【正文】 u 對(duì)于其它如客戶服務(wù)數(shù)據(jù)等，根據(jù)實(shí)際情況采用相應(yīng)的轉(zhuǎn)換措施。u 使用異步數(shù)據(jù)加載，以文件的方式處理。如果出現(xiàn)以下原因可能會(huì)使數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工作變得復(fù)雜：u 源數(shù)據(jù)系統(tǒng)同數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)在模型上的差異性。 字段選取的原則原則1：刪除與規(guī)則相關(guān)的字段。對(duì)于通信業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)抽取，計(jì)費(fèi)、賬務(wù)等數(shù)據(jù)采用增量抽??；對(duì)于營業(yè)系統(tǒng)，比如客戶信息的變動(dòng)等，則提供增量信息，如果只能夠采用完全抽取，然后在數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中進(jìn)行處理的辦法。u 對(duì)于數(shù)據(jù)量特別大的業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的抽取，必須采用高效率的數(shù)據(jù)接口，比如專用的API接口，進(jìn)行編程。源數(shù)據(jù)接口主要分析數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源，包括源數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺(tái)、結(jié)構(gòu)等。因此形成了兩種數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)DWDM 和DMDW，其中DM(Data Mart)是數(shù)據(jù)集市。目前業(yè)界許多大公司如：IBM，NCR，ORACLE 等提出了各自的數(shù)據(jù)模型，隨分類視角不盡相同，但從不同側(cè)面反映了通信行業(yè)需求和發(fā)展的全景和特征。在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫時(shí)，多重粒度的設(shè)計(jì)是毫無疑問的了。這時(shí)可以參照行業(yè)經(jīng)驗(yàn)值來確定是否需要雙重或多重粒度，除非是輕量級(jí)的數(shù)據(jù)倉庫，一般均需要雙重粒度，大多數(shù)情況下數(shù)據(jù)倉庫需要多重粒度。通過建立數(shù)據(jù)倉庫，利用數(shù)據(jù)倉庫提供的強(qiáng)大數(shù)據(jù)分析能力，能使通信行業(yè)在提升客戶服務(wù)、提高資產(chǎn)質(zhì)量、降低成本上起到非常重要的作用。細(xì)化程度越高，粒度級(jí)就越??；相反，細(xì)化程度越低，粒度級(jí)就越大。OLAP在數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)分析和操作，是功能強(qiáng)大的多用戶的數(shù)據(jù)操縱引擎，特別用來支持和操作多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，為前端工具提供多維數(shù)據(jù)視圖及服務(wù)。用于存儲(chǔ)重新組織和整理后的數(shù)據(jù)。（4）數(shù)據(jù)抽取模塊。用于為數(shù)據(jù)倉庫的源數(shù)據(jù)庫和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫建立信息模型。（6） 擴(kuò)展性設(shè)計(jì)原則實(shí)體擴(kuò)展性原則，模型設(shè)計(jì)中實(shí)體內(nèi)只保留最細(xì)粒度的基本維，粗粒度或上層的屬性通過屬 性依賴關(guān)系實(shí)體來表現(xiàn)，這樣在擴(kuò)充屬性或者擴(kuò)充實(shí)體關(guān)系時(shí)，只增加表現(xiàn)屬性依賴關(guān)系的實(shí)體即可。為保持?jǐn)?shù)據(jù)倉庫像不可思議的機(jī)器一樣運(yùn)行，一些新的要求可能會(huì)導(dǎo)致日常運(yùn)作的變化。“逐步到位/逐步淘汰的退役”表明舊的和新的數(shù)據(jù)庫將并存運(yùn)行一段時(shí)間，而功能和用戶逐步從舊的轉(zhuǎn)移到新的，直到最后再也沒有用戶或功能運(yùn)行舊的數(shù)據(jù)庫時(shí)，它就可以退役了。在這種情況下，必須同步進(jìn)程。操作系統(tǒng)可能會(huì)失敗，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)可能會(huì)崩潰，一個(gè)或多個(gè)應(yīng)用程序可能有意無意損壞、銷毀、誤解數(shù)據(jù)(尤其出現(xiàn)在承擔(dān)數(shù)據(jù)倉庫給養(yǎng)任務(wù)的ETL過程中)。洗滌，漂洗，重復(fù)下去。隨著越來越多的用戶發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在價(jià)值，并創(chuàng)造新的，有時(shí)甚至是具有挑戰(zhàn)性的方式來查詢數(shù)據(jù)倉庫，它會(huì)繼續(xù)增長和擴(kuò)大。作為一個(gè)PM則發(fā)揮著非常重要的作用。在每一個(gè)里程碑，必須確保獲得相關(guān)各方的簽字或驗(yàn)收。雖然許多產(chǎn)品把多層無縫打包到一個(gè)解決方案，但有必要認(rèn)識(shí)到這些層中的每一個(gè)在未來的負(fù)載要求和性能要求，并提前為這些需求作好準(zhǔn)備。“7D法”不區(qū)分試點(diǎn)，原型和產(chǎn)品系統(tǒng)它們都被視為項(xiàng)目。這些輸出相對(duì)比較容易界定、編碼和被一系列標(biāo)準(zhǔn)化的進(jìn)程抓取，這些進(jìn)程運(yùn)行在可預(yù)定環(huán)境中。只是因?yàn)閿?shù)據(jù)倉庫是一個(gè)進(jìn)展中的工作，可能會(huì)需要兩年和五年預(yù)測(cè)，同樣，其處理能力和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求將隨著時(shí)間的推移不斷增加。這個(gè)矩陣將作為當(dāng)前開發(fā)、未來擴(kuò)展和跨組織集成的向?qū)АM必須知道本組織的績(jī)效管理策略：目標(biāo)是什么，倡議什么以及跟蹤業(yè)務(wù)和項(xiàng)目健康狀況的支撐度量標(biāo)準(zhǔn)/關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)。這個(gè)階段也被稱為“需求分析和定義”， 發(fā)掘階段需要以業(yè)務(wù)為中心，特別是數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目，因?yàn)閿?shù)據(jù)倉庫的輸出需要支持組織的目標(biāo)。數(shù)據(jù)庫生命周期管理方法(Discover, Design, Develop, Deploy, Day to Day , Defend, Demission), 昵稱“7D法”。（6）頁面展現(xiàn)人員：當(dāng)稽核人員確定數(shù)據(jù)無誤時(shí)，由頁面展現(xiàn)人員進(jìn)行頁面展現(xiàn)，供局方人員使用，確保數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)準(zhǔn)確。如圖，例如對(duì)聯(lián)通融合業(yè)務(wù)進(jìn)行商討，判斷接口是否可以實(shí)施。決策支持型處理需要相對(duì)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)，從而問題都能得到一致連續(xù)的解答。企業(yè)在它們的事務(wù)操作收集數(shù)據(jù)。許許多多現(xiàn)在認(rèn)為不可能實(shí)現(xiàn)或相當(dāng)復(fù)雜的工作，對(duì)那時(shí)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來說不過是小兒科而以。為了在未來的發(fā)展潮流中占據(jù)有利的戰(zhàn)略地位，世界各國都紛紛加緊了網(wǎng)格研究的步伐。在九十年代中期，網(wǎng)格作為一種共享計(jì)算的方法被正式提出，并首先在科研領(lǐng)域應(yīng)用。“光子運(yùn)算具有巨大的潛力，能夠做常規(guī)計(jì)算無法辦到的事。因?yàn)?，它的出現(xiàn)預(yù)示著計(jì)算機(jī)將進(jìn)入光學(xué)時(shí)代。另外在高等教育領(lǐng)域，用戶對(duì)帶寬的需求的增長將呈幾何級(jí)數(shù)增長，因此新應(yīng)用的需求將超過目前的公共IP網(wǎng)絡(luò)的帶寬也是很自然的。研究人員仍然在研究如何進(jìn)一步提高Internet2的效率和速度的問題。只有解決好這些問題，才能保證以后新建的集市能夠與原來的群順利實(shí)現(xiàn)對(duì)接及整體效果最佳。數(shù)據(jù)集市群的優(yōu)勢(shì)主要表現(xiàn)在以下幾方面：(1) 成本低廉初始成本為初始數(shù)據(jù)集市的成本加上集市群控制器的成本。實(shí)際上多個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)集市的累積，是不能形成一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉庫的。u 冗余流程。而占市場(chǎng)相當(dāng)比重的中小企業(yè)，一方面難以接受建立數(shù)據(jù)倉庫高昂的成本，另一方面使用大型數(shù)據(jù)倉庫來解決他們少量的工作也顯得有些浪費(fèi)。因此，整個(gè)解決方案仍面向中低端，價(jià)格取勝是關(guān)鍵。(9)強(qiáng)調(diào)應(yīng)用程序VS數(shù)據(jù)倉庫對(duì)大多企業(yè)來說，數(shù)據(jù)倉庫不再是單獨(dú)的一件事。(4)開發(fā)商的整合由于企業(yè)都想得到完備的產(chǎn)品套件，數(shù)據(jù)倉庫和商務(wù)智能開發(fā)商因此將越來越多的功能融合到他們的產(chǎn)品中去。另外建立大型數(shù)據(jù)倉庫，成本也是較高的，所以對(duì)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力也是個(gè)考驗(yàn)。數(shù)據(jù)倉庫的組織管理方式?jīng)Q定了它有別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的特性，同時(shí)也決定了其對(duì)外部數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式。這個(gè)數(shù)據(jù)中心就叫做數(shù)據(jù)倉庫。如果說傳統(tǒng)聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP）強(qiáng)調(diào)的是更新數(shù)據(jù)庫——向數(shù)據(jù)庫中添加信息，那么OLAP就是從數(shù)據(jù)庫中獲取信息、利用信息。它們通過把關(guān)系表映射成與業(yè)務(wù)相關(guān)的事實(shí)表和維表來支持多維業(yè)務(wù)視圖，進(jìn)而對(duì)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析。u 記錄并檢測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)一致性的要求和執(zhí)行情況。 業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)角度描述了數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)，它提供了介于使用者和實(shí)際系統(tǒng)之間的語義層。（5） 基本元素不同數(shù)據(jù)庫的基本元素是事實(shí)表，數(shù)據(jù)倉庫的基本元素是維度表。通過這些信息，可以對(duì)企業(yè)的發(fā)展歷程和未來趨勢(shì)做出定量分析和預(yù)測(cè)。（8） 元數(shù)據(jù)將描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)保存起來。主題是指用戶使用數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行決策時(shí)所關(guān)心的重點(diǎn)方面，一個(gè)主題通常與多個(gè)操作型信息系統(tǒng)相關(guān)。數(shù)據(jù)的來源復(fù)雜,有存儲(chǔ)在硬盤上的,也有存儲(chǔ)在磁帶、光盤上的。摘 要自20世紀(jì)90 年代以來,計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展迅猛,各通信商逐步開發(fā)出新的BI系統(tǒng)。數(shù)據(jù)的文件格式多樣,有各種不同數(shù)據(jù)庫的,也有文本文件型的,還有多媒體文件型的。（2） 數(shù)據(jù)倉庫是集成的數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)有來自于分散的操作型數(shù)據(jù)，將所需數(shù)據(jù)從原來的數(shù)據(jù)中抽取出來，進(jìn)行加工與集成，統(tǒng)一與綜合之后才能進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫。（9） 數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)來自內(nèi)部的和外部的非集成操作系統(tǒng)。二者的聯(lián)系：數(shù)據(jù)倉庫的出現(xiàn)，并不是要取代數(shù)據(jù)庫。（6） 容量不同數(shù)據(jù)庫在基本容量上要比數(shù)據(jù)倉庫小的多。業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)主要包括以下：使用者的業(yè)務(wù)術(shù)語所表達(dá)的數(shù)據(jù)模型、對(duì)象名和屬性名；訪問數(shù)據(jù)的原則和數(shù)據(jù)的來源；系統(tǒng)所提供的分析方法以及公式和報(bào)表的；具體包括以下：l (1)企業(yè)概念模型這是業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)所應(yīng)提供的重要的，它表示企業(yè)數(shù)據(jù)模型的高層、整個(gè)企業(yè)的業(yè)務(wù)概念和相互關(guān)系。u 衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量。這些工具都提供了業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)與技術(shù)元數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)的語義層。事實(shí)上，將大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用于分析和統(tǒng)計(jì)原本是一個(gè)非常簡(jiǎn)單和自然的想法。數(shù)據(jù)倉庫就是一個(gè)作為決策支持系統(tǒng)和聯(lián)機(jī)分析應(yīng)用數(shù)據(jù)源的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)環(huán)境。要決定采用什么產(chǎn)品和技術(shù)來建立數(shù)據(jù)倉庫核心，則需要從數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)特點(diǎn)著手分析。所以數(shù)據(jù)倉庫的概念一經(jīng)出現(xiàn)，就首先被應(yīng)用于金融、電信、保險(xiǎn)等行業(yè)。(5)EAI和ETL工具的集成(6)快速反應(yīng)的決策支持電子商務(wù)的不斷增長驅(qū)使著企業(yè)去尋找共享數(shù)據(jù)和對(duì)機(jī)會(huì)快速反應(yīng)的方法，雖然真正的實(shí)時(shí)決策支持基本是不可能的，但數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的進(jìn)步卻使快速反應(yīng)的決策支持得以實(shí)現(xiàn)。需要確定投資回報(bào)率。為此，微軟在數(shù)據(jù)倉庫市場(chǎng)中倡導(dǎo)了另一個(gè)概念——數(shù)據(jù)集市(Data Mart)。而此時(shí)數(shù)據(jù)集市則成了他們不錯(cuò)的選擇。數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)可以對(duì)所有數(shù)據(jù)集市的共同活動(dòng)進(jìn)行集中化，沒有數(shù)據(jù)倉庫，這些流程就必須為每個(gè)數(shù)據(jù)集市進(jìn)行復(fù)制，這將大大增加維護(hù)DSS所需的員工數(shù)量。如果企業(yè)最終想建設(shè)一個(gè)全企業(yè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫，想要以整個(gè)企業(yè)的視圖分析數(shù)據(jù)，獨(dú)立型數(shù)據(jù)集市恐怕不是合適的選擇。雖然比只有幾個(gè)數(shù)據(jù)集市的成本高，但與數(shù)據(jù)倉庫相比還是便宜很多。目前看來這還是一項(xiàng)相當(dāng)復(fù)雜的工程，但其一旦實(shí)現(xiàn)，給數(shù)據(jù)倉庫行業(yè)帶來的震動(dòng)將是難以想象的。研究人員還在開發(fā)新的中間件技術(shù)，使通過網(wǎng)絡(luò)的協(xié)作更無縫更安全。(2)未來高性能計(jì)算機(jī)按照摩爾定律，每過18個(gè)月，微處理器硅芯片上晶體管的數(shù)量就會(huì)翻一番。以光速進(jìn)行計(jì)算，運(yùn)行速度達(dá)到每秒8萬億次——這相當(dāng)于一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力?！钡聡_(dá)姆施塔特大學(xué)的科爾內(nèi)利婭后來，為了降低成本，很多企業(yè)也打算利用閑置的資源，網(wǎng)格開始逐步進(jìn)入商業(yè)市場(chǎng)，并由此為許多產(chǎn)業(yè)帶來了新的機(jī)遇。 一些發(fā)達(dá)國家和跨國公司已為此投下了巨資。到那時(shí)對(duì)一個(gè)包含5千萬條記錄的DW作一次完整分析，也僅僅需要幾秒鐘的時(shí)間。在企業(yè)運(yùn)作過程中：隨著定單、銷售記錄的進(jìn)行，這些事務(wù)型數(shù)據(jù)也連續(xù)的產(chǎn)生。 　　數(shù)據(jù)倉庫的解決方法包括：將決策支持型數(shù)據(jù)處理從事務(wù)型數(shù)據(jù)處理中分離出來。圖22 接口規(guī)范制定流程（2） 接口人員：負(fù)責(zé)承接省分上傳的數(shù)據(jù)，進(jìn)行初步的稽核，確認(rèn)是否需要遲傳、通報(bào)等，并通過ETL調(diào)度，調(diào)起節(jié)點(diǎn)。有些情況下還會(huì)有項(xiàng)目協(xié)調(diào)和會(huì)議記錄等人員參加。數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建從來不會(huì)真正結(jié)束。發(fā)掘這一步實(shí)質(zhì)上就是調(diào)查，應(yīng)該不斷地問六個(gè)基本問題(什么，如何，在何處，誰，何時(shí)和為什么)，記錄好答案，并把這些答案包含在您起草的解決方案中。如果上述策略的任何部分遺漏了，該項(xiàng)目很有可能失去最終用戶的評(píng)分，這可能會(huì)導(dǎo)致低的采用通過率和未來資金的丟失。在設(shè)計(jì)階段建立的模型必須反映第一階段收集的六個(gè)問題的答案。數(shù)據(jù)倉庫設(shè)施包括各種硬件，通信和軟件解決方案，所有這一切都必須協(xié)同工作，為終端用戶提供一個(gè)工作的數(shù)據(jù)倉庫。應(yīng)用層的BI部分是一組查詢和響應(yīng)，以幫助執(zhí)行管理作出戰(zhàn)略決策，推動(dòng)商務(wù)運(yùn)營。如果按照“7D法”設(shè)計(jì)了一個(gè)原型，并且最終進(jìn)入了產(chǎn)品(大多數(shù)原型都是這樣)，然后要選擇比第一個(gè)切片更仔細(xì)地選擇第二個(gè)切片。為了從新的數(shù)據(jù)倉庫交付數(shù)據(jù)，應(yīng)該選定數(shù)據(jù)倉庫的服務(wù)器和存儲(chǔ)解決方案，以及新的，最終用戶面臨的硬件。(4) 部署部署數(shù)據(jù)倉庫和部署交易數(shù)據(jù)庫是不一樣的，通常，可以用一種快速、包羅萬象的風(fēng)格部署一個(gè)交易數(shù)據(jù)庫，而數(shù)據(jù)倉庫通常是遞增式地部署到整個(gè)企業(yè)的各類用戶中。在準(zhǔn)確的指導(dǎo)和引導(dǎo)下，三個(gè)軌道將按預(yù)定計(jì)劃到達(dá)部署階段，避免數(shù)周數(shù)月的“誤點(diǎn)”憂慮。有時(shí)必須準(zhǔn)備承擔(dān)，包括確保所有的系統(tǒng)(硬件，通信鏈路，系統(tǒng)軟件)的全面運(yùn)作，打最新的補(bǔ)丁和升級(jí)。(6)防護(hù)保護(hù)數(shù)據(jù)倉庫涉及的不僅僅是采取定期備份或確保沒有任何應(yīng)用程序包括SQL查詢可能會(huì)開放給SQL注入式攻擊。瀏覽器的用戶界面已經(jīng)把嵌入式SQL調(diào)用暴露給了SQL注入式攻擊。一般來說，退役步驟以如下三種方式之一發(fā)生：沒有更換的退役。每個(gè)方案都有其風(fēng)險(xiǎn)和回報(bào)。隨著時(shí)間的推移，生命周期的多次迭代過程會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)倉庫緊密聯(lián)系于企業(yè)結(jié)構(gòu)，直到數(shù)據(jù)倉庫和業(yè)務(wù)成為無縫的整體。 通常情況下，數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)體擴(kuò)展，不會(huì)影響核心實(shí)體和核心實(shí)體關(guān)系。因?yàn)閿?shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫之前必須經(jīng)過檢驗(yàn)，排除可能隱藏的錯(cuò)誤。該模塊是根據(jù)元數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)源定義、數(shù)據(jù)抽取規(guī)則定義對(duì)異地異構(gòu)數(shù)據(jù)源進(jìn)行清理、轉(zhuǎn)換，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新組織和加工，裝載到數(shù)據(jù)倉庫的目標(biāo)庫中。目前數(shù)據(jù)倉庫一般基于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，因?yàn)閭鹘y(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)成本和復(fù)雜性低，并且已為廣大企業(yè)所熟悉，而且它能滿足數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用環(huán)境下的大部分功能需求。（8）前端數(shù)據(jù)訪問和分析模塊。 u 確定數(shù)據(jù)粒度的基本準(zhǔn)則 數(shù)據(jù)倉庫中包含大量數(shù)據(jù)表，這些數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)以什么粒度來存儲(chǔ)，會(huì)對(duì)信息系統(tǒng)的多方面產(chǎn)生影響。在數(shù)據(jù)倉庫中確定數(shù)據(jù)粒度，首先是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量的估算，在這里可采用粗略估算的方法來估算數(shù)據(jù)倉庫中將要使用到的DASD（直接存取存儲(chǔ)設(shè)備）數(shù)量。表32是行業(yè)經(jīng)驗(yàn)值。數(shù)據(jù)粒度級(jí)別的確定，應(yīng)該首先考慮的是在詳細(xì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上以較低級(jí)別來匯總數(shù)據(jù)（如以交易日為單位），那么做年度數(shù)據(jù)分析時(shí)，系統(tǒng)必然要消耗很大資源；但如果在較高級(jí)別上匯總數(shù)據(jù)（以年為單位），則極有可能需要向下挖掘數(shù)據(jù)來分析其月或者日的數(shù)據(jù)。這些邏輯數(shù)據(jù)模型的組織規(guī)劃是圍繞通信業(yè)務(wù)活動(dòng)的主要主題領(lǐng)域進(jìn)行的，是多功能的和集成的，如客戶、產(chǎn)品、賬戶、機(jī)構(gòu)和渠道等。(2)DBODSDW 架構(gòu)ODS(Operational Data Store)是用于支持企業(yè)日常的全局應(yīng)用的數(shù)據(jù)集合，ODS 解決企業(yè)日常性的問題，只存放當(dāng)前或近期的數(shù)據(jù)，同操作型數(shù)據(jù)庫類似，其數(shù)據(jù)可進(jìn)行聯(lián)機(jī)增加、刪除、更新等修改，這又有別于數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)只是增加，沒有修改，因此這又形成了數(shù)據(jù)倉庫DBODSDW 的架構(gòu)。典型的源數(shù)據(jù)接口包括數(shù)據(jù)庫接口(ODBC、 OLEDB、專用數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)接口)和文件接口。鑒于通信行業(yè)的源數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量特別大、業(yè)務(wù)系統(tǒng)工作負(fù)荷重和業(yè)務(wù)系統(tǒng)性能實(shí)時(shí)性的要求較高的特點(diǎn)，建議對(duì)于移動(dòng)數(shù)據(jù)抽取接口一般情況下采用專用數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)接口，必要的時(shí)候采用API接口編程實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的抽取，以提高數(shù)據(jù)抽取效率同時(shí)減少對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的性能的影響。對(duì)于其他的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，由于數(shù)據(jù)量相對(duì)比較小，可以根據(jù)實(shí)際情況制定相應(yīng)的數(shù)據(jù)抽取策略。如：刪除 訂購實(shí)例信用額度 實(shí)體 中 信用評(píng)估規(guī)則標(biāo)識(shí) 字段。u 源數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺(tái)不一致：數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源可能包括基于不同平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)。u 在數(shù)據(jù)加載過程中進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。 數(shù)據(jù)加載技術(shù)及策略主要加載技術(shù)：使用數(shù)據(jù)倉庫引擎廠商提供的數(shù)據(jù)加載工具進(jìn)行數(shù)據(jù)加載和通過數(shù)據(jù)倉庫引擎廠商提供的API編程進(jìn)行數(shù)據(jù)