用的。

⑷ 数据仓库是做什么的

目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，着名的数据仓库专家W.H.Inmon在其着作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点：
1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。

2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

4、反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。
整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构，具体由下图表示。

数据仓库系统体系结构

·数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；

·数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。

·OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。

·前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。

⑸ 以下哪些属于集中化大数据平台外部采集数据

如何从0到1搭建大数据平台
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去网络查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。

00 架构总览

通常大数据平台的架构如上，从外部采集数据到数据处理，数据显现，应用等模块。

01 数据采集

用户访问我们的产品会产生大量的行为日志，因此我们需要特定的日志采集系统来采集并输送这些日志。Flume是目前常用的开源选择，Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方的能力。

02 数据存储

无论上层采用何种的大规模数据计算引擎，底层的数据存储系统基本还是以HDFS为主。HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础。具备高容错性、高可靠、高吞吐等特点。

HDFS存储的是一个个的文本，而我们在做分析统计时，结构化会方便需要。因此，在HDFS的基础上，会使用Hive来将数据文件映射为结构化的表结构，以便后续对数据进行类SQL的查询和管理。

03 数据处理

数据处理就是我们常说的ETL。在这部分，我们需要三样东西：计算引擎、调度系统、元数据管理。

对于大规模的非实时数据计算来讲，目前一样采用Hive和spark引擎。Hive是基于MapRece的架构，稳定可靠，但是计算速度较慢；Spark则是基于内存型的计算，一般认为比MapRece的速度快很多，但是其对内存性能的要求较高，且存在内存溢出的风险。Spark同时兼容hive数据源。从稳定的角度考虑，一般建议以Hive作为日常ETL的主要计算引擎，特别是对于一些实时要求不高的数据。Spark等其他引擎根据场景搭配使用。

实时计算引擎方面，目前大体经过了三代，依次是：storm、spark streaming、Flink。Flink已被阿里收购，大厂一直在推，社区活跃度很好，国内也有很多资源。

调度系统上，建议采用轻量级的Azkaban，Azkaban是由Linkedin开源的一个批量工作流任务调度器。https://azkaban.github.io/

一般需要自己开发一套元数据管理系统，用来规划数据仓库和ETL流程中的元数据。元数据分为业务元数据和技术元数据。

业务元数据，主要用于支撑数据服务平台Web UI上面的各种业务条件选项，比如，常用的有如下一些：移动设备机型、品牌、运营商、网络、价格范围、设备物理特性、应用名称等。这些元数据，有些来自于基础数据部门提供的标准库，比如品牌、价格范围等，可以从对应的数据表中同步或直接读取；而有些具有时间含义的元数据，需要每天通过ETL处理生成，比如应用信息。为支撑应用计算使用，被存储在MySQL数据库中；而对于填充页面上对应的条件选择的数据，则使用Redis存储，每天/月会根据MySQL中的数据进行加工处理，生成易于快速查询的键值对类数据，存储到Redis中。
技术元数据，主要包括数据仓库中的模型说明、血缘关系、变更记录、需求来源、模型字段信息等，详细的可以查看数据分析师应该了解的数据仓库(3)

04 数据流转
通过上面一张图了解数据采集，数据处理，到数据展现的数据流转。通常我们在实际工作中，从数据源到分析报告或系统应用的过程中，主要包括数据采集同步、数据仓库存储、ETL、统计分析、写入上层应用数据库进行指标展示。这是最基础的一条线，现在还有基于数据仓库进行的数据分析挖掘工作，会基于机器学习和深度学习对已有模型数据进一步挖掘分析，形成更深层的数据应用产品。

05 数据应用
俗话说的好，“酒香也怕巷子深”。数据应用前面我们做了那么多工作为了什么，对于企业来说，我们做的每一件事情都需要体现出价值，而此时的数据应用就是大数据的价值体现。数据应用包括辅助经营分析的一些报表指标，商城上基于用户画像的个性化推送，还有各种数据分析报告等等。

数据采集系统
01 “大”数据

海量的数据

当你需要搭建大数据平台的时候一定是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求了，所以首先我们面临的是海量的数据。

复杂的数据

复杂数据的概念和理想数据完全相反。所有数据集都有一定的复杂性，但有一些天生更难处理。通常这些复杂数据集没有定义结构(没有行列结构)，经常变化，数据质量很差。比如更新的网页日志，json数据，xml数据等。

高速的数据

高速数据通常被认为是实时的或是准实时的数据流。数据流本质上是在生成后就发给处理器的数据包，比如物联网的穿戴设备，制造业的传感器，车联网的终端芯片等等。处理实时数据流有很多挑战，包括在采集时不丢失数据、处理数据流中的重复记录、数据如何实时写入磁盘存储、以及如何进行实时分析。

02 采集工具
日志采集

我们业务平台每天都会有大量用户访问，会产生大量的访问日志数据，比如电商系统的浏览，加入购物车，下订单，付款等一系列流程我们都可以通过埋点获取到用户的访问路径以及访问时长这些数据；再比智能穿戴设备，实时都会采集我们的血压、脉搏、心率等数据实时上报到云端。通过分析这些日志信息，我们可以得到出很多业务价值。通过对这些日志信息进行日志采集、收集，然后进行数据分析，挖掘公司业务平台日志数据中的潜在价值。为公司决策和公司后台服务器平台性能评估提高可靠的数据保证。系统日志采集系统做的事情就是收集日志数据提供离线和在线的实时分析使用。目前常用的开源日志收集系统有Flume、Logstash、Filebeat。可以根据自己公司的技术栈储备或者组件的优缺点选择合适的日志采集系统，目前了解到的Flume使用的比较多。各个采集工具的对比如下：

具体组件的相关配置可以参考之前的文章《日志收集组件—Flume、Logstash、Filebeat对比》

数据库抽取

企业一般都会会使用传统的关系型数据库MySQL或Oracle等来存储业务系统数据。每时每刻产生的业务数据，以数据库一行记录的形式被直接写入到数据库中保存。

大数据分析一般是基于历史海量数据，多维度分析，我们不能直接在原始的业务数据库上直接操作，因为分析的一些复杂SQL查询会明显的影响业务数据库的效率，导致业务系统不可用。所以我们通常通过数据库采集系统直接与企业业务后台数据库服务器结合，在业务不那么繁忙的凌晨，抽取我们想要的数据到分析数据库或者到HDFS上，最后有大数据处理系统对这些数据进行清洗、组合进行数据分析。

常用数据库抽取工具：

阿里开源软件：DataX
DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。开源的DataX貌似只能单机部署。

Apache开源软件：Sqoop
Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具，主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。可以集群化部署。

爬虫爬取

有很多外部数据，比如天气、IP地址等数据，我们通常会爬取相应的网站数据存储。目前常用的爬虫工具是Scrapy，它是一个爬虫框架，提供给开发人员便利的爬虫API接口。开发人员只需要关心爬虫API接口的实现，不需要关心具体框架怎么爬取数据。Scrapy框架大大降低了开发人员开发速率，开发人员可以很快的完成一个爬虫系统的开发。

03 数据存储
HDFS

2003年，Google发布论文GFS，启发Apache Nutch开发了HDFS。2004年，Google 又发布了论文《MapRece: Simplified Data Processing on Large Clusters》，Doug Cutting等人实现计算框架MapRece ，并与HDFS结合来更好的支持该框架。2006年项目从Butch搜索引擎中独立出来，成为了现在的Hadoop。

GFS隐藏了底层的负载均衡，切片备份等细节，使复杂性透明化，并提供统一的文件系统接口。其成本低，容错高，高吞吐，适合超大数据集应用场景。

HDFS原理:横向扩展，增加“数据节点”就能增加容量。
增加协调部门，“命名节点”维护元数据，负责文件系统的命名空间，控
外部访问，将数据块映射到数据节点。还会备份元数据从命名节点，它只与命名节点通信。
数据在多个数据节点备份。
通常关系型数据库存储的都是结构化的数据，我们抽取后会直接放到HDFS上作为离线分析的数据源。

HBase

在实际应用中，我们有很多数据可能不需要复杂的分析，只需要我们能存储，并且提供快速查询的功能。HBase在HDFS基础上提供了Bigtable的能力; 并且基于列的模式进行存储。列存储设计的优势是减少不必要的字段占用存储，同时查询的时候也可以只对查询的指定列有IO操作。HBase可以存储海量的数据，并且可以根据rowkey提供快速的查询性能，是非常好的明细数据存储方案，比如电商的订单数据就可以放入HBase提供高效的查询。

当然还有其他的存储引擎，比如ES适合文本搜索查询等。

04 总结
了解了上面的技术栈后，在实际数据接入中，你还会面临各种问题，比如如何考虑确保数据一致性，保障数据不能丢失，数据采集存储的效率，不能产生数据积压等，这些都需要对每个组件进行研究，适配适合你自己业务系统的参数，用最少的资源，达到最好的结果。

调度系统
目前大数据平台经常会用来跑一些批任务，跑批处理当然就离不开定时任务。比如定时抽取业务数据库的数据，定时跑hive/spark任务，定时推送日报、月报指标数据。任务调度系统已经俨然成为了大数据处理平台不可或缺的一部分，可以说是ETL任务的灵魂。

01 原始任务调度

记得第一次参与大数据平台从无到有的搭建，最开始任务调度就是用的Crontab，分时日月周，各种任务脚本配置在一台主机上。Crontab 使用非常方便，配置也很简单。刚开始任务很少，用着还可以，每天起床巡检一下日志。随着任务越来越多，出现了任务不能在原来计划的时间完成，出现了上级任务跑完前，后面依赖的任务已经起来了，这时候没有数据，任务就会报错，或者两个任务并行跑了，出现了错误的结果。排查任务错误原因越来麻烦，各种任务的依赖关系越来越复杂，最后排查任务问题就行从一团乱麻中，一根一根梳理出每天麻绳。crontab虽然简单，稳定，但是随着任务的增加和依赖关系越来越复杂，已经完全不能满足我们的需求了，这时候就需要建设自己的调度系统了。

02 调度系统
调度系统，关注的首要重点是在正确的时间点启动正确的作业，确保作业按照正确的依赖关系及时准确的执行。资源的利用率通常不是第一关注要点，业务流程的正确性才是最重要的。（但是到随着业务的发展，ETL任务越来越多，你会发现经常有任务因为资源问题没有按时启动！）

实际调度中，多个任务单元之间往往有着强依赖关系，上游任务执行并成功，下游任务才可以执行。比如上游任务1结束后拿到结果，下游任务2、任务3需结合任务1的结果才能执行，因此下游任务的开始一定是在上游任务成功运行拿到结果之后才可以开始。而为了保证数据处理结果的准确性，就必须要求这些任务按照上下游依赖关系有序、高效的执行，最终确保能按时正常生成业务指标。

一款成熟易用，便于管理和维护的作业调度系统，需要和大量的周边组件对接，要处理或使用到包括：血缘管理，权限控制，负载流控，监控报警，质量分析等各种服务或事务。

03 调度系统分类
调度系统一般分为两类：定时分片类作业调度系统和DAG工作流类作业调度系统

定时分片类作业调度系统

这种功能定位的作业调度系统，其最早的需要来源和出发点往往是做一个分布式的Crontab。

核心：

将一个大的任务拆成多个小任务分配到不同的服务器上执行， 难点在于要做到不漏，不重，保证负载平衡，节点崩溃时自动进行任务迁移等。
保证任务触发的强实时和可靠性
所以，负载均衡，弹性扩容，状态同步和失效转移通常是这类调度系统在架构设计时重点考虑的特性。

DGA工作流调度系统

这一类系统的方向，重点定位于任务的调度依赖关系的正确处理，分片执行的逻辑通常不是系统关注的核心，或者不是系统核心流程的关键组成部分。

核心：

足够丰富和灵活的依赖触发机制：比如时间触发任务，依赖触发任务，混合触发任务
作业的计划，变更和执行流水的管理和同步
任务的优先级管理，业务隔离，权限管理等
各种特殊流程的处理，比如暂停任务，重刷历史数据，人工标注失败／成功，临时任务和周期任务的协同等
完备的监控报警通知机制
04 几个调度系统
Airflow

Apache Airflow是一种功能强大的工具，可作为任务的有向无环图（DAG）编排、任务调度和任务监控的工作流工具。Airflow在DAG中管理作业之间的执行依赖，并可以处理作业失败，重试和警报。开发人员可以编写Python代码以将数据转换为工作流中的操作。

主要有如下几种组件构成：

web server: 主要包括工作流配置，监控，管理等操作
scheler: 工作流调度进程，触发工作流执行，状态更新等操作
消息队列：存放任务执行命令和任务执行状态报告
worker: 执行任务和汇报状态
mysql: 存放工作流，任务元数据信息
具体执行流程：

scheler扫描dag文件存入数据库，判断是否触发执行
到达触发执行时间的dag,生成dag_run，task_instance 存入数据库
发送执行任务命令到消息队列
worker从队列获取任务执行命令执行任务
worker汇报任务执行状态到消息队列
schler获取任务执行状态，并做下一步操作
schler根据状态更新数据库
Kettle

将各个任务操作组件拖放到工作区，kettle支持各种常见的数据转换。此外，用户可以将Python，Java，JavaScript和SQL中的自定义脚本拖放到画布上。kettle可以接受许多文件类型作为输入，还可以通过JDBC，ODBC连接到40多个数据库，作为源或目标。社区版本是免费的，但提供的功能比付费版本少。

XXL-JOB

XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。将调度行为抽象形成“调度中心”公共平台，而平台自身并不承担业务逻辑，“调度中心”负责发起调度请求；将任务抽象成分散的JobHandler，交由“执行器”统一管理，“执行器”负责接收调度请求并执行对应的JobHandler中业务逻辑；因此，“调度”和“任务”两部分可以相互解耦，提高系统整体稳定性和扩展性。（后来才知道XXL是作者名字拼音首字母缩写）

调度系统开源工具有很多，可以结合自己公司人员的熟悉程度和需求选择合适的进行改进。

海豚调度

Apache DolphinScheler是一个分布式去中心化，易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。

高可靠性
去中心化的多Master和多Worker服务对等架构, 避免单Master压力过大，另外采用任务缓冲队列来避免过载
简单易用
DAG监控界面，所有流程定义都是可视化，通过拖拽任务完成定制DAG，通过API方式与第三方系统集成, 一键部署
丰富的使用场景
支持多租户，支持暂停恢复操作. 紧密贴合大数据生态，提供Spark, Hive, M/R, Python, Sub_process, Shell等近20种任务类型
高扩展性
支持自定义任务类型，调度器使用分布式调度，调度能力随集群线性增长，Master和Worker支持动态上下线
05 如何自己开发一个调度系统
调度平台其实需要解决三个问题：任务编排、任务执行和任务监控。

任务编排，采用调用外部编排服务的方式，主要考虑的是编排需要根据业务的一些属性进行实现，所以将易变的业务部分从作业调度平台分离出去。如果后续有对编排逻辑进行调整和修改，都无需操作业务作业调度平台。
任务排队，支持多队列排队配置，后期根据不同类型的开发人员可以配置不同的队列和资源，比如面向不同的开发人员需要有不同的服务队列，面向不同的任务也需要有不同的队列优先级支持。通过队列来隔离调度，能够更好地满足具有不同需求的用户。不同队列的资源不同，合理的利用资源，达到业务价值最大化。
任务调度，是对任务、以及属于该任务的一组子任务进行调度，为了简单可控起见，每个任务经过编排后会得到一组有序的任务列表，然后对每个任务进行调度。这里面，稍有点复杂的是，任务里还有子任务，子任务是一些处理组件，比如字段转换、数据抽取，子任务需要在上层任务中引用实现调度。任务是调度运行的基本单位。被调度运行的任务会发送到消息队列中，然后等待任务协调计算平台消费并运行任务，这时调度平台只需要等待任务运行完成的结果消息到达，然后对作业和任务的状态进行更新，根据实际状态确定下一次调度的任务。
调度平台设计中还需要注意以下几项：

调度运行的任务需要进行超时处理，比如某个任务由于开发人员设计不合理导致运行时间过长，可以设置任务最大的执行时长，超过最大时长的任务需要及时kill掉，以免占用大量资源，影响正常的任务运行。
控制同时能够被调度的作业的数量，集群资源是有限的，我们需要控制任务的并发量，后期任务上千上万后我们要及时调整任务的启动时间，避免同时启动大量的任务，减少调度资源和计算资源压力；
作业优先级控制，每个业务都有一定的重要级别，我们要有限保障最重要的业务优先执行，优先给与调度资源分配。在任务积压时候，先执行优先级高的任务，保障业务影响最小化。
06 总结与展望
ETL 开发是数据工程师必备的技能之一，在数据仓库、BI等场景中起到重要的作用。但很多从业者连 ETL 对应的英文是什么都不了解，更不要谈对 ETL 的深入解析，这无疑是非常不称职的。做ETL 你可以用任何的编程语言来完成开发，无论是 shell、python、java 甚至数据库的存储过程，只要它最终是让数据完成抽取（E）、转化（T）、加载（L）的效果即可。由于ETL是极为复杂的过程，而手写程序不易管理，所以越来越多的可视化调度编排工具出现了。

调度系统作为大数据平台的核心部分之一，牵扯的业务逻辑比较复杂，场景不同，也许需求就会差别很多，所以，有自研能力的公司都会选择市面上开源系统二次开发或者完全自研一套调度系统，已满足自身ETL任务调度需求。

不管是哪种工具，只要具备高效运行、稳定可靠、易于维护特点，都是一款好工具

⑹ 数据仓库是干什么用的

数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。

数据仓库 ，由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出，主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，做有系统的分析整理，以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行，并进而支持如决策支持系统(DSS)、主管资讯系统(EIS)之创建，帮助决策者能快速有效的自大量资料中，分析出有价值的资讯，以利决策拟定及快速回应外在环境变动，帮助建构商业智能(BI)。

数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。

⑺ 信息孤岛的对策分析

信息系统的实施是建立在完善的基础数据之上的，而信息系统的成功运行则是基于对基础数据的科学管理。企业信息化作为一个严密的信息系统，数据处理的准确性、及时性和可靠性是以各业务环节数据的完整和准确为基础的。理顺企业的数据流是企业信息化建设成功的关键之一。信息化建设利用技术的手段将先进的企业管理思想融入企业的经营管理中，在这个过程中将最终实现对财务、物流、业务流程、成本核算、客户关系管理及供应链管理等各个环节的科学管理。
因此要明确部门间哪些数据需要共享，哪些数据要上报企业领导，哪些部门需要获取外部的知识或信息，企业的哪些数据需要对外发布和宣传，哪些数据需要保密，子公司要与总公司交换哪些数据等等。当数据流理顺后，相应的业务管理流程也就一目了然，管理流程也就理顺了。 集成平台是可以适应于不同系统之间信息共享的通用工具，就是通过企业应用集成技术将企业的业务流程、公共数据、应用软件、硬件和各种标准联合起来，在不同企业应用系统之间实现无缝集成，使它们像一个整体一样进行业务处理和信息共享。当在多个企业系统之间进行商务交易的时候，集成平台也可以为不同企业之间实现系统集成。当前随着信息系统的集成技术的发展，由系统集成观带动信息集成广度和深度的不断扩展，集成范围由企业内部逐步扩展到企业外部。信息系统一般通过分类、归并和汇总等操作实现信息和数据的深度集成，数据仓库的数据深度集成技术还包括切片(slice)、钻取(dril1)和旋转(rotate)等，而关联分析、聚类分析、系列模式分析等都是信息深度集成的高级应用技术。信息的深度集成目的是为了得到对企业管理者和决策有价值的信息。信息集成广度一般可以从集成的时间、地区、职能部门等多个侧面进行描述。对信息适度范围的集成可以保证信息的可靠性和权威性。
信息孤岛是一个长期存在的现象，对现存的信息孤岛采用集成的方式，对个别无法集成的旧系统采用替换升级的方式实现信息共享，必要时从规划开始对现有系统进行全面的升级和改造。通过统一的信息化规划，保证信息标准的统一和来源的唯一性，在满足目前信息化需求的同时为将来实施新的系统奠定良好的基础，确保实施新系统时遵循统一标准实现系统之间的集成和信息共享，避免出现新的信息孤岛。