本文着重探讨了企业数据治理方案中数据仓库统一数据分析系统的构建方案，深入解析了数据仓库的构造、数据治理、数据分析应用等核心内容。
以下是该方案的要点概览：
- 统一数据分析系统的整体架构功能：
- 包含数据挖掘、价值创造、数据采集处理、推送等模块，实现数据的全面整合与分析。
- 分析应用功能架构详解：
- 专题应用、OLAP、数据挖掘等模块支持，配合数据集市，促进数据复用与系统持续发展。
- 数据仓库的数据分层原则：
- 区分运营数据存储层（ODS）、数据仓库层（DWD/DWA）及数据集市层（DM），明确各层次的功能与特点。
- 数据仓库模型与整合进度：
- 展示了已整合及待整合数据的明细子域模型框架，覆盖各整合阶段的进度概况。
- 数据源系统的整合状况：
- 包括财务、核算、业务管理等多源系统整合，详述了已整合与待整合的模块内容。
- 数据质量提升与保障措施：
- 针对数据源、接口规范及稽核规则等问题，提出、流程、技术层面的提升措施及质量保障策略。
- 分析型模型设计方法：
- 从业务流程出发，选定事实并确立维度原则，制定详细的维度模型设计流程与标准。
- ETL平台数据处理流程：
- 详尽阐述了从数据源调研到最终入库转换的整个数据处理流程及相应环节的细节。
- 分析应用与推进计划：
- 包括财务、资产、预算等多类应用类型，具体列举了如资产查询、预算编制等应用实例。提供了详细的推进计划与具体任务清单。
总体而言，本文详尽地描述了企业数据治理方案中数据仓库统一数据分析系统的建设方案，从架构到实施步骤均提供了清晰指导，为企业的数据管理与分析提供了坚实的支撑。