数据中心的工作原则(数据中心的定位与职责)

数据中心是什么？其系统结构和工作原理是怎样的呢？数据中心是位置、工具、流程等的有机组合。公司的业务系统和数据资产在这里得到集中、集成、共享和分析。应用层面包括业务系统和基于数据仓库的分析系统；在数据层面，包括运营数据和分析数据，以及数据和数据集成/集成流程；基础设施层面包括服务器、网络、存储以及整体IT运维服务。
数据中心建设目标是：1、全面建设公司总部和省级企业网二级数据中心，逐步实现企业数据和系统的集中；
2.建立企业数据仓库，提供丰富的数据分析和可视化功能；3、实现数据唯一性和共享；4、建立统一的安全体系，确保企业数据和系统的安全访问；5、结合数据中心建设，完善数据交换系统，实现两级数据中心级联；6、实现网络、硬件、存储设备、数据、业务系统和管理流程、IT采购流程和数据交换流程的统一集中；7、统一的信息管理模型和可快速部署的统一技术架构。部署各类IT系统，提升管理能力。
数据中心分布集中，省内组网。两级数据中心通过数据交换平台进行数据级联。
数据中心的逻辑架构包括：应用架构、数据架构、执行架构、基础设施（物理架构）、安全架构和运维架构。
应用架构：应用架构是指数据中心支持的所有应用系统的分布情况以及它们之间的关系。
数据架构：数据架构是指应用系统各模块的数据构成、相互关系、存储方式，以及数据标准和数据管控方式。
执行架构：执行架构是指数据仓库运行时的关键功能和服务流程，主要包括ETL（数据获取和集成）架构和数据访问架构。
基础设施（物理架构）：为上层应用系统提供硬件支撑的平台（主要包括服务器、网络、存储等硬件结构）。安全架构：安全架构涵盖了数据中心的各个部分，包括运维、应用、数据、基础设施等。是指在系统软硬件方面提供整体安全的所有技术服务和工具的总和。
运维架构：运维架构面向企业信息系统管理者，构建整个信息系统的统一管理平台，并提供相关的管理维护工具，如平台系统管理、数据备份工具、相关管理流程。
数据采集与集成也称为ETL（Extract、Transact、Load）。确定数据集市模型并分析数据源后，根据分析结果从应用中提取主题信息，交换原始业务数据，并根据各存储组件的需求加载到数据中心。数据采集​​与集成主要分为三个阶段：数据提取、数据转换和数据加载。
ETL的质量
直接影响数据集市中数据的质量。
数据仓库区是一个集中、集成的数据存储区域，专门针对企业数据集成和历史数据存储的需要而组织的。数据仓库由涵盖多个主题领域的公司信息组成。这些信息大多是低级、细粒度的数据。同时，可以根据数据分析的需要，建立一定粒度的汇总数据。它们以一定的频率定期更新，主要用于为数据集市提供集成的高质量数据。数据仓库侧重于数据存储和集成。
数据集市是针对特定主题领域、部门或用户分类的一组特定数据。该数据必须针对用户的快速数据访问和输出进行优化。可以通过对数据结构进行汇总和索引来实现优化。数据集市可以确保数据仓库的高可用性、可扩展性和性能