DataStage作业开发规范-V2.3
DataStage 开发规范
北京先进数通信息技术有限公司
2007年11月
文档信息
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目录
目录.................................................................................................................................................. I
1. 布局规范 (1)
2. 注释规范 (2)
3. 命名规范 (2)
3.1S EQUENTIAL FILE输入输出文件的命名 (3)
3.2P ROJECT命名 (3)
3.3J OB目录的命名 (3)
3.4J OB的命名 (4)
3.4.1 按功能划分的job命名 (4)
3.4.2 单独流程的job命名 (5)
3.5S TAGE的命名 (5)
3.6L INK的命名 (6)
3.7R OUTINE命名 (7)
3.8DATASTAGE中T ABLE D EFINITION命名 (7)
3.8.1 Source (7)
3.8.2 Target (7)
3.9DATASTAGE中S CHEMA命名 (8)
3.10S TORE PROCEDURE程序命名 (8)
3.11S HELL S CRIPT程序 (8)
3.12SQL S CRIPT程序 (8)
3.13R EJECT文件的相关规范 (9)
3.14W ARNING文件的相关规范 ........................................................................ 错误！未定义书签。
3.15控制文件的相关规范 (9)
3.16就绪文件的相关规范 (10)
4. 目录规范 (11)
5. 公共参数、环境变量说明 (12)
5.1通用参数 (12)
5.2参数管理、使用 (13)
5.3参数传递 (14)
6. 公用组件说明................................................................................................... 错误！未定义书签。附录1.SAMPLE .. (14)
附录2.《关于开发环境使用及注意事项的通知》 (14)
1.布局规范
布局应自左向右，自上而下，层次分明，布局协调，主要的数据流为从左到右成直线（单一输入输出）或成扇形（多输入输出），次要数据流为自上到下成直线（单一输入输出）或成扇形（多输入输出），STAGE与STAGE 之间应留有足够的空间展示STAGE之间连接线上的信息。
单主要输入输出，如下图：
多主要输入输出如下图：
2.注释规范
作业的头上须表明作业加工的档名，下方须表明作业加工逻辑，
所有的属性中须注名作业的作者，及设计思路。
对设计的流程做适当的说明以便让人更易理解，如上图。
3.datastage命名规范
注意事项：
?Stage的命名全部使用英文，参数注释也必须使用英文。
?Job中使用Annotation stage来做模块说明可以使用中文注释。
?命名规范为：三位大写字母表示stage的类型 + 小写字母组成的其它信
息。
?所有的输入、输出以及HASH文件均采用参数赋值，参数名与Sequential
file的命名类似。
3.1Sequential file输入输出分隔符
输入输出的分隔符号格式如下图：
3.2Project命名
分成两个Project，一个用于开发odsdvlp，一个用来管理已经完成的作业:odsver。
3.3Job目录的命名
根据实施阶段的不同来命名job的目录。
在odsdvlp中：
1.逻辑模型设计目录
在Jobs下建立目录logic model。再在logicmodel目录下建立不同源系统的目录，用于存放逻辑模型设计阶段的各个源系统的job，并且作业名后缀为“_lgc”。
2. 物理设计目录
在Jobs 下建立目录physic model 。再在physicmodel 下建立不同源系统的目录。用于存放物理模型设计阶段的各个源系统的job ，并且作业名后缀为“_phy ”。
3．个人目录
在Jobs 下，建立目录test ，test 中为每个人创建一个私人用来做调试的目录。
3.4 Job 的命名
3.4.1 按功能划分的job 命名
此种job 的命名是针对一项任务拆分成为了多个job 的命名方式 格式：
● 逻辑模型阶段：Systemname_targetsystemname_tablename_jobtype_lgc ● 物理模型阶段：Systemname_targetsystemname_tablename_jobtype_phy 说明：
Systemname ：源系统的名称 Targetsystemname ：目标系统名 Tablename ：目标系统的表名称 Jobtype ：job 的任务类型
3.4.2单独流程的job命名
此种job的命名是针对一个任务在一个job中就全部完成的命名方式。
格式：
●逻辑模型阶段： srcsystemname_targetsystemname_tablename_lgc
●物理模型阶段： srcsystemname_targetsystemname_tablename_phy
说明：
Srcsystemname 源系统名称
Targetsystemname 目标系统名称
tablename 目标系统表名
3.5Stage的命名
Stage Name 命名说明Aggregator AGG_description聚合
DB2/UDB API(DB2/UDB Enterprise) DB2_tablename DB数据表，其中
tablename为表名
Ftp Enterprise(ftp plug-in) FTP_direction_filename FTP，其中direction
为ftp的方向，get为下
传，put为上传，
filename为生成的文
件名
Merge MRG_description数据合并
ODBC data access ODB_tablename ODBC数据表，其中
tablename为表名Oracle OCI ORA_tablename Oracle数据表，其中
tablename为表名Informix CLI INF_业务系统名_tablename Informix数据表，其中
例如：从CBS采集数据到文件服
务器：inf_cbs_ t_srm_itm_dict
tablename为表名
Sequential file 卸数阶段，只会有一个输出文
件，命名为:SEF_业务系统_原
表表名_属性。
从文件系统取数据，加工到
SDM，只会有一个输入文件，命
名同卸数的输出：SEF_业务系
统_原表表名_属性。
WARING和REJECT文件，只出现
在从文件系统取数据，加工到
SDM，命名为：SEF_业务系统_
原表表名_属性_wr/rj。
业务系统包括：CBS、PBS、CMMS、
ATMP
属性包括：ADD、ALL 文件操作，参见上面的文件命名规范Systemname为源系统的名称
Table为操作文件数据的表名称
增量全量标志为 All：全量
Add增量，
del-删除文件。
如果存在跨系统的生成的目标文件，源系统名填写输入主表对应的系统
Hash file HASH_业务系统_原表表名_属
性。
注：在此次项目中不会出现
Sort SRT_description数据排序Transformer TRF_description数据转换
由于需要根据输入、输出文件的stage的名称进行数据平衡跟踪以及，故输入输出文件的stage命名必须严格按照上述的规范。
3.6Link的命名
格式：
LK_description
说明：
LK为link的简称，所有的link命名都使用LK作为头。
如Sequential file的link指向一个look up。则link命名为
LK_description
注意：
1.如果一个stage只有一个link的输入，则不需要填写Description,只需要
填写link的序号。
2.如果一个stage有多个link的输入或输出，则需要填写Description。
Description的填写方式要体现link的主从关系。为主键的link的Description填写master，其他的link填写subject＋序号。
例如一个join stage有2个link的输入，主的link为LK_left，另一个link为LK_right。如一个filter stage 有两个输出（分别是性别是男的和女的的输出），则一个link命名为LK_male，另一个link命名为LK-_female等。
3.7Routine命名
格式：
RT_functionname
说明：
functionname为Routine的功能描述
3.8DATASTAGE 中Table Definition命名
ETL过程中的TableDefinition共有以下几类：
3.8.1Source
格式：
source/systemname/tablename
sdm/systemname/tablename
fdm/systemname/tablename
说明：
systemname为源系统简称
tablename为源表名
3.8.2Target
格式：
systemname/target/tablename
说明：
systemname为目标系统简称
tablename为目标表名
3.9DATASTAGE 中Schema命名
格式：
$PATH_CFG/schema/systemname_tablename.osh
说明：
systemname为源系统简称
tablename为源表名
3.10Store procedure程序命名
格式：
systemname_functiondescription
说明：
systemname为系统简称
functiondescription为存储过程的功能说明，如果存储过程是为了加载某张表，则直接使用表名，如果该存储过程只是为计算某一特定字段，则可用该字段名表示，如果是同时计算多个字段，则独立命名
3.11Shell Script程序
格式：
systemname_scriptdescription
说明：
systemname为系统简称
scriptdescription为shell脚本的功能说明
3.12SQL Script程序
格式：
systemname_scriptdescription
说明：
systemname为系统简称
scriptdescription为sql脚本的功能说明
3.13Reject文件的相关规范
文件命名：
WARING和REJECT文件，只出现在从文件系统取数据，加工到SDM，命名为：业务系统_原表表名_属性_wr/rj。
业务系统包括：CBS、PBS、CMMS、ATMP
属性包括：ADD、ALL
Reject的内容：长度不对的数据
3.14控制文件的相关规范
文件命名:
[目标文件名]_ctl.xml
内容规范:(举例)
开发样例：（参考sample job：hdfile_sample_xml）
3.15就绪文件的相关规范
文件命名:
[target_system]_[source_system]_xxx_READY_yyyymmdd.xml 内容规范:
所有的输入、输出文件均采用参数赋值，参数名与Sequential file的命名类似。
4.参数规范
所有的输入、输出文件、WARING文件以及REJECT文件均采用参数赋值，参数名与Sequential file的命名相同。
Hash文件：同于HASH FILE STAGE的命名
Hash文件做匹配的字段需要做去空处理
日期采用 par_date
以下关于数据库的参数，采用环境变量，用户自定义的参数：
数据库:$DB
数据库密码:$DB_PASSWD
数据库用户:$DB_USER。
5.目录规范
开发、测试环境的目录如下：
/PATH_HOME/file/fs/cbs/20071011/cbs_源系统的表名_all_20071011.dat /PATH_HOME/file/sdm/cbs/20071011/cbs_sdm_sdm的表名_all_20071011.dat
/PATH_HOME/file/fdm/crd/20071011/sdm_fdm_相应主题的表名_20071011_all.dat
hash文件如下：
/PATH_HOME/file/hash/fdm/crd/20071011/sdm_fdm_对应sdm的表名_20071011_all.dat
rj文件如下：
/PATH_HOME/file/rj/cbs/20071011/cbs_源系统的表名_all_rj_20071011.dat
Wr文件如下：
/PATH_HOME/file/wr/cbs/20071011/cbs_源系统的表名_all_wr_20071011.dat
6.公共参数、环境变量说明
6.1通用参数
系统环境变量
静态环境参数（ds project）
动态运行参数
6.2参数管理、使用
环境参数由系统管理员通过DATASTAGE ADMINISTRATOR进行统一维护；
作业开发人员，在开发时定义job的公共变量、私有变量，并将私有变量填写到最新《*********作业设计模版.xls》；
作业调度人员通过填写后的《*********作业设计模版.xls》配置生成作业调度的配置表（job sequence登记表）；
系统管理员根据填写后的《*********作业设计模版.xls》生成作业参数配置文件；
公共组件设计人员根据作业参数配置文件进行相关参数的读取、传递
每一个job必须引入5个环境变量值：
$APT_CONFIG_FILE $ODS_DB $ODS_DB_USER $ODS_DB_PWD $PATH_HOME
6.3参数传递
日常运行：
作业调度主控根据job sequence的登记表按照一定业务规则动态生成run cycle的执行控制文件/表（包括内容：数据日期，job sequence名，前置job sequence名，schedule，执行状态等）；
作业调度根据run cycle的执行控制文件/表进行调度，并传递相关的数据日期参数；
Job sequence的前处理作业读取“作业参数配置文件”并进行相关参数的组装，并判断相关依赖文件的到达情况，传递作业的参数调用相关job；
附录1.SAMPLE
附录2.《关于开发环境使用及注意事项》
为规范项目组开发环境使用及保证项目组高效完成开发任务，现将开发环境分配情况及使用中注意事项公布，请项目组成员遵照执行。
开发环境：
1、各组开发人员请使用分配的开发用户及项目，对于各个Project中的公共部分（表定义、公函、备份等）请各个小组指定专人进行维护。
2、对于每个开发环境下的目录请按照规范使用，不得擅自建立、删除目录。开发Job请在指定目录进行。
3、开发人员完成分配任务后，可将完成的Job或者TableDefine 从工具中Export出来进行提交，禁止导出整个Project。
4、开发完成的任务请开发人员主动提交到各个小组负责人处，各个小组负责人审核开发人员提交的任务完成情况，确认无误后提交到项目组版本管理员。项目组正式版本的管理工作由版本管理员进行。
5、开发人员每日将阶段的成果（job）导出，并提交CC进行版本管理。
注意事项：
1、通常一个Project中，Job数量控制在300~500个左右以内。
2、每个Job中，Stage最多控制在15个左右以内。
3、与工程无关的文件尽量不要放在工程目录里，不然对以后备份及版本控制都不利。
4、在Job开发作业时，尽量用4个客户端去操纵数据，不要到后台去手工操纵数据，这样属于非法操作，将带来不必要的麻烦
DataStage BASIC 语言开发实践
本文着重介绍了如何使用 DataStage BASIC 语言开发一个用户自定义的功能函数，并且以一个完整的 Server Job 实例为读者讲解在 Transformer Stage 中如何使用内置的和自定义的函数来转化数据。文章的最后介绍了如何重用自定义的功能函数。读者定位为具有一定 DataStage 使用经验的开发人员。 DataStage 概述 IBM WebSphere DataStage是一个图形化的进行数据整合的开发环境，可以用来实现数据抽取，转化，净化，加载到目标数据库或者数据仓库中, 即ETL过程(Extract, Transform, Cleansing, Load）。DataStage使用Stage实现对数据的操作。在整个操作数据的过程中，需要创建从不同的数据源抽取数据的Stage，以及用来转化和净化数据的Stage，还需要一些Stage将数据加载到目标数据库中，一个ETL job就是一些被连线连接在一起的Stages，数据则是从一个Stage 流向下一个Stage。关于DataStage的基本使用方法，读者可以参考发表在developWorks中国网站上的《用 IBM WebSphere DataStage 进行数据整合》系列文章。 回页首 Transformer Stage 介绍 在数据整合的整个过程中，很重要的一步就是对抽取数据的格式或者内容进行必要的转化。用户可以在Transformer Stage中，对传入的数据进行任何必要的处理，再把处理好的数据传给下一个Stage。 图1就是一个正在被编辑的Transformer Stage，窗口的上半部分显示了输入与输出的字段之间的对应关系，其中DSLink13是输入的连线名称，DSLink4是输出的连线名称。而窗口下半部分详细说明了每一个输入或者输出字段的定义。
Datastage 安装后启动was失败
按照安装教程安装虚拟机版的datastage 8.7后，使用命令启动was失败 [plain]view plain copy https://www.wendangku.net/doc/c416034338.html,srvr:~ # /opt/IBM/WebSphere/AppServer/bin/startServer.sh server1 2.ADMU0116I: Tool information is being logged in file 3. /opt/IBM/WebSphere/AppServer/profiles/InfoSphere/logs/server1/sta rtServer.log 4.ADMU0128I: Starting tool with the InfoSphere profile 5.ADMU3100I: Reading configuration for server: server1 6.ADMU3200I: Server launched. Waiting for initialization status. 7.ADMU3011E: Server launched but failed initialization. startServer.log, 8. SystemOut.log(or job log in zOS) and other log files under 9. /opt/IBM/WebSphere/AppServer/profiles/InfoSphere/logs/server1 sho uld 10. contain failure information. 按照提示查看报错日志： [html]view plain copy https://www.wendangku.net/doc/c416034338.html,srvr:/opt/IBM/WebSphere/AppServer/profiles/InfoSphere/logs/server1 # tai l -100 SystemErr.log 2. at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) 3. at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorI mpl.java:60) 4. at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodA ccessorImpl.java:37) 5. at https://www.wendangku.net/doc/c416034338.html,ng.reflect.Method.invoke(Method.java:611) 6. at https://www.wendangku.net/doc/c416034338.html,uncher.Main.invokeFramework(Main.java:340) 7. at https://www.wendangku.net/doc/c416034338.html,uncher.Main.basicRun(Main.java:282) 8. at https://www.wendangku.net/doc/c416034338.html,uncher.Main.run(Main.java:981) 9. at https://www.wendangku.net/doc/c416034338.html,unchEclipse(WSPreLauncher .java:340) 10. at com.ibm.wsspi.bootstrap.WSPreLauncher.main(WSPreLauncher.java:110 ) 11.Caused by: https://www.wendangku.net/doc/c416034338.html,.ascential.xmeta.repository.core.CoreRepositoryException: Error initializ ing persistence manager module 13. at com.ascential.xmeta.repository.core.impl.DefaultSandbox.
ETL开发指南(DataStage EE)V2.0
DataStage Enterprise Edition 开发指南v2.0
目录 目录.................................................................................................................................................. I 1. 引言.. (1) 1.1编写目的 (1) 1.2帮助使用 (1) 2. 产品概述 (2) 3. 常规应用 (3) 3.1常用组件使用方法 (3) 3.1.1 Sequential file (3) 3.1.2 Annotation (7) 3.1.3 Change Capture Stage (8) 3.1.4 Copy Stage (10) 3.1.5 Filter Stage (11) 3.1.6 Funnel Stage (12) 3.1.7 Tansformer Stage (13) 3.1.8 Sort Stage (14) 3.1.9 LookUp Stage (15) 3.1.10 Join Stage (16) 3.1.11 LookUp Stage 和Join Stage的区别 (17) 3.1.12 Merge Stage (18) 3.1.13 Modify Stage (19) 3.1.14 Data Set Stage (20) 3.1.15 File Set Stage (22) 3.1.16 Lookup File Set Stage (23) 3.1.17 Oracle Enterprise Stage (26) 3.1.18 Aggregator Stage (28) 3.1.19 Remove Duplicates Stage (30) 3.1.20 Compress Stage (31) 3.1.21 Expand Stage (32) 3.1.22 Difference Stage (33) 3.1.23 Compare Stage (36) 3.1.24 Switch Stage (37) 3.1.25 Column Import Stage (39) 3.1.26 Column Export Stage (41) 3.1.27 Teradata Enterprise Stage (43) 3.2常用数据库的连接 (45) 3.2.1 Informix数据库连接 (45) 3.2.2 Oracle数据库连接 (46) 4. 高级应用 (48) 4.1D ATA S TAGE BASIC接口 (48) 4.2自定义S TAGE T YPE (49) 4.2.1 Wrapped Stage (49) 4.2.2 Build Stage (49) 4.2.3 Custom Stage (49) 4.3性能调优 (49) 4.3.1 优化策略 (49) 4.3.2 关键问题分析 (54)
DataStage 工作笔记
1.安装与配置 参考文档：《Planning, Installation, and Configuration Guide.pdf》 1.1服务端与客户端的安装 1.1.1安装拓扑 采用简单的两层部署进行安装，安装拓扑如下图所示： Host1环境如下： (1)硬件环境 CPU：Inetel Core Duo P8600 内存：4GB (2)软件环境 操作系统：Windows Server 2003 EE SP2 C++编译器：Microsoft Visual Studio .NET 2008 Express Edition C++ 1.1.2安装 参考文档：《Planning, Installation, and Configuration Guide.pdf》[pages 198-200] 1.1.3C++编译器配置 参考链接： https://www.wendangku.net/doc/c416034338.html,/infocenter/iisinfsv/v8r5/index.jsp?topi
c=/com.ibm.swg.im.iis.productization.iisinfsv.install.doc/topics/wsis inst_set_envars_cpp.html (1)支持的C++编译器，见如下链接的系统要求说明： https://www.wendangku.net/doc/c416034338.html,/support/docview.wss?rs=14&uid=swg27016382 1.1.4登陆与安装语言选择 登陆（会话）语言选择中文，DataStage安装语言选择英文，结果Designer里同时有中文和英文，而DB2和WAS都是中文版，如何安装纯英文版的？ 解决方法1： 登陆语言选择和安装语言全部选择英文即可安装上纯英文版。 解决方法2： 通过控制面板->区域和语言选项，将语言设置为英语，安装完成后将语言再修改为中文即可。 1.1.5新建用户与凭证（Credentials） 参考文档：《Day 1 Exercise-DS.doc》[Exercise 1: Administration Console] (1)通过Web浏览器登陆Web Console for IBM Information Server，地址如下 （localhost为server端主机名）： http://localhost:9080/ibm/iis/console/loginForm.jsp?displayForm=true (2)新建两个用户dsadmin和dsuser，如下图： 权限设置如下： dsadmin：Suite User、DataStage and QualityStage Administrator/User dsadmin：Suite User、DataStage and QualityStage User dsadmin 可以正常使用，但dsuser 只能登陆 Administrator，登陆Designer
数据处理师岗位职责范本
岗位说明书系列 数据处理师岗位职责（标准、完整、实用、可修改）
编号：FS-QG-39727数据处理师岗位职责 Data processor position duties 说明：为规划化、统一化进行岗位管理，使岗位管理人员有章可循，提高工作效率与明确责任制，特此编写。 数据处理工程师全日制本科以上学历(985/211)，计算机科学与技术/软件工程/数据相关专业 1、3年以上ETL开发经验，熟悉ETL开发规范和流程; 2、熟练使用DataStage、Informatica、Kettle、Hive、PLSQL、SPARK、MapReduce等工具中的一个或多个，有开发、维护经验; 3、熟练编写存储过程，擅长SQL优化; 4、熟悉Oracle、SQLServer等常用数据库中的一个或多个; 5、熟悉perl、shell脚本，Linux操作系统; 6、有大型数据仓库、BI相关项目的开发经验，精通架构、建模者优先; 7、熟练使用Erwin或PowerDesigner等进行数据建模;
8.以下经验优先考虑:流式处理、日志处理、数据仓库全日制本科以上学历(985/211)，计算机科学与技术/软件工程/数据相关专业 1、3年以上ETL开发经验，熟悉ETL开发规范和流程; 2、熟练使用DataStage、Informatica、Kettle、Hive、PLSQL、SPARK、MapReduce等工具中的一个或多个，有开发、维护经验; 3、熟练编写存储过程，擅长SQL优化; 4、熟悉Oracle、SQLServer等常用数据库中的一个或多个; 5、熟悉perl、shell脚本，Linux操作系统; 6、有大型数据仓库、BI相关项目的开发经验，精通架构、建模者优先; 请输入您公司的名字 Foonshion Design Co., Ltd
etl教程
ETL本质 做数据仓库系统，ETL是关键的一环。说大了，ETL是数据整合解决方案，说小了，就是倒数据的工具。回忆一下工作这么些年来，处理数据迁移、转换的工作倒还真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量，使用access、DTS或是自己编个小程序搞定。可是在数据仓库系统中，ETL上升到了一定的理论高度，和原来小打小闹的工具使用不同了。究竟什么不同，从名字上就可以看到，人家已经将倒数据的过程分成3个步骤，E、T、L分别代表抽取、转换和装载。 其实ETL过程就是数据流动的过程，从不同的数据源流向不同的目标数据。但在数据仓库中，ETL 有几个特点，一是数据同步，它不是一次性倒完数据就拉到，它是经常性的活动，按照固定周期运行的，甚至现在还有人提出了实时ETL的概念。二是数据量，一般都是巨大的，值得你将数据流动的过程拆分成E、T和L。 现在有很多成熟的工具提供ETL功能，例如datastage、powermart等，且不说他们的好坏。从应用角度来说，ETL的过程其实不是非常复杂，这些工具给数据仓库工程带来和很大的便利性，特别是开发的便利和维护的便利。但另一方面，开发人员容易迷失在这些工具中。举个例子，VB是一种非常简单的语言并且也是非常易用的编程工具，上手特别快，但是真正VB的高手有多少？微软设计的产品通常有个原则是“将使用者当作傻瓜”，在这个原则下，微软的东西确实非常好用，但是对于开发者，如果你自己也将自己当作傻瓜，那就真的傻了。ETL工具也是一样，这些工具为我们提供图形化界面，让我们将主要的精力放在规则上，以期提高开发效率。从使用效果来说，确实使用这些工具能够非常快速地构建一个job来处理某个数据，不过从整体来看，并不见得他的整体效率会高多少。问题主要不是出在工具上，而是在设计、开发人员上。他们迷失在工具中，没有去探求ETL的本质。 可以说这些工具应用了这么长时间，在这么多项目、环境中应用，它必然有它成功之处，它必定体现了ETL的本质。如果我们不透过表面这些工具的简单使用去看它背后蕴涵的思想，最终我们作出来的东西也就是一个个独立的job，将他们整合起来仍然有巨大的工作量。大家都知道“理论与实践相结合”，如果在一个领域有所超越，必须要在理论水平上达到一定的高度 探求ETL本质之一 ETL的过程就是数据流动的过程，从不同异构数据源流向统一的目标数据。其间，数据的抽取、清洗、转换和装载形成串行或并行的过程。ETL的核心还是在于T这个过程，也就是转换，而抽取和装载一般可以作为转换的输入和输出，或者，它们作为一个单独的部件，其复杂度没有转换部件高。和OLTP系统中不同，那里充满这单条记录的insert、update和select等操作，ETL过程一般都是批量操作，例如它的装载多采用批量装载工具，一般都是DBMS系统自身附带的工具，例如Oracle SQLLoader和DB2的autoloader 等。 ETL本身有一些特点，在一些工具中都有体现，下面以datastage和powermart举例来说。 1、静态的ETL单元和动态的ETL单元实例；一次转换指明了某种格式的数据如何格式化成另一种格式的数据，对于数据源的物理形式在设计时可以不用指定，它可以在运行时，当这个ETL单元创建一个实例时才指定。对于静态和动态的ETL单元，Datastage没有严格区分，它的一个Job就是实现这个功能，在早期版本，一个Job同时不能运行两次，所以一个Job相当于一个实例，在后期版本，它支持multiple instances，而且还不是默认选项。Powermart中将这两个概念加以区分，静态的叫做Mapping，动态运行时叫做Session。 2、ETL元数据；元数据是描述数据的数据，他的含义非常广泛，这里仅指ETL的元数据。主要包括每次转换前后的数据结构和转换的规则。ETL元数据还包括形式参数的管理，形式参数的ETL单元定义的参数，相对还有实参，它是运行时指定的参数，实参不在元数据管理范围之内。
主流ETL工具选型
主流ETL工具选型 ETL（extract, transform and load）产品乍看起来似乎并不起眼，单就此项技术本身而言，几乎也没什么特别深奥之处，但是在实际项目中，却常常在这个环节耗费太多的人力，而在后续的维护工作中，更是往往让人伤透脑筋。之所以出现这种状况，恰恰与项目初期没有正确估计ETL工作、没有认真考虑其工具支撑有很大关系。 做ETL产品的选型，仍然需要从以前说的四点（即成本、人员经验、案例和技术支持）来考量。在此，主要列举三种主流ETL产品： Ascential公司的Datastage、 Informatica公司的Powercenter、 NCR Teradata公司的ETL Automation、 Oracel 公司的ODI、 国产udis睿智ETL、 其中，ETL Automation相对其他两种有些特别之处，放在后面评述。 旗鼓相当：Datastage与Powercenter： 就Datastage和Powercenter而言，这两者目前占据了国内市场绝大部分的份额，在成本上看水平相当，虽然市面上还有诸如Business Objects公司的Data Integrator、Cognos公司的DecisionStream，但尚属星星之火，未成燎原之势。 谈Datastage和Powercenter，如果有人说这个就是比那个好，那听者就要小心一点了。在这种情况下有两种可能：他或者是其中一个厂商的员工，或者就是在某个产品上有很多经验而在另一产品上经验缺乏的开发者。为什么得出这一结论？一个很简单的事实是，从网络上大家对它们的讨论和争执来看，基本上是各有千秋，都有着相当数量的成功案例和实施高手。确实，工具是死的，人才是活的。在两大ETL工具技术的比对上，可以从对ETL流程的支持、对元数据的支持、对数据质量的支持、维护的方便性、定制开发功能的支持等方面考虑。 一个项目中，从数据源到最终目标表，多则上百个ETL过程，少则也有十几个。这些过程之间的依赖关系、出错控制以及恢复的流程处理，都是工具需要重点考虑。在这一方面，Datastage的早期版本对流程就缺乏考虑，而在6版本则加入Job Sequence的特性，可以将Job、shell脚本用流程图的方式表示出来，依赖关系、串行或是并行都可以一目了然，就直
datastage入门教程
简介 DataStage 使用了Client-Server 架构，服务器端存储所有的项目和元数据，客户端DataStage Designer 为整个ETL 过程提供了一个图形化的开发环境，用所见即所得的方式设计数据的抽取清洗转换整合和加载的过程。Datastage 的可运行单元是Datastage Job ，用户在Designer 中对Datastage Job 的进行设计和开发。 Datastage 中的Job 分为Server Job, Parallel Job 和Mainframe Job ，其中 Mainframe Job 专供大型机上用，常用到的Job 为Server Job 和Parallel Job 。 本文将介绍如何使用Server Job 和Parallel Job 进行ETL 开发。 Server Job 一个Job 就是一个Datastage 的可运行单元。Server Job 是最简单常用的Job 类型，它使用拖拽的方式将基本的设计单元-Stage 拖拽到工作区中，并通过连线的方式代表数据的流向。通过Server Job，可以实现以下功能。 1.定义数据如何抽取 2.定义数据流程 3.定义数据的集合 4.定义数据的转换 5.定义数据的约束条件 6.定义数据的聚载 7.定义数据的写入 Parallel Job Server Job 简单而强大，适合快速开发ETL 流程。Parallel Job 与Server Job 的不同点在于其提供了并行机制，在支持多节点的情况下可以迅速提高数据处理效率。Parallel Job 中包含更多的Stage 并用于不同的需求，每种Stage 使用上的限制也往往大于Server Job。 Sequence Job Sequence Job 用于Job 之间的协同控制，使用图形化的方式来将多个Job 汇集在一起，并指定了Job 之间的执行顺序，逻辑关系和出错处理等。 数据源的连接 DataStage 能够直接连接非常多的数据源，应用范围非常大，可连接的数据源包括： ?文本文件 ?XML 文件
高级数据分析师工作的基本职责
高级数据分析师工作的基本职责 高级数据分析师需要协助业务数据收集整理，撰写数据分析报告，结合业务对多种数据源进行深度诊断性组合分析。下面是小编整理的高级数据分析师工作的基本职责。 高级数据分析师工作的基本职责1 职责： 1. 负责出行平台层面司乘用户分析，给平台相关业务及策略建设输入洞察和方法; 2. 形成天、周和月度的分析报告，传递给公司管理层并进行定期汇报; 3. 可独立完成针对特定问题的分析解读，支持临时型研究项目，产出用户留存及迁移的分析结论，用于输出给各品类优化营销产品的运营策略; 4. 参与产品上线前的预估，上线时的数据埋点，上线后的效果评估及优化，构建乘客端营销工具的分析体系。
5. 保持数据敏感，监控与发现问题、将数据转化为可落地的和有说服力的洞察，辅助推进业务决策 岗位要求： 1、数据分析相关工作经验，了解用户需求，互联网相关领域优先，应用数学，统计学，计算机, 经济学相关专业硕士优先; 2、具备大数据的处理能力，掌握hive、SQL等相关数据提取工具，熟练使用R或Python、excel、SAS/SPSS、PPT等工具; 3、具有较强的思维逻辑能力，良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果;有丰富的数据分析、挖掘、建模的经验; 4、具备良好的沟通协调能力，有独立开展分析研究项目经验; 5、一定的抗压能力和和团队精神;能有效的推动数据结论的落地 高级数据分析师工作的基本职责2 职责： 1.对海量业务数据进行处理和分析，发现和跟踪其中的问题。能够从业务和产品的角度出发，利用数据发现产品、系统或是业务的瓶颈，并提出优化的方案
2.分析海量用户行为数据，优化用户生命周期流程，提升用户规模 3.利用数据挖掘，机器学习等技术解决实际问题，比如实现模块或流程自动化，业务报表系统的建设，离线数据流程的建设，数据可视化等 4.建立各种业务逻辑模型和数学模型，帮助公司改善运营管理，节省成本 任职要求 1.计算机、数学、统计相关专业，本科及以上学历 2.熟练掌握：mysql、hdfs/hive/数据库使用，较强的数据库及SQL 能力，并对Hadoop 技术体系有所了解和研究 3.具备数据敏感性和探知欲、分析、解决问题的能力，能够承受工作中的压力，专注数据的价值发现和变现转化 4.工作认真、负责、仔细，有良好的团队合作精神，良好的分析问题能力、沟通技巧及数据呈现能力 高级数据分析师工作的基本职责3 职责： 1、研究大数据新技术分析发展方向;
数据仓库工程师岗位的主要职责说明
数据仓库工程师岗位的主要职责说 明 数据仓库工程师负责数据仓库系统与业务系统的接口设计和确认工作。下面是小编为您精心整理的数据仓库工程师岗位的主要职责说明。 数据仓库工程师岗位的主要职责说明1 职责： 1、负责数据仓库建模和ETL技术工作，确保项目实施过程中的数据源分析，能顺利有序地进行; 2、熟练掌握ETL设计过程，参与数据平台架构的设计、开发、流程优化及解决ETL相关技术问题; 3、与用户和项目组进行有效沟通，采集项目需求，并提出相应的解决方案; 4、有ERP开发或实施经验者优先; 5、参与海量数据情况下的数据库调优等工作;
6、按照项目推进情况，完成主管交付的临时性任务; 7、能够按照公司全面质量管理的要求，高质量完成各类技术支持工作。 岗位要求： 1、计算机相关专业本科以上学历，2年工作经验; 2、具备独立完成ETL开发、设计数据仓库流程，精通Oracle, MS SQL Server 等主流数据库，具备独立设计数据库和编写存储过程的能力; 3、掌握Java，Python等任意一门开发语言，可以独立开发模块; 4、精通数据库SQL调优; 5、有多维数据仓库工作经验优先; 6、具备财务基础知识或者ERP基础知识者优先; 7、有DataStage，informatica，kettle经验者优先; 8、逻辑思维能力强，对数据敏感，有较强学习能力和创新思维; 9、可以独立与客户进行需求沟通，工作认真负责，团队意识强;
数据仓库工程师岗位的主要职责说明2 职责： 1、负责金融数据的收集、整理与分析; 2、负责oracle数据仓库的设计、开发搭建及运行维护; 3、依据业务需求优化数据存储结构; 4、协助项目其他成员设计关键的SQL语句和触发器、存储过程、表等; 5、通过数据库的日常检查，对性能较差的SQL语句提出优化方案; 6、协助搭建量化投资策略平台。 要求： 1、计算机网络、统计、数学或信息技术本科及以上学历; 2、能编写Oracle简单脚本,可以独立在windows和linux环境下搭建管理oracle服务器数据库; 3、对linux,unix 操作系统有了解，熟练使用shell,python等脚本语言处理数据; 4、至少一年以上的的数据分析、挖掘、清洗和建模的经验;
datastage入门培训
一、工具入门 DataStage是一个ETL的工具，就是对数据的抽取，转换，加载。个人通俗的理解就是一个对数据进行处理，提取的工具，这里面的数据大部分是以数据库中表的格式存在着的，所以如果要使用这个工具，首先必须对关系数据库的一些基本概念要有所了解，比如最基本的字段，键，记录等概念。 DataStage是通过设计job来实现ETL的功能的。 Job的设计跟普通的IDE设计一样，通过拖拽控件，并填加脚本来完成。这里的控件称为stage，每一个不同的stage都有不同的数据处理的功能，将各个stage通过一定的方式组合起来，设计成job，对job进行编译，运行，就能够实现对数据抽取转换加载。 1,安装datastage,看学习指导，先对该工具有个大概的认识,大概知道administrator,design,director,manager的区别。 了解datastage工具的主要用途：简单的说就是把一批数据input进来，经过各种各样的转化，清洗，然后在output出去,整个就是ETL 的过程。 对4个工具我们最常做的操作有： Administrator：1、对Project的管理，主要是建立和删除project; 2、对Licensing的管理，主要是更换Licensing。 design：datastage的核心，所有的开发都在design里面完成，在这里可以编辑你的job,使用各种stage控件。 director：1、查看日志，当运行job结束时，无论job成功或者失败，我们都可以在director 里面查看日志，里面能反映我们job运行的状态，经常job出错我们都是先查看日志，然后分析原因，再到design里面修改。 2、director的另外一个很有用的功能是logout job,当服务器或者网络出问题时，正在编辑的job很有可能被锁定，这时你就算把design关了再重新登陆还是无法打开job,会提示job has been used, 这就需要到director里面把job logout，然后就可以使用了。manage：manage的最主要的功能是可以对design里面的资源进行导入导出，当我们要把开发的job从一台机器转移到另外一台机器时，就需要用到。 二、开始学习使用design,做一些简单的job,接触几个常用的stage。 做练习1的1-2至4-2的练习，练习中用到的Oracle组件全部用sequence file 代替， 1-2练习中会教你导入练习所要用到的表的结构，练习中要用到的数据文件放在数据及表定义目录下。（表定义可以通过manage工具导入，但是数据文件必须自己手工导入，所以开发前请先将数据及表定义目录下面的所有.txt的数据文件导到你所使用的datastage的开发环境上，导数据文件的方法可以使用ftp工具） 要设计job的关键，就在于能够熟悉每个不同的stage并且能够灵活运用。在文档和指导中有对每个控件的使用方法作了图文并茂的说明，但是教材语言的一个缺点就是太过形式化，所以有些概念不能够很好的理解。比如lookup这个stage我在看教材的时候就没有太了解。所以，我就结合自己，用自己的语言对一些比较常用的stage说一下自己的理解和一些需要注意的地方。 几个常用stage的经验总结： Sequential File Stage：这个控件实际上是指代主机上面的一个文件，在它的属性中可以选定文件的路径，目录。一般这些文件都是以类似数据库表的格式存在的。使用这个控
华为各平台技能要求
华为各平台技能要求 说明：下面各平台级别及技能要求都是华为项目所需要的，未列出的级别及技能华为10年还没有需求。 J2EE平台 三级 计算机相关专业，本科三年以上本领域工作经验；技能要求：掌握J2EE架构；熟练掌握IBM WSAD 版本5.1以上或IBM RAD开发工具；熟练掌握Struts框架开发技术；熟练掌握Java 语言编程技术；熟悉UML语言，能够理解UML设计图；熟练掌握Oracle SQL开发与存储过程开发。具有三年以上的Java开发经验，2年以上的基于J2EE技术规范的WEB开发经验 二级 计算机相关专业，本科两年以上或大专四年以上本领域工作经验；技能要求：掌握Java编程语言；了解J2EE架构；熟练掌握java script，html、Jsp、Servlet、JavaBean等web 开发技术；掌握标准SQL语言，有Oracle Sql开发经验。了解UML语言；掌握IBM WSAD 版本5.1以上或IBM RAD开发工具或Eclipse开发工具；熟悉WEB/J2EE服务器的使用，可熟练配置使用Tomcat,Apache。参与过系统的设计与开发工作，2年以上Java开发经验。 Net平台 三级 计算机相关专业，本科三年以上本领域工作经验，技能要求：除满足二级人员要求外，熟练掌握.Net开发框架，熟练掌握https://www.wendangku.net/doc/c416034338.html,开发和C＃开发；熟悉IIS服务器配置与管理；熟悉Web Service，精通XML文件的解析。具有三年以上的.Net开发经验，1年以上的基于.Net 技术规范的WEB开发经验。有能力解决项目组内重大问题、能指导设计开发 二级 计算机相关专业，本科两年以上或大专四年以上本领域工作经验，技能要求：掌握C#开发语言；熟悉.Net多层架构；熟练掌握java script，html、https://www.wendangku.net/doc/c416034338.html,等web开发技术；有COM/COM+的开发经验；掌握标准SQL语言，有较好的基于Oracle或Sql Server的 Sql开发经验。了解UML语言；掌握Microsoft Visual Studio （版本 2003,2005）开发工具；熟悉配置使用IIS服务器。参与过中等规模系统的设计与开发工作；与他人能够保持良好沟通与合作。 Oracle（开发）平台 三级 1、沟通能力强,理解能力强,工作态度好； 2、Oracle Form,Oracle Report，Oracle数据库开发3年以上工作经验； 3、至少参与1个基于oracle开发的中大型项目； 4、使用过版本管理工具；
datastage入门教程
简介 DataStage 使用了 Client-Server 架构，服务器端存储所有的项目和元数据，客户端 DataStage Designer 为整个 ETL 过程提供了一个图形化的开发环境，用所见即所得的方式设计数据的抽取清洗转换整合和加载的过程。Datastage 的可运行单元是 Datastage Job ，用户在 Designer 中对 Datastage Job 的进行设计和开发。Datastage 中的 Job 分为 Server Job, Parallel Job 和 Mainframe Job ，其中 Mainframe Job 专供大型机上用，常用到的 Job 为Server Job 和 Parallel Job 。本文将介绍如何使用 Server Job 和 Parallel Job 进行 ETL 开发。 Server Job 一个 Job 就是一个 Datastage 的可运行单元。Server Job 是最简单常用的Job 类型，它使用拖拽的方式将基本的设计单元 -Stage 拖拽到工作区中，并通过连线的方式代表数据的流向。通过 Server Job，可以实现以下功能。 1.定义数据如何抽取 2.定义数据流程 3.定义数据的集合 4.定义数据的转换 5.定义数据的约束条件 6.定义数据的聚载 7.定义数据的写入 Parallel Job Server Job 简单而强大，适合快速开发 ETL 流程。Parallel Job 与 Server Job 的不同点在于其提供了并行机制，在支持多节点的情况下可以迅速提高数据处理效率。Parallel Job 中包含更多的 Stage 并用于不同的需求，每种 Stage 使用上的限制也往往大于 Server Job。 Sequence Job Sequence Job 用于 Job 之间的协同控制，使用图形化的方式来将多个 Job 汇集在一起，并指定了 Job 之间的执行顺序，逻辑关系和出错处理等。 数据源的连接 DataStage 能够直接连接非常多的数据源，应用围非常大，可连接的数据源包括：
Datastage开发经验
NEUSOFT Datastage开发经验 开发手册 刘石磊 2014/7/23
目录 第一章 Datastage连接配置 (3) 1.配置DS连接 (3) 2.打开DS designer，选择服务层主机名，输入用户名密码，然后在项目中选择对应的开发项目，确定后进入DS开发界面 (3) 第二章 Datastage Designer开发 (4) 1.在Jobs目录下建立自己的开发目录层级 (4) 2.job调用关系 (4) 3.job能调用的组件 (5) 4.开发一个job (6) 5.导入表定义（Table Definitions） (17) 6.开发一个sequence (20) a.新建Sequence，将并行job拖入设计面板 (20) b.保存编译后即可运行 (20) 7.运行job (21) 8.全局参数&环境变量设置 (23) 9.在job和sequence中调用参数 (24) a.Job中变量参数设置 (24) b.Sequence中变量参数设置 (27) 10.调用存储过程 (28) a.新建一个job，作业属性配置如下图 (28) b.调用存储过程，在查询存储过程运行状态的表的sql前—Before SQL，调用存储 过程CALL ETL.SP_IPRO_ETL_ALL('#$p_etl_date#'); (28) 11.运行job失败时怎么办 (29) 第三章 Datastage Director使用 (30) a.只有处于已编译和已完成状态的job或sequence才能直接运行 (30) b.查看报错日志 (30) c.job日志过滤 (31) d.再次运行job (32) 第四章 Datastage Designer其它功能 (33)
datastage教程
1、【第一章】datastage简介与工作原理 1、简介 数据中心（数据仓库）中的数据来自于多种业务数据源，这些数据源可能是不同硬件平台上，使用不同的操作系统，数据模型也相差很远，因而数据以不同的方式存在不同的数据库中。如何获取并向数据中心（数据仓库）加载这些数据量大、种类多的数据，已成为建立数据中心（数据仓库）所面临的一个关键问题。针对目前系统的数据来源复杂，而且分析应用尚未成型的现状，专业的数据抽取、转换和装载工具DataStage是最好的选择。 Websphere DataStage 是一套专门对多种操作数据源的数据抽取、转换和维护过程进行简化和自动化，并将其输入数据集市或数据中心（数据仓库）目标数据库的集成工具。 DataStage 能够处理多种数据源的数据，包括主机系统的大型数据库、开放系统上的关系数据库和普通的文件系统等，以下列出它所能处理的主要 数据源： 大型主机系统数据库：IMS,DB2,ADABAS,VSAM 等 开放系统的关系数据库：Informix,Oracle,Sybase,DB2,Microsoft SQL Server等ERP 系统：SAP/R3,PeopleSoft系统等，普通文件和复杂文件系统，FTP 文件系统，XML等IIS,Netscape,Apache等Web服务器系统Outlook等Email系统。 DataStage 可以从多个不同的业务系统中，从多个平台的数据源中抽取数据，完成转换和清洗，装载到各种系统里面。其中每步都可以在图形化工具里完成，同样可以灵活的被外部系统调度，提供专门的设计工具来设计转换规则和清洗规则等，实现了增量抽取、任务调度等多种复杂而实用的功能。其中简单的数据转换可以通过在界面上拖拉操作和调用一些DataStage 预定义转换函数来实现，复杂转换可以通过编写脚本或结合其他语言的扩展来实现，并且DataStage 提供调试环境，可以极大提高开发和调试抽取、转换程序的效率。
数据仓库面试题
数据仓库及BI工程师面试题集锦 前言 1、介绍一下项目经验、项目中的角色。 一、数据库 1、Oracle数据库，视图与表的区别？普通视图与物化视图的区别？物化视图的作 用？ 2、Oracle数据库，有哪几类索引，分别有什么特点？ 3、Union与Union All的区别？ 4、对游标的理解？游标的分类？使用方法？ 5、如何查找和删除表中的重复数据？给出方法或SQL。 6、不借助第三方工具，怎么查看SQL的执行计划？ 7、创建索引有哪些需要注意的要点？ 8、Oracle数据库中，有哪几种分区？各自特点是什么？作用是什么？分区索引的分 类和作用？ 9、表T(a,b,c,d),要根据字段c排序后取第21—30条记录显示，请给出sql。 10、备份如何分类？归档是什么含义？ 11、如果系统现在需要在一个很大的表上创建一个索引，需要考虑那些因素，如何做到 尽量减小对应用的影响？ 12、是否有海量数据处理经验？有何方法？ 二、ETL工具 1、Informatica中，Update组件叫什么？更新机制？ 2、Informatica中，LookUp组件有哪几类？区别是什么？ 3、Informatica中，如何调用存储过程？ 4、Informatica中，工作流控制有哪些组件？ 5、Informatica优化方案？ 6、DataStage的JOB有哪些类型？特点分别是什么？
7、DataStage中，如何设置parallel job并行运行？ 8、DataStage中，Join Stage 与Lookup Stage组件在使用上有何区别？ 9、DataStage的优化方案？ 三、模型设计 1、有哪几种模型设计方法？特点分别是什么？ 2、模型设计的步骤？ 3、维度模型的设计方法？ 4、模型设计的思路？业务需求驱动？数据驱动？ 3、模型设计经验说明。在概念模型设计、逻辑模型设计以及物理模型设计几个阶段主 要的工作是什么？ 四、Cognos开发 1、Cube刷新方案？ 2、报表数据权限控制方案？ 3、Cube增量刷新方案？ 五、Shell开发 1、在Unix/Linux中，查看磁盘空间可以用哪些命令？ 2、在Unix/Linux中，压缩和解压缩文件可以用哪些命令？ 3、sed命令的作用？ 4、在Unix/Linux中，添加用户用什么命令？ 5、在Unix/Linux中，查看文件行数什么命令？ 六、数据仓库设计 1、增量数据获取方案？ 2、请解释以下概念：数据集市、事实表、维度表、OLAP 3、元数据管理在数据仓库中的运用有何心得？
大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文
大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 （广州城市职业学院广东广州510405） 摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。 关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。中
国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。