二、数据中心实现方案

　　数据中心的逻辑架构如图所示：

　　图1：数据中心逻辑架构图

　　整个体系共分为三层，从下到上分别是存储层、服务层和应用层。

　　1、存储层：包括基础数据库和数据仓库的建设。基础数据库主要为上层应用提供数据支撑，并在基础数据库的基础上不断丰富跨部门的全局应用。数据交换与共享数据库平台长远考虑数据仓库的建设。

　　2、服务层：包括数据集成平台和数据访问平台，数据集成平台承担数据的交换任务，统一为各系统及部门提供数据交换服务；数据访问平台为各应用系统提供统一的数据访问接口，变数据开放为服务开放，减少系统耦合性。

　　3、应用层：包括部门级应用、校级应用两部分。部门级应用基于业务库，构造围绕局部的业务应用；校级应用基于共享库或数据仓库，构建围绕全局数据应用。

　　4、运行和管理规范：数据交换与共享数据库平台运行与管理规范贯通三层，为数据交换与共享数据库平台正常运行提供保证。

　　数据集成整体架构如下图所示：

　　图2：数据集成架构

　　架构以数据集成中心库为中心节点，各业务系统围绕中心节点接入，在业务系统数据到数据集成中心库的集成过程中经过集成平台的ETL处理，最后数据集成中心库的数据下发到公共数据库中为全局应用所用。

　　我校数据中心建设采用基于数据服务的数据模式，主要由以下组件构成：

　　1、业务数据库

　　业务数据库是业务数据的提供者，也是数据集成的受益者。各业务数据库把本系统的业务数据提供给集成中心数据库供其他系统所用；并从集成中心数据库中提取所需的其他业务系统数据。

　　2、数据集成平台

　　数据集成平台主要完成数据集成过程，其中包含集成过程、集成方法调用以及集成架构和集成策略。集成的过程即为ETL，它是将数据抽取(Extract)、转换(Transform)、清洗(Cleansing)、装载(Load)的过程，完成数据从数据源向目标数据库。由于在数据集成过程中手工或用程序去完成抽取、转换、加载的过程对大部分用户来说显得力不从心，因此各种ETL工具应运而生，此类的工具如 Oracle 的 ODI，IBM 的 WII、麒麟远创的 BW 等等，这些集成工具有专职的模块用以完成复杂的抽取、转换、清洗、加载工作，大大降低了用户的集成难度、提高了集成效率。内嵌数据集成中心库和ETL工具，完成共享数据库和各业务系统之间的数据清洗、交换与共享，提供一致的可扩展的数据集成模式，从而实现全校异构数据的集成。金智数据交换与共享数据库平台基于商业中间件ODI(Oracle Data Integrator)，在其之上根据学校具体的业务需求制定ETL的规则，完成数据集成的过程。

　　数据集成平台内部也存在临时的数据存储，我们定义为数据集成中心库。该数据库只是为了数据集成的目的，提供了数据交互的临时存储，为了保障数据的及时有效地进行集成而设计，不面向任何一般用户的应用。因为这个库的设计是为了数据集成这样的目的，因而存在时间戳、操作位等字段标识。

　　3、数据集成监控平台

　　数据集成监控平台完成业务系统数据集成的监控、统计和分析，进行故障预警。

　　4、全局数据库

　　全局数据库为上层应用提供基础数据，是面向综合应用的业务数据源。全局数据库业务数据流向只有下行没有上行，即数据仅从集成中心到全局库，全局库不提供数据给集成中心。但是因为校数据标准建立在全局数据库之中，那么对于标准这部分数据是作为权威数据源，所以也会提供数据给其他应用，那么数据从全局库到数据集成平台。关于全局数据库的设立意义以及与数据集成平台内部数据库的区别在后续部分将有详细介绍。

　　5、数据仓库

　　数据仓库是用来完成数据的统计分析挖掘功能所创建的数据存储。一般以数据主题作为其基本设计模型。数据仓库的数据可以是由数据集成平台提供的数据，按照时间的维护和既定的主题，进行数据的存储和集成。