Sybase数据仓库大鹏证券应用案例

核心提示：【解决方案】在赢得大鹏证券的投标后，Sybase开始了更进一步的设计，Sybase数据仓库大鹏证券应用案例(2)，根据数据仓库的方法学，数据仓库体系架构可以分为五个层次，元数据管理层：主要完成对整个数据仓库实施中的元数据进行管理的功能，包括：逻辑到物理模型的映射、数据访问的授权、用户安全控制等等，这五个层次反映了应用运

【解决方案】

在赢得大鹏证券的投标后，Sybase开始了更进一步的设计。根据数据仓库的方法学，数据仓库体系架构可以分为五个层次。这五个层次反映了应用运行的基本逻辑结构和过程。每层都具有自己的技术实现方式及相应的评价准则。这五个应用层次是：

设计建模层：该层次是整个分析应用系统的起点，主要完成对现有业务系统数据源的分析，按照数据仓库建模理论完成数据仓库结构设计。

数据获取层：确定项目实施所需的数据清洗工具，定义出数据从原业务系统到数据仓库系统的ETL技术方案，最终完成数据清洗、转换、加载的工作

数据存储层：通过对数据仓库数据量的估计，和客户访问数的估计对数据仓库主平台所需的软件和硬件作出评估，确定主平台的系统配置情况。

数据展现层：主要根据客户需求选定前端数据展现的软件，同时根据客户需求决定数据展现方式，进行数据展现的开发。

元数据管理层：主要完成对整个数据仓库实施中的元数据进行管理的功能，包括：逻辑到物理模型的映射、数据访问的授权、用户安全控制等等。

根据这一设计思路的指导，Sybase设计的大鹏证券数据仓库系统的拓扑图如下：