仓库通风设计范文第1篇

关键词：物流中心 通用仓库 规划设计

中图分类号：S611 文献标识码：A 文章编号：

1目前我国通用型仓库现状

据相关资料，1980年前我国营业性的通用型仓库( 包括商业、粮食、物资、外贸与供销社等) 约4亿平方米左右，其中，1980年以前建造的仓库50％，1980年～2000年建造的仓库占30％。本世纪建造的仓库仅占20％。从仓库结构来分析，70％的仓库为小型的平房仓库。由此可以判断：直至本世纪初，我国仓储业的基本条件是远远落后于物流业发展的需要。本世纪初，一批新型的仓库开始建设且逐步使用，诸如：上海的“全方物流”、“ 现代物流” ， 中储股份在上海的吴淞、合庆、大场、临港分公司等建成的一批新型仓库，天津的“全程物流”、北京的商业储运及沈阳储运等，使现代物流中心通用型仓库耳目一新。市场对通用型仓库呼之欲出。

2我国通用型仓库存在的问题

由于我国至今还没有现代仓库规划设计具体标准，而且，我国又有大量仓库需要重建、 扩建，就是在目前新建的仓库中，还存在库区通道、库间距即装卸作业区域明显狭窄，大型运输车辆的通行、掉头转弯与卸货很不方便；库内的柱距及立柱支撑走向不科学，不利于货架的安装与货物的出入库作业；库内作业区域设置不合理，储存区过大、I j U T备货区过小， 直接影响作业效率；还有诸如通风、采光、仓库门的位置、装卸平台的高低及延伸尺寸等问题

3通用型仓库规划设计

3.1通用型仓库规划设计总体内容及要求仓库一般是指以库房、货场及其他设施、 装置为劳动手段对商品、货物、物资进行收进、整理、储存、保管和分发等工作的场所 。

3.1.1仓库总体规划

仓库规划是在仓库合理布局和正确选择库址的基础上， 对库区的总体设计、 仓库建设规模， 以及仓库储存保管技术水平的确定。

3.2.2仓库总体设计

对仓库的总体设计应满足以下 8个条件：

( 1 ) 方便仓库作业和物品的储存安全。

( 2 ) 最大限度地利用仓库面积，减少用地。

( 3) 防止重复装卸搬运、迂回运输，避免交通阻塞。

( 4) 有利于充分利用仓库设施和机械设备。

（5）符合安全保卫和消防工作的要求。

（6）结合仓库当前需要和长远规划，要利于将来仓库的扩建。

（7）为职工提供方便、舒适、安全和卫生的工作环境。

（8）力求投资最低。

3.2库库区布局规划具体要求

3.2.1库区选址要求

通用仓库库区选址应该从企业发展战略、 库区定位、 服务对象分布，储存货物品类、 包装、储存量、环境要求、交通条件地质条件城市规划、公用事业的配套条件等方面综合考虑。

3.2.2库区布局规划要求

3.2.2.1库区平面布局

库区平面布局，应该根据库址的地理位置、气候条件和服务客户类别、仓库使用、作业要求，合理规划作业区、辅助作业区和库区通道的位置与基本设计参数，做到布局紧凑、合理、高效、安全、提高土地利用率。根据经验结合相关规定，土地和建筑物的容积率控制在 O.8，建筑面积控制在50％比较适宜。

3.2.2.2分区布局

库区做业区、辅助作业区与行政办公区分区布置，并有效隔离，有条件要拉开距离。但业务办公区( 业务受理、现场调度等) 要紧靠作业区、辅助作业区，最好业务办公区能目视现场操作。两个不同性质办公区域的布局对于生产管理很重要。

3.2.2.3仓库布局

仓库布局，库区内的仓库应当根据当地主风向(特别是雨季主风向)来确定仓库的东西或南北走向，主装卸作业区应位于主风向的下风区，因此，建造的仓库，基本上要座南朝北， 避免风雨的侵蚀。

3.2.2.4装卸作业区

要注意装卸区的宽度和装卸区的地面承受力，装卸区的宽度主要依据40英尺集装箱卡车的回旋半径及在正常作业情况下装卸作业区能通过一辆正常行驶的40英尺集装箱卡车的范围来确定，因此， 装卸区的设计宽度下限为35米。

3.3仓库规划设计的具体内容和要求

仓库规划设计应根据库区的平面布局、储存货物品类、进出库频率、包装、货架、作业方式、作业流程、消防要求、投资规模等因素进行综合评估，确定仓库的基本设计参数，笔者在几年的工作实践中，也参与一些仓库设计的评估、论证，对于一些仓库规划设计的基本通用型参数有些了解。

3.3.1仓库的主要设计参数

（1）仓库的形式

基本上是单层仓库和多层仓库的选择，而单层仓库和多层仓库的选择， 取决于土地的价格或租金的高低和土地地质层的情况及该地区控制性详细规划的要求。

（2）仓库的面积

仓库面积理论上越大约好，事实上要受制于建筑模数和消防规范的约束。如上海地区的单体(中转) 仓库面积为12000平方米，有防火墙隔离成两个6000平方米的单元面积。

( 3) 柱矩及跨度

理论上仓库的跨度越大约好，最好是一跨无柱。但造价制约了柱矩及跨度，从造价和使用两方面平衡来看20米～36米的跨度和9～12米的柱距是经济合理的。

3.3.2仓库的外表设计

(1) 仓库的屋面

仓库的屋面要注意几个问题屋面本身的材料选择、天沟安装位置及材料和大小、采光、 通风换气。

(2) 仓库的墙体材料

目前，用彩钢板做墙体的仓库大多数采用双面墙板中间加保温棉的做法，避免了单体墙面的各种缺陷。近年来，上海从德国引进的新型墙体材料制造工艺——蒸压轻质砂加气混凝土板，即“伊通板”效果较好。

(3) 仓库的地面

耐磨地坪是仓库地面最佳的选择是用经济的方案。 地面不起沙、 翻沙， 使用寿命长( 理论数据20年) 、施工速度快、周期短。如再配上双向双排12毫米钢筋，效果更佳。从经济上测算，每平方米造价仅增2O元左右。

3.3.3仓库的辅助设施设计

( 1) 仓库的门

仓库的门，俗称“工业门”，仓库门的设置首先要符合消防规定，其次要注意货物堆放和叉车流向。一般的配备是 ：1 2 O米长的库房设置7～9扇门为宜 (单面 )。门的尺寸一般以4×4 为标准。容易疏忽的是大门两边内外的障碍物设置，这是防止进出大门频繁叉车碰擦门框的必须手段，因为门框变形，大门就不能正常起落，影响生产，又由于门框与墙体紧密结合，维修门框必须破坏墙体，费工又费时。因此大门两边内外障碍物设置，是非常重要的。

( 2) 仓库的月台

现在，越来越多的新建仓库设计成高平台仓库，外设或内设月台，以利于集装箱卡车的装卸作业，月台的设计应该记住两个数据：1.5米高和6米宽。有些同行认为 目前库内作业均以3吨电瓶叉车为主，月台宽度 4 -5米即可，不必搞成 6米宽度。但笔者强调的是： 应该以仓库的地面承载力作为计算依据，要系统性地考虑长远的适应性。同时，6米宽月台必要时还可作为临时周转场地。

( 3) 仓库的装卸平台

目前生产的装卸平台基本上都无法适应2O英尺集装箱的装卸货。其原 因是装卸平台的活动搭板设计标准是4O公分长度，只适应 40英尺集装箱的装卸货。20英尺集装箱卸货需要8O～1 0 0公分的活动搭板。而生产8 O～1 O 0公分活动搭板装卸平台的厂家很少，导致很多仓库在为2 0英尺集装箱装卸作业时不得不另外再搞一块钢板搭在车厢和平台之间 ， 既不安全又对平台的水泥造成破坏。

结束语

随着我国公路、铁路、水运、航空货运能力的不断提升，为了满足我国社会经济飞速发展的需要，全国各地物流中心建设的大潮是迫在眉睫，而仓库建设又是其中的重中之重。建造仓库时，附属设施既要符合相关部门的规定又要结合实践和仓库本身的特点综合考虑。

参考文献：

[1]《物流中心通用仓库规划设计探索L》--《中国储运》2012年04期。

仓库通风设计范文第2篇

大多数粮库没有较为先进的办公自动化系统，日常办公多为传统方式，效率偏低；仓储管理科技应用水平不高，作业强度依然较大，自动化程度低，各作业系统相互独立，缺乏整合升级；粮库信息化建设水平普遍不高，信息收集、共享、利用不够，缺乏必要的信息平台。如此等等，都可以通过智能化粮库的建设来逐步解决或实现。

智能化粮库建设的主要内容

智能化粮库建设是一个长期过程，需要分步加以推进。笔者认为，一个较为成熟的智能化粮库应该包括多个应用系统，如综合布线系统、粮库安全监控系统、储备粮业务管理系统、自动化办公系统、粮情监控系统、粮情判断和处理系统（用于粮食通风、杀虫等）、防洪防汛系统、后备电源和机房防雷接地系统等。笔者结合中央储备粮广州花都直属库的实际情况，和正在着手推进的智能化粮库建设工作，认为要使智能化粮库基本成型，应当具备一定的信息化基础和必要的基础性子系统。业务管理信息系统该系统应包括仓储管理、计划管理、统计管理、出入库管理、统计报表、资财管理、财务管理、综合查询等模块，涵盖储备粮库的各项主要业务。通过该系统，粮食进出仓业务实现全流程化操作，业务数据、报表定时向上级上传，上级管理部门可以通过该系统及时了解粮库各项业务的开展情况。目前，中央储备粮直属库已经全面应用此信息系统，系统由中储粮总公司根据中央储备粮垂直管理架构体系和基层承储企业的业务统一开发。网络自动办公系统该系统应当包含企业内部邮件、新闻、公文办理、会议申请与安排、车辆申请与安排、网络会议、网络硬盘、人力资源、销售管理等公司组织日常办公所应具备的功能。仓库安全监控系统在粮库主要场所、关键位置、重要通道安装视频监控系统，库区范围内安装多个摄像头，要有一定的监控覆盖面，确保无监控盲区。系统在实现实时监控的同时，也可以对监控画面进行录像保存。此外，还要安装仓内视频监控系统，在仓内装上可拆卸的摄像头，监控仓内储粮情况，查看气调作业时虫笼内试虫的死亡情况，检查杀虫效果等。粮情测控系统粮情测控系统是粮食储藏管理中最基本也是十分重要的配套设施，通过该系统，可以实时查看各仓房粮食的粮温、仓内外温湿度等基本粮情，对温度这一影响储粮安全的重要因子进行有效监测。要求系统数据采集精度高、传感灵敏、信号反馈稳定，使我们能够及时发现粮情的异常变化，及时采取防治措施。智能通风系统通过采集仓内外温湿度数据，经专门的软件判断粮食是否需要并且可以进行通风，如需要并可以进行通风，系统自动开启仓房的有关门窗和风机进行自动通风。目前，花都库已经实现了仓内空间排积热通风的智能化控制，整仓粮食的通风智能控制正在研发当中。智能气调储粮系统花都库已经全面推广应用智能控温气调储粮，该系统把气调储粮工艺编成计算机程序，采用自动化控制技术对气调储粮操作流程进行智能化控制。只要预先设置好气调仓的目标氮气浓度、充氮量，即可自动完成充氮工作。该系统还具有对气调仓进行氮气浓度定时自动检测并保存、仓房气密性检测、通过手机向值班人员发信息报告充氮工作进程的功能，可单仓或多仓连续充氮，整个充氮过程实现一键完成。有效减少了保管员在气调储粮操作过程中发生的误操作行为。粮情测控远程监管平台通过数据采集系统采集各仓房的粮情数据并上传到统一指定的服务器上，数据中心系统依据使用者身份以及权限提供不同功能、数据。通过该平台，实现对中央储备粮承储库点粮食数量、质量及粮情数据的实时远程监督，为科学储粮提供技术保障、确保安全储粮；可实现空仓预警，减少空仓巡查成本、加强粮食安全。上级管理部门可以通过该系统，实现对承储库粮情数据的分级管理和远程集中监管。综合布线系统计算机及通讯网络技术是智能化的重要支撑，而计算机及通信网络均依赖布线系统作为网络连接的物理基础和信息传输的通道。布线系统就如人体内的神经，它采用一系列高质量的标准材料，以模块化的组合方式，把语音、数据、图像和部分控制信号系统用统一综合在一套高品质的标准布线系统中，将以上几大子系统有机地连接起来，为智能化系统集成提供物理介质。从粮库现有的条件来看，综合布线系统是智能化粮库建设的相对薄弱环节。具备了上述这些基础系统，还不能称为智能化粮库。因为，现有的各个子系统之间不同程度地存在相互独立、彼此差异性大、数据无法或未能统一整合等问题。因此，优化整合各个子系统、实现无缝数据交换对接，是智能化粮库建设不可缺少的重要环节，不然只能是某项作业或某个环节的智能化，而不是整个粮库管理的智能化。以粮库现有的技术力量，自行完成系统整合升级难度较大，需要借助计算机网络、通讯等外部技术力量，辅以粮库自身丰富的仓储管理经验共同完成。

仓库通风设计范文第3篇

【关键词】B/S架构 智能粮库 信息化管理平台

粮食是国民经济的基础，是关系国计民生的特殊的战略物资。粮食的数量、质量与安全直接关系到国民经济的发展和社会的稳定。目前，粮库大部分作业要靠人工管理，不但无法保证各粮库粮食储藏数量、品质等信息的快速检索，而且也很难做到相关指令的顺利下达。粮食储藏信息流通不畅，不能为粮库的管理者提供一个全面、实时的决策服务，也无法进行最基本的粮情信息汇总、挖掘和分析，在此基础上的集成分析和风险评估更是不可能进行，现有的粮食信息化基础设施已不能适应新的形势要求。因此，建立更加智能化、信息化的粮食仓储管理平台，保证粮食仓储质量、实时监控粮食安全，显得犹为迫切。针对上述问题，本文设计了基于B/S架构的智能粮库管理平台，通过该平台可实现粮库日常管理工作效率的优化，提升粮库的管理水平。

1 需求分析

智能粮库管理平台软件开发要以面向粮库的日常运行管理为目的，粮库各级员工可通过局域网直接访问和利用该平台，完成在线文件处理、事务审签、信息、信息共享、出入库业务办理、基础物资管理等工作，能实现粮库智能通风、智能气调、能耗监测、环流熏蒸控制、智能消防、视频监控、业务管理、办公自动化、远程监管等功能。系统性能需求要根据各子系统自身的特点，以及服务群体的不同分别予以考虑，应该从计算能力、安全性、可靠性、可扩展性和容量和吞吐量等几个方面满足性能要求。

2 系统总体设计

智能粮库管理平台软件采用B/S架构模式，B/S架构是信息管理系统中被广泛应用的一种开发模式。通过Internet/Intranet技术、跨平台JAVA开发及框架技术、可视化工作流配置管理技术以及基于网络的数据库技术，实现高效的在线办公流程化处理。系统软件在服务器上安装部署，客户端通过各种主流的WEB浏览器进行访问，用户通过访问浏览器实现数据管理和日常办公。

根据粮库智能化管理的实际业务需求，结合当前主流技术，采用“多系统、一平台”的插件式架构设计思路，利用可扩展的模块化设计方式，将多个子系统通过内部标准协议集成到一个平台中。智能粮库管理平台软件的系统架构可划分为六个层次：网络层、数据层、服务层、组件层、应用层、门户层，如图1所示。

（1）网络层：为平台运行提供网络环境和硬件环境支持，包括各类网络设备、存储设备、主机设备、应用服务器设备、数据库服务器设备等。

（2）数据层：为整个平台提供数据服务，包括各类基础对象数据、关系数据、工作流程数据、文件数据、字典等数据内容。

（3）服务层：为平台提供数据管理及应用服务，包括查询服务、工作流引擎服务、数据库服务、Webservice接口服务等。

（4）组件层：业务组件层主要实现系统的数据库访问、业务逻辑实现功能，为各类客户端应用程序提供数据访问接口和业务实现接口。

（5）应用层：为系统应用平台，分为智能出入库系统、仓储信息管理系统、粮情检测系统、数量检测系统、智能安防监控系统以及各自选建设的系统。

（6）用户层：平台所面向的各级各类用户，包括库领导、各业务部门、各岗位工作人员以及客户等。

3 系统详细设计

智能粮库管理平台开发，旨在构建粮库信息化管理基础办公及在线业务处理平台，实现的功能主要包括：智能出入库、仓储信息管理、粮情检测、智能通风、智能气调、智能烘干、环流熏蒸控制、安防监控等。平台的数据可以实现在线共享，且所有的数据能够安全、规范地保存。

3.1 用户界面设计

用户界面严格遵循B/S界面设计风格，采用标准的菜单与按钮格式，保持软件显示风格的一致。系统界面主要由三部分构成，最上方是系统Banner和系统工具，左下方是导航菜单，右下方是功能显示区域，如图2所示。

3.2 系统功能设计

智能粮库管理平台功能结构如图3所示，实现的功能主要包括：在线办公、智能出入库、仓储信息管理、智能通风、智能气调、粮情检测、环流熏蒸控制、智能安防等。平台的数据可以实现在线共享，且所有的数据能够安全、规范地保存。

在线办公：结合粮库办公及管理模式，采用信息化的方式将各类业务抽象到信息化平台上，实现业务的在线申请、审核、批准、统计等功能，包括：文件管理、勤务管理、资产管理、任务管理等。

智能出入库：通过工作流引擎实现流程内各环节业务按照既定规则智能化流转，减少人为操作的工作量，规范出入库管理过程。其中入库分为六个部分，分别为车辆登记、扦样送检、质检管理、重量计量、领车卸粮、办结离库；出库分为四个部分，分别为发起出库、库存质检、出库计量、重量计量、出库结算。

仓储信息管理：分为5个部分，分别为仓房管理、仓储器材管理、报表管理、工作请示、综合展示等。

智能通风：通过计算机和仓房控制单元自动控制仓房的风机、窗户、通风口、排气扇等设备的开启和关闭，实现储粮仓房的自然通风、降温通风、降水通风、机械通风、排积热通风等效果。

智能气调：实现对氮气气调储粮基础数据实时在线检测与分析，实现氮气充气、排气、环流、补气等作业过程远程自动控制。

粮情检测：记录储粮过程中粮堆温度、仓内温度、相对湿度和大气温度、相对湿度等基本参数。

环流熏蒸控制：实现对环流熏蒸系统各组成单元的实时监测及远程控制，对环流熏蒸过程通过示意图方式进行直观展示，方便熏蒸操作管理人员对熏蒸过程的查看和管控。

智能消防：集成智能消防监控平台和设备，实现消防安全的集中可视化管理，有效提高自动控制水平。

3.3 系统数据结构设计

平台根据数据资源的不同属性划分为两大数据库，分别是基础数据库和动态信息数据库。基础数据库包括用户和权限基础信息、管理类别属性基础信息等，动态数据库存放各种数据、表格、文件信息。

4 结语

智能粮库管理平台构建了完善的粮库信息化管理系统，粮库通过使用该管理平台，内部各部门均能够在线开展各自的业务工作，并进行跨部门的协同办公，实现粮库各业务的在线高效管理。智能粮库管理平台的投入使用，提高了粮食储备作业效率，保证了粮食存储过程中的质量和数量监管，降低了粮食储备风险，为我国的粮食储备安全提供了保障。

参考文献

[1]李会艳.基于Web技术的粮库监控系统研究[D].武汉理工大学，2008.

[2]邹文军等.粮食仓储行业信息化建设探讨[J].中央储备粮徐州直属库，2003（04）：5-6.

[3]汪婷.基于B/S架构的远程在线电压监测系统设计[D].南昌航空大学，2012.

作者简介

何彬兵（1998-），男，江苏如皋人，工程师。研究方向为雷达技术与电子信息技术。

仓库通风设计范文第4篇

实现这一转变的关键在于将企业中现有的数据转化为知识，为高层管理和决策提供强有力的依据，采用商业智能技术是达到这一目标的有效途径。实施商业智能要求企业建立数据仓库，全面加强数据的完整性、准确性、一致性，实现企业级海量数据的集中与共享，并以此为基础建立各种应用，提高银行的经营决策效率和水平，增强核心竞争力。

数据仓库发展问题

数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策和信息的共享。数据仓库的主要优势在于海量数据处理，为复杂模型计算、数据挖掘等深层次的数据应用提供技术平台和稳定、统一的数据支持，这些特点使得它成为商业智能系统的基础。正是由于看到了数据仓库对于银行业的重要作用，国内重要的银行，例如工商银行、建设银行、交通银行、浦发银行等早在2005年左右启动并建立了企业级数据仓库，积累了丰富的经验：

数据标准滞后或缺乏，容易产生冲突，造成口径不一致。数据仓库需要整合大量的数据源，而不同的源在数据的表示等方面存在较大的差异，数据标准的滞后或缺乏，一方面导致数据的入库比较困难，另一方面，系统中存在同一数据的多种形式，容易造成口径不一致。

数据管控缺失，入仓数据质量不高。这主要体现在数据入库的环节上，由于管理、流程支持的不足，控制力度的缺乏，导致入库的数据质量不高。低劣的数据质量会影响到决策的质量，进而降低数据仓库建设的效果。

数据应用不足，难以体现数据仓库价值。数据仓库的重点在于数据的应用，通过应用发挥数据的价值。但目前各行仓库建设时，重点的工作只是实现了数据的集中，缺乏在其上的应用或应用的种类与数目很少，仓库投资建设的价值得不到充分体现。

因此，基于对国内外银行业数据仓库建设理论与实践的分析，结合国家开发银行（以下简称：“开行”）的实际，我们提出了新一代数据仓库建设方法，进行了开行数据仓库一期项目建设，是新一代数据仓库建设模式的大胆探索和有益尝试。

新一代数据仓库建设模式

开行数据仓库于2010年12月启动建设，创造性地提出了“数据标准先行、数据管控落地、应用驱动与数据驱动相结合”数据仓库建设方法论，将数据标准化、数据管控以及数据应用工作都统一纳入数据仓库建设工作的范畴，为开行数据仓库的顺利实施奠定了基础，如图1所示。

数据标准先行

2008年开行启动数据标准化工作，通过借鉴金融业通用的FS-LDM（金融业务逻辑数据模型），并结合开行集团架构下“投、贷、债、租、证”综合型金融业务的特点，将数据标准体系划分为基础类数据标准、分析类数据标准和专有类数据标准三大类，全面覆盖了开行的业务领域和管理需要。在制订过程中，又将基础类数据标准与分析类数据进行映射，保证了从基础数据到指标数据的贯通。

数据标准不仅在于制定，更重要的是在业务领域和技术领域的落地。数据标准化工作的常规思路是先制定、后落地，而开行将制定与落地同步开展，抓住系统建设的关键时机，推动数据标准的落地，既在落地过程中检验了标准制定成果，又通过落地将标准制定成果效益最大化。在开行数据标准制定的同时，提出了数据标准逻辑参考模型，直接构成了开行数据仓库的骨架和核心内容，保证了数据标准在数据仓库的落地执行。

目前开行数据标准化工作已经陆续完成基础类数据标准和分析类数据标准的制定与，其中基础类数据标准包括客户、产品、交易、协议、财务、资产、机构和员工七个主题，共计2046项，分析类数据标准包括分析类指标定义框架、分析类指标分类体系以及分析类指标维度体系，共计1109项。基础类数据标准和分析类数据标准覆盖了开行90%以上的业务以及90%以上的IT系统，并同步在核心、全流程信贷、中小企业、客户关系管理和数据仓库等重要IT系统以及和其相连的周边系统中进行落地，同时开展了客户、机构与员工、产品及行业代码的专项落地工作，有效地保证了系统间的数据一致性，为开行数据仓库建设奠定了坚实基础。

数据管控落地

数据标准解决了数据的入仓问题，使得更多生产系统的接入成为可能，它在丰富数据源的同时也带来了新的挑战，即如何保证入仓数据的质量。这个问题如果不加以妥善解决，将会直接影响数据仓库的使用效果，对数据仓库成为“企业数据垃圾桶”的抱怨时有发生就是这一问题的具体体现。

开行在开展数据管控工作过程中，采用了规划、组织、制度、技术工具和专项考核等因素相结合的综合型数据管控机制，并在这五项必备因素层面开展了相应的工作。规划层面完成了数据管理制度与流程体系的整体规划；组织层面建立了由行长信息化建设专项协调机制领导下的数据管控组织；制度层面制定了数据标准管理、数据录入维护管理、数据质量管理、元数据管理、数据模型管理、数据平台数据交换管理、报表需求管理等七项数据管控办法，为数据管理工作提供制度保障；技术层面完成了数据管理系统的建设，为总分行全员参与数据管控工作提供了技术工具；考核层面则通过设立总分行数据管控专项考核指标，保障数据管控制度的落地执行。这五个方面缺一不可，任何一方面的缺失或不足难以保证数据管控工作取得实际效果。

在数据仓库建设中，我们以元数据管理为基础，以管控流程为手段，使数据仓库成为全行可信、可控的数据源。

应用驱动与数据驱动相结合

应用不足、数据服务缺乏是当前国内数据仓库建设所面临的一个共性问题，由此所导致的直接后果就是空有“宝山”却不能用，投资的价值得不到体现，而这反过来会影响到决策层投资和建设的热情，导致投入减少，不足以支付众多数据服务的建设，由此形成一个恶性循环，最终导致整个数据仓库建设的失败。

所以，在梳理数据仓库的建设需求时，为了进一步体现数据仓库的应用价值，我们不仅考虑如何从底层保证数据的入仓，还从数据应用入手，将数据仓库支持的应用分为经营管理类应用域和资产负债类、风险管理类、监管合规类、绩效管理类、客户关系管理类的五大应用主题域，通过“1+5”应用，提升经营管理、决策分析和监管报送水平。将数据仓库基础平台与数据应用进行协同建设，以数据仓库项目群的方式开展建设，实现仓库建设与数据应用建设互动，充份体现数据仓库建设价值。

数据仓库建设与重点应用

确立数据仓库建设目标。按照“数据标准先行，数据管控落地，应用驱动与数据驱动相结合”的数据仓库建设方法论，开行确立了“落实数据标准，实现集中共享，提升五大应用，支持经营决策，统一全行报表，挖掘数据价值”建设目标，经过两年来的建设，数据仓库一期项目已于2012年10月顺利上线投产。

基础平台建设。数据仓库基础平台建设包括基础层和汇总层两项重点内容。基础层设计遵循了数据标准，即逻辑数据模型，建立了开行合理、稳定、可扩展的数据模型，涵盖当事人、协议、财务、事件、资产、机构、地址、产品八个主题，342个实体，实现757个标准信息项，135个标准代码的全面落地，累计入仓核心、信贷、资金等12个主要生产系统的数据，实现开行主要数据物理及逻辑上的大集中；汇总层以元数据管理为核心，全面实现数据仓库数据管控，实现贷款、债券发行等八个主要业务协议类数据加工计算，以及客户、机构、财务等主题的数据汇总。同时，通过数据服务区与数据接口，形成了便于业务人员理解的数据视图，为业务应用提供统一、高效的数据共享基础，形成可信、可控、可视化的数据源，实现了数据逻辑的大集中。

四大重点应用。基于数据仓库基础平台一期同步建设了全行统一报表系统、高管驾驶舱、风险数据集市及应用、监管报送系统四大重点应用，实现了全行统一报表视图、灵活报表定制、手工数据补录及指标管理等功能，真正实现了全口径信贷报表的集中展现；提供了集安全、易用、便捷为一体的管理决策支持平台，可以做到行内关键盈利性、风险性、流动性指标及外部宏观经济和同业比较相关指标展现；实现风险数据整合，进一步提升开行风险管理系统群的应用水平；建设仓内监管合规集市，提高了监管报送数据质量和效率。

结束语

开行数据仓库建设是新一代数据仓库建设的一次有益尝试，取得了较大成效，但仍有很多问题需要解决。下一步，我们将基于该模式，进一步加强数据仓库建设，从以下几方面着手开展后续工作。

加强运维管理和应用支持工作。持续完善并严格实施运维管理规范，明确科技部门作为数据仓库的管理部门，牵头负责规划、建设与运营管理，确保数据仓库正常使用和稳定运行，提高数据仓库数据质量和应用价值。

加快数据仓库应用建设。重点完成财务绩效与资产负债主题建设，优化完善监管合规、风险数据集市，通过数据整合促进应用整合，持续支持与提升财务绩效类、监管合规类、风险管理类、资产负债类系统群的应用水平，满足监管部门及内部精细化管理的业务要求。

仓库通风设计范文第5篇

【关键词】数据仓库 数据治理 管理决策 数据挖掘

1 数据仓库概述

1.1 数据仓库的概念

数据仓库之父比尔・恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出的定义被广泛接受，数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。

1.2 数据仓库的特征

（1）面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。

（2）集成的。数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

（3）相对稳定。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

（4）反映历史变化。数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

2 建设数据仓库的意义

随着各项业务的快速发展，银行业务数据也呈现急剧增长的趋势。如何充分、深入地利用海量数据，各家银行无一例外地建设了数据仓库。具体看，可以发挥以下作用：一是提高市场竞争力。利用数据仓库衡量诸如客户需求、忠诚度、满意度、赢利能力、潜在价值、信用度和风险度等指标，有效细分客户，针对不同客户提供个性化的产品与服务。二是防范金融风险。巴塞尔协议Ⅲ明确提出商业银行应建立数据仓库，整合、清洗和保存与风险相关的数据，以对信用风险、市场风险和操作风险等进行分析，切实防范风险。三是提高经营管理决策水平。可以利用数据仓库建立诸如产品、部门、机构的利润和成本数据模型，挖掘分析数据，为准确、快速定位经营管理中的问题提供决策支持。四是提升信息系统运营效率。建立企业级数据仓库为各级各部门提供统一的、面向不同使用部门的数据信息平台，以该平台为基础可以建立起统一的业务信息视图，能够解决各业务部门所需的相同的业务数据分散在不同系统中的不利局面，进而提高系统运营效率。

3 主流数据仓库技术

（1）TERADATA。TERADATA公司的数据仓库为一体化解决方案，使用专有硬件平台，具有为金融行业预建的数据模型FS-LDM。TERADATA归属于数据仓库市场的高端产品，国内银行业大型客户居多，主要有工行、建行、邮储、民生银行。

（2）IBM DB2。IBM公司的数据仓库解决方案主要有开放平台的DB2 DPF、一体机NETEZZA及最近推出的DB2 BLU。DB2 DPF相对成熟，用户较多，主要有人民银行、交通银行；一体机NETEZZA为IBM公司于2010年收购产品，国内用户较少；DB2 BLU是IBM最新推出的数据仓库解决方案，采用了列存储、数据压缩、并行处理等多种新技术，因刚推向市场，国内外用户均较少。

（3）ORACLE。甲骨文公司的Oracle Exadata是由数据库服务器与存储服务器组成的一体机硬件平台。Oracle Exadata在国内金融行业的案例主要有广东发展银行、上海银行。

国内商业银行建设数据仓库主要用来分析处理业务数据，这些数据基本都是已结构化的，对数据的完整性和一致性要求较高。而互联网等企业处理的主要是非结构化数据或混合型数据，对数据性的完整性和一致性要求相对较低。两者在数据仓库选型上有所不同，商业银行更倾向于选择相对成熟稳定的商用数据仓库产品。

4 商业银行数据仓库建设实施重点

借鉴同行业数据仓库建设实践与经验，商业银行数据仓库建设应重点关注数据仓库技术平台选型、应用体系架构规划、数据仓库设计开发、应用推广、数据治理、人才培养等六个方面。

（1）技术平台选型。数据仓库选型包括数据仓库产品、物理平台、逻辑模型三个部分。建议与相关公司进行充分的技术交流，并对同业案例进行实地考察，为科学选型提供充分依据。

（2）应用架构规划。提前对基于数据仓库的全省应用体系进行规划，重点解决数据仓库与应用系统、数据仓库与数据集市、应用系统之间的分布及关系。同时，还应重点考虑数据仓库建成之后，省、市、县三级之间的数据分布、分发及服务关系。

（3）设计开发。业界有句名言：“数据仓库是一个过程，而非一个项目；数据仓库是一个环境，而非一个产品”，建设数据仓库的复杂程度由此可见。数据仓库的开发实施涉及众多应用系统，是一个复杂的系统工程，需要领导层的大力支持和各应用系统的密切配合。

（4）应用推广。数据仓库提供了一个数据仓储环境，它的价值要通过它之上的应用系统体现出来。建设数据仓库不是最终目的，更重要的是我们要基于数据仓库开发领导驾驶舱、客户关系管理等新系统，优化提升经营决策、绩效考核等老系统，为管理和决策提供支撑。

（5）数据治理。数据仓库不仅是一个技术问题，更是一个长期的管理课题。数据质量直接决定了数据仓库的成败。数据治理包括数据标准化及数据质量管理两个方面。数据标准化方面，建议通过建设元数据管理系统来硬性要求；数据质量管理方面，可以通过开发部署业务检查规则和技术检查规则进行周期性检查来逐步解决。

（6）人才培养。建设数据仓库的目标旨在通过分析利用数据的价值，提高企业经营、管理和决策水平。如何利用和发挥数据的价值，很大程度上取决于数据分析专家和业务分析专家的水平。在数据仓库建设过程中，培养一支高素质的数据分析和业务分析专家团队，对提高数据仓库建设质量及应用效果至关重要。