一、企业信用数据中心是什么？

企业信用信息基础数据库是我国社会信用体系的重要基础设施，是在国务院领导下，由人民银行组织建立的全国统一的企业信用信息共享平台，其日常的运行管理由人民银行征信中心承担。

该数据库采集、保存、整理企业信用信息，为商业银行、企业、相关政府部门提供信用报告查询服务，为货币政策、金融监管和其他法定用途提供有关信息服务。

数据中心是企业的业务系统与数据资源进行集中、集成、共享、分析的场地、工具、流程等的有机组合。

从应用层面看，包括业务系统、基于数据仓库的分析系统；从数据层面看，包括操作型数据和分析型数据以及数据与数据的集成/整合流程；从基础设施层面看，包括服务器、网络、存储和整体IT 运行维护服务。

二、反映仓库成绩的数据有哪些

物料帐实相符率、呆滞品比率、库存物料周转率、库存物料完好率。

三、数据仓库的技术结构有哪些

? （一）数据源 是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于 RDBMS 中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等； （二）数据的存储与管理 是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。 （三）OLAP(联机分析处理)服务器 对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP（关系型在线分析处理）、MOLAP（多维在线分析处理）和 HOLAP（混合型线上分析处理）。ROLAP 基本数据和聚合数据均存放在 RDBMS 之中；MOLAP 基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP 基本数据存放于RDBMS 之中，聚合数据存放于多维数据库中。 （四）前端工具 主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以数据挖掘及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对 OLAP 服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。 ----------------------------- 由安信公司历经 4 年研发的监测数据管理平台，采用独创的技术架构，在 B/S 架构上融入 C/S 模式，囊括了实验室管理系统、监测站办公自动化、监测站综合业务管理系统、监测数据上报系统等诸多系统，把各个系统有机融合在一起，不同的业务科室展现不同工作页面，内部却又实现了数据共享。 系统页面简单大方，操作轻松方便，在不增加实验室工作量的情况下，能够让监测数据进入系统中，原始记录单等诸多实验室报表可协助生成（不完全生成，需人工签字），随后科室比如质控、综合、主管领导即可对数据进行多层次利用查询，并自动生成各类监测报表。 系统采用流程化工作模式，对不同监测任务实施不同工作流，保证工作的科学和严谨，对于单位内部职工每天待办事宜清晰显示，让内部职工对每天工作都一目了然。系统工作流程可自由配置，工作单可根据按照配置流转相应单位，并且可以对工作流程进行追踪查询，作为领导可以查看到每一项安排工作的流转情况、完成情况和监测结果。 系统支持短信功能，对于领导等科室一些紧急任务可在系统下达后，立刻用短信通知相应工作人员，对于单位紧急通知等也可以进行短信通知，让监测站的工作更加快捷高效。 系统提供深层次数据挖掘功能，能够根据监测数据，快速提供某监测点的多方位数据，比如历年来某月COD 的监测数据变化，几年来某项监测数据的月平均值变化等等，为监测站领导决策提供科学依据。 系统生成报表功能强大，除自身已包含众多报表外，可迅速生成 WORD 下各种客户要求的监测报表，并且查阅维护方便。 系统作为平台拓展性强，可以融合其他系统与平台上，并且后期功能升级方便不影响前期功能。 目前系统已经在多个地 方监测站运行，从使用效果来看是比较实用的。

四、教你如何测试数据仓库

分析源文件与其它项目一样，测试数据仓库部署时，通常都会有一份相关的说明文件。虽然这些文件对于创建基本的测试策略非常有用，但经常会缺少一些关于测试开发与执行的详细资料。有时会有一些其它文件解释技术上的细节问题，即从源到目标的转化(source-to-target mappings)说明文件。这些文件详细说明了数据的来源、如何对数据进行操作，以及存储到哪里。如果能拿到这些文件，关于系统设计的文件在设计测试策略时也会变得更加有用。

开发策略和测试计划

分析了各种各样的源文件后，就要开始创建测试策略。我发现从生命周期和质量的角度来看，增量测试是测试数据仓库的最好办法。这从本质上意味着开发团队会从开发过程的早期开始，将各种小组件交付给测试团队。这个办法的主要优点是避免交付让人吃惊的大块组件，可以从早期开始检验缺陷，并使调试变得简单。此外，这个方法还有助于在开发与测试周期中建立详细的过程。具体到数据仓库测试，即是对数据获取分段表，然后是增量表、基本的历史表格、BI视图等的测试。

另一个制定数据仓库测试策略的主要问题是基于分析(analysis-based)的测试方式和基于查询(analysis-based)的测试方式的选择。纯基于分析的方法是让测试分析师通过分析目标数据和相关标准计算出预期结果。基于查询的方法有相同的基本分析步骤，但更进一步，用SQL查询语言编写预期结果。这为将来建立回归测试过程节省了很大精力。如果测试是一次性的，那么用基于分析的方式就足够了，因为通常这种方式较快一些。反之，如果企业对回归测试有持续的需求，那么基于查询的方式会更为合适。

测试的开发与执行

不管在测试执行过程之前还是之后进行测试的开发，要根据上行需求的稳定性和分析过程决定。如果情况变动比较频繁，那么早期进行的测试开发可能大部分都会被废弃。这种场合，实时进行的整合的测试开发和执行过程通常会更有效果。不管怎样，在设计测试开发和执行过程的框架时，参考一下测试分类总是有用的。比如，一些数据仓库的测试分类可能有：

记录计数(预期与实际对比)

副本记录

参考数据有效性

参照完整性

错误与异常逻辑

增量过程与历史过程

控制栏值与默认值

除这些分类外，还可以参考缺陷分类学，比如Larry Greenfield的分类。

测试执行时，准确的状态报告过程是经常被忽略的一个方面。在确定团队里的其他人明白你的方法的前提下，测试分类和测试进度可以保证他们对测试状态也有一个清楚的概念。有了详细的规划并坚持到底，以及良好的沟通，就能建立一个数据仓库测试过程，帮助项目团队取得满意的成果。