一.1 技术架构设计成功地实施一个仓库项目,通常需要很长的时间.假如仅仅着眼于短期成果，缺乏整体考虑，采纳一种不健全的体系结构，不仅会增加系统开发和维护成本，而且必将对发挥数据仓库的作用造成不利的影响.因此一个综合，清楚的远景规划及技术实施蓝图将在整个项目的实施过程中起到重要作用。技术架构必须具有高度先进性和可扩展性,以满足业务需求的不断变化。一个完整的数据仓库系统包括数据源、数据转换区、数据仓库、数据集市、和数据展现层，通过数据仓库不同层次之间的加工过程，实现财政从数据资产向信息资产的转化过程。在不同层次之间的数据加工过程需要通过 ETL 技术实现，并对整个过程进行有效的元数据管理.基于对需求的理解,基于财政部的信息系统框架模型基础之上的财政决策支持系统技术架构如下图所示：IT基础设施 － 软硬件平台系统管理和维护 － 安全、备份、灾难恢复迭代开发 － 需求变更、功能增长、数据增加国地税征收系统非税征收管理系统文件缓冲区/inb/arc/log/out接口文件区/w rk数据仓库ETLMDR（元数据存储）业务元数据、技术元数据SSA（细节数据暂存）用来准备SORSOR（DW细节数据）数据结构独立于各数据源汇总数据用来准备Cube反馈数据数据挖掘结果数据集市ROL AP关系型多维立方体MOLAPCube多维立方体EUL(最终用户层)报表/KPI存储元数据管理 －交付件、建模工具支出绩效分析收入统计分析资产管理分析源数据应用转换操作型数据抽取、清理多维数据数据仓库装载数据集市装载Cube装载预算执行分析农税征收管理系统人行国库E财预算编制系统预算管理系统……如上图所示意，通过搭建灵活的、可扩展技术架构,在保持数据集市稳定性的同时，可以不断增加数据源,增加应用数据层、增加应用层,满足不断增加的业务分析应用需求.采纳 DW+ODS 的数据仓库体系结构，使用全新的 ETL 模式对 ODS 进程每日数据更新,按周或月周期对数据仓库执行 ETL 过程。使用 COGNOS BI 做为前端的查询分析和数据挖掘工具，可满足各种日常数据处理操作，从即时简单报表查询到多维多级数据分析和挖掘,都能够在统一 COGNOS BI 平台上完成.一.1.1数据源和数据接口数据源指存储于财政各个业务系统的业务数据，以及未来的财政监管和外部数据。数据仓库系统将整合来自于这些系统的数据，形成财政统一的、一致的基础数据集,并提供给不同的应用主题形成数据集市.各个系统在体系架构、开发平台、数据定义、接口标准都会存在不同程度的差...
