數據倉庫概念古老而根深蒂固，無疑在人們心中占據著不可磨滅的地位。其主要任務是為決策管理提供有力支撐和依據。因此，數據庫工具的重要性不言而喻。

一、什么是數據倉庫？

數據倉庫通過一種新型的數據組織架構，整合企業各大業務系統的數據，為企業分析型應用提供數據支撐。從結構上，數據倉庫將事務型應用系統的范式模型轉換為面向主題的維度建模，這種結構更利于分析展現。從數據上，采集各大業務系統的數據進行數據集中，并對數據進行整合、轉換、加載、標準化、提升質量，從而打破數據孤島、提升數據價值，形成數據資產，賦予數據以管理決策能力。

隨著互聯網飛速發展，大數據時代的來臨，傳統數據庫設計理論仍然被廣泛應用，但其底層技術框架發生了變化。數據存儲從常用的傳統關系型數據庫演變為多種存儲方式并存，如NoSQL數據庫、NewSQL數據庫等。數據處理原來更多的是離線批處理，現在也有許多實時流處理架構。針對各大企業的信息化程度和不同應用場景，建設數據庫工具需要針對具體場景選擇合適的技術框架。

二、解決方案

我們服務了10多家數據倉庫是重點打造的項目。自公司成立之初，就幫助企業和部門實施數據倉庫建設，積累了豐富的經驗。億信華辰提供的數據倉庫解決方案，包括有大數據倉庫的分布式數據庫管理系統PetaBase-i以及大數據實時分析平臺PetaBase-V、數據庫建模與ETL一體化產品數據工廠EsDataFactory等。

三、成功案例分享

數據工廠在實際應用中的成效如何呢？讓我們通過實際案例一探究竟。

案例一：某銀行數據庫建設

為了全面滿足某銀行各項監管報送、分析決策類需求，基于數據庫工具和商務智能BI技術，構建數據庫和數據分析應用平臺，為決策者提供數據支持服務。平臺整合各業務數據，構建了經邏輯整合的、面向業務主題的綜合應用數據庫，能夠支持高擴展性的輔助決策支持體系。通過數據補錄手段對業務數據和報表數據進行分別進行人工補錄，全面解決數據缺失、數據質量不高的問題。

使用數據工廠EsDataFactory，通過建模功能構建統一的符合企業數據標準的業務主題模型，通過ETL任務實現多源數據的整合、匯總，并根據業務規則創建數據質量檢查體系，解決數據不準確、不一致等質量問題。該項目主要架構如下圖：

案例二：國家電網一體化數據庫應用平臺

為建設“三型兩網”，要實現電力流、數據流橫向融合和縱向貫通，優先重點做好“大規劃”業務技術支撐，而“大規劃”體系的技術支撐單位，存在業務涉及面廣，支撐部門多，工作中存在信息口徑多、重復錄入，信息交換困難，孤島現象嚴重；業務數據協同、智能分析、輔助決策等深層次分析挖掘和綜合利用不夠；各項業務系統缺乏流程監控，精益化管理水平有待進一步提高等問題。

為提高信息化和精益化管理水平，建立統一、健全、高效的技術服務體系，亟需在“大規劃”體系的技術支撐單位建設貫通各層級、集成各業務、信息高度共享的電網大數據綜合管理平臺。

電網規劃大數據一體化平臺拓展覆蓋電網規劃等全部規劃領域，貫穿各層級，打通各環節，建設涵蓋規劃信息庫、輸電網規劃、配電網規劃、電網發展診斷、輸電網成果管理和配電網成果管理六大塊業務需求的全業務數據中心，全面支撐電網規劃設計業務。

平臺建設借助i@Report快速搭建數據采集平臺，并通過億信EsDataFactory完成各個業務系統數據的整合清洗，再結合億信BI實現大規劃、大建設成果的集中展示，快速完成數據采集、數據處理、數據應用的一整套流程。

數據庫工具作為分析型系統的理論模型被逐漸應用完善，發展到今天，數據庫工具已經成為企業信息化建設必不可少的重要支撐。億信華辰的數據庫工具-數據工廠EsDataFactory已成功應用于多個客戶，經過無數項目的錘煉，成功證明其價值。