项目描述
业务目标：
构建相应的指标分析体系，实现基于SFIS生产大数据分析；
产出完整准确的Molding Process Mapping自动化需求分析报告；
技术目标：
搭建数据仓库，CDC数据处理及数据的可视化展示等；
构建数据仓库，确保模型的稳定性与扩展性；
实现数据集成，确保数据的准确性与及时性；
数据可视化，实现业务对数据分析结果的展现要求
解决方案建议（基于Greenplum）
1、业务目标实现
1、基于SFIS生产数据，定义关键业务指标（KPI），如生产效率、设备利用率、质量合格率等。
2、使用Power BI通过ODBC/JDBC连接Greenplum，设计交互式仪表板，展示指标趋势和异常点。
3、利用Greenplum的并行查询能力（MPP架构），创建聚合表或物化视图，支持复杂指标的快速计算。
1、梳理Molding Process的业务流程，明确数据输入输出需求。
2、使用IBM InfoSphere Data Replication捕获实时生产数据，存储至Greenplum，进行数据清洗和加工。
3、通过Power BI生成自动化报告，包含图表和分析洞察，确保报告准确且格式规范。
2、技术目标实现
1、使用Greenplum搭建分布式关系型数据仓库，设计分层架构（原始层、集成层、应用层）：
- 原始层：存储从IBM InfoSphere Data Replication捕获的原始数据，保留数据完整性。
- 集成层：通过ETL流程清洗、转换数据，生成标准化的中间表。
- 应用层：创建面向业务的聚合表或物化视图，优化查询性能。
2、利用Greenplum的表分区（Partitioning）功能，按时间、产线或其他维度分区存储大表，提升查询效率。
3、配置分布键（Distribution Key）优化数据分布，减少节点间数据重排（Data Skew），确保查询性能。
1、配置IBM InfoSphere Data Replication，将SFIS系统及其他数据源的变更数据实时同步至Greenplum。
2、实现ETL流程，使用工具如Talend、Informatica或自定义Python脚本（结合psycopg2），通过Greenplum的gpfdist或外部表（External Tables）加载数据。
3、建立数据质量监控机制：
- 使用Greenplum的约束（Constraints）和触发器（Triggers）确保数据完整性。
- 编写SQL脚本检测重复记录或缺失值，生成数据质量报告。
4、利用Greenplum的WAL（Write-Ahead Logging）和事务管理，确保数据写入的可靠性和一致性。
1.配置Power BI通过ODBC/JDBC连接Greenplum，查询应用层表或物化视图。
2.设计动态报表和仪表板，支持钻取分析（如按时间、产线、产品类型筛选）。
3.优化Power BI模型（DAX计算、增量刷新），结合Greenplum的查询优化（如索引、物化视图）提升性能。
3、实施产品优化
1、配置与Greenplum的兼容性，确保CDC数据流正确写入目标表。
2、调整捕获频率以匹配SFIS数据的高频变更，减少同步延迟。
1.优化集群配置（如segment数量、并行度），支持高并发查询和大规模数据处理。
2.使用列存储（Columnar Storage）和压缩技术，减少存储空间并提升查询性能。
配置高可用性（HA）集群，启用Greenplum的Master/Standby和Segment镜像功能，确保系统稳定性
1.利用Power BI的增量刷新功能，结合Greenplum的时间分区表，降低数据加载时间。
2.实现用户权限管理，通过Greenplum的角色（Roles）和行级安全（Row-Level Security）控制数据访问。
项目实施建议
阶段规划
- 1
需求分析与设计（1-2个月）：梳理SFIS数据源、定义指标和报告需求，设计Greenplum数据库模型（表结构、分区策略、分布键）。
- 2
技术实施（3-4个月）：部署Greenplum集群，配置IBM InfoSphere Data Replication，开发ETL流程，构建Power BI报表。
- 3
测试与优化（1-2个月）：验证数据准确性，优化Greenplum查询性能（分布键、索引、物化视图），测试Power BI报表响应速度。
- 4
上线与培训（1个月）：部署系统，培训业务用户使用Power BI仪表板。
