DB：包括OA、HR、ERP等业务系统，该数据各自为战，自成一套标准，可能存储在不同数据库。
要求：提供数据清单，并说明数据内容及更新机制，尽可能配合做好数据模板与时间戳（方便抽取）
手工数据：一般是未规范到系统的Excel数据。
要求：统一数据模板，数据无公式，粘贴为数值，规定日期格式。
抽取：将各个应用系统，线下手工数据抽取到ODS存储；
1、可以配置不同数据源数据抽取（如Oracle、mysql、接口等）；
2、可以支持Excel等手工数据导入；
3、可以控制抽取方式，定时、实时、增量及全量替换；
4、可以整理相关抽取日志，并形成BI报表；
5、配合各个系统及业务要求，对抽取数据进行检查，异常错误等数据可以返回，并邮件或企业微信通知到负责人员；
6、针对数据抽取、导入等，可以提前自动通知相关人员，超时数据自动预警；
7、可以方便的增加或修改抽取数据及配置，相关操作尽可能可视化；
ODS：存储原始数据，协助相应层级的分析应用，抽取主数据，配合检查数据质量，反馈异常数据源，清洗原始数据。
1、作为原始数据抽取存储地，可以为数据开发进行参考，避免错误；
2、为各个应用系统等相关部门提供BI支持；
3、结合主数据，对各原始数据进行深度清洗，并反馈清洗不成功数据，确保推送至数据仓库的数据标准统一；
DW：OLAP支持，为数据分析挖掘提供支持，所有数据标准统一，并结合主数据及业务形成各个维度的数据支持。
1、创建客户、人员、产品等画像；
2、结合业务进行数据集中分析应用；
3、提供数据决策支持，调配、预测相关资源环境；
4、为各应用系统提供数据支持；
5、提升企业数字化进程，规范统一制度流程；
DM：数据集市，为相关业务系统形成数据集，确保数据查询应用速度。
1、数据源由数据仓库支持，相当于数据仓库的子集；
2、为相关用户或系统，单独提供数据集，确保访问简单、快捷；
主数据：人员、客户、产品、指标等相关数据，以及与不同业务系统之间的对应关系，清洗参照标准。
1、主数据由相关人员自行维护，支持增删改查；
2、主数据符合业务逻辑，允许结构重构；
3、主数据严格、统一、逻辑性强，并有一套完整的自检程序；
BI：数据可视化，搭建业务报表，并搭建数据模型，详细阐述数据逻辑关系，提供决策支持。
1、数据抽取、主数据变更、数据清洗等各个流程可视化；
2、数据字典，支持分析人员使用相关工具自由分析（类似tableau）；
3、固定数据分析应用，结合地图、钻透等最大化的满足人员使用的清晰便捷；
其他：
1、全部数据权限管理方式完备；
2、数据备份机制完善；
3、相关系统配合使用单点登录；
4、相关数据提供接口；
5、相关系统与企业微信、邮箱、手机号等实现互通；
