数据存储技术建议中国电信ODS规范培训续篇

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。

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。

随着数据库技术的不断发展，关系模式的规范化程度越来越重要。低程度规范化的关系模式可能存在诸如插入异常、删除异常、修改复杂以及数据冗余等问题。通过将低一级范式的关系模式分解，可以转换为多个高一级范式的关系模式集合，从而提高数据库的数据管理效率。

在数据库管理中，存储过程的优化是确保系统高效运行的关键。要实现这一目标，可以考虑优化存储过程的查询逻辑和索引设计，以提升数据访问速度和系统响应能力。此外，定期检查和调整存储过程的执行计划也是保持系统稳定性和性能的重要步骤。