中国电信ODS规范培训实施建议

中国电信ODS项目规范培训，重点介绍了建立ODS系统的规范步骤与要求。

数据存储技术建议汇总：采用成熟的企业级数据库，支持OLTP和OLAP类型数据混合操作；推荐使用主流的数据建模工具；应用表分区技术提升数据访问性能和操作效率；采用集群技术和并行处理技术，提高数据操作性能、稳定性和可扩展性；提供自动诊断和优化建议，涵盖内存参数、表结构、索引和SQL语句优化；支持在线备份恢复和灾备解决方案，实现数据保护和可靠性。数据分层存储包括接口数据层、统一数据层和汇总数据层，为ODS系统中的数据存储提供多样化解决方案。

系统技术架构包括HTML Web服务业务组件、数据访问界面、ETL/EAI组件等，用于生产系统数据处理与汇总，涵盖数据整合、存储和外部数据应用访问。ODS系统在数据应用与共享中起关键作用，支持查询、报表生成及动态计算，以及利用数据服务组件提供的数据共享功能。

中国电信ODS规范培训重点关注如何优化销售品推荐应用示例的数据支持。

中国家庭追踪调查数据（CFPS）通过调查问卷收集中国个体、家庭和社区数据，主要使用2016年数据，筛选无缺失值农村面板数据，包含7860户家庭和25382个个体样本。贫困数据从CFPS信息系统提取。

中国电信经营分析系统需求说明书，第一章总则包括概述、起草单位、版权和解释权。第二章指标体系涵盖维度说明和指标说明。第三章系统功能展示了功能展示方式、系统统计分析功能和系统管理功能。第四章建设原则阐述了总体建设原则、ETL设计原则、ETL概念模型和接口实现设计原则及数据采集流程。第五章技术要求详述了系统可扩展性、处理能力、数据存储要求、数据加载要求、可靠性、准确性、安全性和统一性。

大数据，这个术语被广泛应用于描述在短时间内产生并需要特定技术处理和分析的大量数据集合。随着信息技术和互联网的快速发展，数据的产生和积累速度远远超过传统数据处理工具的能力。在大数据时代，数据来源和形式变得多样化，例如通过移动通信、个人计算机、数码相机和互联网应用生成的数据，涵盖网络日志、传感器网络、社会网络等多种类型。数据挖掘则是从大数据中提取有价值信息的过程，涉及算法与模型的开发应用，识别数据中的模式和关联。其核心是应用统计学和机器学习，从大量数据中提取有价值的信息。数据挖掘已发展成熟，广泛用于商业决策、市场分析和医疗诊断。统计学、Linux系统管理、SQL语言和数据库知识构成了大数据分析的基础。Python在数据科学领域被广泛应用，Apache Spark和Hadoop成为处理和存储PB级数据的常用框架。实际案例展示了大数据技术在无线通信、地理信息分析和网络安全监控等行业中的应用。通过对数据的专业化处理及加工，数据可以产生倍增的行业价值。

将详细探讨研发规范的优化策略及其实施指南，协助团队提升应用稳定性和开发效率。建议研发团队与DBA密切合作，制定适用于当前框架和语境的标准，以降低沟通成本并加快新成员融入速度。

本报告涵盖2008-2012年中国电子标签(RFID)市场情况，包括需求分析、消费特征、生产情况、价格趋势、进出口状况和行业环境。