数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
1 项目技术方案
1.1 整体技术方案
为建设统一的数资源中心，加强数据资源整合：制定相关标准规范及管理制度，通过相应平台工具汇聚区内各单位公共数据及市级落地数据资源，形成数据池，同时经过数据清洗、转换、融合、治理后高质量的公共数据资源，形成数据资源中心。
本次项目完善公共数据逻辑模型、物理模型的设计规范并确定公共数据库存储原则基层上，利用中心所建设的平台工具对进入市级数据湖的数据进行清洗、分层与转化，形成市级数据库。并完成对人口、法人、空间地理库数据资源的整合开发，实现对人口、法人、空间地理信息的接入、整合、开发、利用，结合H市实际，构建公共主题库，为应用提供安全高质的公共数据服务。本次公共数据存储模型设计实施项目的框架如下图所示：
(1)业务信息数据整合
整合政务数据（国家、市级、区）、公共事业数据、行业数据（金融、电信）、物联网数据（气象、摄像头…），实现内外部数据融合。
- 采集人口数据：通过公安口、民政口、人社口、卫计口等来源数据，采集人口出生、死亡、婚姻、社保、户籍等信息。
- 采集法人数据：通过工商口、税务口、质检口、民政口等来源数据，采集法人登记、税务、工商登记等信息。
- 采集空间地理数据：采集地图、街道、区域、小区、楼宇、景点等地名、类型、经纬度等信息。
(2)数据抽取/数据交换
数据采集模块采用集中化多租户ETL平台进行数据采集、转换、稽核工作，完成数据标准化、集中化，实现数据脉络化、关系化，实现统一的数据处理加工，包括：离线采集、实时采集、准实时采集、流媒体采集、数据导入上报。
(3)基础库
按照人、地、事、物、组织等对象方式对数据进行建模，形成全区统一共用的基础数据库。典型的基础数据库包括人口库、法人库、空间地理信息库。
- 人口库：构建全市统一的、以公民身份号位为唯一标识的、可共享的综合人口信息资源库。基于综合人口库，实现全市人口信息的汇聚治理、共享交换和应用服务，为开展跨部门、跨业务、跨区域的人口应用服务和数据共享，以及人口大数据分析、辅助决策等，提供全方位的人口信息支撑。
- 法人库：促进相关部门有关法人单位业务信息的关联汇聚，丰富法人单位信息资源。支撑法人单位信息资源的分布查询和深化应用。通过公共数据开放网站，分级、分类安全有序开放综合法人信息，促进社会化创新应用。
- 空间地理库：基于规划、国土资源等部门提供的GIS地图服务基础上，构建自然资源和空间地理基础信息，并将遥感影像、地址数据、政务信息图层等，与人口信息、法人单位、宏观经济、社会信用进行整合，形成本市空间地理基础信息资源库，为全市政府部门和企事业单位提供统一的地理空间信息服务。
1.2 模型设计思路及规范
1.2.1 数据模型分层设计
对数据模型进行分层能对管理数据有一个更加清晰的掌控，主要有体现清晰数据结构、数据血缘追踪、减少重复开发、复杂问题简单化、屏蔽原始数据异常、屏蔽业务的影响。每个数据分层都有它的作用域，在使用表的时候能更方便地定位和理解。规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算。便于维护数据的准确。本次建设公共数据模型从层次上分为ODS、DW与ST层，即：数据运营层、数据仓库层和数据应用层。
ODS层数据为近源层数据，数据源中的数据，经过ETL抽取、洗净、传输之后，装入本层。在源数据装入这一层时，要进行诸如去噪、去重、提脏、业务提取、单位统一、砍字段、业务判别等多项工作。DW层数据为数据仓库层数据，ODS层数据经过整合，针对不同实体进行汇总后的数据进入该层。ST层为数据应用层，数据更灵活，更贴近实际应用，用于数据展现
。1. 数据来源层→ODS层
数据主要会有两个大的来源：
(1)业务库，使用sqoop来抽取，每天定时抽取一次。在实时方面，考虑用canal监听mysql的binlog，实时接入。(2)埋点日志，线上系统会打入各种日志，日志以文件的形式保存，选择用flume定时抽取，或spark streaming、storm来实时接入，kafka也会是一个关键的角色。
在ODS层中要进行数据清洗，比如异常字段的处理、字段命名规范化、时间字段的统一等。
2. ODS层→DW层
通过对ODS层数据进行整合，设计通用的数据仓库层，减少数据模型冗余度。规范仓库层模型，将有效提升数据模型重用度，好的DW层模型可以大大提升运营效率和数据一致性。
3. DW→ST层
ST层为数据应用层，将DW层数据根据不同需求进行多维度汇总、统计，对数据完成汇总、切片、钻取统计，为不同场景设计数据应用层模型。
1.2.2 数据模型分域设计
数据仓库中的数据是面向主题组织的，主题是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类和分析利用的一个抽象概念，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。公共数据库资源模型设计分域情况如下：
| 主题域 | 主题域缩写 | 相关内容 |
| 人口域 | PRTY | 个人基本信息 |
| 法人域 | GRP | 法人基本信息 |
| 事件域 | EVT | 出生、死亡、诉讼 |
| 资源域 | RES | 空间资源、服务资源、公共资源、网络资源 |
| 账务域 | ACC | 消费记录、纳税记录 |
| 关系域 | REL | 就职记录、婚姻关系 |
根据对人口、法人、空间地理库数据信息的特征，将对人口、法人、空间地理结合H市实际，构建数据模型三大公共主题域，为应用提供安全高质的公共数据服务。人口主题域：收集城市各职能局的业务数据，对数据进行清洗、比对、关联，获得人口空间数据，建立人口库数据资源。法人主题域：收集城市各职能局的业务数据，对数据进行清洗、比对、关联，获得法人空间数据，建立法人库数据资源。资源主题域：通过收集城市各职能局的空间地理资源，结合业务数据，对数据进行清洗、比对、关联，获得空间地理数据，建立空间地理库数据资源。主题域通常是联系较为紧密的数据主题的集合。可以根据业务的关注点，将这些数据主题划分到不同的主题域(也说是对某个主题进行分析后确定的主题的边界。)模型设计示例如下：
1.2.3 物理模型设计
依据数据仓库建模理论，结合实际经验，物理模型设计时需确定数据模型在分布式系统中的存储形态，综合考虑Hadoop、MPP、一体机数据库、内存数据库四种形态各自特点，结合数据按照粒度不同、周期不同、主题不同形成的数据热度，制定数据的存储分布。
1.2.3.1 分表规则
根据情况，将公共数据模型按照如下规则进行设计：
| 表命名 | 类型名称 | 说明 |
| YYYYMMDD | 日表 | 存放当天数据 |
| YYYYMM | 月表 | 存放月末数据，或当月累计数据 |
| DM | 多周期日表 | 存放多个周期的日数据 |
| DM_YYYYMM | 多周期日表累计的月表 | 存放多个周期的日数据，每月分表 |
| DM_YYYY | 多周期日表累计的年表 | 存放多个周期的日数据，每年分表 |
| MM | 多周期月表 | 存放多个周期的月数据 |
| DS | 当周期表 | 当周期最新的数据 |
| DT_YYYYMMDD | 累计日表 | 当月累计数据 |
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