ODS系统

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。

ODS 设计方案 1. 目标 建立一个统一的、实时的操作性数据存储平台，用于支持业务系统的实时查询和分析。 提高数据质量和一致性，消除数据冗余。 为数据仓库和数据湖提供高质量的源数据。 2. 数据源 业务系统数据库 (例如：CRM、ERP、OA) 日志文件 第三方数据源 3. 数据模型 采用星型模型或雪花模型设计。 明确维度和事实表，并定义相关指标。 确保数据模型的可扩展性和灵活性。 4. 技术选型 Hadoop 生态系统 (HDFS, Hive, Spark) 云原生数据仓库 (Snowflake, BigQuery) MPP 数据库 (Greenplum, Vertica) 5. ETL 流程 使用数据集成工具 (例如：DataStage, Informatica) 从数据源抽取数据。 对数据进行清洗、转换和加载到 ODS 中。 建立数据质量监控机制，确保数据准确性和完整性。 6. 数据服务 提供 API 接口供其他系统访问 ODS 数据。 支持实时查询和批量查询。 确保数据安全和访问控制。 7. 运维监控 建立 ODS 运维监控体系，监控数据质量、系统性能和数据安全。 及时处理异常情况，确保 ODS 的稳定运行。

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。

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。

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。

C4.5 MATLAB代码用于在ODS Excel中有条件地突出显示个别单元格。这项技术涉及SAS、SQL联接、大数据分析、Oracle、Teradata、MySQL等关键词，适用于多种编程语言和数据处理工具。

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。

调度指挥与现车管理子系统 货运管理子系统 统计分析子系统

本指南为开发者提供设计基于ASP系统的成绩管理系统的支持。

明源售楼系统数据架构是明源系统的核心组件之一，该系统主要数据表的设计对整个系统的业务逻辑和流程控制起至关重要的作用。数据表可以分为公共业务表、房源系统设置、项目准备功能表、销售自动化功能表、销售现场功能表等几大类。公共业务表包括数据字典、数据表管理、动作表、应用系统表、自动编码表、业务参数选项表、业务参数选项模板表、业务参数注册表等，负责存储系统中最基本的业务数据。房源系统设置包括项目信息、楼栋信息、房间信息、户型设置、装修标准、楼栋单元、楼层平面图等，负责存储房源相关的业务数据。项目准备功能表包括付款方式、付款方式明细、折扣定义、折扣范围、折扣警戒线等，负责存储项目准备相关的业务数据。销售自动化功能表包括线索、销售机会、机会客户对照、机会房间信息表、跟进记录表等，负责存储销售自动化相关的业务数据。销售现场功能表包括预约单、预约客户对照、定单、定单合同折扣明细、定单合同附属房间表等，负责存储销售现场相关的业务数据。