引言
在企業信息化建設過程中，各類專業業務系統錯綜復雜。同時可能存在缺乏統一的規劃與設計，極易形成信息孤島，使得企業信息不能合理地進行組織并實現共享。隨著企業管理扁平化、精細化、精益化的需求日益迫切，企業信息化應用的整合迫在眉睫。企業管理者的決策分析，需要依靠對企業生產經營活動的全面了解，而企業生產經營活動的信息，分布在眾多的業務管理系統中。
圍繞企業關鍵指標體系，結合數據中心技術，構筑企業級的數據倉庫及輔助決策系統，快速、有效地為企業管理者提供企業級管理信息的全方位視圖，是一個勢在必行的趨勢。2006年前后，國內電信、石油、石化、金融、航空等領域的大型集團企業已建成具有一定規模的信息系統，基本實現了對生產經營核心業務以及人財物的統一管理。法國、德國、日本等國外電力行業中部分有代表性的集團企業也正在實施企業級信息系統。國家電網公司與國內外信息化先進企業相比，規模大、服務范圍廣、業務復雜，對信息系統的標準化和集成化要求更高。國家電網公司緊緊圍繞建設“一強三優”現代公司的發展戰略目標。提出從2006年開始。建設SGl86信息化工程。通過技術創新和管理創新，在短時間內，構筑橫向集成、縱向貫通的一體化企業級信息集成平臺。數據中心作為一體化平臺的重要組成部分提上日程，實現工作流、資金流、物資流、信息流的高度整合和共享。實現公司生產自動化、管理現代化、決策科學化。
1 數據中心定義
數據中心是企業的業務系統與數據資源進行集中、集成、共享、分析的場地、工具、流程等的有機組合。從應用層面看，包括業務系統、基于數據倉庫的分析系統；從數據層面看，包括操作型數據和分析型數據以及數據與數據的集成／整合流程：從基礎設施層面看，包括服務器、網絡、存儲和整體IT運行維護服務。
2 數據中心建設目標
數據中心建設目標主要是建成一個數據集中的、業務整合的、符合模型標準的、應用可擴展的數據倉庫應用體系，為各業務部門及決策層面提供基于企業層面的、整合后的、高質量的數據分析。
1)統一規劃數據應用分析：對企業數據應用工作進行統一規劃，提升業務人員對于數據應用分析的理解，推動業務數據應用需求的提出。
2)制定企業級報表和指標體系規范：通過建立企業級報表和指標體系規范，合理化企業數據應用分析工作，明確各業務部門在分析應用中的職責，實現企業運行指標分析的統一口徑。
3)合理設計數據架構：梳理和規劃企業統一的業務數據分布、移動與整合架構。
4)形成企業概念模型：通過梳理企業業務所涉及的主要數據主題并按照其實際業務邏輯關系進行分類得到數據主題域。同時對主題域間業務關系加以明確，從而在數據層次得到對企業業務的邏輯描述。
5)實現企業級數據整合與存儲：通過對業務系統數據進行統一的清洗和轉換。實現數據的企業級整合與存儲，為業務用戶提供基于數據主題域、涉及全業務的統一信息視圖(如客戶視圖、產品視圖、設備視圖等)，以此豐富可供業務人員分析和使用的數據。
6)建立完善的數據應用分析：建設數據集市，部署專業商業智能系統。為業務人員提供包括報表、查詢、在線分析和知識發現在內的數據分析應用能力。
7)建立數據管理體系：明確集團企業總部與網省公司的關鍵績效指標(KPI)以及相關責任人，有效改善目前指標多人維護、多重上報的問題，實現企業數據的唯一性。
8)建立企業級元數據管理機制：建立業務與技術元數據管理機制，使得企業各個業務部門間形成對業務與技術術語的一致理解。
3 數據中心體系架構
根據特大型集團企業信息化建設的特點和需求，本文提出了兩級數據中心體系架構。對數據中心的體系架構、企業級數據模型進行設計。并給出了數據中心實施方法論和評價體系。
3.1架構設計原則、方法
要充分發揮業務系統內在潛力，同時保證統計分析應用深度，需要先進的數據中心架構，并以實用為根本準則，使得數據中心建設既能滿足業務需求，又能適應將來發展需要。因此，架構設計時應遵循如下原則。
1)統一性：核心功能統一，核心數據模型統一，基本展現界面統一，業務應用接入方式統一。與門戶系統的集成方式統一等。架構設計層次分明，結構嚴謹，在設計人員同業務人員間建立溝通互信基礎。
2)先進性：數據模型靈活、方便擴充，各項技術經濟可比指標先進。
3)適應性和可擴展性：架構應具備典型性及一定的適應能力，特別是數據架構，需要應對未來業務應用變化帶來的環境改變及需求拓展。綜合考慮總部和下屬各單位的實際情況。要在集團企業中具有廣泛的適用性，并能在一定時間內，對不同規模、不同形式、不同外部條件均能適用。
4)經濟性：按照企業利益最大化原則，綜合考慮初期投資與長期運行費用，追求數據中心生命期內最佳的企業經濟效益。
5)時效性：建立體系架構滾動修訂機制，隨著業務應用的不斷完善，不斷更新、補充和完善數據中心體系架構。
3．2總體架構
數據中心總體架構包括應用架構、執行架構、數據架構、基礎架構、安全架構和運維架構(見圖1)。
圖1 數據中心總體結構
1)應用架構：指數據中心所支撐的所有的應用系統部署和它們之間的關系。
2)數據架構：數據架構是指每個應用系統模塊的數據構成、相互關系和存儲方式，還包括數據標準和數據的管控手段等。
3)執行架構：執行架構是指數據倉庫在運行時態的關鍵功能及服務流程，主要包括ETL架構和數據訪問架構。
4)基礎架構(物理架構)：為上層的應用系統提供硬件支撐的平臺(主要包括服務器、網絡、存儲等硬件設施)。
5)安全架構：安全架構覆蓋數據中心各個部分，包括運維、應用、數據、基礎設施等。它是指提供系統軟硬件方面整體安全性的所有服務和技術工具的總和。
6)運維架構：運維架構用于管理執行架構和開發架構。它主要是面向企業的信息系統管理人員。為整個信息系統搭建了一個統一的管理平臺。并提供了相關的管理維護工具，如系統管理平臺、數據備份工具和相關的管理流程。
3．3邏輯架構
數據中心邏輯架構可劃分為5個層次：數據源層、數據倉庫層、數據集市層、數據分析應用層以及展示層(見圖2)。
圖2 數據中心邏輯架構
數據源層負責提供業務應用基礎數據。按數據存取粒度的不同要求由ETL抽取到數據倉庫層，確保業務數據在此按主題域完成明細數據和聚合數據的整合工作。并在技術上滿足三級范式格式的存儲要求。
由業務需求驅動而建立的數據集市層將從數據倉庫統一獲取數據，按星形模式或相關模式組建立方體。提供給數據分析應用層進行統計分析。最終在展現層通過即席查詢、統計報表或OLAP查詢進行展現。
3．4數據架構
數據架構是指應用系統模塊的數據構成、相互關系和存儲方式。包括數據標準和數據的管控手段等內容。它從跨企業應用系統的視角對數據進行組織，對整個數據生命周期中數據的處理、存儲、轉換、整合、分布制定的策略、模型、流程以及支持這些策略、模型、流程的技術架構方案進行描述。
典型的數據架構包含企業標準數據模型、數據分類、數據分布、數據整合集成、數據移動和數據管理等6部分(見圖3)。
圖3 數據中心數據架構
1)數據標準模型是指數據在整個企業范圍內不同層面分布時，為滿足集成和交換的需要，制定出的一套通用的、開放的數據模型標準。
2)數據分類是指數據在數據中心是如何被組織分類的。數據分類是將獲取的業務需求信息以結構化的形式表現出來。數據分類歸納出各業務系統之間需要共享的業務數據，建立統一的業務系統間共享數據模型。
3)數據分布是指根據業務應用的特點，數據在整個企業范圍內的物理位置和主題區域的劃分。
4)數據集成是指將不同地點或不同業務系統的數據集中到數據中心時，所采取的集成策略。
5)數據移動是指數據在數據中心內移動和復制的過程中，采用的傳輸規則和轉換方法。具體包括采用的各種工具和技術，在應用系統間形成的數據流、審計和一致性等問題。
6)數據管理是指數據中心管理數據資產的方法。目的是確保數據的準確一致、完整、可用和安全，包括所需的人員組織結構、責任劃分、規章制度和一套適用的流程規范。
3．5執行架構
執行架構(見圖4)用于規范和定義數據倉庫運行時態的功能流程，包含2部分內容：數據ETL功能和數據訪問功能。
圖4 數據中心執行架構
1)數據ETL功能：數據批處理抽取架構由抽取、清洗、轉換和加載4個主要部分組成。同時。批處理抽取架構還應提供緩存與通用數據處理服務。當然，框架內的各個模塊都可以根據實現時的具體業務需求加以調整。
2)數據訪問功能：主要包括報表、查詢、聯機分析和知識發現4類。通過報表實現預定義和用戶自定義報表功能，通過即席查詢實現準實時的業務查詢：通過聯機分析，利用OLAP分析手段實現多維度的交叉分析：通過知識發現。利用數據挖掘等知識發現技術，完成特定的分析專題任務。
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