中国电信经营分析系统的需求与设计

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。

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。

实施建议 数据仓库及周边系统改造建议 业务系统: 增加数据质量修改流程和环节。 设立数据质量负责岗位。 ODS系统: 上线后增加信息管理、数据稽核等岗位。 其他系统（计费系统、CRM系统、流程和管控系统、周边系统）: 完善客户统一视图信息查询。 完善客户销售服务流程。 接口改造，改由ODS获取共享信息。 流程和岗位调整建议 ODS系统承担着数据质量管理的重要任务，同时与周边生产系统存在大量的准实时访问接口，客观上要求加大IT管控力度，提高系统建设质量，减少系统风险。 IT管控支撑建议 移植运营分析报表和批量计算。 移植清单、帐单对外提供查询。 EDW从ODS抽取整合后数据。 EDW把营销派单和客户洞察等数据发送给ODS。 所有系统涉及的接口都需要进行相应的改造。

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。

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。

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。

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。

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。

数据库仓库管理系统功能需求 该系统核心功能包括管理员功能、信息安全功能、一般用户功能以及报表生成四大模块。1. 管理员功能：* 产品入库登记与确认* 删除库内信息* 借出信息登记* 产品分类管理* 人员添加与删除* 查询库内信息2. 信息安全功能：* 人员权限区分* 事件记录* 数据警告* 计划备份与即时备份* 数据恢复3. 一般用户功能：* 查询库内、出库、入库信息* 修改个人密码4. 报表生成：* 生成库存信息报表 数据库仓库管理系统用户需求 为满足用户需求，系统需实现以下功能：1. 进出库管理：* 记录进出库信息2. 查询功能：* 提供强大的查询功能以满足仓库管理需求* 通过主菜单记录当前操作用户的用户编号，确保进出库信息录入责任到人3. 部门资料管理与库存报表生成：* 资料管理包括人员信息、财政支出以及各项业务单据* 报表类型包括日报表、月报表、销售报表、入库报表等4. 数据管理：* 利用计算机存储海量数据，实现数据一次存入、多次重复使用* 保证数据完整性、统一性，确保原始记录及时准确