4 企業級數據模型
企業級數據模型從企業全局的視角出發，實現企業業務全局數據的一致性描述，可用于指導兩級數據中心相關數據模型的建設和新建業務系統的建設。企業級數據模型架構分為基礎模型和應用模型2個部分。
基礎模型分為企業模型、企業數據模型和信息模型3個部分；應用模型分為ODS數據模型、數據倉庫模型和數據集市模型。企業級數據模型架構如圖5所示。
圖5 企業級數據模型架構
企業數據模型、ODS數據模型和數據倉庫數據模型都是關系型數據模型。數據集市數據模型是多維數據模型(如星形模型、雪花形模型)。
數據建模工作是長期進行的工作，可以按照以下路線來完成業務數據的建模(見圖6)：首先，由總部統一建立企業級概念模型；其次。在企業級概念模型的基礎上，逐步細化建立企業級邏輯模型；最后，以總部企業級邏輯模型為指導模板，各個網省自行設計網省級別邏輯數據模型。并產生物理數據模型。
圖6 企業級數據模型應用路線
5 數據管控體系
數據管控體系是企業數據架構的基礎，以保證數據質量、確保數據可用性和指導業務分析為目的，核心是端到端的數據管理流程的建立，將數據、數據擁有者、數據管理機構、數據使用者、數據管理平臺有機地整合在一起。
數據管控體系(見圖7)包含數據質量管理、數據標準管理和數據安全管理。
圖7 數據管控體系
5．1數據質量管理
數據質量管理是對支持業務需求的數據進行全面的質量管理，建立數據質量控制機制，及時發現數據質量問題。不斷改善數據的使用質量，從而提升數據的可用性，實現數據更大的商業價值。
1)制定并公布數據質量管理策略，滿足業務管理和業務分析對數據質量的需求。
2)針對數據質量管理的目標。并參照數據標準管理的成果，制定數據質量管理方法。
3)執行數據質量管理流程，推進數據質量管理的逐步實施。
5．2數據標準管理
數據標準管理工作負責制定和維護企業業務經營涉及的數據標準的數據模型。通過系統的實施逐步推廣數據標準的落實，采用數據分類管理的方式對數據進行定義和管理。
1)數據標準管理政策：數據標準管理政策是數據標準維護流程的基礎，主要定義了各職能部門在數據標準制定和執行過程中的職責和權利。
2)數據需求定義：數據需求定義是一個動態的持續過程。隨著業務的發展，新的業務功能將不斷地產生新的數據需求。
3)數據標準定義：數據標準定義反映了多個相關業務部門對數據標準的理解和業務定義。在數據標準定義的過程中，數據標準制定者應協調各業務部門制定一個反映各業務部門對數據標準的定義。這是數據標準可應用的關鍵因素。
4)數據標準發布實施：數據標準是一個跨業務部門的通用標準，一個強有力的跨部門的領導力量是數據標準實施的基本保障。
5)數據標準應用反饋：數據標準的維護是一個從需求到應用的閉環流程。暢通的應用反饋渠道是使數據標準維護流程進入良性循環的關鍵環節。
6)數據標準歧義仲裁：由于數據標準是一個跨部門的面向業務應用的標準，在數據標準應用過程中。對數據標準在發生歧義時的權威仲裁是數據標準可操作的基礎。
7)數據標準修訂：數據標準的修訂是一個需求一定義一審定一發布一應用反饋的連續工作流程。這個工作流程的實現保障是一套支持維護流程的組織架構和相應的領導力量。
5．3數據安全管理
數據安全管理機制是指對企業業務數據和其他敏感數據建立一套標準化的數據安全分級和授權制度，包括劃分完整的數據安全等級和實施嚴格的數據使用授權機制。
1)制定一系列的數據安全分級標準和政策，為數據應用以及數據管理中實施數據安全保護和訪問提供數據安全控制的基礎。
2)定義和維護數據的安全分級標準，建立數據分級標準的維護和更新流程。
3)建立基于數據安全分級的數據使用授權機制，實現數據訪問和信息披露的安全，并通過相應的評估和考核，對數據安全分級和授權機制的全過程進行調整和改進。
數據安全分級建議按表1進行劃分。
6 數據中心實施方法論
數據中心建設是一個不斷完善、反復迭代的過程，加之數據中心本身不產生原始數據，其數據均來源于各專業的業務系統，數據中心的建設需要和各專業系統進行交互。同時分析決策主題也需要根據需求復雜程度、迫切程度、建設成本、業務系統數據和應用成熟度以及建設成效等多種因素綜合考慮。不能一次把所有的主題都建設完成。因此。數據中心建設的難度不僅僅體現在技術上。更體現在管理上。
在數據中心建設過程中，要堅持“統一領導、統一規劃、統一標準和統一組織”實施的“四統一”原則，結合國際最佳實踐、中國國情、企業特色及已有經驗，推行“典型設計、試點先行、分步推廣”的建設實施方法(見圖8)。
圖8 數據中心建設策略
數據中心的演進路線是以數據倉庫分析能力和數據整合能力的提高為主線索，提升數據管理能力，改進數據質量。演進路線包括了起步速成、數據倉庫基本成型、數據倉庫優化3個階段(見圖9)。
表1數據安全分級
圖9 數據中心建設演進路線
6.1速贏
速贏階段是指當面向緊迫的業務需求，選擇實施難度不大，建立以領導查詢系統為代表的示范應用，提供反映企業運營狀況關鍵指標的查詢和分析，成果主要供管理決策者使用。快速見效的建設成果。可以讓領導及業務人員通過直接的感觀而增進信心。同時，較低的投入既積累了建設經驗，又減少了風險。
6.2數據倉庫基本成型
數據倉庫存放的是從業務系統中抽取、并經過整合、清理后的數據，并以第三范式存取的數據。本階段設計數據模型并初步建立一套數據管理辦法。數據模型設計從業務系統中提取數據，并對數據進行整合清洗，提供了匯總到明細、明細到匯總的上下鉆取。通過數據管理方法確保數據的準確一致、完整、可用和安全。主要包括：數據質量管理、數據標準管理、數據安全分級及授權。
6.3數據倉庫優化
數據倉庫優化階段可以建立真正企業級的數據倉庫，以及基于企業級數據倉庫的數據分析應用，從應用深度和廣度上提供更為全面豐富的數據分析，從而提升企業業務運營及管理能力。
7 結語
數據中心建設是企業信息化建設的重要組成部分。企業的信息系統中積累了大量的數據，充分利用這些數據制定正確的決策對企業的發展尤為重要。數據中心的價值在于幫助改進商業過程的決策。
本文分析和探討了在特大型集團企業數據中心建設采用的體系架構研究和應用，提出了兩級數據中心體系架構，對數據中心的總體架構、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。本研究的成果已在國家電網公司廣泛應用。指導了國家電網公司總部、網省公司、直屬單位的數據中心建設，統一和規范化了各建設單位的數據中心技術架構，加快了建設進程，降低了實施難度和復雜度，普遍節省投資約50％以上。本研究很好地實現了科技成果的應用轉化，對同類特大型集團企業信息化建設具有很好的參考意義。
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