集团公司数据中心工程建设方案(脱密版)V13.0

2017年6月集团公司数据中心工程建设方案目录1建设背景2建设目标与成效3总体架构4建设内容5实施路线资产经营管理系统基本情况：集中部署，用于管理集团资产经营情况系统情况：莱斯开发，Oracle数据库财务信息化系统基本情况：分布式部署，核算覆盖集团全级次单位，网报、合同、预算财务管控已经覆盖各二级单位，完成全集团合并报表系统情况：浪潮开发，Oracle数据库统计信息化系统基本情况：集中部署，全级次覆盖，集团数据采集汇总的主要手段，支持扩展各类数据进行手工填报系统情况：久其开发，Oracle数据库人力资源系统基本情况：仅限总部使用，用于管理总部人员情况系统情况：x所开发，Oracle数据库知识产权系统基本情况：提供知识产权数据系统情况：底层数据库为标准数据库试点单位ERP系统基本情况：用于企业经营管控系统情况：用友ERP，含销售、财务、固定资产、采购等模块，根据集团管控需要提供相应数据目前已正式上线运行了统计信息报送系统，基本实现了五大业态的数据能够按照“周、月”的频率进行上报与管理，实现了针对收入、合同等指标的数据报表输出。1管理驾驶舱系统目前能够提供“周与月”的收入、合同、利润与EVA的展示，为集团领导进行经营分析提供了初步的支撑。2集团领导所要求的各种分析报告，目前均是由各业务部门通过人工进行数据汇总、分析后撰写，，不具备数据穿透查询能力。成员单位数据采集依赖人工汇总填写。3梳理系统现状信息孤岛现象较为严重，应用系统“烟囱林立”，数据割裂在各个全局中，各应用实际上各自开发了静态数据填报、数据汇总上报功能。4问题——集团层面数据规划缺乏数据资源总体规划，元数据定义上做不到“一数一源”管理所需的分析主线不清晰，数据指标未能体系化应用系统业务口径难以满足集团管控需要，达不到精细化管理要求数据获取纵向数据流未实现与成员单位业务应用的贯通人工填报数据占比过高，可信度和时效性都难以保障普遍存在重复采集的情况数据管理应用系统多，孤岛现象严重，数据缺乏集成整合，利用率低数据资源未能实现集中存储（物理上）和统一管理（逻辑上）尚无数据质量监管体系数据应用数据应用缺乏统筹设计，多为局部临时性需求存量数据缺乏清洗转换等预处理过程，无法针对应用需求实现快速响应集团范围内缺乏统一的数据应用平台，数据共享共用不充分基础分析部门数据企业数据绩效提升智能企业各自独立的数据系统零散的数据，手工数据KPI指标体系建立业务报表分析价值阶段面向大众的信息信息随手可得可见有针对性的、可执行的信息发布报表、电子表格手工生成数据企业集团的数据管理成熟度可划分为五个阶段性能和效率的提升集团公司目前所处的位置发展趋势体系化解决数据问题单一领域应用系统建设全面数据分析应用报表与集市应用建设模型优化/统一平台决策支持/商务智能企业信息集成企业级数据仓库统一高质量的数据信息目录1建设背景2建设目标与成效3总体架构4建设内容5实施路线

“统一数据源，打通纵横数据通道”是集团公司“十三五”信息化规划提出的重要建设目标。数据中心工程是支撑信息基础环境平台（集团公司“十三五”信息化规划中“四大平台”之一）落地的重要工程，旨在通过建设集团级数据中心和覆盖全级次的数据传输主干线实现集团管控数据“从成员单位业务一线到决策者桌面”的全面贯通。工程重点实现四大目标：“数据标准统一规划，数据采集深度集成、数据资产集中统管，数据产品共享共用”。工程定位建设“集团——子集团/成员单位”两级部署的数据中心（数据仓库和数据资源管理平台），实现数据的集中管理和共享共用，未来主要依靠数据中心实现各业务口数据的纵向传输。依据集团级数据分析模型体系，建设管理驾驶舱系统和决策支持系统，统一满足各部门、各层级战略管控和运营决策的数据应用需求。转变数据采集方式，逐步将‘人工报表’转变为‘系统报表’，建设通用的数据交换平台，深度集成集团和试点成员单位应用系统业务数据，提高数据的生成效率和准确性。制定契合管控定位、行业特点的集团级数据标准和指标体系；设计数据中心管理体系及技术支撑体系，构建数据中心管理组织与相关流程制度。针对集团公司管控数据，实现“一数一源采集、逐级质量控制、集中统一管理、按需有序共享”。彻底解决长期以来存在的数据多头索要、重复报送、口径不一、人工干预度高等问题，全面增强管控数据的真实性、准确性、及时性、可用性。工程目标建设成效建设目标目录1建设背景2建设目标与成效3总体架构4建设内容5实施路线相比方案A，建设面向全业务的数据中心有如下优势：1、向成员单位提供了更开放的数据底层，便于各单位在此基础上开展决策支持系统建设，可以更好地支撑成员单位运行分析工作；2、向成员单位提供了灵活多样的数据生成方式（录入、中间文件导入、中间库）；3、两级数据中心作为纵向数据主干线，通用性更强，效率更高，覆盖的业务范围更大，可以很大程度上节约集团全局应用的建设成本。数据中心的建设思路选择将统计系统数据库扩建为数据仓库，通过统计系统分级部署建设实现数据打通A建设面向全业务的两级部署的数据中心，统计信息化作为数据中心的一部分，承担采集管理人工录入数据的功能B运行分析工作模式的转变现阶段数据中心阶段数据采集：统计信息化系统实现集团成员单位全级次覆盖，各单位统计员根据报告格式人工处理、录入相关数据；数据汇总：物理上全部数据只存在集团服务器，逻辑上数据在统计信息化系统中实现逐级汇总；数据使用：业务部门利用统计信息化系统实现数据分析处理，生成分析图表和分析报告。成果展示：管理驾驶舱基于统计信息化系统展示经济运行数据。数据采集：各单位利用数据交换平台，结合本单位应用系统情况实施数据接口，大部分数据自动从ERP系统中推送到本单位数据中心；数据汇总：数据首先在成员单位数据中心集中，再传送到集团数据中心，物理存储与逻辑操作一致；数据使用：业务部门利用数据中心的资源管理平台完成数据管理和报表生成，利用决策支持平台进行深入分析和推演预测；成果展示：管理驾驶舱基于数据中心展示全业务图表和决策支持平台生成的分析预测成果。中国电科数据中心总体架构数据服务层集成监控层配置管理监控管理数据管理层数据操作区数据仓库数据集市主题数据库主数据元数据包含数据编码包含数据词典数据管理数据交换层数据交换平台（抽取业务系统数据）ETL工具（抽取统计信息化系统数据）业务数据层人力数据财务数据经济运行数据合同数据企业资源数据集团人力系统统计信息系统集团财务系统成员单位ERP任务调度系统统计信息系统资产管理系统知识产权系统统计信息系统管理支撑体系物理安全网络安全系统安全数据安全应用安全用户安全服务台事故管理配置管理问题管理变更管理发布管理标准体系基础环境标准数据采集标准数据管理标准数据服务标准应用集成标准运维管理标准变更管理标准成员单位人力系统成员单位ERP管理驾驶舱决策支持/运营分析综合报表系统

科技运营绩效人力成员单位数据中心知识产权系统…财务信息化人力资源系统资产经营管理系统质量对外报表子集团和成员单位上报数据全局应用、在线填报贴源层整合层科技运营质量绩效与薪酬人力接口表生产运营科技合同绩效接口表人员财务统计合同明细企业资源投资存储过程定时任务财务ETLETLETLETL对标…接口表财务人力…资产…质量管理经济运行主题绩效薪酬管理科技主题生产管理财务主题依托集团数据中心建设统一共享的图表模型平台投资主题管理驾驶舱与决策支持系统元数据集团数据中心统计分析外部参照数据统计信息化系统

ETL数据中心应用架构数据中心应用架构目录1建设背景2建设目标与成效3总体架构4建设内容5实施路线工程业务范围建议覆盖五大类集团管控数据，包括人员数据、财务数据、统计数据、合同数据和企业资源数据。五类数据要求细化到业务明细层级，人员数据到人员档案条目，财务数据到科目余额表，统计数据到周、月报，合同数据要包含合同明细时点状态及相关业务过程明细、企业资源数据包括创新成果、重点资产等明细条目。

同时，建议以下十类数据按主数据流程进行集中、统一编码管理（数据字段结构按最小化原则设计）：组织机构、重点项目、型号物资合格供应商、重点客户、重点产品、会计科目、人员、重大合同、信息系统用户、信息系统组织机构。业务范围（建议）源系统数据交换子系统数据资源管理子系统EDW数据补录子系统（统计信息化）管理驾驶舱子系统决策支持子系统管理分析类数据标准数据中心管理支撑体系数据服务平台数据基础平台集团、成员单位各级用户一、数据基础平台：进行集团层面的数据集中和整合，为各个数据应用、下游系统和各层级用户提供标准化、一致和可溯源的基础数据和指标数据。二、数据服务平台：根据集团层面各种数据使用需求，支撑集团各级用户及时、准确、一致、个性化的查询、展现、分析和决策支持功能。三、数据标准：管控类数据标准是集团数据标准体系的一部分，它的建设目标是将集团重要的指标类数据进行统一定义。主要内容包括：指标体系定义、指标标准设计。四、管理支撑体系：设计数据平台管理体系的组织和流程，并且设计相应的技术支撑体系及平台。工程建设范围建设内容18建设原则1、体系设计与系统落地同步进行：通过数据管理体系设计，构建集团层面完整的数据管理流程、制度及内容，为数据管理工作的开展提供目标和指导。通过数据平台相关系统的落地实施，为数据管理工作的开展提供系统支撑。2、充分利用原有工作基础：强调综合和集成、数据关联，数据要以采集为主，个别不具备采集条件的数据采用填报方式。3、数据源原则上应为各业务信息系统：将各信息系统中数据汇聚到数据中心供本级决策分析应用、满足上级管理需要；未建设业务信息系统的，数据打通建设在数据管理系统中提供“数据包导入”这一临时填报方式。4、确保“一数一源”，杜绝重复填报：在满足业务管理需求和总体建设要求的前提下，五类数据纵向打通采用唯一数据采集通道——或采用“全局系统通道”或采用“数据中心通道”，优先采用原有数据采集通道。建立基于元数据管理的数据资源管理，实现主数据、主题数据的管理。提供灵活可配置的数据采集方式。提供强大的编码引擎，支持用户的编码规则自定义、解析、应用功能。提供数据质量的校验，帮助用户量化数据的质量问题和整改方式。一、数据基础平台建设——数据资源管理子系统一、数据基础平台建设——数据交换子系统数据平台数据交换子系统数据库接口数据文件接口方式下游系统平台用户数据需求方权限控制访问/传输机制时效性要求数据传输存储策略分发日志管理分发审计功能分发管理支持跨单位数据集成为企业服务总线提供数据集成服务大量的技术组件、主流适配器支持安全性符合国家保密相关要求一、数据基础平台建设——数据补录（统计信息化）子系统整理补录数据内容数据补录内容主要分为以下三个方面：业务为手工操作，无系统支持的数据有系统支持，但信息项不全面地数据外部市场数据和同业数据建设数据补录平台建设数据补录平台主要有以下具体工作：开发补录界面，提供补录接口进行数据验证工作，包括数据格式、数据内容的验证进行数据补录管理数据补录管理功能主要包括：数据补录需求的申请和审批进行补录数据的审核数据补录平台（统计信息化）的定位：对数据平台所需但源系统缺失的数据进行综合补录。数据补录平台的主要工作内容22二、数据服务平台建设管理驾驶舱系统管理驾驶舱系统确保集团领导能够随时随地浏览企业内外部重要信息，提供集中展现的数据可视化化成果。管理驾驶舱系统将通过商业智能数据分析的先进手段将信息加工后推送给集团领导，以便决策者及时发现潜在的问题，第一时间做出应对。统一指标库管理建立指标管理模式，实现指标一次加工多次利用。支持各类基础与衍生指标的定义、加工、计算。让业务部门能够通过指标自行定义报表，满足业务部门临时性、自定义的报表需求。清晰、直观了解业务指标在应用中的使用以及分布情况。决策支持系统决策支持系统定位于将管控数据按统一科学的维度进行加工处理，组织成面向主题的、适合于分析的数据模型，提供日常经营所需的即时即席分析功能，通过对比分析、趋势分析，既满足各业务部门的日常统计类需求，也满足经营分析类需求。移动端展示即席查询数据地图多维分析数字仪表盘分析报表数据可视化与分析展现二、数据服务平台建设24构建管控类数据标准参考模型指导数据平台管道层和集市层的设计与实施，尤其是ETL的设计与实施，有效规范数据平台的建设建立指标框架，统一分析类数据的命名、业务口径和计算规则识别管控类数据标准的数据来源、数据质量和数据缺失情况按照管控类数据标准在数据平台和数据管理平台进行实施推动标准在各系统中落地实施，有效统一集团公司内外部报送指标及统计口径将现有报表指标、管理分析类系统的指标与管控类数据标准进行映射，并分析其差异性根据差异性，提出相应管理分析类系统改造/整合的建议指标体系建立指标映射指标模型设计指标落地实施工作内容三、数据标准建设数据中心管理支撑体系组织体系技术支撑体系从IT规划的角度对明确下一步数据管理组织的组件方案以及未来成立集团数据管理中心（组织）的建设路径。从提升数据平台以及集团数据质量的角度出发完善技术支撑体系，主要包括元数据支撑平台和数据质量管理平台。制度与流程体系围绕未来数据领域各项工作的要求，建立未来相应的制度和流程体系，以确保各项工作有序开展。四、管理支撑体系建设目录1建设背景2建设目标与成效3总体架构4建设内容5实施路线统一规划，分步建设以集团级数据仓库为核心统一整体设计，综合考虑平台的长期性、可扩展性，保证平台及各种业务应用由浅及深的持续建设和充分扩展能力分阶段、分步骤集成数据，完善模型，提升管控和数据服务能力避免一次投资金额过大所带来的压力，能够较好地降低和控制风险管控能力，对内逐步实施数据标准化，实现数据质量管理、元数据管理等，实施数据标准以及元数据管理等平台，从某业务域开始，启动数据标准化建设，构建数据服务标准体系；确保平台的内部管控和能力建设逐步增强完善平台能力，在前期基础上开展企业级数据仓库EDW建设，包括支持准实时/实时能力；具备全面数据共享服务能力；与大数据平台完美结合，实现企业内外全数据的整体分析和共享平台应用能力，建立公共指标管理体系平台，初步实现智能化辅助决策建设企业级大数据平台，进行相关大数据应用建设数据价值的深度发掘与应用，提升企业决策运营效率；产业互联应用、社会互联应用，全面提升竞争力大数据平台与应用建设(2018~)数据管控建设，平台完善及应用建设(2018~)ODS建设，平台初步框架搭建共同推进(~2017)对源系统数据采取贴源策略、增量方式进行抽取加载到ODS，取数以源系统为单位，每次尽可能取全集数据平台搭建包括数据交换子系统、MPP数据库、数据资源管理子系统、决策支持子系统等针对重点关注的KPI指标进行计算，实现数据中心平台整体环境搭建的全流程验证，实现数据统一汇集/存储/计算/分析/展现/共享/调度的基本功能，实现企业级的领导管理驾驶舱以及集团决策分析应用实施总体思路每个阶段有明确的定位和清晰的目标，远粗近细，见效快实施可控度高，降低操作风险远粗近细，风险可控，见效快简单报表平台能力阶段数据中心两阶段演进路径部门数据绩效提升平台构建阶段重基础，速赢平台重应用，价值渐显平台完善阶段

持续优化平台管理和服务体系重视应用价值发挥，通过应用逐步发挥数据服务价值持续完善平台自身功能业务融合，促进跨领域、跨业务数据分析与应用，数据仓库数据成为促进业务融合和企业创新驱动力

较高起点构建基础平台以及ODS建设，重视平台数据整合能力和技术架构灵活性构建基本的数据集市平台管理和服务体系通过局部业务的“速赢”KPI指标验证和初显平台价值（~2017）（2018~）实施演进路线实施路线：一期工作思路调整数据服务层集成监控层数据管理层数据交换层业务数据层从顶层决策支持的角度出发，制定指标体系，明确指标监控范围，阐明展现指标的计算公式以及数据基础。根据数据基础寻找底层数据支撑，有则集成，无则新建以需求为导向1、根据企业信息化建设以及集团战略管控需求，构建“多级多维”指标体系；2、明确各类指标展现维度、统计频率、指标计算公式等信息；3、根据上述指标计算公式，寻找数据基础；4、在各应用系统中寻找可用于支撑上述指标的数据基础，如果存在，则通过构建集成通道将其汇总到数据中心；5、如果不存在，则创建数据报送机制及途径，保证支撑数据能够按照指标展现频率及维度等进入到数据中心；6、在数据中心中构建数据模型，作为支撑数据和展现指标间的桥梁；7、利用报表等多手段将数据模型通过图表结合等形式进行展现，完成由数据到指标的转化。梳理底层应用系统中的数据范围及颗粒度，根据数据情况确定指标范围，颗粒度情况确定指标展现及钻取深度。通过数据挖掘等手段，形成上层决策支持展现指标以数据为导向建设思路1、梳理目前企业中的应用系统使用情况，及其数据情况，明确其可提供的数据支撑范围；2、根据数据情况确立指标体系范围（目前设定为人员、财务、统计、合同、企业资源等五类）；3、可借鉴相应的历史经验针对上述体系范围构建多级指标体系，逐级细化，如无借鉴，可自行梳理；4、根据数据情况确定指标展现维度、统计频率以及颗粒度等信息；5、将指标所需数据通过技术手段集中到数据中心；6、在数据中心中构建数据模型，作为支撑数据和展现指标间的桥梁；7、利用报表等多手段将数据模型通过图表结合等形式进行展现，完成由数据到指标的转化。建设思路转变

1、数据资源管理平台（EDW）建设2、数据交换平台（ESB）建设3、总部应用系统数据集成方案实施4、决策支持系统建设与管理驾驶舱优化完善集团总部

1、数据资源管理平台的二级部署2、所ERP系统数据集成方案开发3、数据集成方案实施

4、培训与试运行5、相关经验总结

6、推广准备试点成员单位统一行动集成开发集中实施网络连通综合保障畅通渠道全面推进详细计划实施路线：一期建设内容就源输入构建二级管理数据中心资产经营管理系统基本情况：集中部署，用于管理集团资产经营情况系统情况：莱斯开发，Oracle数据库数据情况：能够为企业资源类指标体系提供数据支撑阶段一：梳理数据源系统财务信息化系统基本情况：分布式部署，提供相关财务数据系统情况：浪潮开发，Oracle数据库数据情况：能够为财务类指标体系提供数据支撑统计信息化系统基本情况：集中部署，提供各类报表数据等系统情况：久其开发，Oracle数据库数据情况：能够为多类指标体系提供数据支撑人力资源系统基本情况：仅限总部使用，用于管理总部人员情况系统情况：x所开发，Oracle数据库数据情况：能够为人员类指标体系提供数据支撑知识产权系统基本情况：提供知识产权数据系统情况：底层数据库为标准数据库数据情况：能够为企业资源类指标体系提供数据支撑试点所ERP系统基本情况：用于企业经营管控系统情况：用友ERP，含销售、财务、固定资产、采购等模块，根据集团管控需要提供相应数据了解目前应用系统现状，确定其是否可用于支撑指标体系（从数据涵盖范围以及数据质量等多因素考虑），如果满足，则列为备选集成系统1确定系统情况（开发商、使用软件及开发技术等），为后续开展数据集成工作提供必要的外界支持2梳理系统中有价值的数据表，掌握这些价值表的表结构、数据更新状态、引用关系等，为集成工作提供核心任务输入3梳理系统

指标体系阶段二：确立指标范围及指标体系借鉴外部企业历史经验，因地制宜进行相应裁剪以及转化

借鉴梳理战略管控需求，明确指标体系范围（人员、财务、统计、合同、企业资源等五类）

本地化结合已确定的指标体系范围，参考外部企业历史经验，逐级细化指标体系，确保每个指标均有数据支撑，保证指标能够按照既定维度及频率进行展示

数据基础辅助支撑辅助支撑主导主导需要根据目前的数据基础情况明确展现指标的分析维度（例如按来源单位展示、按年度展示、按月份展示、按分类展示等），同时，确保数据的生产频率满足指标展现需求。最重要的，指标计算公式中的因子项均有应用系统中的数据支撑系统数据阶段三：采集数据到数据中心统计信息化系统无关数据无关数据无价值数据有价值数据有价值数据的关联数据将应用系统中有价值数据以及与其关联的数据（代码主数据等）转移至中间库中（可利用定时任务等操作），确保原应用系统中的数据安全性，并降低数据集成对原数据库造成的性能压力。此步骤非必须，可省略。中间库收集来源于不同应用系统中的有价值数据，形成面向业务数据的ODS数据层。另可开发相应功能，对不同系统中收集到的数据情况进行统计监控，保证随时掌握各类数据的有效信息。数据中心两级数据交换平台数据交换平台试点单位ESB集团ESB资产经营管理系统人力资源系统试点单位ERP系统财务信息化系统资知识产权系统阶段四：以指标为导向的数据转化基于从应用系统中集成到数据中心的业务数据，结合利用指标体系转化形成的数据模型，通过ETL工具或其他方式，将ODS数据转化为DDS数据，转化后的数据贴合指标体系展现需求，利用相应的决策支持分析展现工具，即可将数据指标化、图表化。数据中心ODSDDSETL工具或其他技术手段（较于报送数据，优先使用直接从业务系统中抓取的数据，例如优先使用ERP数据）

指标体系数据模型累计营业收入-分析维度：各二级单位-统计频率：按月统计累计值

指标体系二级单位日期累计营业收入......数据项名称SecOrgRecordDateEarn